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从100个Mall的数字化升级中,我们总结了这5大误区 
   2019-6-26    RET睿意德 

数字化浪潮下,如何利用数字化工具系统性地提升运营效率是每一个实体商业运营者正努力尝试和思考的问题。然而,实体商业数字化升级是一项以数字时代商业逻辑为支撑、以前沿技术为手段、以数字决策为运营指导的多层级过程,在认知数字化的过程中难免产生误区。RET睿意德在过去的两年中协助逾100家购物中心进行数字化升级,在此过程中,可以感受到诸多运营者对数字化升级有些较为普遍的困惑。为了使数字化手段最大限度地为运营所用,我们分析了几个数字化升级过程中可能存在的误区,以便运营者在遇到类似情况时谨慎思考。


将大数据与数字化等同起来,是许多商业体在初步进行数字化升级时的普遍误区。大数据指的是需要模式化处理的数字资产,具有数据量大、种类多样性、价值密度相对较低、增长和处理速度较快、准确性和可信赖度较高等特点。数字化指的是获取、处理、利用数据进行决策的过程。换言之,大数据是进行数字化的工具,而不是数字化本身。

一部分运营者将大数据与数字化概念混淆,是由于没有明确数字化体系是怎样工作的。要进行数字化升级,首先需要利用技术手段收集数据,接着运用算法和模型对这些数据进行分析,进而得出指导决策的结论。决策落地后需对效果进行评估并反馈给算法,从而实现算法的优化。

因此,对数字化的理解不应停留在数据层面,大数据不等于数字化,前者是数据集合,是后者的工具,而后者是一套体系与流程。


随着前沿技术的不断精进,客流检测、CRM系统、智能化停车场等都已在技术层面达到了成熟状态。然而,诸多可供选择的技术端却造成了购物中心运营者对数字化升级的另一误解,即购齐市面上所有数字化服务产品,就相当于拥有了数字化升级过程中的所有硬件保障。

实际上,很多购物中心的技术应用都呈点状分布。一些科技元素的植入,如AR体验、AI服务等,仅仅是科技感较强,易于营造体验性消费,却难以为实体商业的数字化升级、数字化运营提供实际上的信息支撑,因为真正的数字化升级需要建立在一套打通的数据系统之上。


如果数据收集停留在点状,而系统没有打通,那么一些基本信息,如客流、CRM数据、销售数据、商户数据都难以做到协同。例如,得到了客流变化却不知这些变化出现在哪些商户、哪种业态身上,那么也就无从谈起以数据指导策略,进行运营调改。

技术应用的点状思维除了忽略数据协同以外,同时也是运营者在数据沉淀方面缺乏目的性导致的。在数字化升级的前置投入上,运营者需要思考,各种技术端能带来怎样的数据,这些数据对自身到底有没有用?如果一些前沿科技并不能找到应用场景,则不必大费周章去进行建设,若是考虑到科技元素能提升购物体验,则与第三方平台合作即可。


在诸多存量调改项目中,业主通常认为数字化工具都是非常高效的,因此数字化升级可以很快完成并即刻见效,否则就是方法不对,要摒弃这些方法转而寻找其他路径解决商业体面临的实际问题。

然而,数字化升级并不能使商业体在短时间内发生巨大改变,而应是一个长期计划。在这个计划中,无论是前期数据沉淀,还是用结果指导策略,都不是一蹴而就的。就数字化系统的前期搭建来说,许多购物中心要投入两三年的时间。


虽然前期投入看似较重,但一个完整的数字化升级体系的后期爆发力却较强。一个较为现实的情况是,大多购物中心运营者背负着控制投入产出比的责任,对数字化升级的前期建设有畏难心理。除此之外,数字化升级过程中的决策也并非用一次就见效,实际情况往往是一个环节对应一个动作,比如一场活动的效果仅能在一定时间段的特定业态上展现,若要持续改善运营状况,则需长期坚持数字化升级。

更重要的是,数字化升级过程伴随着一个极为重要的核心,即数据迭代和算法迭代,这个调试的过程目前在国内还未有经验丰富的运营者,这也意味着数字化升级需要时间才能看到效果。 


实体商业的运营者对于数据作用的认知也存在一定误区,有两极分化的现象,一部分认为数据无所不能,另一部分认为数据不可靠。实际上,这两种想法均是对数字工具了解不到位导致的。

首先,即使在数字化时代,数据也不是万能的。数据能够提供的是客观判断,但分析过程中用到的算法却是需要主观调试、优化的。这些主观想法一部分依赖于对商业知识的理解,另一个重要来源就是一些关于消费者、消费行为的定性研究。因此,在以数据为支撑的定量研究之外,数字化升级还需注入主观、定性的分析,以不断改进、优化核心算法,最大限度地得到精准的策略指导。


其次,数据也并非不可靠。一部分运营者认为数据的不可靠来源于技术手段对数据的捕获率不高,如检测客流的探针无法做到覆盖所有到访者,抓取率仅在60%左右。因此,利用这样的数据得出结果有失偏颇,看不见全貌;还有运营者认为,技术手段收集到的数据过于模块化,不知如何运用,因此对数据有效性提出质疑。

运营者有这样的误区是忽略了以下两点。其一,虽然技术手段不能覆盖全部客群,但与传统客研手段相比,依旧在样本基数上有很大优势;其二,模块化、描述性的数据并非没有用处,其能为实体商业提供认知消费者属性的丰富信息。

因此,实体商业的运营者应明确的一个观念是,数据只是一种工具,既不万能,也并非不可靠;数字时代也并非全靠数据,算法优化在很大程度上需要结合主观判断。


一部分运营者认为,实体商业之所以面临数字化升级与转型,是由于受到了外部竞争的冲击,尤其是电商带来的冲击。这是一种常见的论调,然而也是最为常见的误区之一。这个误区在于依然用工业时代的商业逻辑应对数字化时代的商业环境,工业时代的商业是竞争逻辑,而数字化时代转向了共生逻辑。


竞争逻辑与共生逻辑的最大不同在于前者从企业视角出发审视、评估外部环境;后者以消费者为核心,满足需求、创造需求。当运营者还停留在竞争逻辑时,则不可避免向外界寻找实体商业下滑的原因,那么电商是看似很合理的归因。产生共生逻辑的原因是存量时代数字化浪潮之下,留存数据和大数据分析产生了更多的价值。购物中心、线上企业、品牌方等多方数据结合可以创造的价值,远大于数据割裂、零和博弈下的竞争结局。

在数字化时代的共生逻辑下,实体商业在跨界中寻找新机会、在链接外部资源中与他人合作、在技术支持下满足客群现有需求,同时挖掘新需求。因此,数字化升级是一个积极求变的过程,而不是被迫转型,也不是在外界的变化下被动做出反应的过程,不该有畏难、抵触心理。


以上是实体商业数字化升级过程中常见的五个误区,这些误区存在的主要原因是运营者们对数字化升级的认知不系统,对数字化升级所需工具的运作方式没有深入了解。实体商业的运营着们应不断在数字化领域进行自我提升,保持积极、乐观的心态,才能见证数字化运营的生产力。

 
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