京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
抗衡互联网冲击,购物中心要玩转大数据_数据分析师考试
大数据、云计算、互联网……这些虚拟空间的名词正在跟实体产业融合,互联网与传统行业之间的界限越来越模糊,飞凡、喵街、大众点评加上不计其数的O2O产品让实体商业变得越来越好玩,人们在虚虚实实之间享受着“互联网+”带来的方便、经济和愉悦感。
与此同时,还有一大批实体商业正在忙碌地编织着适合自己的互联网。大型的购物中心开始铺设免费Wi-Fi、导入Beacon微定位技术、建设在线商城、开展朋友圈营销……不亦乐乎地为迈进“互联网+”新时代准备着。
智慧商业,过去只存在于人们唠嗑吹牛皮里的生活场景,真的实现了。
智慧来源于数据
购物中心作为人们娱乐、休闲的场所,为什么不长“情”商,长“智”商?其实目的很简单,智慧能够帮助购物中心降低经营成本、提高销量。
问题一:智慧从哪获取?
人类智慧的来源主要是从书本,以及在社会经历中获取信息,经过大脑处理分析、总结而来,互联网智慧也是同样道理,它用“0和1”将人类的行为转化成数据,进行分类处理,再由人进行分析、形成具象的画面,帮助人类营造充满想象力的生活,换句话说,智慧商业需要大数据才能体现价值。
问题二:智慧怎么帮助购物中心达到目的?
没有大数据之前,购物中心在分析消费者习惯、商户需求、制定活动促销策略时,要么凭借多年经验、要么费时费钱的做现场调研,按照一个相对武断的结果,对购物中心发展进行指导。这其中产生的试错成本、人力成本和时间成本是不可估量的。
如果有了大数据,购物中心提高“智商”之后,这些成本可以降到最低。
举个例子,以玩转大数据出名的美国百货公司梅西百货,会根据消费者的购物路线、每个店的停留时间描绘出个体的重点购物区域,对他们进行个体区分,为企业在展台布置、展品摆放等方面提供很多信息,从而帮助企业有针对性的开展促销来提升其销量。
此外,梅西APP的智能试衣间、在线支付、图像搜索等依托大数据建设的智能购物体验也帮助它俘获了不少消费者的心,于是,在国内百货业跌入冰点发展的时期,梅西百货的净利润增长还能保持在20%以上。
也就是说,已经被互联网改变生活方式的消费者,需要“智”取。
梅西百货的大数据运营模式,如今在中国的购物中心身上一样可以实现,而且会很快。飞凡、喵街等购物中心电商开放平台的推出,能够更好地帮助购物中心以轻姿态构建大数据。
以飞凡电商开放平台为例,它目前的大数据处理能力可以帮助购物中心实现数据可视化,提供分析报表、消费者画像等,进而指导购物中心针对不同群体发起实时的新品和优惠推送。
同时,飞凡大数据还能帮助购物中心针对不同商户进行客流、销售和物业管理等方面的分析,有效调整招商策略、定价策略、活动策略和服务策略等,通过数据采集处理、数据挖掘分析等个性化解决方案,构建智慧商业生态。
智慧要懂得开放
不过,在购物中心是否要和外部平台合作,共同打造智慧商业生态的问题上,业内也有不同的声音。有人认为,如果购物中心将数据开放,很有可能被电商“绑架”,失去线下优势,所以,一些规模实力强劲的购物中心为了避免与电商合作,沦为仓库和配送站的风险,倾向于自己建设封闭性的平台。
购物中心的这种做法无可厚非,但自建平台需要投入大量的资金、人员、设备等硬性成本,它跟建造一个APP、开通一个微信账号的概念不一样,智慧商业是一个生态系统,相当于购物中心要重新建造一个相同量级的互联网电商。
但罗马不是一天建成的。
在快速迭代的互联网环境下,市场和竞争者不会给你太多时间去闭门造车,所以,购物中心嫁接外围资源建设互联网系统,是能够较快融入“互联网+”,推进智慧商业的最好办法。更有利的是,与电商合作后,购物中心还可以共享电商平台的互联网资源,例如庞大的会员数量、强大的互联网技术。
飞凡拥有腾讯、百度和万达的庞大资源,还有完善的会员管理体系和积分联盟,未来都可以共享给合作的购物中心。
这些资源上的“福利”,解决了购物中心客源不足、提袋率不高、会员不活跃的问题,也是盘活购物中心大数据系统的重要手段。
互联网是一个以开放、共享为特征的信息化革命的全新时代,因此,带上互联网思维与飞凡等开放平台进行大数据合作,是购物中心智慧商业转型的明智选择。更重要的是,飞凡是基于万达实体商业运营经验,从线下长起来的,它不做单纯的电商,而是作为线下购物的“智慧工具”,以用户而非客户的角度,为购物中心提供大数据支持,更懂得实体商业需要什么。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01