据赢商大数据中心统计，近十年全国购物中心总存量年均增长率高达26.2%。中国商业地产正处在结构性调整阶段。一方面，一二线城市总体步入“存量时代”；另一方面，三四线城市存在项目分布不均、管理运营滞后等诸多问题，运营水平亟需“提档升级”。
在目前优胜劣汰的竞争环境下，从全国范围来看，购物中心都需要深化运营，才能保证自身项目的生存和发展空间。
一、购物中心数据沉淀多应用少，置身“数据孤岛”境地
购物中心深化运营的方式有两方面，一方面是让项目沉淀的各类数据发生“化学反应”，使之指导运营决策，另一方面则是将更多外部数据与项目自身的内部数据关联，监测竞品、商圈和客源地，从而高效引流。
虽然购物中心在进行数据的采集和分析，但一直是沉淀的数据多应用的数据少，项目始终置身于“数据孤岛”的局面。
1、核心数据缺失
客流，是购物中心的核心资产。传统的头肩计算系统仍然是目前商业项目的主流客流系统，识别精准度低，无法去重，监测到的客流数据仅供参考。消费者场内动线信息，品牌关联信息无法获取，运营优化缺乏重要数据来源。
2、项目内部数据无关联
运营项目每天产生客流数据、会员数据、销售数据、营销数据、运营报表等海量数据，却没法有效应用在日常运营工作中。“有数据无法用”成为商业项目普遍存在的问题。
3、外部数据难打通
客流的id数据缺失，无法关联客群多维度的经济及生活画像，包括男女比例、车房情况、来源地、消费习惯、到访频次等。消费者数据识别与打通，成为商业数据关键的难点。
4、竞品数据没来源
一直以来，实体商业的经营总是各自为政，各项目之间没有数据共享，也无法获取竞品的具体数据。要了解竞品情况，只能通过小道消息、行业报道、实地考察等原始办法，数据维度少，精准度时效性低。
二、变“数据孤岛”为“数据宝岛”，赢商发起商业地产数智化革命
面对着“数据孤岛”局面的形成，购物中心对于经营性大数据产品的需求发生了变化，从 初关注硬件，到后来关注软件，到现在又发生了显著变化。
购物中心意识到：如果没有运营和分析能力，即便拥有再多的数据规模和数据类型，也相当于没有数据；除了自有数据之外，需要叠加第三方数据才能更有效地多层次地分析；有行业咨询顾问专业度和数据运算能力的公司，才可能形成系统化的数据算法模型，从而让数据直接指导运营。
基于此，购物中心数智化时代到来！
随着数智化的来临，赢商网研发出mall眼plus——经营大数据产品平台，针对解决购物中心的数据采集、分析、打通和应用等问题。
赢商网经过近十年的商业地产领域的沉淀，打造了一个行业内首屈一指的“中国零售商业的大数据生态平台”，并且拥有对于商业地产行业更深刻的理解洞察能力以及趋势预判的敏感度；也积累了大量动态连续的行业数据，更重要的是沉淀出一系列与商业地产场景高度吻合的机器学习能力和独有算法模型。这一切让mall眼plus受到市场的广泛欢迎。
mall眼plus针对运营期项目，以“人”为本，通过数据化智能化分析能力，对项目场外客源、场内客流以及场所会员形成相应的数据分析系统，从而多方面提升购物中心整体运营效率， 终达到提升营收能力的效果。
人口外流，mall眼plus如何解决激烈竞争产生的客群分流情况？
1、以 轻便的方式，动态监测项目自身以及竞品客源数据
采用传统的方式了解竞品情况，主要通过打听小道消息、实地考察、行业新闻、经验判断，这种方式费时费力，且信息延迟，精准度大打折扣。
mall眼plus的商圈及客源数据分析系统的竞品监测功能，通过高德的定位功能，获取竞品客流数据及营销动态，实时掌握竞品运营状态，分析竞品决策动作。轻松做到知己知彼。
简单的来说，就是只需要打开mall眼plus，你就可以足不出户掌握竞品每天的客流热度，客群来源、人群特征、偏好等画像维度，全方位了解受众群体。优先把握双方共享客群的消费偏好，针对对方运营软肋开展自身优化，有效截流。
基于此图可以看出，该项目的竞品项目与自己的客源地小区重复度并不高，所以说依据项目的决策风格，可以去竞品项目进行客户截流，或者针对项目自身客源地情况进行客群精准投放，从而进行顾客的深挖。
2、针对竞品及项目营销活动做评估修正营销动作
传统项目在策划营销活动的时候，往往缺乏数据支撑，凭主观经验进行活动策划，活动效果往往投入大、产出低，活动效果也无法深入评估。
mall眼plus的商圈及客源数据分析系统的营销活动监测功能，监测全国1000 个项目的营销活动，形成营销活动库，可按照城市、节日、类型和标签进行多维度筛选，方便营销策划参考，同时输出活动热力排行，实时了解行业火爆营销活动情况。
三、场内数据太粗放，mall眼plus如何获取细致顾客画像并指导场内运营？
1、实现“入场即会员”并对采集数据进行打通和交互分析
以往的商业运营中，客流数据是实时存在的，只是并没有连贯地系统地对单纯的客流数据进行深入分析。
mall眼plus基于在项目布置的硬件设施，识别到场的顾客，并通过专业数据分析及算法，对年龄、性别、感兴趣品牌、到店频次等80多个数据标签进行梳理，并基于这些数据进行场内招商调整以及营销活动优化，真正实现“进场即会员”的运营效果。
mall眼plus，还可以基于项目已有的数据系统，进行关联打通，盘活项目已有数据，并且为了确保项目方的数据安全性，我们通过“数据中台”的方式进行数据采集和运算，从而保证项目方的数据不会流失。
2、数据助力运营优化、决策智能、招调推荐
mall眼plus功能的 大变化在于，强化了场内消费者的数据，挖掘店铺与消费者之间的关联性，店铺与店铺的关联性，从而给运营优化及招调提供更有效直接的依据。
综合分析店铺的坪流、老客维系、新客引流、同业态联动、异业态联动，得出店铺的指数排名，了解店铺的经营及吸客情况。
通过消费者场内动线数据，研究店铺表现，关注商铺变化；助力商场实时掌握场内店铺运营状态。通过机器学习算法模型 场内场外全量数据，呈现智能招调模型。
商业发展风云变幻，竞争越来越激烈，在消费分级，消费者体验经济的大趋势下，大数据会帮助商业做出更好的决策，提高运营效率，挖掘更多的流量变现能力。
