MobTech|MobTech城市智图 | 洞察深圳某商场客流分析

商业地产“存量时代”来临 , 科技的力量究竟能为商场带来怎样的改变?
· 大型商场客流大、品牌业态复杂 , 数字化应该从何下手?
· 客流分析对于商场运营效率的提升的价值在哪儿?
· 日益饱和的市场竞争下 , 竞品分析如何做?
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动辄几个十万平米量级商业面积的商场 , 往往如一座城市商业地标般存在 。 千万级客流、完善的配套服务 , 以及快速更迭的品牌和潮流元素 , 最大程度吸引着城市最广泛消费者的目光 。 对于商场管理方来说 , 欣喜之余也面临着不小的运营难度和挑战 , 不止要平衡品牌商、零售商、供应商等多方诉求 , 也要更好满足消费者捉摸不定的消费偏好 。
今天 , MobTech商业地产项目分析师将从与深圳某商场合作的数字化解决方案中 , 带大家解读商场大数据解决方案 。 针对该项目 , MobTech从人群分布及数量、客群基础画像、客群消费偏好、竞品客群分析、小数据定量调研等5个维度进行分析 , 深度挖掘用户价值 , 从而助力商场精准定位、运营调整以及精准营销 。 (注:因涉及合作方商业机密 , 商场名称不便公布 。 )
数据说明
1.采用地理围栏技术 , 筛选步行15mins范围内的居住人群及工作人群;车行15mins范围内的居住人群/工作人群 , 获取人群特征信息及行为数据;
2.在获取所有人群数据后 , 再与我们的数据库进行匹配 , 过滤有效数据(有标签数据);
3.针对这些数据 , 从人口数量、渗透率、人群分布热力图、基础画像、客群定位分析、商场到访频次、业态偏好、业态价格偏好、业种偏好、品牌偏好等维度进行分析;
4.通过对竞品的历史客流画像和消费特征的分析 , 了解目前的竞争格局 , 为本项目调整提供参考 , 发掘更加潜在的客群;
5.通过调研/深访更细致更全面更准确挖掘客群痛点 , 从而有的放矢的进行商场定位和调整 。
一、地理画像
人群分布及数量
人口数量:2020年居住人口和工作人口均有上升;
渗透率:2020年各类人群到访目标项目的比例(渗透率)均下降 。
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备注:渗透率是指围栏内对应客群前往目标项目的百分比 , 比如2019年全年15min步行等时圈内居住人口对于标的项目的渗透率为34.74% , 即2019年15min步行等时圈内有34.74%的居住客群到访过标的项目 。
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▲15mins自驾等时圈热力图
二、基础画像
该项目周边 , 男多女少 , 男性占比52% , 以年轻客群主导 , 25-34岁潜客占四成 , 人群月收入集中5-10K , 消费能力3-5K居多 , 整体学历水平较高 , 经济族和小资家庭为主 。
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三、消费偏好
商场到访频次——今年高频到访比例下降 , 低频到访比例上升
大数据显示 , 2019年周边全年居住人群、工作人群 , 以及全年消费能力少于收入能力30%的人群 , 低频到访占比近5成 , 而高频到访占比2成 。 在2020年1月7月期间 , 低频到访占比超过5成 , 高频到访占比不到2成 。
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业态偏好——2020年零售偏好略下降 , 餐饮偏好略上升
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业态价格偏好——餐饮价格偏好集中在人均100元 , 占五成


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