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MobTech城市智图 | 商场地产项目如何精准定位

2021-01-29
城市智图商业地产商业地理

近年来,各大商业地产巨头纷纷跑马圈地,万达、大悦城、万象城、恒隆广场等这样大型的综合商业地产项目在全国各地涌现,为消费者提供美食、购物、娱乐等一站式生活体验。随着人口红利的消退,入局者的增多,商业地产行业也进入了“红海时代”,据相关数据显示,从2016年到现在,购物中心存量增速放缓,但2021年预计有900+购物中心开业,新增入市项目达最高值。

 

那么在如此激烈的竞争中,商业地产项目如何提高核心竞争力?这就需要对商业项目进行全面的洞察分析,挖掘差异化竞争优势并找到适合自身的商业运营模式,牢牢抓住核心用户群体并不断提高满意度。洞察分析离不开市场反馈,传统的市场反馈基于人工统计和部分采样调研,所以难以避免主观性的臆测和数据的不全面性,从而导致决策的偏差。

 

近两年,新科技的崛起尤其是大数据的发展对于商业地产数字化转型起了非常大的作用。今天,MobTech袤博商业地产项目分析师带大家解析,如何基于大数据客群洞察实现商业地产项目精准定位。以A商场项目(真实案例,按项目方要求给予匿名)为例,将从该项目辐射客群分析及周边竞品客群分析两个方面进行客群洞察,从而助力商业地产项目精准定位。

 

第一部分 该项目辐射客群分析

首先,对该项目辐射客群进行分析,MobTech分析师从5KM辐射客群类型及数量、周边公交站点人流量、各类辐射客群基础画像、各类辐射客群消费特征等四个大维度,以及12个细分维度来进行分析,从而辅助决策项目辐射范围、项目预估客群量级以及项目体量范围。

从辐射客群盘点分析得知:该项目周边5KM内现有消费人群超过100万,居住人口与工作人口基本持平,均超过50万人,而高校人口约有3万人,项目未来客群很大程度源自周边TOP10的小区与写字楼。

从客群来源分析得知:该项目客群主来源的TOP小区及TOP写字楼情况如上,其中,A小区和B小区,A大厦和B大厦的客群较其他占比最高,是A商场主要客群来源。

 

除以上分析外,基于500米范围内公交站点日均人流量、5KM辐射客群基础画像(性别、年龄、职业、教育背景、家庭结构和收入水平)、1KM/ 3KM /5KM内客群聚集分布(25-44岁)、居住/工作客群经常前往的消费地点、居住/工作/高校客群消费业态偏好等进行深入分析,可以发掘更多商业价值。

 

第二部分 周边竞品客群分析

知己知彼,百战不殆。在了解A商场客群洞察后,MobTech分析师开展周边竞品客群洞察,从竞品客流量盘点、竞品客群消费特征两大层面,竞品近一年月客流量、竞品客群停留时间、竞品客群消费水平、竞品客群业态偏好、竞品客群交通方式、竞品客群来源(居住人群/工作人群)五大维度进行全面分析。通过了解竞品客群的业态偏好及停留时长,辅助决策项目的类型定位及业态组合。

从竞品客群业态偏好分析得知:竞品客群最受欢迎的业态均为餐饮,社区型商业对亲子业态的依赖较高,区域型商业对零售及休闲娱乐需求较高。如图所示:E商场餐饮占比最高,可推导出E商场餐饮业态分布最符合该区人群饮食偏好,因此E商场餐饮业态分布可以作为A商场的标杆对象做重点调研。

在竞品客群日均停留时间方面,竞品商场客群日均停留时长均在2小时以上,社区型购物中心的停留时长明显小于区域型购物中心。如图所示:F商场中客群停留时间最长,日均停留时长高达164.59分钟,折合近3个小时,由此A商场可以把F商场作为对标的重点分析对象来研究如何提升消费者粘性和忠诚度。

 

无数据,不商业。随着大数据、物联网和智慧城市等新兴产业崛起,商业地产大数据的挖掘,正在成为商业地产企业运营或转型的关键。MobTech袤博商业地产解决方案通过大数据、AI算法等技术帮助商业项目洞察定位、招商、运营等全业务流程中的关键环节,为商业地产行业发展持续输出数据价值,助力把握行业新风向、研判行业趋势。

 

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