購物中心數(shù)據(jù)化思考和改善線下經(jīng)營(yíng)方案2019購物中心數(shù)據(jù)化思考和改善線下經(jīng)營(yíng)方案201911.購物中心，流量分配的入口1.購物中心，流量分配的入口整體客流分析

過去?一段時(shí)間購物中?心整體客流是否正常？相關(guān)引流及促銷活動(dòng)是否有效吸引了新?老顧客到店？整體客流：購物中?心在特定時(shí)間段內(nèi)的關(guān)鍵指標(biāo)表現(xiàn)情況。主要從客流量、客流質(zhì)量、轉(zhuǎn)化能?力三個(gè)?方?面進(jìn)?行監(jiān)測(cè)，并可以就指標(biāo)展開詳細(xì)分析，判斷客流?方?面是否存在問題。整體客流分析 過去?一段時(shí)間購物中?心整體客流是否正常？品類/樓層排行對(duì)比

購物中?心?里哪些品類的店鋪對(duì)客戶有吸引?力？客戶愿意去逛哪些樓層？品類/樓層排?行對(duì)?比：對(duì)購物中?心內(nèi)的樓層、品類進(jìn)?行排名，分析不同樓層或品類的關(guān)鍵指標(biāo)表現(xiàn)。同時(shí)通過“?入店?人數(shù)占?比”反映進(jìn)?入購物中?心的顧客具體都去了哪些品類的店鋪品類/樓層排行對(duì)比 購物中?心?里哪些品類的店鋪對(duì)客戶有店鋪排行對(duì)比

哪些是購物中?心內(nèi)的?人?氣店鋪？主?力店鋪是否有效拉動(dòng)了客流？店鋪排?行對(duì)?比：對(duì)購物中?心內(nèi)特定樓層或品類的店鋪按各項(xiàng)關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)?行排名，發(fā)現(xiàn)問題店鋪，找出問題指標(biāo)。同時(shí)通過“?入店?人數(shù)占?比”的排?行反映進(jìn)?入購物中?心的顧客的具體都去了哪些店鋪店鋪排行對(duì)比 哪些是購物中?心內(nèi)的?人?氣店鋪？主?力店人流動(dòng)線與熱區(qū)購物中?心?里哪些區(qū)域?人流密集，適合做營(yíng)銷推??廣？哪些區(qū)域?人?氣不?足，需要改善布局？?人流密度?大的店鋪如果?生意差，說明消費(fèi)者對(duì)品牌的認(rèn)可度不?高。場(chǎng)內(nèi)熱區(qū)：購物中?心內(nèi)熱?門經(jīng)過或停留區(qū)域?？梢园纯土髁炕蛲Ａ魰r(shí)?長(zhǎng)指標(biāo)分別反映特定樓層在不同時(shí)間段內(nèi)各區(qū)域的熱度客流動(dòng)線：店內(nèi)特定區(qū)域或路?口的?人流?走向。結(jié)合店鋪熱區(qū)，可以更好地選擇營(yíng)銷位置，在客流路過的道路以及?方向上投放合適的??廣告，安排促銷人流動(dòng)線與熱區(qū)購物中?心?里哪些區(qū)域?人流密集，適合做營(yíng)關(guān)聯(lián)店鋪分析購物中?心?里哪些店鋪之間的客流重合度?高，適合做關(guān)聯(lián)營(yíng)銷？是否應(yīng)該調(diào)整布局延?長(zhǎng)客戶動(dòng)線？關(guān)聯(lián)店鋪分析購物中?心?里哪些店鋪之間的客流重合度?高，?入店量

對(duì)?比

同類平均?入店量深訪率

對(duì)?比

同類平均深訪率來訪周期

對(duì)?比

同類平均來訪周期進(jìn)店客流深訪率來訪周期客流精準(zhǔn)度

對(duì)?比

其它店鋪客流精準(zhǔn)度（與主?力店鋪的客流重合度）來購物中?心周期

對(duì)?比

其它店鋪顧客來購物中?心周期?入店鋪數(shù)

對(duì)?比

其它店鋪顧客的?入店鋪數(shù)駐購物中?心時(shí)?長(zhǎng)

對(duì)?比

其它店鋪顧客駐購物中?心時(shí)?長(zhǎng)店鋪價(jià)值分解店鋪價(jià)值店鋪?自?身價(jià)值對(duì)購物中?心的價(jià)值店鋪吸引的客流平均會(huì)去多少個(gè)其它?門店/品類店鋪吸引的客流平均停留時(shí)間是否?高于其它店鋪的客流店鋪吸引的客流平均來訪周期是否?比其它店鋪短店鋪吸引的客流與主?力店鋪的客流重合度銷售額

對(duì)?比

同類店鋪銷售額銷售額?入店量對(duì)?比同類平均?入店量深訪率對(duì)?比同類平均深店鋪價(jià)值（一）幫助購物中?心綜合各項(xiàng)指標(biāo)來評(píng)估店鋪價(jià)值，更好地管理購物中?心的店鋪和品牌構(gòu)成店鋪價(jià)值（一）幫助購物中?心綜合各項(xiàng)指標(biāo)來評(píng)估店鋪價(jià)值，店鋪價(jià)值（二）顧客進(jìn)?入購物中?心后?首次訪問的店鋪和離開時(shí)最后訪問的店鋪是引流店鋪，對(duì)購物中?心有較?大的價(jià)值，可以考慮加強(qiáng)合作店鋪價(jià)值（二）顧客進(jìn)?入購物中?心后?首次訪問的店鋪和離2.管理好店中“店”，提升整體效率2.管理好店中“店”，提升整體效率線下零售與線上零售相比，缺乏數(shù)據(jù)采集和分析的手段店鋪銷售額入店客流購買率客單價(jià)=顧客購買前的?行為是線下零售難以捕獲和持續(xù)分析的數(shù)據(jù)，?而這些在電?子商務(wù)領(lǐng)域是被普遍使?用的：

當(dāng)銷售額發(fā)?生波動(dòng)時(shí)，定位是哪個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化出現(xiàn)了問題

針對(duì)異常指標(biāo)按業(yè)務(wù)流程進(jìn)?行分解，找出可能的原因

針對(duì)可能的原因進(jìn)?行改善，同時(shí)通過指標(biāo)進(jìn)?行?二次監(jiān)測(cè)和衡量

對(duì)每次改進(jìn)的原因和?方式進(jìn)?行記錄和學(xué)習(xí)，為相同問題的再次出現(xiàn)提供指導(dǎo)和決策建議*灰?色區(qū)域表?示線下零售所缺失的數(shù)據(jù)和分析能?力店外到店內(nèi)的轉(zhuǎn)化進(jìn)店到購買的轉(zhuǎn)化消費(fèi)單價(jià)和數(shù)量轉(zhuǎn)化線下零售與線上零售相比，缺乏數(shù)據(jù)采集和分析的手段店鋪銷售額入數(shù)據(jù)分解與業(yè)務(wù)解讀基本指標(biāo)細(xì)分指標(biāo)影響要素具體數(shù)據(jù)客流量?

店鋪位置?

市場(chǎng)營(yíng)銷活動(dòng)?

周邊客觀環(huán)境變化銷售額?入店率?入店客流購買率客單價(jià)客流量（芝?麻科技）?入店率（芝?麻科技）顧客細(xì)分、來訪周期（芝?麻科技）深訪率、駐店時(shí)?長(zhǎng)（芝?麻科技）商店P(guān)OS商店P(guān)OS?

櫥窗布置?

店?門?口營(yíng)銷?

定向營(yíng)銷?營(yíng)銷活動(dòng)的精準(zhǔn)性?

商品陳列?

商品價(jià)格?

店內(nèi)布置?

店員服務(wù)?

關(guān)聯(lián)陳列?

關(guān)聯(lián)促銷?

店員關(guān)聯(lián)銷售能?力?主推商品選擇?

營(yíng)銷設(shè)計(jì)?

店員銷售能?力?入店客流質(zhì)量店鋪轉(zhuǎn)化能?力每單購買數(shù)量每件商品的價(jià)格數(shù)據(jù)分解與業(yè)務(wù)解讀基本指標(biāo)細(xì)分指標(biāo)影響要素具體數(shù)據(jù)客流量?店鋪情況概覽

某家店鋪本周整體運(yùn)營(yíng)是否健康，到店的顧客多不多，都是哪些?人，有沒有?長(zhǎng)時(shí)間停留？店鋪概覽：快速瀏覽店鋪在特定時(shí)間段內(nèi)的關(guān)鍵指標(biāo)表現(xiàn)情況。主要從客流、客流質(zhì)量、店鋪轉(zhuǎn)化能?力三個(gè)?方?面進(jìn)?行監(jiān)測(cè)，判斷店鋪是否存在運(yùn)營(yíng)問題。同時(shí)，您可以設(shè)置運(yùn)營(yíng)??目標(biāo)，以更直觀地查看店鋪??目標(biāo)達(dá)成情況店鋪情況概覽 某家店鋪本周整體運(yùn)營(yíng)是否健康，到店的顧客多店鋪客流及入店轉(zhuǎn)化某家店鋪本周客流有明顯下滑，是哪?一天出了問題？可能跟什么因素有關(guān)？客流趨勢(shì)：每天路過店鋪?門?口的?人次的變化情況，這些是店鋪每天潛在的機(jī)會(huì)?入店率趨勢(shì)：這些潛在機(jī)會(huì)有多?大?比例被抓??？有多少客戶完成從店外進(jìn)?入到店內(nèi)的轉(zhuǎn)化店鋪客流及入店轉(zhuǎn)化某家店鋪本周客流有明顯下滑，是哪?一天店鋪顧客質(zhì)量及構(gòu)成店鋪銷售額沒有增?長(zhǎng)，是否因?yàn)閬淼觐櫩唾|(zhì)量不?高？店鋪顧客構(gòu)成和活躍度是否合理？顧客類型：進(jìn)?入店鋪的顧客中各類顧客的數(shù)量、占?比以及他們?cè)?行為上的差異對(duì)?比。通過該分類可以反映店鋪招新、?老客戶維系等?方?面的?工作是否到位。距上次來訪間隔：時(shí)間段內(nèi)來訪的?老顧客距離上次來店間隔。間隔天數(shù)越?長(zhǎng)，客戶越不活躍，需要關(guān)注。店鋪顧客質(zhì)量及構(gòu)成店鋪銷售額沒有增?長(zhǎng)，是否因?yàn)閬淼觐櫩偷赇侇櫩偷膩碓L周期來訪周期：在特定時(shí)間段內(nèi)來店的顧客平均距離上次來店的間隔天數(shù)。通過觀察來訪周期的變化以了解顧客活躍度變化情況

店鋪顧客的平均到店周期有多?長(zhǎng)？是否可以提?高他們的來店頻率以促成消費(fèi)？店鋪顧客的來訪周期來訪周期：在特定時(shí)間段內(nèi)來店的顧客平均距離店鋪轉(zhuǎn)化能力完成?入店轉(zhuǎn)化后，店員的導(dǎo)購、店鋪陳列等是否有效調(diào)動(dòng)了顧客的參與？從?而促成下單轉(zhuǎn)化？駐店時(shí)?長(zhǎng)：顧客在店鋪中平均停留的時(shí)間。?足夠的停留才有利于促成轉(zhuǎn)化。導(dǎo)購、店內(nèi)布置、商品陳列等都是影響客戶停留時(shí)?長(zhǎng)的重要因素

深訪顧客/深訪率：停留時(shí)?長(zhǎng)超過?一定時(shí)?長(zhǎng)的顧客的?比例。提升深訪率是提升銷售轉(zhuǎn)化的重要前提跳出顧客/跳出率：停留時(shí)間很短（如?小于2分鐘）的顧客的?比例。?高跳出率反映了店鋪在商品陳列或顧客引導(dǎo)?方?面的問題店鋪轉(zhuǎn)化能力完成?入店轉(zhuǎn)化后，店員的導(dǎo)購、店鋪陳列等是否定制化營(yíng)銷分析服務(wù)購物中?心、店鋪提供營(yíng)銷活動(dòng)事件，芝?麻科技通過分析報(bào)告等?方式幫助商家分析營(yíng)銷效果：包括引流、櫥窗轉(zhuǎn)化、顧客參與程度、銷售轉(zhuǎn)化（需要店鋪提供銷售數(shù)據(jù)）、顧客留存等分析定制化營(yíng)銷分析服務(wù)購物中?心、店鋪提供營(yíng)銷活動(dòng)事件，芝?產(chǎn)品服務(wù)案例背景

某餐飲店鋪經(jīng)常參與團(tuán)購活動(dòng)，折扣?力度較?大，活動(dòng)期間客流和銷售增?長(zhǎng)明顯，但總感覺投?入過?大，不做?又怕沒

效果，想了解活動(dòng)效果究竟如何分析過程（1）分析該店鋪的設(shè)備采集的顧客數(shù)據(jù)。由分析可知，活動(dòng)期間新客占據(jù)絕?大部分，且新客增?長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)?高于?老客，說明活動(dòng)吸引了?大量的新顧客（2）進(jìn)?一步跟蹤活動(dòng)期間來訪的新?老顧客在活動(dòng)后6個(gè)星期的回訪情況，發(fā)現(xiàn)，活動(dòng)期間吸引的新顧客6周內(nèi)的回訪率僅有11%，遠(yuǎn)低于?老顧客的回訪率，說明這次?大?力度的團(tuán)購活動(dòng)雖然可以短期吸引客流，但?無法形成持續(xù)忠誠度，投?入產(chǎn)出不合理活動(dòng)期間客流量增?長(zhǎng)新客增?長(zhǎng)?老客增?長(zhǎng)新客占?比?老客占?比對(duì)?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顧客回訪率1%3%5%9%10%11%?老顧客回訪率6%13%23%34%39%42%產(chǎn)品服務(wù)案例背景某餐飲店鋪經(jīng)常參與團(tuán)購活動(dòng)，折扣?力度較?產(chǎn)品服務(wù)案例（一）?行動(dòng)客戶通過這?一結(jié)果，果斷調(diào)整了后期活動(dòng)思路，?一?方?面?大?大降低了團(tuán)購活動(dòng)的?力度，對(duì)團(tuán)購的套餐也進(jìn)?行了調(diào)整，將?一些?比較受歡迎的菜品加?入團(tuán)購，同時(shí)改善團(tuán)購期間的服務(wù)，后期活動(dòng)效果?大?大改善產(chǎn)品服務(wù)案例（一）?行動(dòng)客戶通過這?一結(jié)果，果斷調(diào)整了后期活3.認(rèn)知并影響來訪顧客3.認(rèn)知并影響來訪顧客“顧客”都是誰？他們喜歡什么？在哪?里可以找到他們？如何持續(xù)觀察他們？線下精準(zhǔn)營(yíng)銷如何做到認(rèn)知并影響顧客“顧客”都是誰？線下精準(zhǔn)營(yíng)銷如何做到認(rèn)知并影響顧客顧客是誰？

通過芝?麻對(duì)來購物中?心/店鋪顧客的標(biāo)簽化處理，結(jié)合第三?方標(biāo)簽，精確篩選出??目標(biāo)顧客群，進(jìn)?行分析顧客標(biāo)簽：芝?麻科技提供的標(biāo)簽包括顧客類型、新?老顧客、?入店次數(shù)、來訪間隔、所攜終端設(shè)備等，同時(shí)?支持結(jié)合第三?方顧客標(biāo)簽如?人群基礎(chǔ)特征、偏好等進(jìn)?行客群篩選顧客是誰？ 通過芝?麻對(duì)來購物中?心/店鋪顧客的標(biāo)簽化處顧客是誰？

通過芝?麻對(duì)來購物中?心/店鋪顧客的標(biāo)簽化處理篩選出??目標(biāo)顧客群，結(jié)合阿?里巴巴數(shù)據(jù)，刻畫顧客基礎(chǔ)特征顧客基礎(chǔ)信息：年齡、性別、職業(yè)、學(xué)歷、?人群特征、?人?生階段、消費(fèi)能?力等顧客是誰？ 通過芝?麻對(duì)來購物中?心/店鋪顧客的標(biāo)簽化30顧客在線下喜歡買什么？

通過芝?麻對(duì)來購物中?心/店鋪顧客的標(biāo)簽化處理篩選出??目標(biāo)顧客群，結(jié)合芝?麻科技和阿?里巴巴的數(shù)據(jù)，共同對(duì)顧客，線下?行為偏好進(jìn)?行分析，以更好地策劃營(yíng)銷活動(dòng)消費(fèi)場(chǎng)所偏好：芝?麻科技提供的標(biāo)簽包括顧客類型、新?老顧客、到店時(shí)間、到訪時(shí)間偏好、終端設(shè)備等，同時(shí)?支持第三?方顧客標(biāo)簽消費(fèi)時(shí)間偏好：年齡、性別、職業(yè)、?人群特征、?人?生階段、消費(fèi)能?力等30顧客在線下喜歡買什么？ 通過芝?麻對(duì)來購物中?心/31顧客在線上喜歡什么？

通過芝?麻對(duì)來購物中?心/店鋪顧客的標(biāo)簽化處理篩選出??目標(biāo)顧客群，分析顧客線上偏好。結(jié)合阿?里巴巴海量

的線上?行為，數(shù)據(jù)，幫助商家快速刻畫消費(fèi)者，了解如何進(jìn)?行營(yíng)銷線上消費(fèi)偏好：篩選出來的顧客群在線上購物的品類偏好、品牌偏好、顏?色偏好、關(guān)鍵詞（如商品款式、細(xì)節(jié)屬性等）偏好、近期關(guān)注商品等31顧客在線上喜歡什么？ 通過芝?麻對(duì)來購物中?心/店常駐地區(qū)：篩選出來的顧客群在線下的分布情況，?支持分析顧客在不同時(shí)間段的分布。分布數(shù)據(jù)的顆粒度最細(xì)可?支持到?小區(qū)、街道層級(jí)。通過熱區(qū)效果反應(yīng)?人群的分布占?比情況32顧客生活在哪里？

結(jié)合芝?麻科技和阿?里巴巴的數(shù)據(jù)，共同分析購物中?心/店鋪的顧客?一般在哪些?小區(qū)、寫字樓或街道活動(dòng)？線下??廣告、營(yíng)銷活動(dòng)應(yīng)該投放到哪?里？常駐地區(qū)：篩選出來的顧客群在線下的分布情況，?支持分析顧客在線上常?用?入?口：篩選出來的顧客群在線上的分布情況，?支持分析顧客在不同時(shí)間段使?用APP的占?比和頻率差異，包括APP中常?用的功能和模塊33在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的哪些入口可以找到他們？

顧客?一般?用什么APP，?用哪些功能，使?用的頻率有多?高？借助阿?里豐富的APP應(yīng)?用進(jìn)?行營(yíng)銷投放，有助于商家將線上流量成功引導(dǎo)?至線下線上常?用?入?口：篩選出來的顧客群在線上的分布情況，?支持顧客結(jié)構(gòu)：可?用于分析顧客群在營(yíng)銷前后的構(gòu)成（例如顧客到店頻率）變化顧客?行為：關(guān)注的顧客群中進(jìn)?入店鋪的?人數(shù)、?比例，是否因?yàn)闋I(yíng)銷活動(dòng)?而更多地來店或停留34如何持續(xù)關(guān)注店鋪顧客？

對(duì)細(xì)分顧客群體進(jìn)?行營(yíng)銷之后，商家可以通過“關(guān)注客戶群”操作持續(xù)關(guān)注這部分顧客的?行為變化，跟蹤營(yíng)銷效果。顧客結(jié)構(gòu)：可?用于分析顧客群在營(yíng)銷前后的構(gòu)成（例如顧客到店頻應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)想場(chǎng)景設(shè)想某購物中?心發(fā)現(xiàn)近期銷售額下降，經(jīng)過分析后發(fā)現(xiàn)主要原因是整體?老顧客活躍度下降，并且在某些店鋪尤為明顯，想對(duì)?老顧客進(jìn)?行?一次線下營(yíng)銷分析?方法（1）分析這些?老顧客活躍度開始下降的時(shí)間節(jié)點(diǎn)（2）根據(jù)芝?麻提供的顧客標(biāo)簽，篩選出近期未到店的?老顧客：--‐--‐分析這些?老顧客之前主要去的店鋪--‐--‐分析店鋪?老顧客主要的年齡段分布以及性別特征--‐--‐分析店鋪?老顧客平時(shí)和周末最喜歡去哪些類型的場(chǎng)所消費(fèi)--‐--‐分析店鋪?老顧客平時(shí)和周末?一般出現(xiàn)在哪些商圈、?小區(qū)或?qū)懽謽牵?）根據(jù)以上信息，購物中?心提?示相關(guān)店鋪進(jìn)?行?老顧客喚回，并聯(lián)合店鋪組織相關(guān)的針對(duì)?老顧客營(yíng)銷活動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)想場(chǎng)景設(shè)想應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)想場(chǎng)景設(shè)想購物中?心內(nèi)?一家店鋪想對(duì)進(jìn)?入購物中?心?里的具有?一定消費(fèi)能?力的婚后?女性進(jìn)?行營(yíng)銷，邀請(qǐng)他們到店?里體驗(yàn)團(tuán)購護(hù)膚活動(dòng)分析?方法（1）利?用芝?麻科技的客流感知能?力，感知客戶經(jīng)過店鋪?門?口（2）將客戶實(shí)時(shí)位置推送到聚劃算，聚劃算判斷是否為??目標(biāo)客戶，對(duì)??目標(biāo)客戶通過APP推送營(yíng)銷信息（3）客戶看到營(yíng)銷信息后點(diǎn)開聚劃算，看到是附近的團(tuán)購活動(dòng)，產(chǎn)?生興趣（4）客戶?走進(jìn)店鋪，被芝?麻科技再次感知，顧客購買聚劃算團(tuán)購?fù)瓿勺o(hù)膚體驗(yàn)（5）店員告知顧客店鋪充值優(yōu)惠等活動(dòng)，且?支持?支付寶?支付（6）顧客選擇辦卡并充值，通過?支付寶完成?支付（7）商家統(tǒng)計(jì)本次營(yíng)銷有多少客戶在收到推送消息后進(jìn)?入店鋪，有多少客戶進(jìn)?入店鋪后順利辦卡，有多?大?比例的顧客通過?支付寶促成?支付應(yīng)用場(chǎng)景設(shè)想場(chǎng)景設(shè)想4.商圈分析，讓“店鋪”對(duì)話消費(fèi)者4.商圈分析，讓“店鋪”對(duì)話消費(fèi)者38周邊商家

提供?一定范圍內(nèi)周邊商圈的業(yè)態(tài)分布數(shù)據(jù)，?方便購物中?心/商家更好地了解周邊業(yè)態(tài)情況，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)?手?jǐn)?shù)量、分布情況等38周邊商家 提供?一定范圍內(nèi)周邊商圈的業(yè)態(tài)分布數(shù)據(jù)，39周邊人群

提供?一定范圍內(nèi)周邊?人群的特征數(shù)據(jù)，?方便購物中?心/商家更好地了解特定商圈或店鋪周邊?