购物中心数据化思考和改善线下经营方案

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2019/7/16,#,智慧楼宇智慧安防一体化管控平台建设方案,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2019/7/16,#,智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2019/7/16,#,购物中心数据化思考和改善线下经营方案,2,0,1,9,购物中心数据化思考和改善线下经营方案2019,1,1,.,购物中心，流量分配的入口,1.购物中心，流量分配的入口,整体客流分析,过去一段时间购物中心整体客流是否正常？相关引流及促销,活动是否有效吸引了新老顾客到店？,整体客流,：,购物中心在特定时间段内的关键指标表现情况,。,主要从,客流量,、,客流质量,、,转化能力,三个方面进行 监测,，,并可以就指标展开详细分析,，,判断客流方面是否存在问题,。,整体客流分析过去一段时间购物中心整体客流是否正常？,品类/楼层排行对比,购物中心里哪些品类的店铺对客户有吸引力？客户愿意去逛哪些楼层？,品类,/,楼层排行对比,：,对购物中心内的楼层,、,品类进行排名,，,分析不同楼层或品类的关键指标表现,。,同时通过,“,入店人数占比,”,反映进入购物中心的顾客具体都去了哪些品类的店铺,品类/楼层排行对比购物中心里哪些品类的店铺对客户有,店铺排行对比,哪些是购物中心内的人气店铺？,主力店铺是否有效拉动了客流？,店铺,排行对比,：,对购物中心内特定楼层或品类的店铺按各项关键指标进行排名,，,发现问题店铺,，,找出问题指标,。,同时通过,“,入店人数占比,”,的排行反映进入购物中心的顾客的具体都去了哪些店铺,店铺排行对比哪些是购物中心内的人气店铺？主力店,人流动线与热区,购物中心里哪些区域人流密集，,适合做营销推广？,哪些区域人气不足，需要改善布局？,人流密度大的店铺,如果生意差，,说明消费者对品牌的认可度不高。,场内热区,：,购物中心内热门经过或停留区域,。,可以按客流量或停留时长指标分别反映特定楼层在不同时间段内各,区域的热度,客流动线,：,店内特定区域或路口的人流走向,。,结合店铺热区,，,可以更好地选择营销位置,，,在客流路过的道路以及,方向上投放合适的广告,，,安排促销,人流动线与热区购物中心里哪些区域人流密集，适合做营,关联店铺分析,购物中心里哪些店铺之间的客流重合度高，适合做关联营销？,是否应该调整布局延长客户动线？,关联店铺分析购物中心里哪些店铺之间的客流重合度高，,入店量,对比,同类平均入店量,深访率,对比,同类平均深访率,来访周期,对比,同类平均来访周期,进店客流,深访率,来访周期,客流精准度,对比,其它店铺客流精准度,（与主力店铺的客流重合度,）,来购物中心周期,对比,其它店铺顾客来购物中心周期,入店铺数,对比,其它店铺顾客的入店铺数,驻购物中心时长,对比,其它店铺顾客驻购物中心时长,店铺价值分解,店铺价值,店铺自身价值,对购物中心的价值,店铺吸引的客流平均会去多少个,其它门店,/,品类,店铺吸引的客流平均停留时间是,否高于其它店铺的客流,店铺吸引的客流平均来访周期是,否比其它店铺短,店铺吸引的客流与主力店铺的客 流重合度,销售额,对比,同类店铺销售额,销售额,入店量 对比 同类平均入店量深访率 对比 同类平均深,店铺价值（一）,帮助购物中心综合各项指标来评估店铺价值，,更好地管理购物中心的店铺和品牌构成,店铺价值（一）帮助购物中心综合各项指标来评估店铺价值，,店铺价值（二）,顾客进入购物中心后首次访问的店铺和离开时最后访问的店铺是引流店铺，,对购物中心有较大的价,值，可以考虑加强合作,店铺价值（二）顾客进入购物中心后首次访问的店铺和离,2,.,管理好店中“店”，提升整体效率,2.管理好店中“店”，提升整体效率,线下零售与线上零售相比,，,缺乏数据采集和分析的手段,店铺销售额,入店客流,购买率,客单价,=,顾客购买前的行为是线下零售难以捕获和持续分析的数据，,而这些在电子商务领域是被普遍使用的：,当销售额发生波动时,，,定位是哪个环节的转化出现了问题,针对异常指标按业务流程进行分解,，,找出可能的原因,针对可能的原因进行改善,，,同时通过指标进行二次监测和衡量,对每次改进的原因和方式进行记录和学习,，,为相同问题的再次出现提供指导和决策建议,*,灰色区域表示线下零售所缺失的数据和分析能力,店外到店内的转化,进店到购买的转化,消费单价和数量转化,线下零售与线上零售相比，缺乏数据采集和分析的手段店铺销售额入,数据分解与业务解读,基本指标,细分指标,影响要素,具体数据,客流量,店铺位置,市场营销 活动,周边客观 环境变化,销售额,入店率,入店客流,购买率,客单价,客流量,（芝麻科技,）,入店率,（芝麻科技,）,顾客细分,、,来访 周期,（芝麻科技,）,深访率,、,驻店时长,（芝麻科技,）,商店,PO,S,商店,PO,S,橱窗布置,店门口营销,定向营销,营销活动 的精准性,商品陈列,商品价格,店内布置,店员服务,关联陈列,关联促销,店员关联,销售能力,主推商品 选择,营销设计,店员销售,能力,入店客流 质量,店铺转化 能力,每单购买 数量,每件商品 的价格,数据分解与业务解读基本指标细分指标影响要素具体数据客流量,店铺情况概览,某家店铺本周整体运营是否健康，到店的顾客多不多，,都是哪些人，,有没有长时间停留？,店铺概览,：,快速浏览店铺在特定时间段内的关键指标表现情况,。,主要从,客流,、,客流质量,、,店铺转化能力,三个方,面进行监测,，,判断店铺是否存在运营问题,。,同时,，,您可以设置运营目标,，,以更直观地查看店铺目标达成情况,店铺情况概览某家店铺本周整体运营是否健康，到店的顾客多,店铺客流及入店转化,某家店铺本周客流有明显下滑，,是哪一天出了问题？可能跟什么因素有关？,客流趋势,：,每天路过店铺门口的人次的变化情况,，,这些是店铺每天潜在的机会,入店率趋势,：,这些潜在机会有多大比例被抓住,？,有多少客户完成从店外进入到店内的转化,店铺客流及入店转化某家店铺本周客流有明显下滑，是哪一天,店铺顾客质量及构成,店铺,销售额没有增长，,是否因为来店顾客质量不高？店铺顾客构成和活跃度是否合理？,顾客类型,：,进入店铺的顾客中各类顾客的数量,、,占比以及他们在行为上的差异对比,。,通过该分类可以反映店铺招新,、,老客户维系等方面的工作是否到位,。,距上次来访间隔,：,时间段内来访的老顾客距离上次来店间隔,。,间隔天数越长,，,客户越不活跃,，,需要关注,。,店铺顾客质量及构成店铺销售额没有增长，是否因为来店顾客,店铺顾客的来访周期,来访周期,：,在特定时间段内来店的顾客平均距离上次来店的间隔天数,。,通过观察来访周期的变化以了解顾客 活跃度变化情况,店铺顾客的平均到店周期有多长？,是否可以提高他们的来店频率以促成消费？,店铺顾客的来访周期来访周期：在特定时间段内来店的顾客平均距离,店铺转化能力,完成入店转化后，店员的导购、店铺陈列等是否有效调动了顾客的参与？,从而促成下单转化？,驻店时长,：,顾客在店铺中平均停留的时间,。,足够的停留才有利于促成转化,。,导购,、,店内布置,、,商品陈列等都是 影响客户停留时长的重要因素,深访顾客,/,深访率,：,停留时长超过一定时长的顾客的比例,。,提升深访率是提升销售转化的重要前提,跳出顾客,/,跳出率,：,停留时间很短（如小于,2,分钟,）,的顾客的比例,。,高跳出率反映了店铺在商品陈列或顾客引导,方面的问题,店铺转化能力完成入店转化后，店员的导购、店铺陈列等是否,定制化营销分析服务,购物中心、店铺提供营销活动事件，,芝麻科技通过分析报告等方式帮助商家分析营销效果：包括引流、,橱窗转化、顾客参与程度、销售转化（需要店铺提供销售数据）、顾客留存等分析,定制化营销分析服务购物中心、店铺提供营销活动事件，芝,产品服务案例,背景,某餐饮店铺经常参与团购活动,，,折扣力度较大,，,活动期间客流和销售增长明显,，,但总感觉投入过大,，,不做又怕没,效果,，,想了解活动效果究竟如何,分析过程,（,1,）,分析该店铺的设备采集的顾客数据,。,由分析可知,，,活动期间新客占据绝大部分,，,且新客增长远远高于老客,，,说明活,动吸引了大量的新顾客,（,2,）,进一步跟踪活动期间来访的新老顾客在活动后,6,个星期的回访情况,，,发现,，,活动期间吸引的新顾客,6,周内的回访率仅 有,11%,，,远低于老顾客的回访率,，,说明这次大力度的团购活动虽然可以短期吸引客流,，,但无法形成持续忠诚度,，,投入产,出不合理,活动期间客流量增长,新客增长,老客增长,新客占比,老客占比,对比平常,35%,43%,18%,72%,28%,第一周,第二周,第三周,第四周,第五周,第六周,新顾客回访率,1%,3%,5%,9%,10%,11%,老顾客回访率,6%,13%,23%,34%,39%,42%,产品服务案例背景 某餐饮店铺经常参与团购活动，折扣力度较,产品服务案例（一,）,行动,客户通过这一结果,，,果断调整了后期活动思路,，,一方面大大降低了团购活动的力度,，,对团购的套餐也进行了调,整,，,将一些比较受欢迎的菜品加入团购,，,同时改善团购期间的服务,，,后期活动效果大大改善,产品服务案例（一）行动客户通过这一结果，果断调整了后期活,3,.,认知并影响来访顾客,3.认知并影响来访顾客,“,顾客,”,都是,谁,？,他们,喜欢,什么？,在,哪里,可以找到他们？如何持续,观察,他们？,线下精准营销如何做到认知并影响顾客,“顾客”都是谁？线下精准营销如何做到认知并影响顾客,顾客是谁？,通过芝麻对来购物中心,/,店铺,顾客,的,标签,化处理,，,结合第三方标签,，,精确筛选出目标顾客群,，,进行分析,顾客标签,：,芝麻科技提供的标签包括顾客类型,、,新老顾客,、,入店次数,、,来访间隔,、,所携终端设备等,，,同时,支持结合第三方顾客标签如人群基础特征,、,偏好等进行客群筛选,顾客是谁？通过芝麻对来购物中心/店铺顾客的标签化处,顾客是谁？,通过芝麻对来购物中心,/,店铺,顾客,的,标签,化处理筛选出目标顾客群,，,结合阿里巴巴,数据，,刻画顾客基础 特征,顾客基础信息,：,年龄,、,性别,、,职业,、,学历,、,人群特征,、,人生阶段,、,消费能力等,顾客是谁？通过芝麻对来购物中心/店铺顾客的标签化,30,顾客在线下喜欢买什么,？,通过芝麻对来购物中心,/,店铺,顾客,的,标签,化处理筛选出目标顾客群,，,结合芝麻科技和阿里巴巴的,数据，,共 同对顾客,，,线下行为偏好进行分析，以更好地策划营销活动,消费场所偏好,：,芝麻科技提供的标签包括顾客类型,、,新老顾客,、,到店时间,、,到访时间偏好,、,终端设备等,，,同时支持第三方顾客标签,消费时间偏好,：,年龄,、,性别,、,职业,、,人群特征,、,人生阶段,、,消费能力等,30顾客在线下喜欢买什么？通过芝麻对来购物中心/,31,顾客在线上喜欢什么？,通过芝麻对来购物中心,/,店铺,顾客,的,标签,化处理筛选出目标顾客群,，,分析顾客线上偏好,。,结合阿里巴巴海量,的线上行为,，,数据,，,帮助商家快速刻画消费者,，,了解如何进行营销,线上消费偏好,：,筛选出来的顾客群在线上购物的品类偏好,、,品牌偏好,、,颜色偏好,、,关键词（如商品款 式,、,细节属性等,）,偏好,、,近期关注商品等,31顾客在线上喜欢什么？通过芝麻对来购物中心/店,常驻地区,：,筛选出来的顾客群在线下的分布情况,，,支持分析顾客在不同时间段的分布,。,分布数据的颗粒度最细,可支持到小区,、,街道层级,。,通过热区效果反应人群的分布占比情况,32,顾客生活在哪里,？,结合芝麻科技和阿里巴巴的,数据，,共同分析购物中心,/,店铺的顾客一般在哪些小区、写字楼或街道活动？,线下广告、,营销活动应该投放到哪里？,常驻地区：筛选出来的顾客群在线下的分布情况，支持分析顾客在,线上常用入口,：,筛选出来的顾客群在线上的分布情况,，,支持分析顾客在不同时间段使用,APP,的占比和频率差异,，,包括,APP,中常用的功能和模块,33,在移动互联网的哪些入口可以找到他们？,顾客一般用什么,APP,，,用哪些功能，,使用的频率有多高？,借助阿里丰富的,APP,应用进行营销投放，有助于,商家将线上流量成功引导至线下,线上常用入口：筛选出来的顾客群在线上的分布情况，支持,顾客结构,：,可用于分析顾客群在营销前后的构成（例如顾客到店频率,）,变化,顾客行为,：,关注的顾客群中进入店铺的人数,、,比例,，,是否因为营销活动而更多地来店或停留,34,如何持续关注店铺顾客？,对细分顾客群体进行营销之后,，,商家可以通过,“,关注客户群,”,操作持续关注这部分顾客的行为变化,，,跟踪 营销效果,。,顾客结构：可用于分析顾客群在营销前后的构成（例如顾客到店频,应用场景设想,场景设想,某购物中心发现近期销售额下降，,经过分析后发现主要原因是整体老顾客活跃度下降，并且在某些店铺 尤为明显，,想对老顾客进行一次线下营销,分析方法,（,1,）,分析这些老顾客活跃度开始下降的时间节点,（,2,）,根据芝麻提供的顾客标签，,筛选出近期未到店的老顾客：,-,分析这些老顾客之前主要去的店铺,-,分析店铺老顾客主要的年龄段分布以及性别特征,-,分析店铺老顾客平时和周末最喜欢去哪些类型的场所消费,-,分析店铺老顾客平时和周末一般出现在哪些商圈、,小区或写字楼,（,3,）根据以上信息，,购物中心提示相关店铺进行老顾客唤回，,并联合店铺组织相关的针对老顾客营销,活动,应用场景设想场景设想,应用场景设想,场景设想,购物中心内一家店铺想对进入购物中心里的具有一定消费能力的婚后女性进行营销，,邀请他们到店里体,验团购护肤活动,分析方法,（,1,）,利用芝麻科技的客流感知能力，,感知客户经过店铺门口,（,2,）将客户实时位置推送到聚划算，,聚划算判断是否为目标客户，,对目标客户通过,APP,推送营销信息,（,3,）客户看到营销信息后点开聚划算，看到是附近的团购活动，,产生兴趣,（,4,）,客户走进店铺，,被芝麻科技再次感知，顾客购买聚划算团购完成护肤体验,（,5,）店员告知顾客店铺充值优惠等活动，,且支持支付宝支付,（,6,）顾客选择办卡并充值，,通过支付宝完成支付,（,7,）,商家统计本次营销有多少客户在收到推送消息后进入店铺，,有多少客户进入店铺后顺利办卡，有,多大比例的顾客通过支付宝促成支付,应用场景设想场景设想,4,.,商圈分析，让“店铺”对话消费者,4.商圈分析，让“店铺”对话消费者,38,周边商家,提供一定范围内周边商圈的业态分布数据,，,方便购物中心,/,商家更好地了解周边业态情况,，,竞争对手,数量,、,分布情况等,38周边商家提供一定范围内周边商圈的业态分布数据，,39,周边人群,提供一定范围内周边人群的特征数据,，,方便购物中心,/,商家更好地了解特定商圈或店铺周边人群的年 龄,、,消费层次,、,职业,、,教育程度等特征,39周边人群提供一定范围内周边人群的特征数据，,40,周边热区,提供相关地址周边的人流聚集区域分析,，,以更好地评估店铺周边的人气,；,同时支持分析购物中心,/,店 铺顾客的周边活动分布热区,，,以在顾客经常活动的区域进行线下广告投放,40周边热区提供相关地址周边的人流聚集区域分析，以,41,周边客流,提供特定地址周边经营状态分析,：,客流,、,客流质量分析,，,以更好地评估店铺位置的合理性,41周边客流提供特定地址周边经营状态分析：客流、客流质,应用场景设想,场景设想,某品牌新开了一家店铺，但是开业之后销售情况不理想。想分析是店铺运营问题还是店铺选址等方面的,问题,分析方法,（,1,）商家对店铺开业以来的关键指标如客流、客流质量、,店铺转化等先进行分析，确定是否为店铺运营,方面的问题,（,2,）,对店铺所在地址进行商圈分析：,-,周边商家分析：,对周边一定范围内的各类相关业态的店铺,进行分析，判断是否配套良好，有基本 的市场需求和市场空间,-,周边人群分析：,对周边一定范围内的人群进行分析，包括性别、年龄、消费能力等，判断周边人,群是否偏离店铺的目标用户群体,-,周边热区分析：分析店铺周边的客流聚集区，判断是否存在竞争关系。同时与店铺的营销投放地,点进行对比，分析店铺营销的投放地点、,方式是否合理,-,周边经营状态分析：分析周边同类店铺的平均客流，,判断店铺在商圈中是否有提高的空间,应用场景设想场景设想,2,0,1,9,谢谢你的观看,2019谢谢你的观看,39,