
分析一家传统行业如何用O2O来拥抱大数据
当前,传统产业纷纷跨界互联网,尤其是零售百货业更积极地向O2O转型,利用大数据来提升产业效率,其转型背后原因,一来从供给端看,传统产业生产效率低,加之日益高起的房租、人力成本以及电商冲击,急需互联网信息技术升级来提升效率;二来从需求端看,懒人经济下的消费需求升级,消费者对于服务体验的要求越发苛刻,这也反过来倒逼零售业的服务升级,从需求端进一步刺激供给端的加速转型。也许这也是商业地产plus互联网+,打造智慧商场的初心。
来过上海的朋友一定都知道坐落于市中心最黄金地段的购物中心——来福士广场,但或许你不知道这家Mall背后的操盘手是谁?今日不妨一起来看看它背后的凯德集团,这家在华坐拥64个购物中心,几十家服务公寓,多套住宅房产,年服务6亿人次消费者的商业地产领军者如何用大数据思维来打造O2O产品。
智慧商场:互联网+商业地产
所谓智慧商场是凯德新上线的凯德购物星2.0 beta版,可通过微信及手机站登陆,即可快速注册成为会员,轻松实现网上浏览商户信息,快速获取商场服务资讯,随时随地查看商场活动。凯德购物星2.0 beta版与百度、美味不用等互联网知名企业或垂直电商领军企业合作,融合了数字时代消费者互动、即时、快捷的一站式体验,能够搜索商场美食即可网上排队领号,预先搜索商场停车信息,领取各类优惠卡券进行电子化消费,同时积分兑换范围十分广泛。随着平台开发与合作的不断推进,还将会有团购、秒杀、领取红包等更多丰富功能体验陆续推出。背后折射出凯德的三大经营理念改变:
一、用户体验为先
1、意识与角色的转变
以前商业地产的服务对象是零售、餐饮等品牌方,而较少直接面向消费者提供服务,除了周年庆、年度大促等Mall级别的活动外,日常更多的是品牌方承担面向消费者服务的重任。这也意味着由2B转向2C的服务意识与角色转变是其最大的挑战。难点在于:1.目标对象的需求发生变化,以往只需要招商引资,做的是品牌规划与组合,现在更需要理解关心消费者的需求;2.以往是单纯靠线下的提供活动及基于地理位置来引流,现在需要线上线下结合,内部基于大数据做营销,外部与流量方合作。在互联网思维的浪潮下,我们很欣喜地看到了诸如凯德、万达等商业地产巨头转型的勇气与决心。
2、面向消费者的全套服务体系
站在用户逛百货的体验前、中、后三个阶段,提供不同的贴心一站式服务,比如:1)体验前的搜索商场地图导航与停车信息,提前查阅各大品牌的促销与热销产品资讯;2)体验中的商场内导航,一边逛街的同时一边提前搜索商场美食并可网上排队预约,提高效率免去不必要的排队时间;3)体验后,领取消费优惠券,累计积分参与兑换等。更棒的体验在于,收藏下线下体验后的消费者喜欢的产品,要是现场犹豫回家心动了,还能线上订购直送到家,真正的实现线上线下的联动。
体系转变的本质差异,是由原先卖方思维转变为现在的买方思维,即以前我有什么我就提供什么,现在是消费者想要什么我就给什么,并且尽可能地在消费者购物体验的每一个使用场景与环节上细心设计。例如,有时在购物逛Mall的过程中当你选择了A商品,大数据会推荐购买这个商品的用户还购买了B商品,如果你愿意购买B商品可以有什么优惠,既为消费者提高购买决策的效率,降低成本,又为商户增加组合营销的机会,提高坪效。
二、合纵连横,借力打力
借力微信、大众点评、百度直达号等亿级平台企业建立流量入口,并在垂直类目与餐饮排队等位(美味不用等)等垂直领域的佼佼者合作,提供完整的闭环服务体验。在底层架构上,商业地产运营方将铺设商用WiFi、商场导航、完善会员积分兑换体系等基础设施,便于以开放的心态搭建生态,并且在这个生态下明确自身定位,哪些是核心环节,哪些自身有优势的,哪些找外部合作方提供,术业有专攻,整合每个领域的专家,实现共享共赢。
其实业内既有大悦城、宝龙这样以自建为主的重模式商业地产O2O,也有凯德、银泰这样借力电商打造O2O平台的轻运营模式,还有万达这样既大规模投入自建又拉互联网BAT入伙合作偷师的全方位布局模式。而凯德选择的“轻模式”易于发挥各方所长,便于迅速复制,值得借鉴。
三、大数据资产
在商业地产领域,消费者逛商场的行动路径与消费行为大数据至关重要。从消费端看,有助于优化用户画像,从而在个性化推荐、组合销售、老客户唤醒等环节上提升用户体验,增强粘性与客单价;从商场运营端看,知道门店的客流量与消费情况,能有利于商场的店铺位置规划。比如:门店缺客流、动线上也没有人,说明整体的规划布局需要改进。如果门店有客流但没有用户进店消费,要仔细思考门店的品牌与定位等问题,从而提升坪效。所以大数据资产的巨大商业价值是凯德坚定转型O2O的关键驱动力。
大数据的核心价值在于商业智能,大到商场的品牌定位、招商规划、品牌组合、市场营销;小至用户的购买过程中的个性化推荐,互联网上积累的浏览记录、电商网站购买记录、加上线下吃喝玩乐的记录,可以完整地丰富消费者画像,帮助其更精准营销,也为品牌商提供销量预测进行库存规划,提高其供应链的生产效率。这也是为什么阿里巴巴花重金战略投资银泰百货,弥补线上消费数据之外的其他线下消费行为数据的价值。
未来展望
商业地产转型O2O迫在眉睫,能否转型成功取决于三点要素:1)迅速低成本地将线下巨大的存量用户转移到平台上,并保持较高的日活跃量;2)基于用户消费大数据线上线下整合营销的能力,并基于此辅助品牌进行商业智能决策;3)团队迅速学习适应互联网产品运营思维的能力。目前诸如凯德等领军的商业地产商已在互联网的产品运营思维上具有前瞻性,之后发展如何,需看基于以上三点成功要素的执行力,尤其是补强互联网思维的生力军,让我们拭目以待。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28