京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
朝阳大悦城利用数据分析成功转型
联商网特约专栏:有效的商户评价是商户管理的基础,信息部在租金销售矩阵的基础上加入了抽成、租售比与增长情况建立了一组分析模型,能够全面评价商户的租金贡献性,销售成长性,单店盈亏收益性,诚信合规性。
朝阳大悦城自2010年5月开业以来,积极探索,自主创新,利用数据分析成功地实现了转型。大悦城的成功理念是:传统经验+互联网思维=创新基因。
逆水行舟-朝阳大悦城生命力旺盛
在零售环境大改变的今天,当许多购物中心面临更多压力时,朝阳大悦城却表现出极其旺盛的生命力。2010年5月开业,2011年销售额突破10亿元,2012年销售额近14亿元,开业不足3年,便实现了盈利。2013年销售额突破21亿元,同比增长50%,客流超2100万,同比增长45%。其中,去年平均每家商户的年销售约为486万元,平均每平方米租赁面积的年销售贡献超过1.8万元。
慧眼识针-大数据成为主要推动力
朝阳大悦城的生命力何在?除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等之外,其真正的内在的核心竞争力是高效的运营管理。在业态调整和招商规划过程中,大悦城一直重视的数据团队派上了用场。
作为2010年开业的购物中心,朝阳大悦城对大数据重视程度远超其他同类商场,其运营管理以大数据为基础来部署,所有的营销、招商、运营和活动推广,都围绕着大数据的分析报告来进行。
数据营销
朝阳大悦城开业时,正处于零售环境大改变的时期。电商的冲击下,传统的做法已经无法再满足需求,加上所处的地区商业氛围明显不足,开业初期面临很大压力。有压力就有动力;要生存,就要不断创新。
朝阳大悦城成立之初,就组建了一个数据团队。对传统零售行业而言,由于消费者进入商场的消费目的并不明确,加之所有购买行为在互联网不留下浏览痕迹,这就增加数据来源也成为数据分析团队关注的主要方面。2012年一年中,朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备,并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率,通过与会员卡关联的优惠券得知哪些是受消费者欢迎的优惠产品。
朝阳大悦城的数据来源主要有三个,POS机系统、CRM系统及消费者调研。任何一笔收入都进入POS机系统,而CRM系统主要是与人关联,便于对客户进行研究。至于消费者调研,主要是海量的调研问卷及定期的小组座谈,深度访谈。
精准定位
通过对车流数据的采集分析,信息部发现,具备较高消费能力的驾车客户是朝阳大悦城的主要销售贡献者,而通过数据测算每部车带来的消费,客单超过700元。
在对大量数据研究的基础上,信息部分析出两个难题:一是在商户大力促销及活动充分宣传的基础上,预期客流与提袋率增长相对容易实现,但客单价的大幅增长较为困难;二是根据历史经验,单日销售冲高最大的动力来自于零售业态,而零售的集中释放于下午和晚上,上午时段的增长成为增量的关键时段。解决这两大难题必须从会员入手,想办法将在上午把最优质的会员吸引到店、刺激他们充分购物。
通过以上措施,在2013年店庆促销活动当天,会员销售出现峰值,比历史前高增长142%,据朝阳大悦城统计,当日销售总额、会员销售及坪效纷纷刷新历史新高,同比之前最高纪录增幅达46.9%、142.2%和45.3%。
高效管理
一个购物中心能否发展下去,一方面是看有无客源,一方面则在于有无足够的商户。毕竟,400多商户是朝阳大悦城的衣食父母。
有效的商户评价是商户管理的基础,信息部在租金销售矩阵的基础上加入了抽成、租售比与增长情况建立了一组分析模型,能够全面评价商户的租金贡献性,销售成长性,单店盈亏收益性,诚信合规性。
通过对品牌商户日常经营状况的监测结果,总结分析商户的顾客消费粘性与弹性、销售业绩增长与下滑的原因是数据团队的常规工作。
通过“多维度的大数据分析方法”,信息部对每一个商户在各个维度中的表现都进行了精准赋值。
协调运作
在对朝阳大悦城内部入驻商户通过数据分析而服务到位的同时,朝阳大悦城也在这一过程中打造着自身品牌价值。除此之外,还有大量非结构性辅助数据,与销售变化进行结构化分析,提前预测区域内客群结构的变化,分析客群的潜在需求,有针对性的进行自我营销,在消费客群心目中树立品牌,赢得口碑。
扬帆远航-创造未来新奇迹
在大数据已成为主流的大环境下,朝阳大悦城准确的把握了这一趋势,将传统经验与互联网思维相结合,走出了一条适合自己的阳光大道。沿着这一方向走下去,同时根据市场的变化进行适时的微调,综合管理,协调动作,相信朝阳大悦城必将创造出新的奇迹,让我们静观其变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16