一个大型商业项目，从计划到落地经营需要经历：城市进驻、投资拿地、项目定位、招商策略、运营调改、客户研究等环节，城市进驻和投资拿地考虑的是城市宏观数据和城市规划数据，后续四个环节则对人的依赖程度比较高，大部分决策都是需要非常深厚的行业经验才能支撑。
2020年大数据行业发展迎来了第三阶段：大数据迎来了融合应用时期，数据来源做到了多源融合，标签能够与场景结合，可以提供场景标签，可以有针对性的解决各行业的项目问题。如何利用大数据去解决项目定位、招商策略、运营整改和客户研究所遇到的问题已经到来，大大降低了这些工作入门的门槛，让小白也能快速成为行业高手。
环节1 城市进驻
本环节负责部分是战略部和投资部两个部门，工作内容是对入驻城市做城市宏观基本面研究和价值分析，宏观基本面包括：经济支撑力（GDP…）、市场消化力（人口、年轻化、老年化…）、居民支付能力（收入、消费、存储…）、吸引力（产业、交通、房价…）和市场表现力（商业发展与竞争格局…）等。
调研这个环节，我们主要利用国家统计局的官方数据作为支撑，找到最近5年的城市宏观数据并做出折线图，看城市的宏观变化趋势并得出结论。
环节2 投资拿地
本环节主要负责部门是投资部，工作内容是目标城市不同区域板块之间的对比，包括基本面调研（土地供应量、楼板价、溢价率…）、对比分析（不同区域对比分析、不同板块对比分析）和综合指数分析（不同区域/板块基本面指数特征、综合得分以及排名）等。
环节3 项目定位
本环节主要负责部分是市场部和产品部，工作内容是数据与模型结合辅助定位决策，包括商业规模定位（项目辐射范围、客群渗透率、客群基数预判）、商场档次定位（客群收入水平、消费能力、消费偏好【价格偏好、业态、品牌偏好等】）和主力客群定位（基础画像、家庭结构、财富属性、兴趣爱好等）。
如上所述，这个环节开始就可以利用大数据发现问题，并且找到解决的方向，下面我举几个例子来说明一下。
客源地分布热力图
基于客源地分布热力图可以宏观观察周边客群分布情况，哪些区域是我们后期重点线下推广区域。
周边客群画像
通过客群画像数据，我们可以了解重点项目客群特征，及差异点，了解各重点项目的消费者喜好情况，看各业态、业种、品牌的受欢迎程度，为项目未来做参考。
环节4 招商策略
本环节负责部分是市场部和招商部两个部门，工作内容是通过消费热度指数反应客群需求。
指数热度：了解周边客群对标业态热度榜单及占比、对标业种热度榜单及占比、对标品牌热度榜单及人均消费。
我们可以利用大数据获取到商圈服务范围内客群的商业相关的兴趣偏好，也就是圈内人常说的辐射人群特征分析，如下图所示：
示例一
示例二
示例三
示例四
示例五
需求预判：客群画像预判未来消费需求，根据上面的四个示例的数据结论我们就可以分析周边客群的一些需求偏好，当然除了服装类、餐饮类还可以分析体育休闲、亲子、教育等其它类别做客群分析，可以帮助我们完成需求预判的工作。
示例六
环节5 运营调改
本环节负责部分是运营部和招商部，我们可以通过本项目的客流现状及流失分析结果知道目前商场运营的现状，可以通过竞品客流检测、画像分析和客群分析知晓我们的竞争格局，通过目标人群画像、偏好和综合外置信息完成潜在客群分析。
示例七
示例八
当然除了客流、餐饮画像（菜品偏好），运用大数据还可以获取到餐饮画像（饮食习惯）、服装画像、业态到访、到访品牌偏好（线上、线下），帮助我们进一步进行运营调改。
环节6 客户研究
本环节负责部分是研究部和战略部，手段可以是大数据结合小数据问卷调研方式，通过大数据我们可以实现人群划分，定制化标签人群，譬如年龄是在20到40之间，性别的女性，消费能力强的人群，可以做到精准人群抓取。
我们可以通过大数据结合小数据问卷方式调研客户敏感点，基于客户敏感点发明沉浸式新业态、夜经济的探索等专题研究，最终变成可执行的运营方案进行实时。
线上问卷流程
利用这篇文章我们宏观的聊了下大数据针对商业地产项目的服务链路图，从进驻城市—>投资拿地—>项目定位—>招商策略—>运营调改—>客户研究这些环节去简单说明如何通过大数据去解决实际中遇到的问题，希望对您有所帮助。
顺为城市地图
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