中国人口的老龄化，正以全球最快的速度来临。专家预计，到2050年，中国60岁及以上人口或将接近5亿。在这一趋势下，以“健康养老”为核心的康养小镇、酒店以雨后春笋之势在中国兴起。

 

据悉，2013年至2015年间，对康养旅游的需求和消费增长了7％，是整个旅游业增长率的两倍，到2020年康养旅游估值将达到8080亿美元。同时，越来越多的酒店品牌开始关注、研究康养领域，并通过并购、合作等方式进入康养领域，推出相关康养服务产品。

 

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洲际、希尔顿、温德姆等品牌都推出了健康养生品牌或产品；万达集团2018年会上就明确提出要进军大健康领域；首旅集团利用核心位置的酒店资产改造成养老社区，并推出了首厚的养老品牌。

 

那么随着老年银发大潮滚滚而来，在中国养老保障体系仍不够完善，养老市场尚未发育成熟，养老产业在举步维艰、发展缓慢的情况下，如何利用先进的数据智能，赋能推动养老产业及市场发展？

 

6000+兴趣标签体系 助企业拓展潜客挖掘需求

 

图片来自Mob研究院《2019“银发人群”洞察》

 

当前，房地产企业及酒店品牌所能涉及老年群体的场景很有限的，但如何通过自有用户数据拓展更多的老年潜客呢？

 

首先，需要找到可提供第三方DMP平台服务的科技公司，例如MobTech（全球领先的数据智能科技平台）；接着，需要企业用户数据库与MobTech第三方DMP平台撞库，挖掘双方数据标签的关联性；最后，提炼关联标签之间的相似性，并拓展更深层次的标签补充，助力企业用户获取更加完善的用户画像，挖掘用户需求。

 

例如，在企业用户数据库中，A客户的行为指向只有简单的入住信息或购房记录，但在撞库MobTech DMP平台的6000+兴趣标签体系后，我们可以通过A客户在App产生的行动轨迹：例如，就医、消费、购房、教育等情况，推断A客户家中是否有老人，且这位老人的用户需求是什么。

 

整合周边多维数据源 借势业态组合精细化运营 

 

MobTech旗下商业化服务通过智图商业地产研策方案，整合叠加康养类型酒店周边多维数据源，打破片面的判断逻辑，并通过机器学习、行业专家分析，对周边各业态数据进行整合，构建“全域酒店周边数据地图”。

 

精准圈选人群：通过地理围栏技术精准圈选人群，对于到达康养酒店周边各业态的游客精准分层并留存其出入园时间、停留时长等维度数据；

 

时间溯源能力：MobTech自有数据可溯源，康养酒店过去一整年的客流，在各个业态的行为差异，通过交叉分析各季节、节假日对酒店周边各业态的影响，从而对康养小镇后续的业态优化和活动决策进行辅助；

 

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各业态客群分析：通过对康养酒店周边，旅游景区、大型商超的独立客群分析，单日交叉客群分析、过夜外来客群分析，判断潜客在入住酒店的时间分布，停留时长差异、消费倾向、经济能力、个性偏好等行为数据，助力酒店精准定向获客渠道，调整酒店定价及配置服务等；

 

捕获精准画像：区别于传统洞察，MobTech专家团队可深度剖析游客画像，延展线下行为至线上偏好，洞悉App行为偏好、购物喜好等精细维度标签、辅助康养酒店后续做活动主题决策等精细化运营。

 

康养产业已被中国多地列入“十三五”规划，但目前行业还处于初级规模。如何在这片蓝海中规划好一个真正有口碑的康养小镇，或许需要更长时间的探索与实践。而MobTech作为中国商业地产的全景数据应用服务商，将扮演好企业用户数据引擎的角色，持续为合作伙伴输入源源不断的动力，助力其精细化运营管理。