报告编委
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报告摘要 存量时代，数字化成为购物中心增长新引擎 存量市场过渡的时期即将到来，购物中心同质化严重，竞争加剧，运营压力增大，精细化运营是购物中心业绩增长的关键所在。通过精细化运营实现购物中心、品牌方、消费者三方利益的协同，成为购物中心运营的目标。 不管是竞争压力、电商挤压、消费者习惯的变化，还是商业模式的变革，都对购物中心的精细化运营提出了新要求。要解决购物中心当前面临的挑战，需要购物中心以业务增长为目标，思考购物中心各个业务部门的瓶颈，以数字化解决方案赋能购物中心重塑增长。 业务需求驱动，购物中心数字化面临挑战 目前，购物中心业务过程中正面临着四个问题：第一，在全生命周期内，购物中心习惯以人的经验为主，运营效率较低；第二，购物中心从选址到运营环节的业务流程繁琐，线下工单影响管控和协同效率；第三，随着运营模式改变，购物中心需要持续提升运营ROI；第四，通过人工进行数据分析和决策，耗时且准确性差，对运营支撑度不高。 面对购物中心业务过程中的挑战和需求，购物中心已开始了信息化、数字化的建设，但购物中心在数字化建设过程中，也同样遇到了一些问题：第一，ERP系统更新无法满足购物中心日新月异的业务场景；第二，购物中心数据孤岛现象严重，无法整合，整体效果不达预期；第三，无法评估数字化建设的投入产出情况。 系统性数字化建设赋能购物中心数智化运营 针对遇到的业务层面和落地过程中的挑战，购物中心需从业务增长的目标出发，从顶层设计角度做好数字化战略规划。购物中心的数字化建设应通过“人货场“的基础数据采集，经数据中台、业务中台、商业管理平台等平台进行数据整合，支撑购物中心实现数智化运营等应用，最终实现购物中心在不同商业模式下的业务增长。 针对数据采集的问题，购物中心应当重点聚焦“人”的数字化，全面推进“货”的数字化，重新定义“场”的数字化，通过建设线上线下的数字化触点，实现全渠道的数据采集。 面对数据孤岛、系统重建等问题，购物中心可以通过搭建数据中台、业务中台、商业管理平台等平台充分发挥数据价值、快速响应业务场景变化、满足资产管理需求。 在数据资产的基础上，购物中心应注重消费者的运营，通过泛会员管理、线上线下一体化等方式实现全渠道会员运营，并通过挖掘数据价值反哺决策。 购物中心数字化趋势 第一，数据使用更加合规。人脸识别、ReID技术的应用以及消费者数据使用的合规性将是行业重点关注内容。 第二，从数字化走向智能化。技术层面，5G、VRAR、大数据、人工智能、边缘计算、数字孪生等技术的发展，都将推动购物中心数字化建设从数字化阶段走向智能化阶段。 第三，重塑价值链，购物中心与品牌商实现协同。随着自营、联营等商业模式的出现，购物中心与品牌方将建立协作模式，而二者协同要求购物中心重建数字化系统，来支撑商业模式和业态的升级。 目录 1. 存量时代，数字化成为购物中心增长新引擎 2. 业务需求驱动，购物中心数字化面临挑战 3. 系统性数字化建设赋能购物中心数智化运营 4. 购物中心数字化趋势 结语 关于爱分析 研究咨询服务 法律声明 1. 存量时代，数字化成为购物中心增长新引擎 1.1. 运营模式革新，购物中心开启数字化转型之路 1.1.1. 购物中心复苏重启，进入存量时代 根据国家商务部的定义，购物中心是集多种零售店铺、服务设施集中在一个建筑物内或一个区域内，向消费者提供综合性服务的商业集合体。这种商业集合体内通常包含数十个甚至数百个服务场所，业态涵盖大型综合超市、专业店、专卖店、饮食店、杂品店以及娱乐健身休闲等。 据中国连锁经营协会统计，截至2020年底，国内商业建筑面积3万平方米及以上购物中心数量已超6000家，面积达4.2亿平方米。其中，2019年全国新开业购物中心为529家，2020年受疫情影响全国新开业的购物中心约500家。2021年全国拟开业购物中心预计达到1113个，首次一年度新开数突破千个，有望创下历年来购物中心开业数量的新高，拟开业购物中心总体量为9725万平方米，接近1亿平方米。 存量市场过渡的时期即将到来，购物中心同质化严重，竞争加剧，运营压力增大。
购物中心的分类方式有多种。根据中国市场的实际情况，商务部将购物中心分为社区型、市区型、城郊型三类。另外，根据购物中心是否连锁化，购物中心可以分为集团型购物中心和单体购物中心。经调研，购物中心的数字化建设以“一把手”工程为主，因此本报告定义的购物中心包含集团型购物中心和单体购物中心。 集团型购物中心指商业地产集团下属连锁的购物中心，如大悦城、万达广场、恒隆广场等；单体购物中心是指仅一个项目的购物中心，如正佳广场以及区域性的购物中心等。 1.1.2. 数字化赋能购物中心重塑增长 从购物中心的业务流程来看，购物中心的业务可分为选址、定位、建设、招商、运营等几个环节。
其中，新开项目会覆盖从选址到运营的全链条、全场景；现存项目的核心业务主要是招商和运营，且招商和运营对于购物中心项目的贡献率约为2：8。 随着C端消费在线化渗透率不断提升，电商平台严重挤压购物中心的市场空间，购物中心逐渐成为消费者购物的体验平台。对购物中心来说，传统的以“商铺租赁”为主的商业模式正在发生转变。通过精细化运营实现购物中心、品牌方、消费者三方利益的协同，成为购物中心运营的目标。
不管是竞争压力、电商挤压、消费者习惯的变化，还是商业模式的变革，都对购物中心的招商、运营提出了新要求。新开项目更是在选址定位、招商运营等环节都面临着挑战。 要解决购物中心面临的业务挑战，需要购物中心以业务增长为目标，思考购物中心各个业务部门的瓶颈，以数字化解决方案赋能购物中心重塑增长。 1.2. 科技赋能购物中心从信息化向智能化创新 对于购物中心数字化，市场上尚未形成统一定义，本报告定义的购物中心数字化是指应用人工智能、大数据、物联网、云计算等技术，实现购物中心核心价值链各环节的信息化、数字化和智能化，为购物中心、品牌方、消费者三方参与者赋能，最终实现购物中心业绩增长的目标。 根据数字化成熟度，可以将购物中心所在的数字化转型分为三个阶段：流程驱动的信息化、数据驱动的数字化和AI驱动的智能化。
第一阶段是流程驱动的信息化。这一阶段主要实现企业业务流程和运营管理的线上化，包括资产管理、招商、运营、企划、物业、会员等多个部门，但各个部门信息化系统之间关联性较差，无法实现数据的互联互通。 第二阶段是数据驱动的数字化。这一阶段主要实现业务数据之间的互联互通，形成数据闭环，并基于整合后的数据进行数据背后的价值挖掘。 第三阶段是AI驱动的智能化。在数据的基础上，通过计算机视觉、NLP、语音技术等AI技术的赋能以及AI智能硬件的使用，实现智能分析与决策，反向指导业务，形成数据驱动业务运作模式，提升消费者体验。 据调研，约90%的购物中心尚处于信息化阶段，信息化系统尚未互相打通，各个信息系统作为孤岛存在，数据之间无法实现交互和打通。总的来看，集团型购物中心的数字化进程比单体型购物中心更快，目前基本处于数字化的早期阶段，基本上各个系统之间是打通的，也有一部分购物中心正在进行智能化的创新。 1.3. 购物中心数字化场景 据调研，购物中心每年在数字化建设方面的投入预算约占营收的5‰-1%。受到购物中心商业模式变更的影响，购物中心在数字化系统上的投入顺序依次为ERP系统、会员系统、营销系统。 通过对购物中心的调研，爱分析梳理了购物中心数字化的全场景地图，包含选址定位、计划管理、智能招商、智能营销、泛会员管理、数据中台等15个场景，覆盖了商业规划部、建设部、招商部、运营部和其他职能部门。
2. 业务需求驱动，购物中心数字化面临挑战 头部的购物中心在数字化方面进行了大量的投入和探索，对数字化也有很多设想和期待。目前，从购物中心在业务层面的需求满足度来看，购物中心在数字化落地过程中仍遇到了一些挑战。 2.1. 缺乏数据支撑，无法实现精细化运营 购物中心的本质，是吸引消费者的到访，在线下形成消费、交流、体验，最终形成闭环，因此购物中心需要进行线下空间的精细化运营，提高购物中心的人流量。目前，购物中心正面临着四个问题。
第一，在全生命周期内，购物中心习惯以人的经验为主，运营效率较低。 在选址环节，由于国内的土地建设规划和商业规划脱节，土地出让方式与商业项目开发规律脱节，大部分购物中心作为住宅项目的附属而缺少商业规划，购物中心在选址阶段并没有做好市场调研、商圈分析等基础性工作，而是以人的经验为主进行定位和业态规划，导致后期招商困难，运营难度高，最明显的结果是购物中心空置率较高。据不完全统计，一、二线城市购物中心空置率2019年超6%；2020年超10%。
在招商环节，随着国货品牌涌现，购物中心在定位、招商环节缺少品牌大数据支持，招商部门能力参差不齐，从人的经验来看，品牌信息储备不足，无法深入了解品牌情况，招商工作效率低。 在营销环节，购物中心的活动设置通常以市场部门或运营部门的经验为主，通常千人一面，营销活动的ROI较低，并且效果很难进行评估。 第二，购物中心从选址到运营环节的业务流程繁琐，线下工单影响管控和协同效率。 在筹建阶段，购物中心从拿地到建设等环节，对接的部门众多，文件及流程繁琐，对接过程中难免会出现错漏情况。尤其在拿地环节，如果发生文件缺失或错乱问题，可能会影响项目合规性。 在物业管理方面，传统的物业管理工作多依靠纸质工单记录，不易保存和衡量业务量，且浪费工时；并且，购物中心包含多业态、多品牌，物业部门各业务之间沟通存在无法协同的问题，对于突发事件很难做到及时响应。 从集团管控层面和多部门协同角度出发，购物中心需要建设标准的SOP，将业务流程标准化，提高管控和协同效率。 第三，随着运营模式改变，购物中心需要持续提升运营ROI。 随着购物中心商业模式变化，购物中心需要化被动为主动，吸引消费者到场消费。目前，由于运营和营销活动多以人的经验为主，购物中心较难实现精准营销，且传统的营销活动无法评估效果。 购物中心当前特别关注精准营销，不过现阶段只是基于会员信息发短信做触发，无法追踪营销活动对会员消费的影响，活动期间的消费行为也无法进行合理的归因分析。因此营销活动的设置和效果无法为下次活动提供精准的指导建议。 第四，通过人工进行数据分析和决策，耗时且准确性差，对运营支撑度不高。 在业态规划环节，购物中心的招商租赁部门人员通常通过手工在ERP业务系统下载数据，并手动加工分析，生成一些数据形成表格或PPT报告，用来进行新的业态分布规划和品牌分布规划。 在关键的运营管理场景，面对决策层对于经营数据报表的需求，购物中心传统的做法是通过Excel进行数据分析，最终形成的报表无法进行互动，对于问题数据也无法追溯。 此外，购物中心不同部门对于数据维度定义不同，无法整合应用。以集团型购物中心为例，由于购物中心分布较为分散，经常会出现每个购物中心关注、分析的维度不同，甚至对于出租率等维度的定义也不一致的问题，导致购物中心在多业态分布工作中需要花费大量的时间；同样的问题也会出现在运营管理和决策环节。 2.2. 数字化转型已成趋势，但进程遇阻 面对购物中心业务过程中的挑战和需求，购物中心已开始了信息化、数字化的建设，但购物中心在数字化建设过程中，也同样遇到了一些问题。
第一，ERP系统更新无法满足购物中心日新月异的业务场景。 购物中心的ERP系统多为十年前开发的，使用的架构是CS架构，仅满足购物中心的业务流程信息化和标准化，但后期运维支持较差，在购物中心有新系统的需求时，无法实现系统扩展。另一方面，从终端使用者角度来看，传统的ERP系统无法满足手机端移动办公的使用。 第二，购物中心数据孤岛现象严重，无法整合，整体效果不达预期。 目前，购物中心在ERP、会员系统、BI等产品的建设已较为成熟，但普遍存在的问题是，每个系统的效果都有，但不同系统的关联性特别差，系统、数据之间无法做整合，无法实现数据的最大价值。 比如，在购物中心从信息化阶段向数字化阶段转型过程中，选址、招商、运营环节皆需要将购物中心的一方、二方、三方数据打通，进行数据分析和数据智能应用，而目前购物中心的系统建设以烟囱式为主，系统与系统之间无法打通，数据融合难度大，在运营过程中提供的价值有限。 第三，无法评估数字化建设的投入产出情况。 疫情期间，大部分购物中心不得不发展线上到家购的业务，投入资源搭建了线上商城，形成自己的私域流量，但实际上线上流量并不活跃，并没有为购物中心带来量的成交。 一方面，大部分购物中心的数字化应用上线后利用率低，投入产出比较低，转化效率较低。电商拉动线下的成本很高，通常需要投入大量广告，然后转化回来，不能直接转换成购物中心的租金，只能首先转换成部分客流，部分客流再转化成商户的销售，投入高昂。 另一方面，购物中心的数字化建设是持续性的长期投入，除了前端的数字化应用外，基础设施的投入也必不可少。短期来看，购物中心的投入产出情况确实不尽如人意。 3. 系统性数字化建设赋能购物中心数智化运营 3.1. 做好顶层设计，数字化建设事半功倍 针对遇到的业务层面和落地过程中的挑战，购物中心需要梳理当前问题，选择相匹配的数字化解决方案。对于在商业规划期的购物中心，也应从顶层设计角度做好数字化战略规划，以满足后期招商运营需要。 从业务增长的目标出发，购物中心的数字化建设应通过“人货场“的基础数据采集，经数据中台、业务中台、商业管理平台等平台进行数据整合，支撑购物中心实现数智化运营等应用，最终实现购物中心在不同商业模式下的业务增长。
中粮大悦城、万达商业、龙湖集团等头部商业地产集团针对购物中心业务，已纷纷投资或成立数字化解决方案类科技公司，从战略层面进行数字化建设的布局，领跑购物中心领域数字化转型。 以大悦城为例，“悦云”智慧商业系统是大悦城控股自身的管理运营系统，该系统融合了传统POS、ERP、CRM系统，并加入数据熔合、D客运营、营销洞察等功能，将数据获取、数据处理、数据输出相结合，通过线上线下互补，为购物中心创造更多内容，通过“内容运营”，以刷脸支付、支付即会员、支付即积分等呈现方式，更加直观的为消费者带来细节体验。
3.2. 建设基础设施，重塑“人货场”的数字化 在数据采集环节，购物中心当前遇到的挑战有： 第一，会员数据对购物中心的价值有限，购物中心需要获取更多场内数据，支撑购物中心运营决策。 第二，传统购物中心以品牌方独立收银为主，购物中心仅能通过品牌方主动上报了解经营数据，但颗粒度较粗。消费者交易行为和货的数据通常为品牌方所有，几乎不会开放给购物中心，购物中心很难直接获取相关数据。 第三，购物中心当前对于“场”的数字化通常以可视化地图为主，为消费者提供导航、导视功能，以提升消费者体验为主，暂不能辅助购物中心进行精细化运营。 针对数据采集的问题，购物中心应当重点聚焦“人”的数字化，全面推进“货”的数字化，重新定义“场”的数字化，通过建设线上线下的数字化触点，实现全渠道的数据采集。 3.2.1. 完善线下数字化触点设置，实现全渠道布局 针对消费者的数字化，购物中心基本已全面铺设POS系统、会员系统、停车系统等。在会员管理方面，购物中心也已通过设置小程序、公众号、服务号等线上触点，获取会员相关数据。据统计，头部购物中心会员系统的常用功能为停车系统和会员积分，采用率均高于80%。
但是由于购物中心的客户粘性较低，仅会员数据为购物中心的运营和营销提供的价值有限，购物中心需要在线下设置数字化触点，丰富购物中心的数据维度，进行泛会员（所有入场消费者）管理。部分头部购物中心正在通过AI摄像头、AI互动屏、智能地面等进行“人”的数字化。
通过公共空间的AI摄像头设置，合规应用AI人脸识别和Re ID技术，购物中心可以记录顾客特征、顾客游逛轨迹等数据，对入场消费者行为进行更加高效、精准地洞察，在优化活动效果、调整品牌布局、辅导品牌经营等方面提供数据服务。 智能地面是通过在购物中心公共区域内铺设特制的膜层，利用触觉传感器的设置，追踪消费者在场内的游逛轨迹，进行场内消费者洞察。 AI互动屏则是在购物中心导览屏的基础上，加入AI视觉识别和AI互动功能，在场内与消费者实现互动，并作为线下的数字化触点，获取消费者信息，实现会员拉新等功能。 上海单体量最大购物中心南翔印象城MEGA，以小象AI屏为触点，打造AI智慧商场。通过内置智能导航、、活动宣传、优惠发券到数据分析等，带动更为匹配的流量进店，小象AI屏为MEGA拉新会员5000+，分发到店导流卡券超1.2万份，盘活积分77万+。 不管是AI摄像头、智能地面还是AI互动屏，都可以通过一定方式对接到购物中心的CRM系统，进而丰富购物中心的会员数据维度，为精准营销提供数据基础。 |
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