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“开元体育网站入口”中国购物中心数字化厂商全景报告
本文摘要：中国购物中心数字化厂商全景报告 报告编委 报告指导人 李 爱分析 合伙人兼首席分析师 报告执笔人 刘洋洋 爱分析 分析师 摘要 基于对购物中心的调研，爱分析发现行业普遍存在以下挑战： 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； 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； 随着运营模式改变，购物中心需要持续提升运营ROI； 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。
中国购物中心数字化厂商全景报告
报告编委
报告指导人
李 爱分析 合伙人兼首席分析师
报告执笔人
刘洋洋 爱分析 分析师
摘要
基于对购物中心的调研，爱分析发现行业普遍存在以下挑战：
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；
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；
随着运营模式改变，购物中心需要持续提升运营ROI；
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。
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。
对此，爱分析提出以下几点建议：
从业务增长目标出发，做好数字化顶层设计，明确业务目标和数字化转型战略。
建设基础设施，重塑“人货场”的数字化，进行全渠道数字化触点布局。
在全渠道数据采集的基础上，整合数字基建，通过数据中台、业务中台等沉淀数据资产，打破数据孤岛，支撑上层应用。
挖掘数据价值，赋能购物中心的精细化运营。
目录
1. 存量时代，数字化成为购物中心增长新引擎
2. 购物中心数字化全场景地图
3. 购物中心数字化代表厂商
4. 购物中心数字化厂商信息
关于爱分析
研究与咨询服务
法律声明
1. 存量时代，数字化成为购物中心增长新引擎
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。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。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。
另外，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。
爱分析认为，购物中心数字化将呈现以下趋势：
重塑商业，数字化建设进入加速期。
购物中心将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。
建设基础设施，重塑“人货场”的数字化。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。
整合数字基建，沉淀数据资产。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。
挖掘数据价值，赋能购物中心的精细化运营。
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。
2. 购物中心数字化全场景地图
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，定义了13个购物中心数字化应用场景，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，覆盖了商业规划部、建设部、招商部、运营部和其他职能部门。
同时遴选出在这些数字化场景中具备成熟解决方案和落地能力的厂商，如下图所示。
以下是爱分析对13个购物中心数字化场景的定义以及遴选出的代表厂商。
2.1. 投资部
2.1.1. 选址定位
终端用户：
投资部。
核心需求：
由于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；
为保障项目后期招商、运营环节的顺利进行，购物中心需要综合分析城市规划、周边环境、市场、消费者特点和需求等，进行投测模拟，以确保项目收益。
厂商能力要求：
覆盖周边环境、人口消费、竞品项目、城市规划等数据，为购物中心提供大数据选址报告和数据咨询服务。
代表厂商：
2.2. 商业建设部
2.2.1. 设计管理
终端用户：
商业建筑部门、商业设计部门。
核心需求：
在精细化运营的大趋势下，设计部门需要借助在线化、智能化等手段提升设计需求和任务管理、图纸审核等设计管理工作的效率；
面对存量化竞争，设计部门需要与商业规划、招商、运营等部门高效协作，充分考虑不同业态的功能性、区域、排风等多方面的设计需求，保证设计管理工作可以有效支撑从拿地到运营的项目全生命周期。
厂商能力要求：
能够提供基于人工智能等技术的智能设计和设计协同平台等工具，实现设计管理的自动化、在线化、智能化；
能够基于国家建筑设计规范进行AI智能审图，有能力根据行业标准或者企业标准升级AI智能审图功能；
具备对设计图纸等非结构化数据与其他数据融合进行数据分析的能力，实现设计环节的数据洞察。
2.2.2. 工程计划管理
终端用户：
商业建筑部门、工程管理部门。
核心需求：
随着项目精细化管理要求的提升，工程管理部门的建设进度管理压力较大，需要通过改进施工管理流程、优化施工环节监控手段等方式提升建筑工程进度管控能力和效率；
购物中心相较于房地产项目，增加了招商、物业、市场推广等业务线，在工程管理环节，需要考虑各条业务线的交叉以及节点管理，需要通过计划管理系统为业务赋能。
厂商能力要求：
具备对购物中心工程管理的业务理解，能够提供工程现场要素监控与数据采集、进度管理与协同、数据分析与风险洞察、移动质检等工程管理数字化解决方案；
能够对接招商、人力等系统，具备较高的灵活性和可扩展性。
2.3. 招商部
2.3.1. 智能招商
终端用户：
招商租赁部门。
核心需求：
随着新品牌的不断涌现，尤其是国潮发展趋势，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，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，亟需扩充新的品牌信息；
在运营环节，若购物中心定位发生变化，重新进行业态规划和品牌组合需要招商租赁部门从ERP系统手工导出数据进行分析，工作量大导致品牌汰换的效率太低，购物中心需要数据来支撑品牌汰换工作，提高招商效率；
在招商环节，购物中心对进度管控要求较高，进度管控不合理将影响项目开业时间，因此购物中心需要建设信息化系统进行流程标准化管理，同时保障合同等数据的安全性。
厂商能力要求：
能够洞察不同业态的品牌数据，帮助购物中心建立权威、标准、全面的品牌库，辅助购物中心进行高效招商；
能够进行场内的品牌、消费者数据洞察和分析，并识别品牌生态，支撑购物中心进行品牌汰换和调商；
能够提供商务洽谈、合同管理、招商进度管理、进退场管理等招商租赁环节的功能模块，有能力进行招商数据可视化。
代表厂商：
2.4. 企划部
2.4.1. 数字化触点
终端用户：
信息部门、运营部门、市场部门等。
核心需求：
受到消费者习惯在线化趋势明显以及电商挤压严重等因素影响，购物中心也开始进行建立线上商城、APP、小程序等线上的数字化触点，但对于以线下空间运营为主的购物中心来说，线上的数字化触点的利用率较低，无法满足购物中心的线下空间运营需求，购物中心需要拓展更多的线下触点，实现线上线下一体化；
购物中心在会员端的粘性较差，仅通过会员复购带来销售额的提升有限，购物中心需要通过线下数字化触点充分采集场内消费者信息，进行泛会员的管理，提高转化率，以实现用户增长。
厂商能力要求：
能够通过提供AI摄像头、互动屏、传感器等智能硬件，或搭建线上互动平台等方式为购物中心搭建场内、场外数字化触点，为购物中心拉新、获客，促进线下空间的交易达成；
有能力对接购物中心会员系统，为购物中心提供更多消费者端、品牌端数据，支撑购物中心进行精准化营销或实现二次销售。
代表厂商：
2.4.2. 泛会员管理
终端用户：
会员运营部门、营销部门、市场部门等。
核心需求：
购物中心的会员数据分散割裂，除了传统的会员系统、停车系统、POS系统等，还有线上商城、APP、小程序等线上触点，购物中心需要建立统一的会员体系，在此基础上进行会员运营，提升复购率，从而提升营业额；
目前购物中心与大中型品牌商各有独立的会员体系，会员系统繁多导致用户体验降低，购物中心会员系统难以与市场竞争，导致消费者使用意愿降低，购物中心需要会员引流、权益合作等，提升会员数量和交易量；
随着新品牌迭代，消费者对于品牌的消费偏好一直在变化，为提供更好消费者体验，提升消费者留存，购物中心需要及时进行消费者洞察，从而对会员进行精细化管理和运营。
厂商能力要求：
需要通过建设数据中台、CDP等产品，产品需要具备全渠道数据采集、数据治理、数据整合等方面的能力，解决消费者数据分散、割裂问题，帮助购物中心沉淀用户资产；
具备购物中心业务背景，能够搭建适用于购物中心的标签体系，分析模型，能支撑购物中心进行精准营销；
通过搭建小程序、APP等方式进行购物中心与品牌方的流量协同，帮助购物中心进行会员引流、流量置换等，实现泛会员向会员的转化，提升购物中心的会员数量；
在搭建会员数据平台的基础上，帮助购物中心进行公域和私域的泛会员运营，在全生命周期内提供服务，提升用户体验。
代表厂商：
2.4.3. 智能营销
终端用户：
企划部门、营销部门、市场部门。
核心需求：
消费者的需求呈现多样化，但购物中心传统的营销方式单一，千人一面，与消费者的互动频率低，无法实现差异化运营和精准营销，并且，购物中心传统的营销活动较难进行效果评估，购物中心需要实现精准营销闭环，并跟踪营销活动，制定量化指标进行营销行为的效果评估；
疫情期间，购物中心普遍进行线上触点的设置，为合理利用线上渠道会员价值，需将线上流量引流至线下空间、拉新、提升复购。
厂商能力要求：
能够为购物中心搭建MA、SCRM等营销自动化工具，提供丰富的用户互动权益，针对不同场景触发相应的营销策略，通过短信、邮件、微信、APP消息推送等渠道触达用户，实现用户转化率、复购率的提升。
具备运营能力，在搭建工具的基础上，帮助购物中心进行营销策略的制定和运营。
代表厂商：
2.5. 运营部
2.5.1. 客流统计分析
终端用户：
企划部门、会员运营部门、招商租赁部门、数字化部门等。
核心需求：
购物中心传统的客流统计只能进行“人次”的统计，为购物中心在运营环节提供的价值有限，购物中心需要进行更细颗粒度的客流分析，通过场内外消费者数据洞察消费习惯、内部品牌生态等，最终实现精准营销和招商，降本增效，提升营业额。
厂商能力要求：
在保障数据安全和满足合规要求的前提下，通过视觉识别等技术，对不同设备采集到的静态和动态原始数据进行分析，洞悉客流的基础属性和动线轨迹，支撑购物中心进行精准营销、运营分析、定位和业态调整等场景。
代表厂商：
2.5.2. 物业管理
终端用户：
物业管理部门。
核心需求：
购物中心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，需要数字化系统实现线上管理，提高内部效率；
随着人力成本的增长和品牌对物业服务品质需求的提升，物业管理面临成本增长的挑战，物业管理部门需要借助数字化、智能化工具，降低物业成本，提升物业服务品质；
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，需要通过数字化建设提高协同效率和快速响应能力。
厂商能力要求：
能够提供功能完善、易于部署的物业管理系统，包含设备设施管理系统、能源管理系统、工单计划系统、运维管理系统、智能安防、智能巡检等，打通不同业务，实现工单在线化、、管理在线化、协同在线化，提高物业管理效率和服务响应速度。
代表厂商：
2.5.3. 数据分析与可视化
终端用户：
决策层、信息部门、数字化部门等。
核心需求：
随着购物中心的经营向数据驱动的精细化运营升级，决策层不能再依靠“拍脑袋“或人的经验进行决策，而需要基于数据辅助经营决策，需要敏捷易用的分析报表、可视化报表、管理驾驶舱等工具；
传统BI以报表展示为主，随着对于自助图表和智能交互的需求日益增加，决策层希望BI工具具备动态交互功能，能通过数据追溯实现归因分析。
厂商能力要求：
基于购物中心业务需求，为购物中心提供功能全面、易用性强的BI工具，通过对接数据中台，打通购物中心各个业务系统，对海量数据进行快速响应，辅助决策层进行决策和数据追溯；
除PC端、互动大屏方式外，也支持移动端部署方式，提高移动办公效率。
代表厂商：
2.6. 职能部门
2.6.1. 数据中台
终端用户：
信息部门、数字化部门。
核心需求：
随着购物中心进入存量时代，购物中心的运营模式正在升级，需要通过精细化运营重塑竞争力。而购物中心的精细化运营需要不同业务部门的数据进行支撑；
购物中心在ERP、CRM、POS、停车系统等产品的建设已较为成熟，普遍存在的问题是，每个系统都有效果，但数据孤岛现象严重，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。
为了敏捷、高效地响应业务部门的数据服务需求，购物中心需要打破各业务系统数据孤岛，建立数据中台，实现数据的统一采集、治理、整合和资产化，并能够支撑购物中心未来的业务拓展。
厂商能力要求：
能够提供较成熟的数据中台产品，具备数据开发、数据资产管理、数据应用等完整功能，具备数据中台系统开发实施能力；
具备对购物中心的业务场景理解和服务经验，能够提供数据中台建设规划咨询、实施落地、数据应用、数据运营服务；
能够根据购物中心业务场景需求弹性扩展功能，能够通过标准的API接口进行实时、离线的数据采集，并确保数据安全性。
代表厂商：
2.6.2. 业务中台
终端用户：
信息部门、数字化部门。
核心需求：
随着直播、联合营销等线上营销方式的增加，购物中心的业务系统不断叠加，部分业务数据和业务逻辑有重复需求，导致购物中心业务系统为避免重复建设增加系统负荷和成本，购物中心需要业务中台作为平台和底座，快速打通不同业务系统。
厂商能力要求：
能购搭建业务中台，并提供标准接口，允许购物中心按照一定的业务逻辑将不同的业务系统接入，根据业务需求进行业务分发，在稳定性、安全性、快速响应方面满足不同业务的调用需求；
能够将业务系统中的数据进行沉淀至数据中台，实现购物中心的数据闭环和业务闭环。
代表厂商：
2.6.3. ERP
终端用户：
信息部门，运营部门、财务部门、人力资源部门等各业务和职能部门。
核心需求：
传统ERP系统最大的问题是基础架构不合理，随着系统不断增加，系统维护的成本和难度越来越大、二次开发的成本更高、需求响应周期越来越长，并且，ERP系统与购物中心其他系统之间关联性较差，模块分散，存在信息孤岛现象，业务之间难以联动；
随着购物中心从租售管理向运营管理转变，需要从购物中心内部人财物管理的范畴向外延伸，需要具备连接品牌商铺和消费者的能力，传统ERP系统难以满足购物中心不断发展的新应用和定制化需求，购物中心的ERP系统需要新的系统架构。
厂商能力要求：
重构基础架构，提供更加灵活的服务支持，能够实现业务动态扩展，满足购物中心多业态场景；
具备购物中心所需的会员管理、财务管理、合同管理、人才管理等功能模块，能够基于购物中心需求进行ERP系统定制，系统迭代更新及时；
能够支持云端、PC端、移动端等多种部署方式，在安全性、稳定性、高并发等方面满足购物中心内部业务管理需求。
代表厂商：
3. 购物中心数字化代表厂商
4. 购物中心数字化厂商信息
厂商介绍
Aibee成立于2017年，是专注于线下空间数字化与智能化的企业，融合计算机视觉、大数据分析、机器人、语音识别、自然语言理解等多模态人工智能技术，提供线下空间全面数字化与智能化整体解决方案，客户覆盖商业地产、连锁品牌、机场、景区、高铁等领域。
所属场景
购物中心-招商部-智能招商
购物中心-企划部-数字化触点
购物中心-企划部-泛会员管理
购物中心-企划部-智能营销
购物中心-运营部-客流统计分析
购物中心-运营部-数据分析及可视化
购物中心-职能部门-数据中台
产品与服务
Aibee AI Mall OS：为购物中心提供端到端的全链条闭环解决方案，可满足购物中心线下空间数字化与智能化的业务和建设需求。基于AI线下智能设备的部署和三维地图重建等AI算法的应用，实现购物中心“人-货-场-车”的全面数字化，达到秒级灵敏精度和厘米级定位精度。
Aibee AI Mall OS可与购物中心的业务系统打通，赋能购物中心的招商及业态规划、品牌落位、引流到场、导流到店及交易促成等智能化运营场景。在线下数字化的基础上，Aibee 为购物中心提供包括精准客流、精准运营、精准服务业务支持，并辅助购物中心全方位触达消费者，赋能购物中心业务降本增效创收。
典型客户
K11、华润、印力、中海、太古、香港置地等
客户案例
K11自2018年起就采用了 Aibee 的线下空间数字化整体解决方案，目前该方案已成为K11在营、新建购物艺术中心的“标配”，驱动K11线下空间的数字化与智能化升级。
以广州K11购物艺术中心为例，基于 Aibee AI Mall OS，实现了从停车场到购物艺术中心，再到办公楼等线下空间的全面数字化与智能化：从后台数字化基础技术与设施搭建，到中台的“人-货-场-车”线下数字化数据平台的建构，再到前台的线下交互屏、手机VR、AR导航及营销等线下触点应用，覆盖广州K11顾客到场、在场及离场的全流程，赋能 K11 招商、引流、营销、运营、会员等核心业务环节。数据显示，2020年使用 Aibee方案的促销活动，相较于2019年同类活动，礼品券交易转化率提升了75%，活动总交易额增长了111%。
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