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携手DT财经,JLL为你揭示零售地产如何与大数据进行有效对接


​“新零售”时代已经大举来袭。这一刻,线上、线下、电商、零售商场之间的关系已经从当初的“互斥”走向了“互助”。正如用户线上购物积累的大数据为页面呈现算法提供核心洞察一样,这一刻,线下零售选址、定位、营销等一系列工作也可借助数据的力量进行优化

那么,究竟如何借力大数据来打造一个集办公与商业成功于一身的宇宙中心,借力何种大数据你是否已然知晓?

近日,仲量联行与第一财经旗下DT财经“城数”进行深入合作*,通过综合对比双方数据、交流专业市场观点,来为你揭示零售地产领域如何与大数据有效对接的一二秘诀。

因地制宜,商圈热点图揭示购物中心定位方法论

对于零售物业的选址与项目定位,全面了解一个区域的居住、办公、休闲娱乐等综合情况,更能从城市宏观层面给予业主一定指导意义。

以北京和上海这两座中国商业最发达的城市为例,DT财经“城数”采集了北京、上海两座城市地铁站周边500米范围内的各项数据,这在一线城市基本能覆盖主要城区。并根据其构建的BLECTS评价指标*,对商业、办公、居住、休闲娱乐和交通通达等维度进行评估,得出以下城市热力图:

北京城市活力分布热力图

上海城市活力分布热力图

由于交通布局、产业规划、地理等种种因素,北京在城市商圈热力图中表现出较为明显的势力范围,以泛CBD、金融街、中关村和望京,隔出了四个明显的商圈界线,即消费在各自相对限制的区域内完成。毕竟以北京之大,居住地在西四环的人去往CBD消费从时间及经济成本上而言都非常高昂。

上海则由于大量贯穿全城的交通线路和地理面积相对较小,城市的辐射圈更加广阔——无论住在浦东还是外环,消费都一贯往最中心点走去。

北京交通覆盖图

上海交通覆盖图

影响城市流动性最关键的因素在于城市交通布局。在此次DT财经“城数”构建的BLECTS评级体系中,北京有8个站点归入城市中心,上海有14个站点归入城市中心。从这些站点乘地铁出发,半小时内到达的站点集合,我们称为城市中心的主要覆盖圈。覆盖圈越大,则城市内部流动性越强。这也解释了为何上海的中心更为广阔而动态。

"在购物中心选址定位时,由于城市内部流动能力的不同,分析研究的范围也便各不相同。针对不同城市切忌一刀切地模式化分析,而需做到因地制宜、灵活变通。"——仲量联行上海研究部副董事娄辰

在北京,由于城市内存在四个明显的辐射圈,商圈分析与地域关联度更高,紧盯辐射圈内的竞品及消费者情况将对分析的有效性更有帮助。

而上海则不然,由于城市内部流动效率更高,当零售物业进行竞品分析时,需与同类型项目中的佼佼者进行对标,而不仅限于目的地区域。如何通过新颖的市场活动、高效的运营维护、契合的招商策略以增强项目软实力、提高用户黏度将是核心关键。市场分析也需扩大至全市范围。

对于购物中心定位招商而言,消费者数据重点看哪?

购物中心的存在意义已经不再仅是“购物”,承载着更多的社交属性,现在的购物中心是人们线下交往、聚会、娱乐的一个消费场景。了解消费者工资、饮食、居住、购物、休闲娱乐等各方面数据并进行针对性总结将帮助购物中心的市场定位决策。

以北京为例,我们在综合比较了CBD、金融街两大商圈后,可以得出CBD发展更为全面和成熟。饮食、娱乐和运动等消费场所密度与丰富度明显超越金融街,而供应的情况又对应区域消费者的喜好。对于购物中心来说,如何制定招商策略以达到差异化竞争、满足消费者喜好将成为核心关键。

北京商圈CBD:金融街


对于品牌而言,选择何地入驻,数据也有话说

对于品牌方的商业布局而言,选择何时何地进驻市场是布局策略中的重中之重。在针对目标市场的分析研究中,不仅要注重竞品情况,对于区域内办公楼情况和二手房价的分析会助力品牌方得出更全面的消费者属性。此次,我们对比了北京、上海具有明显特征的商圈—中关村和张江,试着为你揭晓如何完善消费者属性标签。

区域内甲级办公楼的平均租金以及二手房价可以侧面反应辐射人群的潜在消费力。中关村区域内人群可以说实力“碾压”了张江。更重要的是中关村人群更注重高质量多类别的商业环境,这体现在区域内的运动以及休闲娱乐场所密度都远高于张江。对于目标客群为IT从业者的品牌而言,如何定价、选址也便一目了然。

北京上海商圈之别:中关村VS张江


房地产科技的运用 将最终实现数据与商业决策的对接

”房地产科技,作为整个零售市场的转型推动力,将最终改变业主和品牌方的商业决策流程。不仅于此,以数据分析为根本的应用正开始在房地产行业全产业链中大放异彩。“——仲量联行中国区研究部总监姚耀

例如,大数据可用于预测需求;人脸识别技术将助力零售线下CRM的成效;“电子围栏”能够更好地计算客群在商场内的动线从而判断出可进行优化的区域等。甚至停车场也在迎来一场信息革命。现在,车牌识别技术可用来加快支付过程,而传感器则可以告诉来访者还有多少空余的停车位。部分智能停车场甚至使用机器人技术。

大数据推动了一种全新的商业模式发展。在这一浪潮中,顺势而为方能抢得先机。

*此次研究涉及数据来自DT财经城市数据库与仲联量行,使用数据统计时间集中在2017年10-12月。

*DT财经“城数”BLECTS评级体系说明:

  • 商务(B)指标表征办公情况,商务规模强调周边商务人群数量,商务等级综合考量周边写字楼数量和评级,商务购买力指的是周边商务人群的收入阶层。
  • 居住(L)指标表征居住情况,居住规模强调周边生活小区的供应量,居住便利度主要考量和居住相关的配套供应情况,居住等级指的是周边小区的房屋交易价格。
  • 休闲娱乐(E)指标表征和人们吃喝玩乐相关的各类设施的情况,休闲娱乐规模考察的是此类配套店铺的供应量,活跃度综合考察了店铺种类的多样化和人们的互动情况,休闲娱乐消费力则强调此类店铺的消费水平。
  • 商业(C)指标表征综合商场和街边品牌店铺的整体情况,商业规模指的是商业配套设施数量,商业等级强调了周边商场和店铺的打分和点评情况,商业消费力指的则是综合商场和品牌店铺的消费水平。
  • 交通友好度(T)指标表征公共交通的换乘便利度和周边路面交通的拥堵情况。
  • 星巴克偏好(S)指标表征该地区对星巴克咖啡店的吸引情况。距离地铁站越近的星巴克店铺越多,意味着这一地区的星巴克偏好度越高。

– 完 –​​​

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