粉丝经济！一张图告诉你购物中心大数据应该这样玩

　　购物中心对“大数据”、“O2O”、“互联网+”的探索已经不是新话题，但从我们的调研来看，全国智慧型购物中心90%的数据都仅仅停留在用户交互层面（O2O模式），尚未达到数据分析和应用的阶段，商场数据相互割裂、不可追溯。

　　购物中心的大数据究竟是什么？我们先来看一个问题：

　　上月到访的顾客，本月花了多少钱？

　　用传统数据思维来回答，可以直接在CRM中找到答案；但如果用大数据思维来回答，这就变的相当复杂，首先我们要确定以下几个问题

　　“顾客消费数据”和“会员消费数据”有什么区别？

　　如何定义“到访”这个词？

　　CRM中会员的消费，是不是会员真实的消费？

　　会员到底花了多少钱？

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　　修正概念

　　首先我们有必要修正几个概念，才能很好的阐述大数据系统之间的逻辑关系。

　　（1）购物中心的O2O是什么？

　　O2O只是一种营销的模式，和大数据没有直接关系。在购物中心向大数据转型过程中，往往因为技术、经验、人才等因素，走了很多弯路。我们经常发现，购物中心为了做大数据，找了一个提供O2O服务的公司，加一个“智慧型购物中心”的概念，就完成了布局。但忙了一阵子，却发现连我们开头提的问题，都回答不了。购物中心接触到的“智慧型购物中心”供应商，大致分为三类：

　　一类提供数据管理服务的软件供应商，比如长益、科传之类的老牌crm供应商；

　　一类是提供O2O营销服务的服务型供应商，比如脸脸、微盟等，提供的是前端产品；

　　最后一类是随着移动互联时代的到来，企业和用户之间的关系可通过智能手机等硬件设备实现线上直连，出现了第三类新型的服务商，它们是集成了O2O模式的crm公司，我们称作SCRM服务商，此类服务商可以帮助购物中心搭建O2O以及比较基础的大数据架构。

　　目前购物中心SCRM系统搭建模式也分为三种：

　　一种是以华润、万达、凯德等为代表的自建系统；

　　第二种是以阿里喵街为代表的平台型玩家；

　　第三种是以猫酷、万江龙为代表的第三方公司，是自身具备一定运营能力的购物中心（中粮大悦城、中海环宇城）的首选。

　　下表是CRM供应商与SCRM服务商的区别，可以发现各系统间的优劣：

　　（2）在购物中心行业中，我们通常所说的大数据，到底是什么数据？

　　对于购物中心的运营管理来说，数据包括经营性数据（销售、租金、坪效等）和会员数据（消费、偏好、购物频次等）两类，这两个都是自有数据，这种数据无论从量级还是深度，都谈不上购物中心的大数据。

　　而真正的大数据，如上图所示，是包含自有数据、政府公开数据和开放性数据三个部分。并且一旦购物中心的数据与外部数据库打通，就会发现现有的数据精细度将会变得无比丰富，顾客在大数据环境下的肖像也就应运而生。

　　（3）对于购物中心来说，O2O与大数据之间是什么关系？

　　几年前，凡是做零售的都在说“O2O”；而现在做零售的则必谈“新零售”。那么问题就来了：是O2O过时了，还是O2O已经实现了？

　　从本质上来看，O2O就是个营销手段，它不会过时，也不会终结，它就是零售业变革的一个过程，并且现在还在持续。

　　但做了O2O不代表做了大数据，下图是购物中心大数据转型的系统模型，营销只是前端的试水，真正的系统搭建是一项浩大的工程。

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　　“顾客消费”和“会员消费”有什么区别？

　　传统数据定义的“顾客”就是到达购物中心的人数，以“客流”这样一个统计学意义上的名词统称，只能知道有“多少”人到访；

　　而若要回答是“哪些”人到访这样精准数据的采集，却依赖于消费者在支付场景下是否主动报手机号。如果购物中心还以“顾客报手机号”的逻辑去做大数据，那就真成了无稽之谈。

　　大数据是如何区分“顾客”和“会员”的呢？这里介绍一下中海环宇城的“共景会员系统——会员降维模式”，看他们是如何将原本线下不可运营的流量，转变为可运营的流量。

　　中海环宇城将消费者定义为两类：粉丝级会员（ID）+会员（ID+手机号），两者之间存在一个递进演化的过程。通过降维，顾客在购物中心场景中使用各种APP的点击、浏览、交易等交互动作都变成可收集的行为数据。即便顾客不产生消费、不进行积分，也能获取其到访购物中心的信息。

　　“会员降维”对于购物中心的意义，是为了实现购物中心数据电商化。在购物网站的浏览、查看、下单、交互等过程都变成了数据。通过比较购物中心消费行为与线上购买的环节，顾客在购物中心的停车、购物、娱乐、休闲等行为的数据都将变得可触达、可观测、可统计，并且能实时营销，也就回答了第一个问题“上个月有哪些顾客到访”?

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　　如何定义“到访”这个词？

　　传统CRM定义“到访次数”的数据，主要来自于“可统计到的会员消费频次”；而大数据定义“到访次数”，是通过ID来计算。

　　对此，中海环宇城提出了“共景会员系统——云ID”，就是建立一套“手机号—设备ID—应用ID的多元映射模式”，对接顾客日常如社交、支付、团购、出行、阅读等行为下产生的点击、浏览、运动、交易等数据，对顾客身份的识别，将更准备、更全面、更系统。

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　　CRM中会员的消费，是不是会员正是的消费？

　　正如前文所述，购物中心对于“顾客”销售额的统计，传统方式是通过顾客的“积分”进行的；但“如果顾客不积分，如何获取消费数据？”也就是说，购物中心所获取的消费数据，并不是顾客真实产生的消费数据，这种统计方式缺陷重大。

　　对于这一问题，“共景会员系统——双系统会员模型”实现了多系统之间“支付即会员”功能。

　　以实例来介绍：口碑从2015年即提出“支付即会员”的概念，但直到目前，实现此功能的购物中心，也只做到了“系统间”的双会员。而中海环宇城与口碑的合作，此基础上还与自有POS系统进行二次接驳，实现“一次支付，两个系统会员”的功能，以此称之为“双系统会员”。

　　与支付宝双系统会员的打通，更重要的在于P-ID（P-ID是顾客在支付宝上的编号）的获取，开启建立云ID的第一步。接下来，环宇城还将与美团、大众点评等进行“支付即会员”的战略合作。做到这一步，顾客的消费数据将不再依赖“顾客主动积分来获取”，而是以支付行为来收集，数据更加完整、精确。

　　“支付即会员”的本质，不是实现数据传输，而是提高识别会员身份的效率。在新零售的大环境下，识别会员身份最高效的方式是face-id，也就是面部识别。中海环宇城与技术团队正在研发针对消费者的POS+face-id改造技术。面部识别作为轻型无感的身份识别工具，将进一步取代“支付识别会员”的模式。

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　　会员到底花了多少钱？

　　通过前面三步，基本上完成了顾客、次数、消费额的统计，但如何让更多的顾客转化为会员，让上个月到访的顾客，变成更加完整的会员，并在本月的消费中变得可观测？

　　去年，马云和刘强东先后提出了新零售、第四次零售革命，李开复也提出OMO概念，他们都将视角转移到线下场景，线上技术与线下零售的融合是必须趋势，而其本质就是为用户创造更多使用线上产品的场景。

　　我们不禁要问，购物中心所说的“场景营销”，营销的到底是什么？

　　购物中心作为线下场景的集合器，包括消费、停车、wifi上网、参与活动等。而这些场景，都因为会员身份识别的问题，导致所收集数据的不准确、不完整。而通过“场景引力”模型，创造更多的游戏体验场景，采集更丰富的ID数据。

　　比如，南京中海环宇城在8月上线的“娃娃机”游戏，将传统的“投币式”改造为“积分式”，将游戏与CRM打通，获取ID和数据；在万圣节期间上线了“贪吃蛇”游戏，同样与CRM系统打通。通过创造多个场景，多触点收集数据，促进会员转化。

　　最后，再通过营销活动，进一步获取用户的PN.-id，并将多种场景下采集的ID进行串联，建立云ID数据库，完成从粉丝级会员到会员的转化。这样，前文提到的问题，只需用一张报表即可回答。

　　在可见的将来，通过AI进行预测和加速，真正达到我们理想中的购物场景：会员无论是开车还是步行，从TA进入购物中心开始，通过摄像头——捕捉并识别出会员身份——给予优惠提醒——导航进店——选择商品或服务——人脸识别支付。整个消费环节，不需要用户掏出手机或报手机号码，就能够享受完美购物、娱乐体验，做到“线上即线下，线下即线上”的全域打通，实现真正的沉浸式购物。

　　结语：

　　1967年，法国社会学家福柯提出了“全景监狱”理论来指称由于信息不对称，社会权力对个体俯视式的监控；而在现代社会，信息已不再稀缺，群体也变得异质化、零散化，因此，我们进入了一个“共景社会”，通过个体与个体的关联而形成的“数据社会”。共景会员系统，就是购物中心对消费者的数据化服务平台。

　　马云说，未来30年，是新零售的天下。同理，也是购物中心的天下。