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MobTech城市智图 | 多维度交叉分析成都某核心商圈客流,助力商圈精细化运营

来源: 中国房产经济网      作者: 林宇      发布时间: 2020-12-18

  成都,是四川省省会、特大城市、成渝地区双城经济圈核心城市。近些年,成都以时尚潮流为标榜,成为网红城市,诞生了诸多打卡商业街与景点,例如,国际金融中心、成都远洋太古里、锦华万达广场、环球MALL 、万象城、金牛万达广场、苏宁城市奥特莱斯、大悦城......

  成都作为西南商业中心,商业分布呈现明显的城市核心+区域中心的模式,由于各区域住宅开发量的激增,相应产生的区域商业中心不断出现,成都市以三大核心商圈为主,若干区域商业中心为辅的商业格局正在逐渐形成。

  今天,MobTech袤博商业地产项目分析师以成都某核心商圈为例,带大家解析商圈背后的有趣数据与价值。该案例中,MobTech针对该核心商圈、分圈层板块、成都重点商圈项目等三个层面分别围绕客流量、客源地、基础画像、停留时长、到访频次等多维度进行分析,深度洞察客群画像及用户价值,从而助力商圈精准定位、运营调整以及精准营销。

  第一部分 该商圈客群分析

  1、 该商圈-客流变化

  分析该商圈的日度、月度、工作日、周末及节假日等不同时间维度的客流,了解商圈客流变化的总体特征(如周期性)。

  受疫情影响,2020年3-5月的月客流量明显低于2019年Q4,2020年3-5月,客流逐步回升。

  该商圈的客流变化存在很明显周期性,周末及节假日客流明显高于工作日客流,周六达到该周的峰值。

  2、 该商圈-客流客源地

  分析该商圈客流的客源地分布情况,了解客群客源地的聚集区域。

  通过客流客源地分析得知,该商圈的客源主要集中在商圈附近,东面的客源更加集中。

  3、 该商圈-客群基础画像

  分析工作日以及节假日的该商圈客流的基础画像,了解该商圈客流画像的基本特征,并比较工作日和节假日客流画像的区别。

  通过基础画像了解到,节假日到访商圈女性占比较高,节假日到访商圈已婚占比较高,节假日到访商圈客群年龄较年轻,节假日到访商圈人群学历水平略高,节假日到访商圈人群收入能力略高。

  第二部分 分圈层客群分析

  1、分圈层分析-客流数

  分析3大圈层和16大板块月客流,比较各圈层以及各版块的客流热度情况。

  通过客流量分析得知,核心圈层的春熙路板块客流最高,2019Q4达到3.76亿;次核心圈层的西南民族大学板块客流次高,2019Q4达到1.59亿;三个圈层相比较,外围圈层的客流最高,但核心圈层的单位面积客流最高。

  2、分圈层分析-客流客源地

  分析3大圈层客流的客源地,了解到访各圈层客流主要客源地板块,并比较三个圈层的客源地差异。

  通过客源客流地分析得知:核心圈层的客源地主要集中在核心圈层,其中春熙路板块的占比最高,其次为文殊院板块;次核心圈层的客源地主要集中在次核心圈层,其中春熙路板块的占比最高,其次为中文殊院板块;外围圈层的客源地主要集中在外围圈层,其中春熙路板块的占比最高,其次为人南板块。

  第三部分 重点项目分析

  1、重点项目分析-客流量

  分析不同商场的月客流、日客流等,了解各个商场的客流变化趋势,比较不同商场的到访热度。

  受疫情影响,2020年3-5月的客流明显低于2019年Q4的客流,2020年3-5月的客流逐步回暖;比较6家重点商场,客流从高到底分别为成都IFS、远洋太古里、成都万象城、群光广场以、伊藤以及伊势丹百货,可见购物中心类的商场热度明显高于百货类商场。

  2、重点项目分析-商圈渗透率

  分析3大圈层以及16大板块常驻人口到访不同时间段该商圈、不同圈层、不同商场的渗透率,了解各个圈层和板块的常驻人口对于不同地点的偏好程度。

  随着大数据、AI、云计算等技术崛起,商业地产行业面临着庞大的机遇与挑战。如何利用新科技寻求商业创新、突破重围,是商业地产人共同关注的焦点。MobTech袤博商业地产解决方案通过大数据、AI算法等技术帮助商业项目洞察定位、招商、运营等全业务流程中的关键环节,发掘新的增长引擎,为商业决策提供精准的数据支撑,赋能地产行业数字化转型。

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