亲爱的朋友们，大家上午好！

非常感谢大家的鼎力支持，这是我们研习社第二次线下大型交流会，今天我作为开场的演讲嘉宾，给大家分享的主题是《如何开展商业地产数字化基础建设》。

在演讲之前，先由我代表研习社给大家做个简单的汇报，研习社希望能够联合商业地产圈朋友一起来探索并推进商业地产数字化之路。经过一年多的时间发展，目前公众号有5000多粉丝，微信有2000多社友。

我们出版过两本商业地产数字化探索杂志，今天在座的各位袋子里都放了一本今年首次发行的第二期杂志。

另外在这个月月初我们还推出了第一期微课，这是一群有着10多年实操经验的专家，为大家分享了各自擅长的领域，大家如果感兴趣的话，可以关注公众号，回复“微课”即可。

今年我们也重新做了计划，将会在全国10到15个一线城市安排线下沙龙，跟大家面对面深入的探索数字化应用；因此在座的各位，希望大家能够踊跃报名、多多出力。

同时我们还将计划到五家购物中心做深入调研或诊断，感兴趣的项目可以报名，我们一起来实践。

另外，我们还计划能够在年底前再发行一期杂志。虽然我们杂志一直是免费发放，一部分还会承担快递费，主要原因是我们把杂志从供稿、赞助、设计、出版整个流程闭环走通了；

从今年开始呢，我们会对各位供稿的作者发放稿费，金额不多，就当是一个小小激励。因此大家能写的可以多多投稿，拿到杂志的朋友也帮忙在各自朋友圈多多推广杂志。

最后，我们还计划推出一到两期线上微课，我自认为自己讲得没有写得好，所以也请在座各位能讲的，勇于分享各自经验的朋友踊跃报名成为我们的讲师。而微课呢，目前还没有把整个闭环走通，因此采取的是付费听课模式，这部分收入算是给到每一位讲师的一点鼓励。

在这里再次感谢大家对研习社的支持。

啰嗦了这么多，我们现在回到正题；现在数字化已经上升到了国家层面，大家都在谈论数字化和数字化转型。那到底什么是数字化？

我特地去百度，百度百科显示数字化是将各类信息转变为可以度量的数字、数据（这里是不是有点类似我们所讲的信息化建设，通过各类系统将信息转化为数据沉淀下来），再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型（这里是不是有点BI建模的感觉）。

那我们再来看看，到底什么是数字化转型呢？百度百科显示数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目标的高层次转型。

数字化转型表明，只有企业对其业务进行系统性、彻底的重新定义——而不仅仅是IT，而是对组织活动、流程、业务模式和员工能力的方方面面进行重新定义的时候，成功才会得以实现。

按照这个定义，原来传统的以实体店铺销售为主的商业模式，再增加一种以线上商城销售的商业模式，应该算是一种数字化转型吧。而传统通过望闻问切凭经验和感觉来决策的商业模式，再增加一种以数据分析为决策依据的商业模式，算不算也是一种数字化转型呢？我想答案是肯定的，这些应该都算是数字化转型的范畴。

所以呢，今后大家互相交流时，若是谈论到数字化转型时，得先问清楚对方讲的数字化转型具体是指什么意思，有可能你俩说的不是同一件事情。前两天还有个圈内朋友问我：数字化商业推动的最好的是什么公司？这个问题还真不好简单回答。

而在购物中心数字化领域，我们认为重心还是应该放在数据赋能上，即在信息化阶段得到的数据，通过各个业务场景进行指标刻画，赋予目标值，通过动态跟进业务指标达成情况，找出过程存在的问题及原因，最后寻求解决问题的方法。因此我们更偏向将数字和化拆开来看，即数字（代表信息化沉淀的数据）+化（数据思维方法论）做好了就是在赋能商管。

而线上商城的转型在购物中心领域目前成功案例太少、前置条件太多、代价太大、很多企业没有这方面的基因，转型还需要谨慎对待。当然我们也有成功案例，今天下午要分享的正弘城就是一个很好的成功案例。

既然说数字化是赋能商管，那么怎么去赋能呢？我在准备这次演讲稿的时候，特地去找了一个朋友项目，要了一份数据来尝试着去分析。要分析的场景很多，我先找了业态组合这个场景作为切入点，来分析当前该购物中心业态组合是否合理？哪些业态贡献比较大？怎么去找出未来的机会业态呢？

我尝试着用租金、客流密度、面积占比、销售等指标去找出贡献大的业态；若某个业态的租金贡献高、客流密度也高、且面积占比低，说明其是一个高产出高人气但面积不足的业态。

图一

*客流密度=进店客流/店铺面积，体现店铺的客流吸引力

我们来看一下图一，这个业态是什么？它就是餐饮。

图二

我们再来看看图二，通过图二我们可以看出餐饮这个业态，它的销售也非常高，且它的租金坪效表现还在中等以上，说明可以增加餐饮业态面积以提升商场整体的租金收入。

图三

最后我们再来看看图三，将进一步分析针对餐饮业态的各个二级业态中，谁表现的最好？

图四

这时候针对该二级业态的各个店铺关键指标数据进行深入分析，最终来决策优先引进哪些店铺。

以上这个场景从理论上来看，是可以辅助我们做经营决策的。因此我又开始思考：那这种分析从实践上是不是我们购物中心需要的呢？若是，那么还有哪些场景值得我们再去深入分析呢？大家有没兴趣一起参与进来去不断探索和优化呢？

当然这次在做业态组合分析时，也遇到了不少问题：比如业态划分混乱，需要人为去优化；店铺客流缺失，一部分只能靠销售和客单价来倒推；同时很多店铺销售数据也不全。

这就延伸出来，若想要做好数字化，必得扎下马步，把数字化的基础建设先打扎实了。我们要相信现阶段辛苦积累的数据，都将成为未来竞争中的制胜武器。

既然数字化基础建设如此重要，那如何去规划？我这里的建议是从业务和数据两个视角来进行规划。

比如购物中心的经营模式决定了与租户的合作方式，若是有扣点的，你是不是就要重点规划一下店铺销售采集系统。当你也想着是不是要搭建线上商城的时候，这就需要你的经营方式中是否有自营和联营商品，能否提供可控的商品，即你的线上是不是有人无我有或人有我优的商品，不然谁要在你的平台上下单呢？

而数据层面相对比较好理解，你想要这些数据，肯定得要有相应的工具去采集。因此今后大家要先有数据思维，从上而下的数据视角来规划，即我要解决什么样的问题？需要什么样的数据？建立起何种数据模型？即有哪些维度和指标，最后才是去开展数字化基础建设，落地一个个系统工具。

那我们在购物中心数字化基础建设中大概会包含哪些系统工具？我这里罗列了一下，客流系统、停车系统、能耗系统、财务系统等等。当前大多数单体购物中心在现场管理和内部管理还相对比较欠缺系统工具的支持。

购物中心数字化基础建设大致投入是多少呢？客流系统（仅规划主出入口）10万左右，停车系统（按照两进两出规划）10万左右，店铺销售采集系统（按照100个店铺规划）40万左右，商管ERP系统20万左右，会员CRM系统15万左右，移动商管（现场管理、任务管理）10万左右等等，合计230万左右。

当然每个项目需求略有不同，规划的内容也会不同，相应投入的成本也会有所不同，以上是一个单体购物中心入门级的配置方案，仅作为大概的数据，具体还要看需求、接口多少、硬件点数等情况而定。

相对于其他内部管理系统，今天重点讲一下客流系统、销售采集系统及会员系统，如何落地及赋能商管。

我相信现在绝大多数的购物中心都有客流系统，但有不少购物中心其实不太重视客流分析。那我们先来看看客流系统怎么做？

通常的项目都会考虑在主出入口部署客流采集设备，一部分项目还会考虑楼层级客流，当然像万达龙湖这样的成熟商管公司都在部署店铺级别客流，部署的层级不一样带来的价值也不一样。

那客流系统能带来什么价值？

首先，作为一个购物中心，你如何评价好与坏？直观来看就是客流，第一个指标就是客流渗透率，又分场内和场外客流渗透率。

场外客流渗透率=进场人数/商圈总人数，这个值让你知道所处商圈大概的客群吸引力。场内客流渗透率=日客流/总经营面积，这个值让你知道当前客流是否偏少，有没经营风险。

其次如何评价一家购物中心客流使用效率呢？我们一般拿游逛深度来判断，即广场内店铺日进店总客流/广场外围总进客流，行业平均值是2.4个，即一个人进到购物中心一天大概平均逛2.4家店，这个值越大表明客流使用效率越高。

而另外一个指标是游逛时长，即顾客一天在商场的平均停留了多少时间？停留越长表明客流使用效率越高，行业有个参考值是89分钟，当然这个值相对比较难获取，一般靠停车系统的样本数据作参考。

如果再能够跟大数据公司合作，获取商圈客群数据，我们就可以进一步分析不去你们商场的客群都去了哪些商场？而与你直接竞争的商场，哪些网格区域是你们占优势的，哪些区域是你们比较劣势的，而哪些区域是你们可以通过努力将客群争取过来的。

以上只是举了几个小例子，来说明客流系统如何部署以及带来的价值。下面我们再来看看销售采集怎么做？有何价值？

购物中心由于分散收银，店铺的销售采集一直是个老大难的问题，但若是因为难就不去做，我们后续的数字化就无从谈起了，所以还是要努力坚持做。我这边将目前行业中都有应用过的各种销售采集方式做了一下汇总，大致可以分为四大类：手工抄录、支付采集、接口采集、小票采集。

有些朋友可能会比较嫌弃手工抄录，说什么手工的不准，工作量大，但真的，有比没有好，准不准需要靠我们后续管理手段的。

支付采集的主要优势就是可以把积分和券闭环打通，应用比较多的是手持POS和扫码付。

接口采集目前在港资背景的项目用的比较多一点，基本上都采取webservice模式。

小票采集除了采集盒子和植入软件方式外，新增了替换店铺打印机的模式。

未来会不会回归到当年让银行来买单收银设备给到店铺去使用的模式，当然这个收银设备配置的打印机就是含有采集小票功能的专业打印机。店铺可以在收银设备上安装其自有的收银软件，但必须要到指定银行开户。

这样银行有了存款，商场得到了销售，店铺收银操作还是保持原来的习惯，一举三得，所以说这种方式值得我们去期待。感兴趣的朋友也可以识别下图二维码在线预约，预约后我们会联系工厂给您发货免费测试。

为了辅助购物中心决策采取何种方式，我这边特地将各种采集方式，从数据准确性、营销应用、成本投入、推行难易程度等四个维度做了分析。由于时间关系就不一一展开来讲，后续大家可以通过我们公众号来详细了解。

那如何确保店铺销售数据尽量准确呢？我这边从合同约定、专人负责、检查核对、制度规范等四个方面给予建议。以上详细内容可通过公众号来获取。

这里主要强调两点：

一、购物中心要想让数据尽量准确，往往是好几种采集方式相结合。比如下午要给大家分享的南翔印象城每家店铺都至少有两种方式相结合，一种是每天营业结束后让店铺主动通过手机端上报，另外一种是通过小票盒子或手持POS采集，若是上报的大于等于自动采集的，则不去核对，否则就要重点去核对了。

第二点，销售采集是一件苦活、累活，更是一件需要长期坚持的活，因为数据要既多又长才能发挥出大价值。

讲了那么多的客流和销售采集，那么除了给商场带来价值外，能给店铺带来什么价值呢？

现在很多购物中心会员归营销部门管、现场归运营部门管，很少从数据的角度连接两个部门来为店铺赋能的。要是我们运营的同事能够了解每家店铺的保本销售数据，再通过获取的销售数据，我们就知道哪些店铺是亏本的、需要经营扶持的。

这时候如果再能够获取到店铺客流数据，我们就能够大概知道，店铺亏本的原因是我们购物中心给到该店铺带来的过店客流不足，还是因为店铺自身陈列或喊客能力有限导致入店客流不足，或是因为店铺商品结构或销售能力导致提袋率不足，只有了解原因后，我们才能对症下药。

而这时候会员营销手段就可以跟上了，举个例子若是你知道某家店铺生存有困难，连续10天，凡是会员在广场内消费成功积分后都推送该店铺现金券，按照购物中心每天积分笔数在500笔来计算，即是5000次会员触达，微信做到券到期提醒，这又是5000次的触达。

如果某个店铺1万次的触达，销售还没有任何改观，那么该店铺要么真的是在谎报、要么是券配置不合理、要么就是真的不适合我们广场的客群，你就得考虑招调准备了。

图来自网路，与案例无关，侵删

最后我想以一个真实的例子作为收尾，某个广场有家女装品牌，生意一直不太好，他们商品负责人就想去深入探究下什么原因？听了我上面论述后，也想着去安装个客流采集器，无奈购物中心不让安装，说线暴露在外面影响美观。那怎么办呢？负责人刚好想起来店内有监控摄像头，于是选择一些特定的时段通过远程监控来人工数客流。

这时候有趣的事情发生了：

1.店内并不缺客流，说明客流不是主要问题；

2.店长在的时候销售就好，销售连带也多；

3.店员在的时候销售就不行，即使有成单了，销售连带也没跟上；

4.当一个店员在销售的时候，另外一个店员也不会寻思去协助，导致连带率上不去。

接下来怎么办呢？

负责人开始走访，最后发现店员销售不积极，都是动迁户，不太在乎销售提成；店长也不会给销售指标压力，同时也不懂得帮扶。知道了原因，后面如何解决也就相对简单了。

上面例子是想跟大家说明方法论比工具重要，实在没有工具，人工也可以顶上，关键是自己得知道想要解决什么问题？怎么去找出问题及原因？由此再去想解决方案，侧面也说明执行力比方法论更为重要，只要坚持去做总归能够想到好的方法，谢谢大家。

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