朝阳大悦城利用数据分析成功转型
联商网特约专栏:有效的商户评价是商户管理的基础,信息部在租金销售矩阵的基础上加入了抽成、租售比与增长情况建立了一组分析模型,能够全面评价商户的租金贡献性,销售成长性,单店盈亏收益性,诚信合规性。
朝阳大悦城自2010年5月开业以来,积极探索,自主创新,利用数据分析成功地实现了转型。大悦城的成功理念是:传统经验+互联网思维=创新基因。
逆水行舟-朝阳大悦城生命力旺盛
在零售环境大改变的今天,当许多购物中心面临更多压力时,朝阳大悦城却表现出极其旺盛的生命力。2010年5月开业,2011年销售额突破10亿元,2012年销售额近14亿元,开业不足3年,便实现了盈利。2013年销售额突破21亿元,同比增长50%,客流超2100万,同比增长45%。其中,去年平均每家商户的年销售约为486万元,平均每平方米租赁面积的年销售贡献超过1.8万元。
慧眼识针-大数据成为主要推动力
朝阳大悦城的生命力何在?除了及时的业态调整和不断创新的营销活动等之外,其真正的内在的核心竞争力是高效的运营管理。在业态调整和招商规划过程中,大悦城一直重视的数据团队派上了用场。
作为2010年开业的购物中心,朝阳大悦城对大数据重视程度远超其他同类商场,其运营管理以大数据为基础来部署,所有的营销、招商、运营和活动推广,都围绕着大数据的分析报告来进行。
数据营销
朝阳大悦城开业时,正处于零售环境大改变的时期。电商的冲击下,传统的做法已经无法再满足需求,加上所处的地区商业氛围明显不足,开业初期面临很大压力。有压力就有动力;要生存,就要不断创新。
朝阳大悦城成立之初,就组建了一个数据团队。对传统零售行业而言,由于消费者进入商场的消费目的并不明确,加之所有购买行为在互联网不留下浏览痕迹,这就增加数据来源也成为数据分析团队关注的主要方面。2012年一年中,朝阳大悦城在商场的不同位置安装了将近200个客流监控设备,并通过Wi-Fi站点的登录情况获知客户的到店频率,通过与会员卡关联的优惠券得知哪些是受消费者欢迎的优惠产品。
朝阳大悦城的数据来源主要有三个,POS机系统、CRM系统及消费者调研。任何一笔收入都进入POS机系统,而CRM系统主要是与人关联,便于对客户进行研究。至于消费者调研,主要是海量的调研问卷及定期的小组座谈,深度访谈。
精准定位
通过对车流数据的采集分析,信息部发现,具备较高消费能力的驾车客户是朝阳大悦城的主要销售贡献者,而通过数据测算每部车带来的消费,客单超过700元。
在对大量数据研究的基础上,信息部分析出两个难题:一是在商户大力促销及活动充分宣传的基础上,预期客流与提袋率增长相对容易实现,但客单价的大幅增长较为困难;二是根据历史经验,单日销售冲高最大的动力来自于零售业态,而零售的集中释放于下午和晚上,上午时段的增长成为增量的关键时段。解决这两大难题必须从会员入手,想办法将在上午把最优质的会员吸引到店、刺激他们充分购物。
通过以上措施,在2013年店庆促销活动当天,会员销售出现峰值,比历史前高增长142%,据朝阳大悦城统计,当日销售总额、会员销售及坪效纷纷刷新历史新高,同比之前最高纪录增幅达46.9%、142.2%和45.3%。
高效管理
一个购物中心能否发展下去,一方面是看有无客源,一方面则在于有无足够的商户。毕竟,400多商户是朝阳大悦城的衣食父母。
有效的商户评价是商户管理的基础,信息部在租金销售矩阵的基础上加入了抽成、租售比与增长情况建立了一组分析模型,能够全面评价商户的租金贡献性,销售成长性,单店盈亏收益性,诚信合规性。
通过对品牌商户日常经营状况的监测结果,总结分析商户的顾客消费粘性与弹性、销售业绩增长与下滑的原因是数据团队的常规工作。
通过“多维度的大数据分析方法”,信息部对每一个商户在各个维度中的表现都进行了精准赋值。
协调运作
在对朝阳大悦城内部入驻商户通过数据分析而服务到位的同时,朝阳大悦城也在这一过程中打造着自身品牌价值。除此之外,还有大量非结构性辅助数据,与销售变化进行结构化分析,提前预测区域内客群结构的变化,分析客群的潜在需求,有针对性的进行自我营销,在消费客群心目中树立品牌,赢得口碑。
扬帆远航-创造未来新奇迹
在大数据已成为主流的大环境下,朝阳大悦城准确的把握了这一趋势,将传统经验与互联网思维相结合,走出了一条适合自己的阳光大道。沿着这一方向走下去,同时根据市场的变化进行适时的微调,综合管理,协调动作,相信朝阳大悦城必将创造出新的奇迹,让我们静观其变。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21