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疫情后消费态势悄然变化,购物中心如何重识顾客?

2020年07月07日 20:51来源:电商新闻网手机版

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疫情后消费态势悄然变化,购物中心如何重识顾客?|| 产业观察 2020-07-07 05:55:12 数字观察 >文:及刻大数据

摘要:疫情改变了客群来源及特征,购物中心需要通过数字化洞察及时更新认知。

疫情发生后的这几个月,及刻服务商业地产客户的热场团队,接到了许多数字化经营自救的需求。我们的直观感受是,疫情加速了购物中心的数字化升级步伐,今年或许成为商业实体深度数字化转型的元年。

对比普遍经营惨淡的商业实体,事实证明,数字化转型快的企业,风险波动更小,甚至可能逆势增长。

例如,永辉超市依靠线上线下融合的数字化打法,在今年一季度创下292.57亿元的营收,同比增长31.57%。

由此可见,购物中心面临“报复式消费”渺茫、增量有限的情况下,应着重布局“数字化”工具,用精细化运营驱动商业增长。

及刻热场的数据分析团队认为,当务之急,购物中心需要认清“正在发生的变化”,需要全新的“客群行为洞察”。

趋势

变化的顾客,变化的消费习惯

从当前的情况看,疫情已经悄然改变了市民的消费生活和消费心理。相应的,商业实体的客群结构及客群消费能力、消费习惯、消费需求都发生了一定程度的变化。

外部:疫情反复,市民出行及购物不便,线上消费增长迅猛,社区型商业也因为地缘优势作用凸显;餐饮、购物元气渐渐恢复,影院、KTV等业态则迟迟无法复工;品牌纷纷撤店,探索数字化自救之道。

内部:疫情使消费者的不安全感上升,消费未必立即降级,但会影响对于未来的预期,消费频次及整体支出可能都会减少。

>“内外交困”,消费习惯巨变,购物中心经营者需要认清这些变化:

这也是及刻热场的数据研策团队在这段时间接到的典型需求,我们尝试通过大数据研策予以解答。

l 分析:变化的客群特征

及刻热场通过独有的客群线下场景行为标签工具,从场外到场内、从商场到门店,挖掘客群线下行为全链条数据,帮助购物中心围绕以下4个方面,更新对于疫情后的客流趋势、流失老客、潜客区域、客群特征的全盘认知——

>我们以北京某购物中心为例,该购物周边人口分布密集,交通便利,集购物、餐饮、娱乐、文化、健身、休闲、酒店、办公等业态于一体,场内店铺500多家。

我们选取了该购物中心疫情发生前的一个月vs今年5月份的客流情况,进行对比观照:

截至5月底,该购物中心的客流已恢复八成,但停留时长缩短一半!购物中心对周边3KM以内人群的吸引力增强,流动人口及外地人口下降明显。

餐饮、休闲娱乐成客流下降“重灾区”,但超市客流猛增,购物类客流已恢复到了疫情前的七成。

通过对商圈客流及场内客流的全面分析,该购物中心的客流恢复情况及客群特征变化已然明晰。接下来,就可以对顾客进行细分,并根据他们的消费特征,分别制定运营策略。

“顾客细分+立体画像”两步走

1、顾客精细分层

对于商业地产来说,当前会员则在整体客流中占比很低,大量的历史访客和潜在顾客尚未知。

及刻热场借助线下场景行为大数据,可将顾客细分为“历史顾客”以及“商圈潜客”;进一步,通过分析客流到访记录及频次,实现精准圈定。

2、客群立体画像

通过对客群线下场景全链条数据挖掘,可生动还原顾客在线下生活中的行为。线下数据与CRM系统及线上数据打通,可有效补全缺失的客群画像,挖掘他们的潜在需求。

以上述购物中心为例,有了丰富的客群标签,便可面向不同类型业态偏好的顾客,联动品牌商家策划他们感兴趣的活动,并在他们经常接触的媒体渠道进行投放,从而让营销做到“千人千面”,定向拉动场内业态客流复苏。

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