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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
2020-11-09

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。

4、免责条款:本报告只提供给用户作为市场参考资料,本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。任何机构或个人援引或基于上述数据信息所采取的任何行动所造成的法律后果均与Mob Tech无关,由此引发的相关争议或法律责任皆由行为人承担。

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