随着中国互联网产业的竞争日趋激烈，线上流量的获取成本越来越高，线下流量成为创新者关注的重心。作为线下流量的汇集处，商业地产在流量争夺战从线上逐渐转向线下的过程中，在物联网、大数据、云计算、人工智能等技术的加持下，其创新力呈指数级增长。

通过商业地产演化逻辑的梳理，RET睿意德首次提出并系统完善空间赋能者的概念。空间赋能者是通过网络协同效应和数据决策，实时、精准、高效地分配资源，充分赋能场内商户，不断增强消费者的浸入感，从而实现网络价值最大化的智慧型商业体。

商业文明演化第一因：网络协同

人的本质是一切社会关系的总"合"。合作促使社会关系网络的不断扩容，推动着人类社会的发展。

从个体视角来看，人类的生命活动就是不断与社会关系网络连接、交融的过程。商业组织亦然，成立伊始就要融入所处产业链，通过上下游资源整合、跨界融合等行为，与多元商业组织联结成日趋紧密的价值网络，商业文明就此诞生。

京东最初只是3C（计算机、通信和消费类电子产品）产业链的销售终端。刘强东提出"十节甘蔗"理论，认为京东所处的产业链有十个环节，分别为创意、设计、研发、制造、定价、营销、交易、仓储、配送和售后。"十节甘蔗"就是产业链，京东从交易开始，先吃掉营销、仓储、配送和售后，再逐渐侵蚀链条上游的价值。同时，京东还不断整合和拓展产业链外的资源，如微信、京东金融、7fresh等。以京东为核心的价值链条也逐渐形成了价值网络。

合作形成价值网络，而价值网络稳固的基础则是分工。价值网络的势能由接网的节点数量与价值系数决定。根据梅特卡夫定律，网络价值与节点数的平方线性相关，即节点数的增加会促使网络价值呈指数级增长。

网络的价值V=K×N²

（K为价值系数，N为节点数量）

当节点的价值系数为负数或无限趋近于零，就会有损整个价值网络的协作关系。因此，网络的价值扩容需要精细化分工保证节点的价值产出，以及逐渐降低的沟通成本确保价值流通的效率。

分工是商业文明的基石，而精细化和数据化则使得商业文明进入智能文明成为可能。随着商业文明的在线化进程，商业组织越来越看重数据的标签化、精准化管理，从而实现数据对决策的支持。

通讯技术的发展使得信息传递成本的降低和效率的增加。网络信任机制的完善，实现了组织间低成本、高效、无障碍的数据传输，从而形成网络间的协同。网络协同的前提是实现数据的大样本、多维度和实时互动，即数据量要足够大，数据维度丰富，且数据间的反馈具有实时性。

在商业地产的演化过程中，早期统计工具的匮乏导致数据仅停留在单一维度，如客流量。随着数据抓取技术的提升，商业地产可以采集的数据日趋多维。当数据样本和维度增加到一定量级，且数据之间可以实时交流、互动时，数据间的相关性将通过人工智能验证，并共同解决某个特定问题。

数据从单一维度向多维演化的本质是，价值网络的不断拓展，网络协同效应不断增强，并最终推动商业地产的升级。从最初零售百货相关产业链的整合，向餐饮、影视等体验业态所处产业链的延伸，商业空间内多价值链条组成的价值网络不断扩大。基于价值网络的协同效应的强弱，以及消费需求等维度的理论研究，我们将商业地产在演化的三个阶段分别称为：空间提供者、空间运营者和空间赋能者。

 

商业地产1.0：空间提供者

空间提供者的典型是零售百货，通过汇聚大规模零售商品，满足消费者购物需求。空间提供者需要做的是尽可能扩充营运面积，增加货物品类和质量，降低运营成本等。零售百货内的货物品类和数量较多，但业态丰富度和获取数据的维度不足。

空间提供者是资源导向思维，并非完全以用户需求出发，而是以自身拥有或能够整合的资源出发，基于成功经验和财务等小数据进行设计、调整商业空间。空间提供者注重消费者在商业空间消费所获得的时尚感，本质上是更关注货品本身的价值。

这一阶段，商业地产具备网络效应。接入场内的品牌商越多，价值网络中的节点数就越多，网络为消费者创造的价值就会成指数级增长，从而吸引越来越多的消费者前来。消费者的蜂拥而至也会为价值网络的各个节点带来更多的价值回报，从而吸引更多的品牌商接入。

商业地产2.0：空间运营者

优秀的空间提供者会有效利用网络效应和价值增加产生的规模经济，为商户提供通用服务，以降低网络中各节点的价值创造成本。同时，优秀的空间提供者还会思考品牌商在空间内的协同关系，通过全新的业态组合与空间设计，满足消费者日益增长的多元化需求。商业地产也由空间提供者，成为了空间运营者。

购物中心可以视为典型的空间运营者。在网络效应的基础上，购物中心具有初级的网络协同。动线、灯光、业态等因素的重新考量，购物中心更加注重客流的合理分配。当然，与零售百货相比，购物中心的业态更丰富，更强调游逛的体验感。

目前很多购物中心处于空间运营者的阶段，通过多元方式采集多维、大量的数据，从而形成场内数据的实时互动，即初级网络效应。虽然很多购物中心会通过资源整合、流量整合为场内商家赋能，但这些赋能都是点状的，并未实现完善的网状结构。

只有在初级网络协同富有实时互动的属性时，价值网络才会形成完整的闭环。实时互动的前提是各个节点的数字化，所有行为数据产生秒级反馈，数据成为决策本身，而非支持决策，协同效应也将产生。例如，亚马逊基于用户的行为推荐的产品就是数据决策，而非支持亚马逊工作人员挑选产品的过程。

数据成为决策本身的前提是数据智能，即为解决某些问题而形成数据相关性的人工智能。例如音乐数据和面部表情数据产生相关性时，消费者面部表情的变化反应出了对某类音乐的喜好程度，人工智能就会自动调整播放音乐的类型。商业地产将成为智慧商业体，空间运营者也将成为空间赋能者。

商业地产3.0：空间赋能者

网络协同是数据智能的前提，而协同效应则是数据智能的根本属性。价值网络形成反馈闭环后，数据成为了活数据。根据用户的历史行为数据，由算法推荐选项与选择行为数据产生协同，从而优化算法。选择行为数据就是活数据，它可以反向影响其他数据和算法。推荐选项则是算法基于历史行为数据做出的自动决策，而非简单地支持决策。

例如，用户选择或忽视了亚马逊基于算法的推荐产品，用户的选择产生的行为数据就会反馈到后台，并对亚马逊的推荐算法进行优化。这个行为数据就是活数据，因为它会产生一系列的影响，不断优化亚马逊的数据和算法体系。

 

虽然很多商业地产已经开始尝试为场内的商户赋能，但是如果没有协同网络和数据智能，商业地产对品牌商的赋能程度会大大受限。创造力，而非资本；数据，而非物质，正在成为空间赋能者最重要的资产。这种新兴资产的核心价值在于帮助商业地产深度了解自己、品牌商和消费者。

如果说空间运营者替代空间提供者是产品思维的进阶，那么空间赋能者的出现则是场景思维的升华。虽然都强调以用户为核心，但两者的区别在于，产品思维追求的是用户的体验感，而场景思维追求的则是浸入感。体验感强调的是用户第一次接触产品时的感知。浸入感强调的则是用户在场内的高度融合，根据用户的实时反馈，调整服务和产品的供给，提升用户体验。

 

空间赋能者的实现路径

商业地产3.0时代的来临将会给传统商业地产带来颠覆性变化，创新者开始顺应商业趋势，已经形成了空间赋能者的雏形。例如，互联网企业主导的新零售所处的独立空间，就是空间赋能者的雏形，通过线上数据和线下数据的打通，以及供应链的优化，放大商户、自营区域的协同效应。由于网络协同产生的数据还未成为完整闭环，以数据智能为基础的数据决策还无法实现，因此新零售还处于赋能者的初级阶段。

如果将商业地产看作一个商业生态系统，空间赋能者就是生态系统的主导者，在提供场地等资源的基础上，通过流量运营等手段，以及全面的数据分析和智能决策的支持，与商户形成高度协同的价值网络，共同为消费者提供服务。空间赋能者提供的资源、运营支持、数据智能决策等，就是对商户的赋能。

初级赋能：资源集成

从资源角度来看，空间和人力是商业地产提供的基本资源。商业地产还会利用场内价值网络的规模效应，为商户提供通用服务，降低商户的成本。除此之外，商业地产还会对场内品牌进行投资，提供资金资源；通过营销活动，为场内商户提供流量资源。然而，紧靠这些资源的集成无法推动空间赋能者从初级向中级跃进，资源集成最重要的是数据的集成。数据集成的方式有两种，一种是整合数据服务商的数据，另一种则是通过提供标准化系统工具来获得自定义数据。例如，某些商业地产会自主研发智慧系统，打通商铺和消费者各个接触点的多维数据。

中级赋能：网络协同

场内数据的集成过程中，数据逐渐具有了大样本和多维度的特性。随着商户和消费者接触场景数字化的加深，基于相关性而产生的数据间的实时互动正在产生。多维大数据的秒级反馈形成完整闭环，通过不断优化算法提供最优决策。数据闭环的结果是所有数据都成了活数据，推动着算法的自动优化，以数据智能为特点的高级赋能才得以实现。

高级赋能：数据智能

数据智能的核心是赋能者和品牌商对消费者的服务实现自动调优。由于网络协同，品牌商会了解每一个进入商铺的消费者，以数据智能的推荐结果为指导，为消费者提供产品和服务。根据消费者对服务的选择和反馈，数据会自动优化算法，从而为下一次服务的调优提供更智能的数据决策。例如，亚马逊通过推荐算法将产品推送给用户，用户的选择、拒绝或忽略该商品的行为数据就会反馈并优化算法，以确保下一次对该用户的推荐能够更有效地提高付费转化率。

数据智能阶段的智慧商业体距离我们还有很长的路径，主要由于数据源的整合难度较大，暂时无法实现网络协同。数据智能对商业地产的影响绝不仅仅在于付费转化一个环节，而在消费者与空间接触的方方面面。我们无法想象未来的智慧商业体的全貌，但它正向我们走来。对于商业地产人，拥抱变化是不变的主题。我们应该重新梳理资源，尽快实现资源集成，再通过网络协同和数据智能实现赋能者的赋能升维，迎接商业地产3.0时代的来临。