1、购物中心数据分析 如何设置关键指标 - 商场客流量 - 场内位置分析 - 场内位置营销 - 商店邻近流量 - 商店捕获率 - 店铺销售转化 在主流的购物中心分析方法中，我们往往从以下的关键数据来构建 购物中心的数据分析模型： 所有对数据的解读与应用，无不在围绕以下三个直击本质的问题作答： - 购物中心的存在意义是什么？基于地理位置购物中心的价值应该有哪些方 面的调整？ - 人们多久去一次购物中心？为什么？ - 如何衡量购物中心的绩效？商场与商户的？ 2021年的三个最重要的核心议题是： 1|社交功能：成功的购物中心往往是社群或社区的活动中心 2|服务体验：客户体验的本质是人们在逛商场时能被记住
2、的事情 3|领地意识：不同年代的人有不同的需求,对购物中心的看法也不同 老年人喜欢在安全而又宽敞的购物中心里散步,有时只是为了孙子孙女上课 时的等待时间里锻炼身体。 对于年轻人来说,Wi-Fi不是一种选择,而是必需品。 1|商场客流量（访客） 客流量反映了购物中心产生成交的机会。商店的访客是必然包含在商场的客 流量中的，所以我们以相同的方式测量购物中心的客流量与门店的人流量。 计算商场客流量时，应注意计数指标至少要包括每个时间段的到达和离开。 在当下技术发展迅速的今天，部署多重传感器的软硬结合解决方案中，往往 还支持“购买群体”和“体表特征”的属性采集，从而获悉到访者的组成与 消费特征。 2|
3、场内位置分析 在购物中心里，运营者运营的是门店与客流，而非是商品与顾客。 3|商场内位置营销 位置分析和位置营销之间的区别在于建立与客户的联系。 由于商场内营销对流量有影响, 所以我们应该考虑提前设置好营销指标。例 如, 数字标牌在商场中很常见，但它只有在大门口才会有最佳效果吗?活动 通常在周末举行，但大量人群有时往往会使真正的购物者望而却步。 在考虑位置营销时，一定不要忘记同时考虑地理位置和基于时间的指标，比 如停留时间的百分比等，大量经验表明，时间指标就极大的提升客户购买旅 程的有效性。 4|商店邻近流量 邻近流量即是商店附近经过的人数，邻近率衡量的是商场对商店的价值最常 见的量化表现。商店邻近流量解决的主题： - 并非所有商店都一样：商店的性质影响了邻近交通的价值分析。比如咖啡 店的顾客与玩具店的顾客通常交叉就很少。 - 商店入口。有一个入口的商店与有两个或两个以上入口的商店是有区别
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