给4522个商场“贴标签”，是门技术活 | 赢商方法论

当前，消费趋势及行为偏好多元、动态变化，层出不穷的新项目，不断丰富着“标签”之具象含义，同时也逐渐模糊了外界对项目的具体认识。

因此，深入理清项目内部的实际运营情况、消费者偏好变化以及商业逻辑，很有必要。本篇，赢商大数据为4522个项目（1-4线城市内品牌数量≥20的购物中心与独立百货）贴上分类标签，呈现项目个性与背后的商业规律，展示项目与业态、品牌构成间的联系。

在此基础上，叠加客流因子进一步揭示发生在线下商业场所端更多的消费行为逻辑。

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项目标签：

鲜明的主导业态背后，是不同商场的个性和运营特质

项目分类是理清实际运行情况、消费者偏好以及商业逻辑不可缺少的一部分。

于品牌商，项目类型可反映品牌构成与消费客群偏好，继而为选址服务；于地产商，项目类型又可为招商调改做参考。

但现如今，整个零售行业并未对项目分类体系有明文规定，项目类型变得模棱两可且带有强烈的主观意识。

赢商大数据根据对项目的专业判断和数据算法，为项目贴上具有高辨识度的标签，具体可分为以下五类【标签名称】：

以这些标签为标尺，可清晰呈现不同商场间的个性与运营特质。以业态标签为例，赢在选址及赢商网大数据挖掘出了各类项目的基本特征。

综合型项目数量占比最高，儿童亲子型最少

据统计，样本项目中，综合型数量占比最高，为45.11%；零售和餐饮型次之，分别为22.55%和22.22%；儿童亲子型项目最少，仅为10.13%。

内部业态组合丰富的综合型项目在市场上占据半壁江山，而属于单一业态的高度集聚的餐饮、零售和儿童亲子型项目则较少，其背后，是消费者需求和项目运营能力所致。

多元化消费需求，决定综合型项目成主流。

随着社会经济与精神文化发展，人们逐渐从单一化购物向消费多样化、体验化乃至个性化发展。有别于线上纯粹消费，综合型购物中心与独立百货不仅能提供物质消费需求，还要能满足文化、艺术、社交等精神层面的消费需求，并且逐渐向城市公共场所延伸。

综合型较单业态项目，运营可塑性大。

由单业态主导的零售型、餐饮型和儿童亲子型项目，天然具有品牌门店同质化、竞争过旺以及找不准客群的风险，对项目运营商的运营能力要求更高，相较之下，综合型项目可发挥运营空间大。

综合型项目平均体量最大，零售型的最小

综合型平均项目体量最大，超过9万平方米，餐饮与儿童亲子型次之，介于8到9万平方米之间，零售型最小，仅5万平方米左右。

当前，超大体量已经成为综合型项目的重要特征。为最大程度满足消费者多样化消费需求，综合型项目在传统零售的基础上融入餐饮、休闲娱乐等多种业态，需要一定体量来支撑消费者多元化的体验空间。

而单一业态的零售型项目，其对标目的型消费，项目体量的大小并不能直接决定项目的质量，体量最小不足为奇。

零售型项目内中高端与大众化品牌占比基本持平

综合型、儿童亲子型及餐饮型项目，品牌数随档次的降低而增多。而目的性极强的零售型项目则别具一格——中高端品牌和大众化占比分别为47.32%和43.57%，两者占比大体相同，且高端品牌在其他类型总占比最高。

除重奢项目外，由于占有社会大量财富的人总是极少数，零售型项目要想扩大规模、增加收益必然需要兼顾城市消费力，在达到一定中高端品牌比例的同时，推出符合大部分消费者需求的"大众化"品牌来吸引客户，保证客群的稳定性。

综合、零售型项目高度集聚在城市中心

跃入城市内部，由于区域发展之间的不均匀性，不同项目类型布局也存在一定差别。

以广州为例，综合型和零售型项目集中分布在天河区等中心城区，且零售型主要分布在天河区和越秀区一带；餐饮型和儿童亲子型则在分散在各个区中。

综合型与零售型项目集聚于人口密度高、地理及交通条件优越的区域。人口的数量及密集程度，直接影响着商品消费量和消费构成。中心城区人口高度集中，需要大量而品种多样的商品，且交换频繁，为业态丰富的综合型项目及对标目的性消费的零售型项目创造了条件。

餐饮、儿童亲子型项目因辐射范围有限而分布较均匀。有别于综合型和零售型项目，餐饮、儿童亲子项目偏属本地型消费，其对标的客群主要是周边几公里的居民，这类客群以就近为基本原则，以满足基本体验需求为主，因而分布相对均匀。

不同业态主导项目的特征最终对应的都是商业发展规律，但决定商业兴衰的终究是人。这意味着，不同标签的项目，实则对应着不同的客流偏好。

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　　客流因子

不同类型的项目反映不同消费偏好，零售型应更重视高级品牌数

除了项目标签外，还有哪些因素决定了客流偏好？对此，赢商大数据根据相关文献，选取了影响客流的14个指标维度，建立多元线性回归模型，找出影响不同类型项目客流的显著性因素，这其中既有共通之处，又有各自之差异。

周边工作人口是项目客流的基础，项目体量又决定了客流上限

总体来看，无论是何种项目类型，其客流均受到项目体量、是否在商圈、1公里工作人口的显著性影响。

项目体量决定客流承载力上限。一般来说，项目体量越大，项目客流规模便越大。

商圈聚客效应加持项目引流力。商圈由于具有强大的消费活力以及聚合商业的能力，其集聚效应容易对内部的项目产生正向外部性，增大项目客流。

项目周边的客群是主要客流来源。相比于居住人口有意愿选择几公里以外的项目达到消费目的，工作人口受时间限制，工作客群的活动范围相对较窄，因此1公里工作人口对项目客流的影响更显著。

相对于其它类型，零售型项目客群更加偏爱高端品牌

落到各项目客流的不同显著因子，品牌级别对不同项目客流的影响则便格外显眼。

SA、B级品牌代表着品牌的消费级别，在一定程度上代表着品牌实力与客群消费力。综合型项目客流同时受SA级和B级品牌数量影响，而餐饮与儿童亲子项目仅受B级影响，零售型项目是SA级。

以北京百联清城国际购物中心、北京芳圆里ID MALL为例，两大项目皆为儿童亲子型和中高端项目，但SA级品牌数量更多的北京芳圆里ID MALL客流并未略胜一筹，而周边拥有大量常驻人口的社区mall——北京百联清城国际购物中心更得道。

而同为零售型的北京昌平八达岭奥特莱斯和北京赛特奥特莱斯，后者有地铁站和更多的停车位加持客流，但北京昌平八达岭奥特莱斯凭借更多的S/A级品牌数量的优势，客流表现更佳。

说到底，项目的成功在于业态品牌构成与区位和目标客群的配对，但不同业态主导项目又有差异。

这可能也意味着，相比于其他业态品牌，零售品牌更需要精准的选址服务，

赢商tech旗下赢在选址是在“人”“货”“场”三方面为购物中心找到铺位的最优解。

1、从城市到商圈到项目、从宏观到微观的全域数据监测

如全文所示赢在选址数据涵盖了全国1-4线209个城市的零售商业、地理POI、人口、客流画像数据，囊括从供应侧到消费侧等的全域数据，为零售品牌节省了市调成本。并且，数据来自赢商行业门户、线下调研、地图厂商、高德/阿里大数据和统计局年鉴，数据源可靠性有保障。

在城市方面，赢在选址实现了商业信息GIS可视化和城市数据可视化，零售品牌可清晰直观了解到城市商业地图、城市宏观数据等信息；商圈领域，从全城商圈分布、商圈基本信息、商圈内工作人口和居住人画像、商圈客流热力分布等方面全面掌握商圈情况；从项目来看，全城项目分布、项目基本情况、项目历史客流、项目内客流和周边人口画像、周边实时客流热力与辐射范围等数据一应齐全。

2、智能工作流，一键生成过会报告，选址规划、拓展工作更便捷

赢在选址涵盖了选址流程的数字化，把数据和工作流程相结合，体现在网络规划和开发拓展两方面：网络规划团队结合系统中的城市、商圈、项目优先级等策略评估可进驻的项目和开店计划；开发拓展团队则根据计划将拓展环节中的信息记录在系统内，实时跟进店铺提保进展。最后，跳转对应模块一键生产过会报告，便于部门总结选址规划、拓展工作，提高了员工的工作效率。

3、品牌选址数智化管理，一目了然

繁琐的选址工作实现数字化后，为助于品牌高层领导实时掌握全年门店选址计划的进度以及查阅选址策略，赢在选址制定了战略看板和报店审批流程。

战略看板界面将全国门店和竞品门店以地图分布的方式一目了然地呈现，零售品牌方能全局把控渠道建设进度，实时跟进品牌开店进展与开店指标完成情况，此外，品牌还可根据自己的情况添加竞品信息，及时调整开店策略；同时，系统内可嵌入门店审批流程，审核前通过查看店铺过会报告，提升审批决策效率与精准度，并且还设有历史报店数据回顾，便于品牌复盘门店数据。

4、多种权限设置，内部管理更高效

赢在选址还根据品牌的部门规划和员工层级，制定了多角色权限管理和深度报告权益管理。通过多角色权限管理，让品牌的不同部门不同层级的员工能各司其职，根据对应分配的任务展开高效率工作；深度报告权益管理，则根据角色配置响应的深度报告数量查看和使用权限，避免员工滥用权益。

另外，赢在选址还支持移动端，可通过手机查看任意点位内的情况，并自动生成报告，极大地提升了门店提报效率。

赢商tech旗下【赢在选址】实时为选址展示万千项目背后的商业发展及潜在价值规律，为推开商业场所端的第一扇大门。

【关于赢商tech】

赢商tech创立于2010年，是中国领先的零售商业数智化科技服务商，致力于为场所端、品牌端、政府及第三方机构提供零售商业全域综合服务，推动零售商业数字化进程和科技革新。赢商tech从2015年启动商业数智化战略，目前已服务全国1000多家购物中心，其中在商管系统层面，今年已服务全国100多个商业项目。

【关于赢在选址】

赢在选址，是赢商tech旗下一款针对连锁品牌快速精准选址落位购物中心的智能评估系统。商业全景战略地图、交叉筛选适配落位，为品牌前期拓展提供决策疑问，为落实门店策略提供跨城市多点位精准选址模型，赋能品牌后期的选址复盘分析及长期数据动态监测；智能工作流程管理功能，全面覆盖网络规划战略选址和商务谈判装修等开发流程，选址规划、拓展工作更便捷。

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封面及头图丨视觉中国

行业分析师丨刘美婷 洪玉桂

算法工程师丨郑强强 梅宗敏

编辑丨付庆荣

视觉设计丨徐娜

发布丨市场部