每次去购物中心，在熙熙攘攘的人群中，你是否遇见过这样的场景：停车找不到车位、热门餐厅排队需要2小时、享受会员优惠需要填写冗长的资料……这些流程正在大大降低消费者的消费体验，购物中心需要变得更“智慧”。

如今，打开手机微信小程序或者APP，在某商圈界面便能轻松查看哪一层有停车位，并在线支付停车费；对于热门餐厅，消费者可以直接在线排队，并随手领取优惠券；商圈还与优惠券平台打通会员体系，再也无需去柜台填写资料……

这场在大数据驱动下重构人、货、场的新零售革命，正在购物中心悄然发生。

2018年1月，本地生活服务平台借助阿里巴巴新零售体系，商圈业务也成为新零售体系中的重要战场。1月25日，在杭州召开2018新店商峰会商业综合体分会，并发布了商业综合体行业的新零售解决方案。

未来购物中心将不再是一个纯粹卖货、消费的场景，而是以消费者体验为出发点，围绕消费者需求，逐步形成一个由商户、商场、代运营商组成的商业共同点。辰商软件表示，购物中心将从以场为本转向以人为本，逐步实现用户服务数字化、商户管理智能化、收入模式多元化的平台化运营转型。

购物中心的三大痛点如何突破？

伴随商业地产爆发式增长，线下商业已经陷入了一场消费者流量争夺战。但事实上，如何运营流量一直困扰购物中心的运营者。有数据显示，国内很多购物中心超过70%的会员年到店次数不足两次，这意味着7成流量被浪费。

一直以来，购物中心存在着三大主要痛点：首先，流量不可控，全域流量无法运营；其次，营销消费低，会员占比活跃度低；最后，商家对数据的洞察弱，可用的工具较少。

顾客是购物中心最为重要的“资产”。虽然购物中心或多或少积累了大量优质而真实的客户资源，但消费者的画像并不清晰，因此无法真正清楚消费者的需求，无法给予他们精准的营销推送。而这些痛点的核心都指向——如何用大数据驱动运营。

而辰商软件则能够通过大数据分析来帮助购物中心做转型升级。目前，全国有2700多家购物中心已经入驻新零售平台。在最新发布的综合体解决方案中，线索量解决方案将为购物中心的运营者提供以消费者体验为中心的会员营销产品组合，实现流量可运营，会员可营销，商家可洞察。

以人为本，打通会员数据精准识别消费者

事实上，新零售的本质是用大数据重构“人货场”。对于购物中心而言，数字化是第一步，随后才是全面重构品牌、消费者乃至企业内部的生产关系。在“人货场”中，首先以“人”切入，完成数字化会员累积，使得对这些客户可触达，可识别，可运营。最终完成整个商业场景的数字化重构。

辰商软件能够提供大数据运营管理，能让购物中心的消费者画像更清晰，针对不同消费者提供不同的营销方案。例如，针对购物中心的普通顾客，提供线上购买优惠券的基础营销工具，购物中心可以借助大数据运营的海量流量，以较少的优惠撬动顾客到店消费。2017年圣诞节，华润置地商业首次与阿里新零售合作，尝试用优惠进行线上引流，投入了200万的成本小试牛刀。后台数据显示，此次活动撬动了4000多万元的支付宝线下实际消费流水，投入产出比高达20倍。此外，旗下各购物中心也能通过独立管理后台，很直观地看到活动期间的商户活跃情况、商户联销状态，还可以获取所有活动期间消费用户的人群画像。

一方面，通过大数据产品，购物中心通过让顾客扫商圈二维码搜集基础消费数据，促进线下调整优化服务，再通过线上为消费者提供精准的优惠和服务，带动线下实际到店消费。另一方面，购物中心不再满足于基础的这些数据和产品能力，而寻求更深度的解决方案。通过开通会员权益、会员积分等系统功能，在“支付即会员”的时代提供联名会员卡，让顾客到店消费后，通过“一键开卡＋自动积分”功能，快速转化为购物中心的CRM会员、轻松获得积分、并享受海量权益。

进入阿里巴巴新零售体系后，新零售电商平台将融合更多阿里系资源，将商家优惠、电子化的停车券、淘票票的电影票等各类阿里系独有的权益，转化为购物中心的会员权益，从而提升会员卡的含金量。

同为零售行业，购物中心的销售也遵循了“二八法则”：80%的销量来自20%的客户。那么，如何才能服务好20%忠诚会员呢？帮助购物中心为最具消费力的会员提供更多VIP独有服务。例如，银泰集团上线365卡，会员只需支付365元，即可享受全年365天有效的折上95折的特殊权益。仅上线2个月，已经有50万优质会员。

2018年，购物中心通过全链条设计消费触点，打通会员入口、会员营销、会员权益等多方面，让消费者真正享受到便利的服务和贯通线上线下的会员权益。在整个围绕用户搭建会员体系的过程中，购物中心、品牌商家和消费者已经成为一个完整的利益共同体。

同时，还将通过自身的技术、生态、数据能力，赋能购物中心持续地对会员消费行为进行分析，并获取有效数据，调整场内业态组合、引入会员所需商家、将会员权益服务线上化，持续地在实现购物中心“人货场”关系重构的新零售征程中，切实地探索购物中心转型之路。

辰商软件认为，在移动互联时代，购物中心会员运营的智能化水平将成为未来越来越重要的竞争力。

在商业地产领域，瑞安集团旗下的中国新天地打造的高端商业项目，一直处于行业领先地位。而领先的背后，往往是多方面合作助力。数据管理就是其中“功臣”之一。

自公司成立伊始，中国新天地就意识到数据管理的重要性，开始在数据采集方面进行探索。如今，中国新天地在整合商场销售额、商户/会员资讯、客/车流流量等方面已建立了成熟的管理体系。借助于此，中国新天地能实时了解商/客户的需求与状况，及时改善业态组合与经营环境，评估商业市场和消费习性趋势，对旗下商场进行多方面升级优化，向行业和消费者呈现出更加优质的商业项目，并由此形成良性循环。得益于此，中国新天地整体业绩已逐年提升。

近日，赢商网采访到中国新天地总部营运部总经理马毅雄和商业IT助理总经理梁坚等人，深入了解中国新天地在商业数据管理上的发展历程及未来规划。

精准获取销售额 与商户互利共赢

在数据管理上，中国新天地除了建立总部与项目的数据管理团队，还择优引入第三方数据采集公司，实现全新突破。海鼎就是其重要的合作伙伴之一。

2013年，中国新天地与海鼎达成战略合作协议，正式开始数据采集管理的运用。之后又引入了多方合作伙伴，丰富数据管理模式，助力中国新天地实现旗下商场对商户销售额进行高准确率数据采集与信息平台的导入。截至2016年底，中国新天地各项目采集到的商户销售额数据准确率已达到90%，最高的项目已达到96%，远高于行业平均水平。

一般情况下，统一收银系统很难在商户自由度较高的购物中心形态中实现，而数据通产品的出现，解决了这一难题，在不改变商户操作的前提下，精准采集营业数据。不仅提高了数据的准确率，也能及时反馈给有需求的商户，以助其更好地进行内部管理。

据悉，数据通是一款在商户POS机上安装数据采集的产品，通过商户每次打印销售流水，即可获取销售数据。中国新天地是第一批使用该产品的企业。通过数据通采集到的较为准确的商户销售额，更好地确保了商业营业额的数据准确与采集时效。

新天地对于数据管理体系的认识是广域的。利用数据通不仅是为了资产管理和资产价值提升，而是建立数据积累，通过对商户的数据分析，开展商户服务、营销活动，及业态和品牌调整，与商户实现共赢。

用好既有数据 进一步优化数据管理

除了获取精准的商户销售额，中国新天地还将数据通与会员经营结合，以自主积分优化了中国新天地旗下商场的购物体验。

据赢商网了解，中国新天地所有的商场都有会员体系——i·天地。在已安装数据通的商户收银系统打印的小票上追加二维码，消费者扫描二维码即可成为会员进行自主积分，兑换免费停车、消费优惠等；商户可以通过二维码追打整合多种业态的营销资源，提升顾客复购率，实现利润增长；商场则可以通过二维码实现会员增长，增加客流。与此同时，推送的信息可以帮助商户进行产品推广、优惠促销，从单向各自经营的模式转变成双赢，最终实现共赢。

到今年3月底，中国新天地旗下所有商场都可以实现自主积分。

中国新天地很早意识到数据的重要性，并较早进行尝试。虽然中间经历了对数据管理的意识、尝试、重视的过程，从仅仅铺开设备，到进行深入管理，最终迎来转折点。

有了采集到的数据，中国新天地就可以加以分析，以数据来验证以往的经验，一方面分析哪些商户有提升空间，可以做出相应的调整或给予商户必要的帮助，另一方面通过会员数据，对消费者做精细化分析，具体到消费者的消费习惯、客流价值等，从数据中挖掘价值，进一步提升运营能力。

同时，中国新天地为加强项目的数据管理，还特地在项目上设置了数据经理岗位，负责商场所有的营业额、车流、客流的采集、校准、上报；营运方面则制定了完整的标准流程，细致到每个月的KPI、采集的安装率/准确率的指标。

背后助力者 提供全方位解决方案

无论是数据经理，还是数据分析，都离不开相应的技术和服务做支撑。在此方面，中国新天地选择了同类型的三款产品使用，安装率达到100%。

“每个供应商厂家都有自己的优势和不足，我们与之合作的最终的目的是要拿到准确的数据”，梁坚说。

海鼎副总经理兼商业地产事业部总经理宋杰接受赢商网采访时谈到，海鼎在商业地产领域已有20年的积累，以扎实的技术能力和良好的服务口碑，在业内形成了相当的影响力。自主研发的商业运营管理、POS管理、CRM客户关系管理、商户互动服务平台、移动管理平台M-CRE等多项系统，为商业地产企业提供了完整的信息化解决方案。

其中，数据通解决方案具备多种应用场景和市场价值，对于购物中心而言，有着把握销售入口、提升效益、会员招募、精准营销、增强顾客体验、分析决策等六大价值。数据通解决方案也伴随着中国新天地旗下商场的场景应用不断创新，助力购物中心运营突围。

商业地产未来必然是差异化、个性化、重体验、拼服务的时代，迫切需要掌握准确的数据信息，海鼎通过数据通产品，从数据采集到营销互动再到运营管理直至数据分析，环环相连，丝丝入扣，为购物中心运营提供更全面深入的解决方案。

对购物中心而言，商业调整从来都是一个不变的命题，与时俱进的调整是保持购物中心最佳经营业绩和持续竞争优势的重要措施。购物中心调整的终极目的是租金收益的提升，同时商业品质的提升也是资产增值的重要体现。购物中心定位分析即通过分析整场经营状况及外部环境变化得出调整结论。

需求结构分析

需求结构方面，重点关注城市消费水平、区域人口结构、项目周边交通三个方面的变化。如果在3年的时间半径（过往3年及未来2—3年）中，上述三个方面已经或即将发生重大改变，我们就认为定位可能需要调整。

判断城市消费水平的主要指标通常包括当地社会消费品零售总额、城镇人均可支配收入、城镇人均消费支出、消费品价格指数等。而区域人口结构主要包含消费人口构成和该部分人群的消费能力两个方面。项目周边交通则指道路及公交、轨道交通和停车条件等方面。

供给结构分析

单从需求结构来判断定位是否需要调整还略显单薄，还应结合供给结构（周边商业环境及未来竞争格局）来综合判断。临近区域是否有新的商圈诞生、区域内是否有新的商业项目入市、现有或潜在竞争对手（同类可比项目）的品类覆盖及品牌组合情况如何、以及对本项目的影响等，都是调研和分析应关注的方面。

定位合理性判断

通过以上宏观数据采集和周边市场的调查，同时结合自开业以来购物中心的客流、销售等关键数据的横向对比和趋势分析，基本可以得知购物中心的定位是否符合当前市场需求、及其调整方向。

购物中心经营分析即通过分析各业态、、品类及品牌的落位效果及经营表现，为落位调整提供建议。

购物中心的定位归根结底是客群的定位。当客群确定后，需要通过业态、品类组合，以及适合的品牌级次来诠释其功能定位。相比复杂的定性分析，直观的数据呈现更能揭示真相，因此，购物中心的经营分析围绕客流、销售、租金、租售比等客观数据来进行。

业态、品类组合分析

在购物中心内部，不同业态代表不同类型的消费需求。定位趋同的购物中心，其业态配比也类似。每个业态都有各自不同的特征，在购物中心内都承担着不同角色和功能，有租金贡献比较高的商家，有吸引客流的商家，也有功能补充型的商家等。

如：餐饮聚客能力强，但租金贡献较低；服饰销售额高，却是人流消化型而非客流带动型业态；生活精品、配套业态能有效丰富购物中心的多维度触点从而增加购物中心可逛性，但此类业态受地域等多方面因素的限制，现状就是优质品牌资源不足以支撑购物中心的招商需求。

只有不同类型的商家合理配置，才能使购物中心的整体效用达到最大化；只有各业态和各品类形成微妙的动态平衡，才能实现商家和业主的双赢。

品牌布局及功能分区分析

如果说购物中心的定位是灵魂、业态及品类组合是骨骼的话，品牌布局就是血肉，只有品牌分布合理、荤素均匀搭配才能充分体现购物中心的整体魅力。购物中心内的商家之间应强调相容性、互补性，毫无关联的商家进入购物中心将失去主题聚集的价值和意义。好的品牌布局不仅可以和谐共生，而且能产生相互促进的“化学反应”。

因此，购物中心在进行品牌组合搭配时，需要考虑商家之间的关系、定位主题与整体利益，从客群共享性、风格和谐性、价格匹配性等多方面进行权衡，使整体效益达到最大化。

■ 品牌布局

提到品牌布局，绕不开动线问题。购物中心内部动线存在几个关键节点：入口、中庭、主力店相临区域、动线端头及次动线等，即使单一动线也存在上述节点、同样面临功能分区问题。

动线节点中：入口和中庭是购物中心的门面，不仅客流量大，而且展示性好，应设置与广场定位吻合的、具有行业代表性和良好业绩表现的品牌；主力店相临区域往往是继入口、中庭之后又一个客流密集区，该区域的品牌布局要与主力店形成自然衔接，让顾客不产生突兀感，使其在不知不觉中穿梭于主力店及边厅店铺之间。

受地块形状、地形高差、建筑结构、外部交通、内部动线，甚至滚梯走向等的影响动线端头及次动线等区域会形成购物中心的客流冷区。冷区难以改造且成本较高，但通过合理的品牌布局仍可得到改善。端头店铺适宜设置符合本楼层定位的次主力店（从店铺面积、品牌知名度、吸客力方面都应起到标杆作用），从而引导和调节客流。

■ 功能分区

除动线节点以外，另一个关注的方面即功能分区。针对超过150米的单一动线，需要通过功能分区增加其可逛性，就像通过装修打破房屋的单调格局一样。

针对复杂动线，功能分区也是化解次动线客流冷区的好方法之一，尤其是当无法利用主力店带动次动线客流时，将整个次动线区域规划成客群统一、风格和谐的功能区（如潮牌聚集区、儿童主题区等），再加上导示系统的完善，将起到等同于主力店的改善效果。

调整方案及租金建议

租金是购物中心的主要收入来源。在商业筹备阶段，为了吸引目标商家、保证招商和开业率，往往会降低首年租金标准。当3年租赁决策期满时，购物中心已逐渐成熟，有条件提升购物中心的租金水平。

■影响租金的因素

有过商业运营经验的人可以立刻列举出一系列指标，如：城市级别、商业成熟度、区位条件、周边可比项目租金水平、业主投入及收益期望、当地市场品牌及代理商资源等；而对于单个店铺来说，其租金水平会受到楼层位置、面积大小、规划业态等因素的影响。

不过，归根结底，商家的承租能力与其销售收入和所属行业普遍利润率密切相关，即：商家赚多少钱决定了其能支付多少钱。各行业都有一个被普遍认可的租售比区间（租金及物业管理费等占销售收入的百分比），超出这个区间的商家经营压力大，不稳定；低于这个区间的商家，租金尚有提升空间。

■ 租金提升空间判断

首先，对购物中心过去两年及第三年的租金完成情况进行总结和预估。完成情况良好则有条件实现租金提升。

其次，针对各品类商家的盈利模式和承租能力进行深度研究，确定出各品类的合理租售比区间；再根据购物中心的历史销售数据，通过合理的租售比区间推导出商家未来可承担的理想租金增长值区间。

最后，还要就当地市场商业的平均租金水平进行调研，用于修正确定最终的租金增长值。

什么样的商业应该进行调整

1、 从商业地理角度分析，人口始终缺乏有效支撑的商业。

商业地理学意义上提到的消费人口支撑绝对是所有实体商业的经营的根本。缺乏人流支撑的商业，要想做旺，相比成熟地段的商业需付出超出10倍的努力，同时还需要超精彩的产品和大量的营销宣传作为铺垫。

商业地理意义上的人群辐射半径铁律无论在哪个城市都会被印证。这里所说的人群就是项目周边的常驻人口和城市人流潮涌的核心节点附近人口。

总结一下，如若借用现代技术重新审视当前项目所面对的商业地理环境，仍然觉得人气不足，潜在消费动力因素不能驱动商业项目的经营，从原则上来看，这些不符合区域经济地理的商业建筑形态都需要调整。

2、 商场规划理念陈旧，没有合理空间的商业项目

总体来看，这种人流发动机主要体现在两个层面上：特色主力店、特色环境空间

按照这样的逻辑来考虑，那种无法进一步设置人流发动机的商业，本质上存在致命的缺陷。

当前最流行的成功商业项目里，一个商场里特色主力店往往是：

(1)电影院;(2)潮流零售大牌;(3)儿童娱乐馆;(4)溜冰场;(5)文化艺术中心;(6)人气餐饮;(7)时尚运动健身店等。这些主力店几乎都是公认的人流发动机。

还有一类项目，本身就是由次主力店构成的，整个商场内都没有独特的、体量占比较大的项目，但又能做得非常精彩，它可能是个公园，更可能是个剧场，如上海K11和北京芳草地等，这时候就需要靠空间主题的创意。

因此从上述两方面的逻辑来看，有几个硬件条件的缺损将导致项目需要大幅改造甚至炸掉重建：

(1)传统百货式的柜台空间。新兴商业要想具备生命力，必须具有体验空间。因此当那种传统百货商场式的层高，已经无法满足体验空间的设计。为展示空间或者特色主力店而配置的挑高中庭，就是需要突破原有结构进行再造。

(2)人流动线的致命错误。没有环形人流动线的商场，往往会出现大量的尽端廊道。人流没法引入，将导致窝藏在廊道尽端的店铺人流很少到达，从而门课罗雀。这也是商业设计中的致命的大忌。

(3)柱网过密，层高过低，导致商家展示形象面太差。商场最重要的功能是陈列和展示，而密集的柱网和过低的层高，都是展示形象的杀手因素。

3、 配套设施严重不足的商业

(1)停车位匮乏或者使用不便。在影响商业项目的诸多因素中，停车位绝对属于最重要的一个。停车位的充沛程度以及方便程度，决定了一个项目的客户吸引力。

(2)餐饮配套设施不齐备。餐饮是当前购物中心里最重要的人流发动机。很难想象，现在没有餐饮店的购物中心将会有多大的人流。但有很多百货商场式的项目，前期建筑未设置烟道、排污池、隔油池等餐饮产品加工所需的。

上述三点，都是传统商场进化成现代购物中心最难突破的要点。这些在产品基因里存在的致命的缺陷，都是最戳痛物业所有者心窝的困扰。

如何进行商业改造?7大手法化腐朽为神奇

1、产品再定位

每个商业体的脱胎换骨的过程，最重要的是认知和把脉市场趋势。日常生活中，我们最怕的就是对市场趋势的漠视和错判，对微观市场特征的模糊认知。产品定位的本质是：我的客户是谁?我有什么与众不同?客户为什么会来买单?

2、优化业态

商业建筑绝对是形式服务于功能的产物。但好的形式往往能够优化内容上的经营。优化调整业态，是建立在大量的预招商和财务数据分析工作基础上的。业态优化的决策必须以财务数据模型为依据，以强有力的备选业态及品牌库作为支撑。

3、立面翻新再造

建筑外表皮是一个商业项目最重要的标识。好的立面用元素和构图诉说着一个项目的内在气质和主题特色。符合现代审美和个性化的立面，是商业精神内在展示的重要元素，给传统商业以新的面具。用广告、色彩、灯光、材质、构图等手法设计的立面，就是其内在商业气质的最佳表达方式。

4、室内空间主题重构

如果说建筑立面的再造代表了新兴商业的精神气质，那么室内空间主题的重构就代表了新型商业灵与肉。电影院式空间也好，剧场式空间也好，公园式空间也罢，无论哪种类型的空间主题，决定了这个项目的独一无二性。未来好的商场经营者本质就是一个大片的导演，你想说什么故事，就在这个数万方的空间里造梦。他可能会拍文艺片，可能会拍专题片，可能会拍科幻片，可能会拍时尚片，可能会拍动画片，把商场打造成梦工厂的思想意识革命，是决定成败的关键。

5、优化功能设施

从大到一个商场内部的管线设施、声光电设施、舞台效果布局，到小到一个商场的休憩花台、功能座椅，卫生间形象，都是。如果说管线如同血管动脉，声光电如同美容品，那么这些细小的细节空间则代表了每一寸肌肤上的细胞。

6、提升软件服务

线上数据支持绝对是未来商业服务亮点。实体商业面对线上电商最现实的态度应该是合作。越快的合作、越紧密的合作，一定是商业经营升级转型策略的要点。

7、跨界经营

商业与艺术、文化、健康等方面的联姻是当前最常用的经营手法。

上述7大点，基本构成了商业再造的几个重要工作方面。对于一些项目，实在没有办法调整的商业，又没有勇气和经济能力炸掉重来，不如直接改变性质吧，做成创意办公楼也未尝不是一个合适的选择。

商业项目的改造本身是创新试错的过程，中国商业地产正在进入一个密集的创新试错期。在没有稳定的财务数据出来前，没有哪个项目敢说一定成功了。

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ForeSpider 前嗅：手把手教你数据采集

ForeSpider是一款非常好用的数据采集软件，因为属于专业性工具，除了帮助文档外很少有使用教程。所有有很多人在使用的过程中遇到问题难以解决，今天给大家介绍ForeSpider数据采集系统的使用教程，希望能对大家的工作有所帮助。

教程的示例网站是大众点评，要得到50页内所有医院名称，该医院评论总数，医院总体星级，各项评分，医院评论的用户名，评论内容，评论时间，用户点评星级，获赞数量和回应数量。

首先我们先新建一个频道，我给它命名为大众点评，然后在频道配置里输入我们想要爬取数据的网址，需要在频道配置处输入想要得到数据的网址，大众点评需要开启cookie，从右面可以开启，网站不同有的不需要，视情况而定。 现在默认模板（1）就是我们要的网站页面，鼠标放在医院标题处如图，从左下角能看到医院的网址链接。

现在点一下右上角的采集预览，我们能得到整个页面的所有网页链接，下拉滚动条到这个位置就会发现跟上图相同格式的链接，这就是我们需要的所有医院的链接。

我们用不到的需要过滤一下，可以通过地址过滤和标题过滤方法筛选。点击软件右上角模板抽取配置里面的链接抽取，里面有地址过滤和标题过滤两个选项，点击地址过滤，软件右下角如图：

过滤规则选择包含，过滤串内输入想要得到的医院链接，后面这串数字我们用“\d”表示，用“\e”表示结束，例如https://dianping/shop/\d\e，这样就能采集网页内所有这种格式的网页链接。

当我们想要采集的网页下面有翻页的链接，就必须配置翻页。除了在右上角默认模板处抽取我们想要的得到的医院链接外，还要再新建一个链接抽取，抽取页面翻页的地址。

我们继续从采集预览处得到翻页的链接，过滤规则选择包含，通过观察发现几个链接的相同点，输入到过滤串里就能得到想要的翻页链接了。

第一层级的模板建好了，下面我们随便点进一个医院主页内，复制链接建立下一层级模板。在默认模板（2）的示例地址内输入医院主页的链接。

因为我们需要采集该医院所有用户评论，所以我们找到下面的“更多点评”，通过刚刚地址过滤的方法，过滤出更多点评的链接，并建立模板（3），示例地址输入刚刚过滤的得到的“更多点评”的网址。

注：点击链接抽取，看左下角关联模板处，一定要关联到下一层级的模板，如果是翻页的链接抽取，要关联自身模板，否则会数据采集失败。这点一定要注意。

这样模板的基本配置就完成了，下一步是建立表单，下图是我们的需求，红色字体我们能从模板二采集到，蓝色字体我们能从模板三采集到，所以我们需要建立两个表单。

点击表单配置，新建一个表单，添加一个网页主键如图，一定要勾选索引字段，键值唯一，主键字段三个选项，取值类型选择网页主键点击确定。

然后添加下一个字段如标题“title”

取值类型选择“选区内全部文本”，变量类型选择“string”，选择合适的字符长度点击确定。依次建立所有字段。

这是我建立的两个表单的所有字段，表单名称分别为“大众点评1”、“大众点评2”，建立好以后点击保存即可。点开模板配置，每一个模板对应相应的表单，右键模板二“添加数据抽取”，表单名称选择“大众点评1”。

同样在模板三处再添加另外一个数据抽取表单，添加好后如下图所示：

单击“title”，然后按住ctrl键同时鼠标左键点击对应标题，内容过多的话按住shift可以调整内容大小，选好后点击保存。

全部选取完后点击左上角的文件，然后全部保存。

下一步点击数据，连接数据库，然后再次点击数据，选择数据表，选择刚刚新建两个数据表的字段后创建表，创建好后勾选并确定，就可以进行数据采集了（如果表单有问题需要更改，改好后需要重新创建表单），速度慢可以点击设置里面的线程设置，设置多线程。

这只是一个简单的教程，软件还有很多强大的功能，祝大家使用愉快！

猫酷CEO王永（行内人称他老王）根据多年在购物中心领域的深耕及观察，分享个人对购物中心运营管理的一些看法和解读，纯干货、特别干，希望分享给有需要的人，enjoy~

消费者无疑是影响销售的最重要角色，消费升级大背景下更强调线上线下的打通。对消费者行为做深入研究和思考，可以切实找到打通线上线下的方法。本期，我们首先围绕实体商业场景下的消费者，研究和分析一下消费者购物行为。我们提出了一个概念——购物中心消费行为链，那么，什么是购物中心消费行为链？

购物中心消费行为链解构

目前绝大多数的购物中心或者商场，仍然采用固定租金加流水扣点取高的收租模式，这也决定了购物中心是以销售额为经营核心和主要目的的。

那么购物中心的销售额是怎么来的？

如果我们把这个问题解构开来，无非就是：消费者覆盖--消费者回访带来客流--客流游逛产生店铺的流量--最终的店铺流量转化为消费，这四个环节。

我们可以通过如下消费行为链来进一步解构问题：

通过解构我们发现了这样几个深层次的问题：

1覆盖多少消费者？

其素质和结构如何？两个同样位置、同样客群定位的市级商业，覆盖100万消费者的商场，和覆盖300万消费者的商场的日度客流绝对是不可比的。前者如果要想达到覆盖300万的商场客流，它的消费者回访频次必须是后者的三倍，这基本是不可能的，因为消费者的素质和结构决定了该群体的消费频次、消费能力与结构。

商场在日常经营中，如果想提升这一块的经营质量，那就是要想办法把更多的目标可覆盖客群至少拉到商场消费一次，把潜在消费者变成实际消费者。

2消费者的回访行为如何？

这个问题探究的是商场已经覆盖的消费者每个月平均到几次商场？月回访频次越高，那么体现出来的日均客流量就越大。

覆盖的消费者到达商场的时间段偏好，可以说明商场客群是家庭客群还是工作日客群，了解这个结构可以明确商场营销经营和商家调整的大致方向。

交通工具限定了商场的最大来客能力，有些商场的客群定位和交通支撑能力是不匹配的，如果交通及停车能力只能承载少量开车用户，那么中产阶级家庭的客群定位就显得不合理了。

这个环节商场的运营，重心是思考哪些手段和方式可以刺激消费者回访，促销、团购、券发放以及新的内容提供（如IP展）等，都是日常能有效提升消费者回访频次的手段。

3消费者到场后的游逛行为如何？

消费者每次到场的游逛时间长短，反映了店铺游逛的深度，从而决定了商场内容提供者——店铺的露出时间和频次（店铺流量），这又影响了消费者购买的广度和消费概率，我们无法指望一个每次只逛一家店的消费者，能产生2个店铺的连带消费，也无法期望这个消费者有很高的消费概率。

在这个环节，商场运营需要重点考虑的问题，是如何提升消费者到店的游逛深度，让消费者每次来多走一些地方，多进几家店。现场海报的展示、到店消息推送今日商场逛点都是有效的方式，还可以结合用户偏好来推送，用目标消费者的兴趣来吸引消费者，从而提升游逛深度。

4消费者到场后的消费行为如何？

消费者每次到场会有多大概率发生消费行为，以及每次消费的贡献是多大，决定了商场客流的流量变现能力。如果消费者只是进来看看，贡献一点人气，并不能带来最后的销售，这也不是商场真正想要的。

每个商场的品牌组合是相对固定的，这些品牌的客单价也是相对固定的，一个快时尚定位的商场，品牌客单价可能就是200~500元，再高就不是这些品牌组合了，所以提升客单价就必须通过连带消费，买完一家还能买其它家才是商场希望看到的结果。

在这个环节，商场运营的关键点是提升消费概率和连带率。团购、折扣、满减是提升消费概率的常用手段，而组合团购、满赠、品牌关联营销推荐，则是提升连带销售的有效手段。

购物中心消费行为链解构所需的指标项目

我们解构完商场的消费行为链，会看到商场通常会关注如下经营指标：

通过分析这些指标项目的趋势和分布，能很好地发现和解释商场在哪个经营环节出了问题：

1 客流人数的变化趋势通常比较缓慢和长期

对于一个老商场而言，客流覆盖人数的增长如果趋缓或者下滑了，就表示商场的生存空间正在受到了影响，也许是项目周边新开了商场，客人都跑到别的项目去了；如果客流人数比周边潜在的目标客群总量要少，那商场就应该考虑是否需要用推广和地推活动，来扩大商场消费者覆盖群体的数量。

2 消费者结构的变化趋势也比较缓慢和长期

消费者结构的变化说明商场的目标客户群在发生偏移，商场的主流客户也许跟当初商场的定位有了大变化，那么商场就该反思自己的内容定位（业态、品牌和服务）是不是要跟着客户的偏移改变了。

3 客流数通常会根据季节、时段出现相对规律性的波动

客流一般受天气、营销活动、特殊事件等影响而作短期波动，而长期趋势性的变化通常和两个因素有关。一是目标客户的缓慢流失，这通常跟客流人数的下滑是一致的；二是消费者到场频次在下滑，说明消费者对回店没有兴趣，市级购物中心通常比区域级、社区级购物中心有着更低的到场频次。

4 人均停留时长和游逛深度根据不同规模商场有所不同

规模越大、非零售业态比例越高的商场，通常也会有更长的停留时间和游逛深度，这个数据的变化将会反映在消费产出上。

5 消费产出指标，消费是游逛行为的结果

商场的销售金额和销售笔数，可以反映出交易的总量和笔单价，笔单价受品牌组合而定，连带率的提升将直接反映在客单价的提升上，消费概率很大程度上反映商场将客流的流量转化为收入的能力。

上述指标是从商场经营整体的角度出发进行分析的，而如果我们把商场消费者具象成某一个人，那这个人的用户画像和行为偏好将会是怎样的呢？这又涉及到从独立消费者个体层面，给每个消费者赋予消费行为指标（或者说标签），这些指标涉及到：

商场以往可能没有个体的统计指标和标签，但是在大数据营销时代，分群精准营销的基础，就是让不同的个体消费者都有不同的数据标签，然后根据营销边际效益最大化的原则来抽离目标营销对象。

以下这些指标，有些是目前商场缺失的，有些是商场的定义和计量是存在一定疑问的，需要特别注意：

客流人数 因为商场传统视频客流无法识别个体，消费者没有ID，所以无法实际计算此数据，需要商场的wifi客流系统来完成统计，通常是利用商场wifi或店铺探针来完成数据采集。

月度到场频次和停留时长 视频客流无法统计该类数据，尤其是统计用户个体时，这类数据的采集必须依赖于wifi客流系统。

游逛深度 视频客流和商场级wifi客流也无法采集此数据，目前需要通过店铺探针系统，在每个店铺部署店铺探针来采集数据。

笔单价和客单价 目前比较多的商场是把这两个数据混为一谈，因为商场以前无法获取一段时间内独立消费个体的数量，所以用笔单价来代替客单价。如果商场会员数量足够大的话，会员大样本的数据完全可以作为全场消费者的抽样。如果不这样做，消费个体的客单价标签就无法生成，而现在的笔单价跟商场的客单价指标根本不在一个比较维度上。

消费概率 对多业态的购物中心而言，提袋率这个纯零售概念有点不太适用。目前商场对消费概率的计算方法是用销售笔数除以客流数，分子是交易笔数，不是消费者人数，这在定义上就出了差错。当然这也跟商场无法识别出独立消费个体的数量有关，我们建议在处理的时候，还是应以会员大样本的数据作为整体反映。如果不这样做，个体的消费概率标签就无法生成，而现在的提袋率跟商场的消费概率指标也不在一个比较维度上。

连带率 对于追求多业态混合消费的购物中心来说，连带消费是购物中心经营的核心，品牌组合固定时，要提升客单价就看连带率是否能提高。虽然一般商场目前不太统计这个数据，但我们认为这个数据却是购物中心非常重要的经营指标。

边际消费贡献 边际收益概念是经济学的基础，是指增加一个单位的销售量所引起的总收益的增加，必须大于等于边际成本，才符合利益最大化的原则。

商场的传统营销缺乏刚性的评价标准，如果要有，那就是边际消费贡献，是指营销动作每带来一个新到场消费者所带来的潜在消费贡献，这个消费贡献乘上平均租金扣点可以得出营销动作带来的预期边际收益，这个边际收益是否大于等于营销边际成本就决定了一个营销动作是否值得做。

边际消费贡献也可以用来决定商场营销资源的投放，比如说固定数额的停车券、折扣券应该投放给哪些消费者的问题，按照边际收益最大化的原则，这些资源就应该投放给边际消费贡献最高的那部分用户群体。

今年下半年，地产带头大哥万科高喊“活下去”，让人不禁感叹房地产行业的寒冬来袭。而在商业地产领域，随着电商崛起、同质化严重、消费群体和消费习惯的变化……购物中心的发展既面临着挑战，又充满了机遇，有的购物中心固守传统、在挣扎中消亡，有的购物中心积极转变、用新面貌迎接新征程。

无数据，不运营。在移动互联网时代，购物中心的数字化运营已是大势所趋，数据能力更是直接体现了一家购物中心数字化运营的软实力。有的购物中心看似拥抱数据，却只对数据进行简单采集、粗暴分析，导致数据无法帮助管理者做出科学、精准决策。

数衍科技作为数据联结服务商，一直专注于线下消费数据的采集、分析挖掘，帮助购物中心做出合理判断与前瞻。近期数衍科技升级了数据可视化产品——数据图谱，通过多维度数据分析和挖掘，输出高质量的经营策略，提升购物中心的运营能力与效果，做到运筹帷幄、决胜千里。

借你一双慧眼，洞察多维度数据

做好数字化运营，首先要做的就是对数据进行全面、系统地采集。部分购物中心在做运营决策的时候，会根据以往经验或抽样调查等形式获取数据，这样的数据不全面且过时，无法反映当下运营状况。

数衍科技自主研发的数据桥接器，可对销售过程中的真实交易数据进行实时、全面采集，且适配98%以上用户，数据图谱将采集到的数据进行直接展现、分析和挖掘。同时，数据图谱也支持对接第三方数据，并进行展示。

购物中心通过数据图谱实时数据模块可直观了解整体销售、客流及会员的现状，以及不同业态、不同楼层、不同商铺的实时经营情况。除了实时数据外，数据图谱还能结合历史数据，进行销售、客流、会员发展数据趋势分析，帮助购物中心进行业态调整，优化整体运营。

为了满足不同购物中心的多样数据需求和同一购物中心在不同阶段的不同数据需求，数据图谱支持购物中心根据运营需求和指标，对页面展现数据进行数据定制化设置，帮助购物中心以快速、低成本、直观地方式获取高价值数据。

深入“对话”消费者：你的心思我都懂

“为什么这个顾客消费一次后，半年都没来？”“这个产品促销力度很大，为什么买的人反而少了？”这是很多购物中心管理层思索的问题。顾客是购物中心争夺战中的必争资源，读懂顾客心思决定着争夺战的成败。

通过数衍科技的技术和产品，购物中心可获得消费者全量数据，并通过数据实现用户交互，实现购物中心、商户和消费者间的数据联结。数据图谱可通过基本特征、消费行为及偏好等多维度数据构建用户画像，挖掘消费者购物真实需求。并通过会员留存分析，掌握真实有效会员数据，对于沉默会员，根据之前的商品消费偏好，推荐不同的商品、活动和服务，做好会员促活，实现精准触达，提高复购率。

数据图谱通过消费者在店铺间的购物轨迹数据，可直观展现消费者的购物偏好，并分析出店铺间的依存关系，将这种关系推送到生态CRM系统上，促进异业合作，在实现精准营销的基础上，提升消费者购物体验。

在洞察不同业态的营销数据、了解顾客进店后的消费行为后，购物中心可有目的、有计划地开展业态调整、品牌更新、租金调整、营销活动等。

对比追踪营销效果，及时优化运营策略

营销活动是每家购物中心拉新促活、提升销售的重要手段。伴随着消费升级，传统以打折促销为主的营销方式已经越来越无法“打动”消费者，与消费者生活方式、个性诉求相契合的营销活动受各大购物中心热捧。

数据图谱可成为购物中心开展营销活动的“指南针”，购物中心通过数据图谱可直观掌控活动全局，了解活动的转化率、拉新促活效果等运营数据，并根据营销效果及时调整目标用户群体、营销工具、玩法内容等策略，实现营销活动最佳效果。

自成立以来，数衍科技一直以“联结中国数据，引领世界智慧”为战略目标，帮助购物中心实时、准确、全面、完整地获取商业生态圈内的经营交易数据和消费者行为数据，为商业生态经营者优化业态组合，提高经营效率，目前已经为龙湖、正大、华润、新城、瑞安、绿地、保利、印力、百联、王府井、岁宝百货等超过1000个购物中心提供数据服务，随着数据图谱产品的不断完善和落地，数衍科技将助力购物中心展现新活力、实现新发展。

在过去的商场经营过程中，对数据的理解较为有限，这里面有很多原因，比如：系统之间的数据无法打通、客流数据无法精确到个体、基本使用excel进行操作，等等，主要问题还是技术无法实现导致的。

进入大数据时代后，商场领域的数据概念层出不穷，但是大多数时候，数据仅仅停留在统计呈现层面，并没有解决实际的经营问题。

因此，自设计之初，猫酷数据就确立了结果导向的系统使用原则。例如猫酷用户BI分析系统，就为商场提供了所有用户个人信息和消费行为动作数据的整合，包括自定义报表、用户行为分析、用户画像与分群以及用户精准推送信息和发券功能，提升商场用户经营的效率。

该套系统初步为商场提供了15套常用数据模板、预设8大用户分群，基本覆盖商场用户数据分析需求场景

了解商场用户数据分析，需要有明确的分析指标，分析这些指标有哪些意义呢？

我们发现，目前大部分购物中心只能采集客流、销售总数和租金数据，消费行为链中间过程基本是数据盲点，在对消费者个体的研究和洞察理解层面基本是空白。实体商业关注的核心，一边是消费者（用户），一边是商家，这两者也是实体商业数据研究的核心对象。

我们认为，依靠数据，正确的经营计量，从独立用户角度，记录每一个用户的画像和行为偏好，才能为分层营销和运营提供基础条件。

这些分析指标，包括会员提袋率、会员连单率、会员客单价、会员笔单价、会员到场边际消费贡献等等。

重点来了，前面提到的15套常用数据模型，到底有哪些数据模型分析？

猫酷用户BI分析系统常用数据模型包含：购物中心消费行为链分析、客流分析、微信运营分析、APP运营分析、积分运营分析、多活动对比分析、客户投诉分析等等15种分析模型。这里重点讲讲客流分析模型。

客流是商场最关心的指标之一，然而很多商场对这客流人数的分析是缺失的。通过分析商场客流的趋势和分布，能很好地发现和解释商场在哪个经营环节出了问题。

具体来说，在分析一个商场的客流情况时，会涉及这些指标：

对于一个营业多年的商场而言，客流覆盖人数的增长如果趋缓或者下滑了，就表示商场的生存空间正在受到了影响，也许是项目周边新开了商场，客人都跑到别的项目去了；如果客流人数比周边潜在的目标客群总量要少，那商场就应该考虑是否需要用推广和地推活动，来扩大商场消费者覆盖群体的数量。

客流一般受天气、营销活动、特殊事件等影响而作短期波动，而长期趋势性的变化通常和两个因素有关。一是目标客户的缓慢流失，这通常跟客流人数的下滑是一致的；二是消费者到场频次在下滑，说明消费者对回店没有兴趣，市级购物中心通常比区域级、社区级购物中心有着更低的到场频次。

客流分析模型实践意义：

1. 洞察消费者，了解商场客流来源总量、地理覆盖和整体消费者画像，以及新客/会员占比；

2. 了解商场消费者覆盖空白点，为地推行为提供指引；

3. 楼层客流比较，发现楼层客流运营问题。

商场常用视频客流系统去观察客流情况。因传统视频客流无法识别个体，单一一个消费者没有ID，个体统计指标是无法统计，所以无法实际计算此数据，但是在大数据营销时代，分群精准营销的基础，就是让不同的个体消费者都有不同的数据标签，然后根据营销边际效益最大化的原则来抽离目标营销对象。这是需要商场的wifi客流系统来完成统计，通常是利用商场wifi或店铺探针来完成数据采集。

大数据时代，精准数据才是企业立足之本，猫酷用户BI模型分析，帮助商场做目标人群的精准营销。

猫酷为实体商业提供移动互联网时代全新的用户经营系统，帮助商场更有效地经营用户。猫酷也将一如既往地深耕商场用户数据整合相关技术及解决方案，充分使用大数据及云计算生态系统资源，提供完整的基于消费者为核心的用户数据，发掘消费者商业价值，帮助商场用数据提升运营智慧！

1、收银数据是衡量购物中心运营效果的最重要的基础数据。

购物中心的核心价值就是为用户提供优越的消费产品和体验，从而提高整体的营业额。因此只有准确把握住购物中心的收银数据，才可以对购物中心的整体运营效果做出更加精准的判断。

2、对于联营形式的购物中心来说，精准把握收银数据意味着更多的收入。

3、收银数据是购物中心大数据分析的基础换算数据。

“统一管理，分散经营”是购物中心的核心特点，而大数据分析正是实现购物中心高效，高质统一管理和经营的巨大助力。具体体现在以下几个方面：

A：为购物中心的经营管理及租户的管理提供一体化解决方案；

B：提供租户综合的信息技术服务，降低租户投资，增加多方收益；

C：以实际数据为依据进行招商的洽谈，具有更大的说服力；

D：以实际数据指导购物中心长期规划，调整经营布局；

E：以实际数据指导租户经营，提升租户经营品质，实现双盈；

F：完备的租户管理和租约管理，专柜平效及品类组合测评，了解谁是购物中心的最佳租户，发展会员、培养忠诚消费群体；

G：全面的运营数据分析，让购物中心可以合理分配资源，进行营销活动筛选，让资源体现出最大价值。

H：完善的卡券管理和中央顾客关系管理，支持对接一卡通及会员服务、实现自助积分、停车优惠券、小票营销、微信公众号营销等，了解每一次广告和促销活动的实际效果，发挥统一的营销的作用，刺激更多的消费。

I：监控客单价、客户群组及顾客流向，可以及时调整营销方案和力度。

然而在现阶段的购物广场的收银数据采集方式中，大多数的品牌商不愿意使用购物广场提供的收银机和收银系统，因为采购昂贵，对自身的收银系统改变巨大，也改变原有的收银方式，重新培训收银人员也会增加额外成本。因此，保持原有品牌商的收银系统，收银机的同时，也可以采集收银数据成为了购物广场数字化运营的关键。目前的最优解决方案是在收银机和小票打印机中间接入数贝通数据采集器，可以无干扰采集每一张小票数据，并且自动识别小票金额上传购物广场本地服务器。这种方式既便捷，又安全。可以在TB搜索数贝通了解。

购物中心的运营呢？一直以来是大家关注的一个焦点。“无数据，不管理！”利用数据进行精细化运营管理是购物中心的长久生存之道。商业地产的竞争激烈，业态可以照搬、商家品牌可以分享、推广活动可以新瓶装旧酒，真正无法复制的是对购物中心内数据的整理、分析以及挖掘。如何利用大数据下潜在的商业价值呢？大数据下的购物中心如何运营？以美美世界为蓝本，为您简单分析大数据下的精细化运营。通过大数据“理解消费者”行为特征1供需精准化大数据的价值之一在于购物中心可以根据实时客流量以及历史数据来分析并告知商家下个时段的预估客流量，同时顾客可通过APP等线上手段接收到精准推荐的优惠券，以此来吸引并引导消费者，均衡供给需求。

在大数据的支持下，美美世界将顾客根据用户年龄、收入和消费观、性格、在购物中心内的生命周期 、消费历史数据等进行分类实现标签化管理，同时还将购物中心内商家的商品、服务等进行数据化处理并且标签化，以便能够与目标顾客进行更精准的匹配推荐，达到供需精准化的目的。

2提升消费者体验大数据让链接成本变低，能实时精准地把优惠推送给最有需求的人。例如如果美美世界内某餐饮品牌新开业，可将优惠促销信息推送给附近顾客，用最小成本让顾客感受到意外体验，同时还能挖掘到口碑推销员，给予他们特别的优惠，让他们成为活体口碑广告。根据消费金额、频次、客群分析等，将顾客划分层级，这样也有利于商家针对高价值顾客提升购物体验。以大数据构建线上线下高效运营平台1依靠wifi实现客流数据的采集行业内众多的百货、购物中心、超市乃至专卖店都在使用客流监控系统，可以根据投资级别得到相应级别的数据。美美世界通过wifi对线下数据采集分析是时下购物中心掘金大数据的热门应用，在整个广场搭建大WiFi和大会员体系。通过WiFi体系可以捕捉在广场里面所有的智能手机用户，用户的行迹路线、所关注的商品和消费习惯，然后通过所有的会员体系就可以掌握所有会员的各类信息和其特有的相关产品喜好。2线下数据争夺战：实体店如何玩转大数据商家要吸引客户得首要问题就是要知道潜在客户的重要数据，而通过大数据可以制定精准的推广攻略。在解决了谁是客户的问题之后，还得考虑顾客什么时候来购物，而美美世界通过新型POS终端系统，商家可以迅速知道消费者流量的大小，并可以根据流量的时间变化合理安排员工、产品以及服务等。

利用大数据进行运营优化1优化会员生命周期管理购物中心运营策略立足于“经营客流”，单个消费者的单日消费轨迹追踪，利用价值并不高，而影响最大的是会员生命周期。通过对会员总体的生命周期管理，可以准确发现会员维护节点期、平台期、高价值消费期和预计的流失期——只有把握其中规律 ，才有助于指导日常商业运营的会员管理。2精准获取消费者购物喜好美美世界通过对实体店顾客的电子小票、行走路线、停留区域的分析，来判别消费者的购物喜好，分析购物行为、购物频率和品类搭配习惯。而累积不同用户对品牌和折扣喜爱程度的数据，依托成熟门店的相关数据，再根据新开门店所在城市的用户分析，可以导出新开门店组货和招商的指导意见。面对大数据时代的来临，希望我们从现在开始，改变我们所有的决策方式，我们会拿数据来说话，让趋势来决定我们的未来。