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MobTech城市智图 | 洞察深圳某商场客流分析
城市智图商业地产用户画像大数据

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?

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15min范围内的居住人群及工作人群;车行15min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。

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。

▲15min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。

 

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。

业态偏好——

2020年零售偏好略下降,餐饮偏好略上升

业态价格偏好——

餐饮价格偏好集中在人均100元,占五成

2019年至2020年7月,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,对人均餐饮消费在100元左右接受度最高。

业种偏好——

周边人群热衷服装服饰,习惯吃中式正餐

零售业态下,偏好服装服饰,2020年超市偏好增加;餐饮业态下,偏好中式正餐,2020年休闲餐饮偏好增加。

业种偏好——

常去沃尔玛、盒马消费,对探鱼等高性价比地方菜更喜爱

零售类偏好沃尔玛与盒马等商超,餐饮类偏好探鱼绿茶餐厅等性价比高的地方菜系。

 

四、竞品分析

竞品客流分析——

商场A高频到访上升,商场B低频到访上升

商场A、商场B在2019年月均客流分别为109万和57万,疫情客流低谷为2019年1月-2020年3月。

2020年与2019年相比,商场A的低频次到访客群占比略有下降,高频次到访客群占比略有上升;商场B的低频次到访客群占比略有上升,高频次到访客群占比略有下降。

竞品客群画像——

商场A客群收入在10-20K,且有车一族更多

两家竞品客群均女性居多,年龄集中在25-44岁,本科学历居多,收入能力在10-20K,消费能力3-5K占比居多;商场A收入在10-20K的客群更多,且有车比例更大,商场B女性客群相对较多。

竞品客群消费特征——

偏好快时尚,餐饮类网红奶茶热度最高

零售类两者均偏好快时尚,餐饮类网红奶茶热度最高,休闲娱乐类,商场A偏好运动健身,二来商场B对电影院等偏好度更高,服务配套类美发类品牌热度更高。

 

五、调研分析

小数据定量调研执行方案

通过线上线下调研及商场会员深访,全面准确的挖掘客群痛点,从而有的放矢的对商场进行定位及调整。

小数据定量调研问答示意

 

报告说明

1、数据来源:MobTech报告数据基于市场公开信息, MobTech自有监测数据,以及MobTech研究模型估算等来源。

2、数据周期:2019年1月——2020年7月

3、版权声明:本报告为MobTech商业地理项目组制作,报告中所有的文字、图片、表格均受有关商标和著作权的法律保护,部分文字和数据采集于公开信息,所有权为原作者所有。没有经过本公司新媒体许可,任何组织和个人不得以任何形式复制或传递。任何未经授权使用本报告的相关商业行为都将违反《中华人民共和国著作权法》和其他法律法规以及有关国际公约的规定。

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