“两年前这里刚刚改成高层停车位的，现在不知道又要改成什么。”常来朝阳大悦城逛街的朱瑶发现，5~6层的高层停车位已经关闭，又在进行封闭改造。
两年前那次停车场改造作为朝阳大悦城大数据管理的经典案例之一，已经在业内传为美谈。而如今的再次改造并不是对之前判断的否定，相反，与上次改造一样，这次“小手术”也是朝阳大悦城大数据思维主导下的产物。
“当时，依据对车流量、客流方向、用户群消费特点等监测数据的分析，我们发现驾车客户是朝阳大悦城的主要销售贡献者，从而提出了增加车库面积的具体建议，”朝阳大悦城IT研策部副总监李英伟告诉中国房地产报记者，“但随着商圈以及项目周边配套的逐渐成熟，来大悦城购物的消费客群对于车的依赖程度越来越低，而对慢生活、体验性商业的需求却越来越高。”据李英伟介绍，一个以年轻时尚消费者为目标客群的主题街区，预计将在年底前对外亮相。
对于停车场的改造只是朝阳大悦城大数据监测和运营理念的冰山一角，其自建商业管理信息系统的理念和实践早已使其跃升为业内明星，而直到现在为止，朝阳大悦城开业才刚满4年。来自朝阳大悦城的数据显示，2011年其销售额突破10亿元，2012年近14亿元，到2013年一跃达到了21亿元，同比增长50%，2014年上半年销售额近13亿元，同比增长25%。
华业地产副总裁陈云峰在接受中国房地产报记者采访时就指出，虽然朝阳大悦城不具备核心商圈优势，但是通过大数据分析却获得了更精准的决策，弥补了其早期地处“城乡接合部”的尴尬，从而提升了营收和利润空间。
朝阳大悦城商管总经理周鹏也因此成为了商业地产圈最炙手可热的经理人之一。“未来购物中心的精细化大数据运营的趋势将更加明显，大数据收集和分析将成为一些购物中心的‘神经系统’。”在其位于朝阳大悦城购物中心楼上的办公室里，周鹏告诉中国房地产报记者，“我们把它看作是将会引发大悦城‘二次改造’的事件，而这也必将是未来大悦城核心竞争力所在。”
在大数据思维的引领下，实体的改造或许将成为朝阳大悦城的常态，而机理和体系的重构才是周鹏所说的“二次改造”的核心。而随着这些敏感的“神经系统”的不断生长，以往被认为保守而缺乏弹性的“不动产”，或许也将变得更加柔软可亲。
数据乾坤
朝阳大悦城地处北京东四环和东五环之间，位于青年路和朝阳北路交口处。作为该区域无可争议的地标，2012年12月开通的地铁六号线也将青年路站的一个出口设在了朝阳大悦城内。如今，这个北京东部核心的商业板块内林立着多个新兴住宅小区，连接通州和北京主城区的朝阳北路更是日夜繁忙。
“但朝阳大悦城刚开业的时候，这片儿其实挺乱的。地铁在施工，朝阳北路也是暴土扬尘，完全就是城乡接合部。”家住常营的朱瑶告诉记者，“因为我家附近没有其他大商场，我有时候也自己开车过去买东西。”
朝阳大悦城的监测结果显示，朱瑶显然不是个案。“当时公共交通不完善，我们IT研策部门的监控数据显示，驾车客户是朝阳大悦城的主要销售贡献者，每部车能带来超过700元的消费额。”李英伟告诉记者，“那时，商场销售额的变化与车流变化幅度有将近92%的相关度。”
结合这一数据监测结果，李英伟所在的团队向朝阳大悦城管理层提出了改造停车场的建议报告，如增加车辆进出坡道、升级车牌自动识别系统、调整车位导识体系等。而车库调整完成之后，当年的日车流量最高近9000辆，销售额提升约17%。此外，停车场附近的商户进行调整后，楼层消费额提升了近30%。
然而最近，监测数据却在发生变化。“开车购物的比例正在下降，乘坐地铁等公共交通前来购物的客户占比不断提升。与此商场销售额的变化与车流变化的相关度远没有从前那么高了。”李英伟告诉中国房地产报记者，“这意味着周围的商圈正逐渐成熟，而且随着公共交通的顺畅，商场辐射范围也在扩大。”
正是基于这这样的监测和判断，大悦城决定对原先的高层停车位进行改造，释放出近2万平方米的面积，取而代之以一个主要面对年轻时尚消费者的体验式主题街区。
事实上，仅从车辆监测的这一个“小数据”中，朝阳大悦城就获得了很多不同维度的启发。
“通过车牌监测我们还发现，春节期间80%的车是来过朝阳大悦城1次的，50%的车只来到1~5次。这说明，春节期间的客流和平时的客流很不一样，这些只在春节期间偶尔出现的人，可能住在离朝阳大悦城较远的地方，”李英伟告诉记者，“那么在长假的时候，我们的推广部门就应该有针对性地吸引更远的，特别是带孩子的家庭。”
除了车辆监测数据分析之外，朝阳大悦城的“购物篮”数据分析更是受到了同业的极大推崇。
陈云峰就对中国房地产报记者评价：“购物篮的分析方法，能够媲美大数据鼻祖沃尔玛。”而实际上，沃尔玛经典的“啤酒和纸尿布”的案例，也确实给大悦城的研策部门带来了很大启发。
“如果考虑到客群的需求，你会发现其关联性很强，”大悦城运营部助理总监吴先生表示，研策部门的数据其实与其多年的运营经验十分吻合，“商场购物篮内的商品与商品之间，有着很多类似啤酒和纸尿布的关联。通过分析这些关联，进行相应调整，能够得到很大的销售提升。”
通过客流的数据监控，大悦城的研策部门发现，有一批35~45岁之间的女性会员，其消费水平普遍不低，但并不盲目追求奢侈品。她们习惯点餐，来购物中心购买家庭用品居多，但对单价在2000元以上的设计师女装品类有着突出的需求。而这一分析结果直接导致了朝阳大悦城二层一个成长迅速的设计师女装组团的出现。
而在对消费者的监测和分析之外，对于货品乃至店铺的分析也是朝阳大悦城研策部门的重要关注点之一。
据李英伟介绍，目前大悦城已经能够细化到货品品类的分析，逐渐呈现百货化的趋势。大悦城仅女装这一品类的服装划分上，就分为少女装、少淑装、大淑装等几大品类。“这样分类是为了更好地监控相关品类乃至店铺销售情况，从而检测其在同一纬度上的销售数据，为品类的管理和经营提出更好的监控、建议和意见。”
在精细化的数据支持下，朝阳大悦城把店铺的销售表现和成长性分为金、白、灰、黑四个象限，从而为招商、运营、推广提供依据。朝阳大悦城推广部总监文娟就告诉中国房地产报记者：“对于一些成长性好的品牌，我们会采取帮扶宣传或者主题策划之类的活动，帮助其尽快适应大悦城服务客群的宗旨。”
不过，大悦城的针对店铺的数据分析也并非仅有销售额这一个维度。“当然销售是最重要的，而销售额取决于客流、提袋率、客单价等三个维度，这是我们分析的第一层次。而在第二层次，我们会对影响销售的客流数据进行细分，诸如推广活动的好坏、商户有无新品，以及天气因素、竞争对手因素等。”李英伟介绍。
体系重构
在最近召开的第三届中国商业地产产业化峰会上，周鹏在演讲中公开表示：“今天的O2O，不是实体商业要向电商发起挑战，而是我们未来拥抱更大商业空间的前提和手段。”而只有通过以大数据为基础，不断进行分析和调整，让购物中心的招商、运营、推广始终围绕着目标客群的真实需求，才能让这种传统业态变得更加“性感”，不至在电商的冲击下显得老态龙钟。
而在朝阳大悦城的O2O战略中，最被周鹏寄予厚望的就是IT研策部。不过，在四年前，当今集招商、运营、推广等重要部门的重要功能于一身的IT研策部却还是一个叫做“信息中心”的小团队。他们的工作远没有现在那么充满创意，整个团队被各种商业数据表格淹没，显得琐碎又无趣。
但在几个可行性报告的价值得到证实后，IT研策部的力量迅速增长，周鹏甚至称其为实现大悦城二次改造的基础性部门。实际上，对于这个毫无成型行业经验可借鉴的部门而言，他们所做的很多事情也的确是从无到有的开创性工作。
朝阳大悦城在做数据细分时，曾采用过电商的普遍做法，即按照标签分类对消费者进行引导，结果效果奇差。“大悦城的商业业态从超市到奢侈品到儿童教育到影院到美甲、书店、服装、餐饮，业态品类差异很大。同时，客群也从退休大妈，到婴儿、孕妇、情侣、学生。”李英伟告诉记者。
正是这样的失败使其意识到，电商的思路不能简单地“拿来主义”，必须自己摸索适合实体购物中心的大数据分析体系。现在大悦城所采用的分析体系，是以商业法则和商业逻辑为核心建立模型，将商业模型和业务模型相融合，不再盲目追求维度的细分和对消费者的标签。
目前，大悦城获取消费者的数据主要途径主要是会员卡。与此同时，朝阳大悦城也在通过第三方公司提供的WIFI热点获取客户在店内的移动信息，并通过与手机号的匹配研究其购物行为。在商场的不同位置安装的将近200个客流监控设备也是朝阳大悦城的一个重要的数据来源。而未来研策部将主要关注数据分析体系的建立，不追求数值，主要总结规律和模型。
目前，大悦城对店铺的研究已经突破了传统的总量、销售额、坪效、租售比等概念范畴，而是针对各个商户的销售变化以及客流的变化的监控，提出品类管理以及增加租金模型等分析方法。李英伟表示：“通过监测客流，能够知道客流会如何变化，哪里会出现空白，哪里过分密集。从而知道商户与商户之间，怎样组合才最有力。”
为了更好地进行监测和调整，大悦城还打破了与商户之间的简单租赁模式，而采取百货化的精细化管理方式，实现统一收银，保证会员集中。为了能够更多地获取更多的客流和商品的监控数据，大悦城甚至已经将收银POS系统进行了全面更新改造。
而在对消费者的数据采集方面，大悦城的目标是“丰满描述”。“目前还没有达到个人精细化定义的程度，未来我们希望对消费者的个体数据分析能细化到个人偏好上的特征，从而达到通过针对性营销，触发他到商场购物。”李英伟表示。
不过周鹏也坦言，目前在大数据运营当中，大悦城还面临着诸多的困难。譬如商场的POS机、客流、车流、MIS、BI、优惠券打印各自独立，每天产生约几千万条记录，“各个系统间如何能够实现互通，如何做数据处理依然是一大挑战”。
“未来真正能反映大悦城在商业地产领域核心价值的是，有一套自建的商业管理信息系统。”周鹏对记者坦言，他总有种时不我待的使命感。但与此同时，他对目标总是具体而笃定：“期望再过2年时间，这个目标能在大悦城的单个项目中实现。”
(责任编辑：DF142)
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