无论是新冠疫情还是存量项目的运营升级，都催生了购物中心的大量数字化建设需求，数字商业市场规模快速扩容，产业生态也在迅速生长。

从供给侧来看，满足这些数字化需求的线下商业技术服务商形成了怎样的格局，对购物中心数字化发展趋势会有哪些影响？

为此，RET睿意德中国零售数字化研究中心（CDRI）对100+线下商业技术服务商展开了研究，并希望借此研究与业内展开广泛交流。

 

行业发展基本态势

数据显示，73.6%的购物中心技术服务商成立于2011年以后，其中2013-2015年成立并运营至今的企业最多，累计达34家。2010年以前成立的企业多数提供CRM、ERP系统等产品，在经历静态数字化时代之后，这类企业也在向大数据、智能营销、数据中台等方向转型。

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

数据说明：由于部分服务商对众多行业提供数字化服务，此类企业未纳入基本情况统计，仅作应用场景分析，下同

在整体发展时间较短的情况下，49.5%的购物中心技术服务商仍处于初创期，35.2%处于成长发展期，成熟企业和上市公司仅分别占比8.8%和6.6%。

 

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

不过，相关企业已经在资本市场得到了较多关注，获得各类风投的企业总计占到67.0%， D轮以上的企业占17.6%，6.6%的企业则已被收购。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

从企业规模看，近60%的企业在30-300人规模区间，其中50-100人区间的企业最多，占20.9%。多数大型企业并非局限于购物中心数字化业务，而是涉及线下零售、地产、智慧城市等多样业务。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

从企业总部所在地看，当前购物中心技术服务商主要集中在一线城市。其中，北京聚集了最多的购物中心技术服务商，总计占到34.1%；上海位于其后，拥有24.2%的公司。而杭州作为互联网产业高地，拥有11.0%的相关企业，位居深圳和广州之前。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

 

场景一：泛会员管理

在购物中心愈发重视消费者的趋势下，脱胎于传统CRM的泛会员管理方案成为目前行业供给侧最常见的数字化方向。约80%的服务商都针对购物中心泛会员管理的业务场景，提出了数字化产品或系统性方案。

 

总的来说，泛会员管理强调与消费者的强连接，注重顾客体验和个性化服务，并导向新型营销模式。我们将SCRM会员管理、CRP消费者关系平台、CRMS系统等技术产品或服务均归为这一范畴中。

 

当然，不同服务商的产品各有其独特性。但在创新的共性层面，多数产品都试图在以下四个方面做出数字化改进，以推动购物中心与消费者建立更广泛更紧密的关系。

 

1. 扩大会员范围

传统购物中心会员通常需要消费者主动注册，成为会员的往往是已经形成消费习惯的客群。在此意义上，会员系统发挥的是“核心客群沉淀功能”，而在核心客群拓展功能方面偏弱。因此，泛会员管理首先扩大了会员范围。

除注册会员外，购物中心“泛会员”还包括门店支付客户、WIFI连接用户、小程序登录用户、停车顾客等等，即线上线下所有可能能触及的消费者都属于购物中心“泛会员”的范畴。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

2. 拓宽消费者触达渠道

 

购物中心与消费者的传统交互渠道通常是单向、低频且局限于场内的，而泛会员管理强调以社交媒体为第二平台，力图在场内和场外同时实现与消费者的交互。

 

一方面，购物中心通过抖音、小程序、公众号等新媒介传递更加丰富也更易被接受的内容；另一方面，运用社群网络效应，新媒介所触达的用户也可以被转化为二次触达的渠道。当然，前者要求购物中心具有内容输出的组织能力，后者则还需要对社群网络常见玩法的认同和理解。

 

3. 全生命周期的会员管理

 

传统客户关系的运营以营销引流为直接目标，简单快捷地导向购买成交，并不注重对客户本身体验和需求的满足。泛会员管理相比之下则更有“人情味”，延长服务链条，“放慢”服务周期，从精细需求出发提高消费者体验，提供人性化服务，从而实现泛会员向核心客群的转化。

 

泛会员管理渗透到消费者全生命周期的每一环节，包括引流、转化、沉淀、粘性，目前常见的节点包括线上的会员卡券核销、积分兑换、会员折扣，和线下的Wifi连接、智能停车、室内导航、免费寄存等，而更多的服务节点还有待于行业各方进一步挖掘。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

4. 全渠道的数据打通

 

除了与toC服务的提升，泛会员管理还强调内部会员信息管理系统的优化。传统CRM表单系统只能以表格的形式沉淀会员的原始基本信息，数据结构和存量的局限性限制了数据本身的价值。

 

现有技术方案尚需逐步解决线上大量数据无法利用、多渠道数据割裂等痛点，实现全域用户的信息管理。业界也提出了诸如ID-Mapping等用户终端数据归集方案，以尝试形成更完备的用户画像并最大化发挥数据在购物中心实际业务中的价值。

 

场景二：智能营销

在诸多技术方案中，泛会员管理的最后一环常常是营销，这也是购物中心实现“带客”“带货”转化的关键场景。购物中心营销的数字化改造，一方面重在提高现有营销组织的效率，一方面则重在提高营销的广度和效度。

解决传统营销“渠道少”、“成本高”、“定位不精确”和“转化低”等问题成为了众多数字化服务商的主打卖点，并衍生出了一系列营销解决方案和产品。对比线上零售的发展轨迹，线下的营销智能化也将是必然趋势。

从行业趋势看，购物中心智能营销正在形成如下数字化业务流程：

 

通过客流系统等触点进行用户信息采集→对数据进行整合及模型处理→在可视化平台中以用户画像、用户标签和客群细分等形式呈现→在线上线下全渠道进行个性化、精准化、自动化营销

 

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

智能营销主要外显于这一流程的末端，前置流程实际上亦可导向其它业务场景。在现有的行业实践中，我们看到智能营销在三方面持续演进。

 

1. 个性化、自动化、精准化

 

个性化的前提是个性信息、个性标签的记录。基于标签体系的用户画像是最常见的技术方案，服务商通常会纳入基本信息标签、消费记录标签、消费行为标签及自定义标签等。由于同时涉及到人工工作，目前仅有少数运营商具备相应组织能力，此类技术方案也在逐步向自动化方向发展。

 

智能营销的自动化和精准化更多体现在营销触达环节，比如无需人工且场内外均可精准实现的消息推送、商品推荐、室内导航等等。在线下场景，这有赖于对消费者的识别、匹配和即时分析技术，各类供应商常常将之与智能终端、底层AI、外部大数据深度绑定。同时，基于室内LBS定位和识别技术的线下推送则表现为不同的方案路线。在线上场景，“精准化”的要求相对弱化为基于消费者线上ID的数据打通，个性化、自动化的营销推送需要解决的问题，转变为如何将线上流量向场内引流并不断提高用户粘性。

 

2. 营销方式更加多元

 

营销方式多元化主要体现在线上。基于“两微一抖”社交媒体平台的营销玩法持续翻新，其核心在于线上营销端口、内容、主体、传播链的多样复合可能。以短视频、直播为例，线上方案既可在朋友圈、小程序、公众号和APP等多端口布局，亦可在各个端口相互连接、导流；运营商、品牌商等多主体亦有单独或协同营销方式；用户体验环节则附加有各类常见的社交电商活动。线下部分亦有一定改进，智能大屏、智能机器人等智能设备的应用越来越广泛，但其营销功能目前还比较初级，常常停留在活动广告播放和优惠折扣推荐。

 

3. 更注重体验

 

智能营销同时还体现在营销手法更加注重消费者的体验感和接受度。

 

以线下为例，游戏化、互动式营销已逐渐成为主流，借助数字化方案则可以在过程中叠加信息留存、优惠推送、行为识别、效果研判等效果，一方面建立新的数字化交互场景，一方面也为营销方式改进提供依据。

 

在线上，智能营销强调抓住线上用户的社交属性和社交媒体口碑裂变的特征，采取多种营销方式，如活动营销、纪念日营销、消费满赠、关联营销（根据消费内容进行关联推荐）、互动营销、裂变营销（转发推送等）和会员特权等，在适合的时间和地点进行适合的内容推送，降低用户对营销内容的不适感。

 

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

 

场景三：场内触点数字化

对于未来的购物中心来说，由传感器、数字化终端、电子设备组成的数字化触点体系，也许是比楼板幕墙更基础更重要的“硬件条件”。场内触点数字化的内涵是通过对购物中心场内的硬件设施进行数字化改造，增加感知消费者和消费者感知的触点，来达到采集消费者数据和提升消费体验的目的。基于场内触点的硬件建设是未来购物中心数字化的重要基础。

 

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

目前，场内触点数字化建设主要包括数据采集终端和智能服务终端两方面。

 

1. 数据采集终端

 

数据采集的实现主要通过在场内安装红外传感器、压力传感器、WiFi探针、REID摄像头、人脸识别摄像头、iBeacon装置、智能POS等硬件设备，收集消费者的个人信息（FaceID、Mac地址、OpenID、消费记录和消费行为等）和整体客流信息（客流数量、客流动线、客流热区等），帮助购物中心在布局调整、实时监控和会员管理等应用层提供数据支持。

 

2. 智能服务终端

 

购物中心场内智能服务最直观体现为智能服务机器人和智能大屏等交互设施，为消费者提供室内品牌索引、智能推荐、体感互动游戏、虚拟试穿等服务。多数情况下，场内硬件设备同时兼顾了数据收集和智能服务的功能，比如智能POS在为消费者提供一体化支付和刷脸支付的同时，可以收集消费者的支付信息，并自动将其注册为会员，台式POS的副屏上还可以循环发布购物中心优惠和活动的宣传；iBeacon设备除统计客流外，在为消费者提供互动游戏、LBS服务和终端营销中也有应用；在停车场安装智能摄像头，结合终端小程序，可以为提供消费者线上支付、反向寻车、车位预约等服务，为解决购物中心长期以来的停车难、找车难问题提供方案。

 

当然，场内触点数字化并不等同于购物中心业务线上化。其重点实际上在于如何通过新的技术手段帮助购物中心将线上丰富的客流资源向线下场内导引、通过数字化服务提升用户场内的消费体验，并利用用户场内消费路径和行为数据优化用户引流的营销手段，形成一个从“线上引流-场内转化-消费体验-用户沉淀-口碑裂变-线上引流”的全链路闭环。

 

场景四：场内外流量监控和分析

 

场内外流量监控和分析的业务范畴相对集中，但在现有行业生态下不少供应商将其列为独立的服务项目。

 

在场外流量监控分析方面，现有解决方案通常应用监控设备对选址周边环境进行实地观察跟勘验，预测客流数量，判断是否满足购物中心的预期客流要求。通过观测场外客流个人特征和行动轨迹，分析场外客流群体属性为购物中心场外的广告布局、陈设提供决策依据。同时，场外数据也覆盖城市发展速度、周边人口数量、交通环境、建筑风格、同行竞品运营数据等。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

对于场内流量监控分析，现有服务商方案着重于根据监控设备监测到的场内各楼层、区域和商户门口客流数量，描绘客流在场内分布情况、平均停留时长、动线流向等。进而结合已建立的客流数据库分析客流消费喜好、客流转化率、客户流失率，以及场内受欢迎的热门楼层、区域、商户门店和营业时段等等。更进一步，场内的消费数据和行动轨迹可以进行关联分析，用以计算商户、业态之间的客流转化率。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

场内外流量监控分析直接导向其它应用方向。这包括：

 

1. 业态调整

通过对客流动线和商户关联的分析，根据客流的消费和商户喜好，结合客流驻足商户时间，到访次数和商户之间的客流转化率，对场内商户布局进行调整。同时，根据统计得出的热门营业时段，楼层、区域进行租金结构调整，辅助完善业态布局并合理化商户组合。

 

2. 客流管理

一方面，应用Reid和Ai人脸识别技术帮助购物中心和商户识别出客流中的VIP客户、回头客和黑名单客户，及时发送信息提示员工，优化场内服务，提升客流在场内的购物体验；另一方面，通过设置区域的人流上限，预判和监测场内区域流量，提前发送警示信息，辅助购物中心进行场内秩序管理。

 

3. 用户画像与精准营销

通过客流数据库的数据进行分析，洞察客流中具有核心消费能力的用户特征，细致化用户画像。

 

但如前文所述，如何打通数据是此类应用的难点，由于数据源、信息结构、技术方案等方面的差异，从场内外流量数据串联到“千人千面”的精准个性数据，目前往往存在较大壁垒。

 

场景五：商管信息化2.0

基于传统CRM、OA、ERP等系统的商管信息化进程正在被2.0的信息化解决方案反超。购物中心作为实体商业综合流量平台，内部管理结构复杂，外部信息资源种类繁多，应用传统模式的商管系统在整合企业内部流程和资源方面的信息化改造进程难言顺利，而快速从线上向线下迁移的数字化进程，又已经对购物中心信息化管理系统提出了更为复杂的要求。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

从现有的典型技术方案来看，多数服务商是在传统商管系统的基础上，持续推进商管业务和企业管理流程的标准化、数据化、可视化，同时整合创新型的数据资源和业务架构。商管信息化的核心目标在于企业内部资源管理模式优化，简化业务通道，明确各业务模块工作流程，改善传统系统下工作效率低的问题。同时，多数商管系统提供决策支持体系，以各类数据可视化方式呈现关键运营数据，在项目和集团层面为关键决策提供辅助。这些信息化方案通常会覆盖六方面的商管业务场景：

 

1. 招商管理。开展线上线下的双线宣传和管理工作，对招商流程、进度进行实时监控，通过智能系统记录购物中心与商户对接过程，实现信息化管理。

 

2. 合同管理。优化购物中心的合同签订流程，创建标准规范化的合同模板，提供线上合同签订模式解决异地合同签署问题。对合同内容进行数字化的摘取，核查信息的完整性和有效性。可视化合同审核过程和签订状态，方便购物中心与商户在线查看、管理合同内容。

 

3. 商户管理：对商户资料进行整合，优化购物中心资料管理系统；设立租期提醒，对到期租约进行提前告知。

 

4. 运营管理：开设商户事务申请流程，对其计划开展活动进行审核。实时监管购物中心场内各商户动态，设置运营不当预警，帮助购物中心管理场内商户运营情况。

 

5. 财务管理：对购物中心的财务系统进行管理支持，如购物中心的运营费用管理、收款管理和结算管理。

 

6. 物业管理：对场内实体店铺的设备设施进行管理维修，通过巡检管理对场内环境进行安全分析。

 

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

 

场景六：移动端应用

 

作为前端工具，移动端应用因为技术方案成熟而单独成为一类技术供需场景，主要包括微信小程序、公众号和移动端APP等，同时按照服务对象可分为toC服务和内部管理两类产品。

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

小程序愈发成为购物中心实现线上与线下连接的重要载体，以低成本、多场景应用、可开发性强的特点帮助购物中心开启线上运营。微信已经在逐渐拓宽小程序作为B2C连接的可能，微信内用户数据可快速打通，企业微信也在从办公工具成为微信生态营销工具。公众号开发方案则更为成熟，如发送服务通知、商品活动预告；提供商品链接、小程序二维码，通过内容吸引用户进入、关注小程序等等。移动端APP则具有更大的兼容扩展性，在离线服务、UI交互等方面可以为用户提供更好的使用体验，但也带来了额外的开发维护工作。

 

除了toC的移动端产品外，部分数字化服务商将BI管理以移动端应用的形式呈现给购物中心运营者。一些移动端BI应用可以支持多人同步使用，定制化满足多种业务需求，提升运营商的工作和决策效率。

 

 

场景七：中台

 

“中台”的概念自2015年诞生至今，经历了迅速发酵到备受争议到回归冷静持续思考的不同阶段，得到了各个行业的重视，也孵化出了不尽相同的形态和定义。在购物中心应用场景下，中台也许会成为行业数字化弯道超车的重要方案，但其建设应用也可能需要更具颠覆性的整体创新。

 

在典型定义下，中台是连接企业业务与数据前后端的桥梁，具有数据和业务资源共享、快速响应前端应用需求等特征。在提供中台方案的购物中心数字化服务商中，不同主体对中台服务界定的边界和内涵各不相同。总体而言覆盖数据收集、数据融合、数据模型化、数据可视化、智能应用等方面，中台目标则指向为购物中心的toC服务和内部管理提供分析和决策支持。

 

资料来源：RET睿意德中国零售数字化研究中心

 

从核心服务内容来看，购物中心的数据中台方案主要存在以下三类模式。

 

 

1. 会员数据中台

 

对于购物中心来说，最具价值的数据就是用户数据，而传统购物中心的烟囱型系统间的用户数据却很难打通。此种模式的中台服务主要专注于对购物中心全渠道的用户数据进行挖掘与整合。

 

利用ID-Mapping等数据融合方案，识别会员不同终端的唯一标识，如OpenID、MAC地址和会员卡号等，将各来源的结构化和非结构化数据（APP小程序、ERP系统、CRM系统、OA系统、停车系统、收银POS）进行统一标准化整合，形成用户的ONEID，将用户的全域数据进行归总。

 

在数据的开发管理方面，依照购物中心的实际需求，通过设定标签系统等数据模型将用户全数据进行标准化结构化导出，建立多维用户画像，赋能数据以业务价值。购物中心通过用户画像和行为的数据进行分析，针对不同用户推送不同的营销内容，实现个性化精准营销。而这一流程正体现了数据中台的数据服务化的核心功能。

 

 

2. 类BI方案

 

这种模式下的数据中台类似于相对传统的BI商业智能，将不同时期、不同部门、不同系统中的企业数据进行整合，然后以自动生成报表的形式进行可视化输出，如销售分析、会员分析、业态品牌分析、预测分析等，辅助购物中心执行经营决策。

 

与传统BI相比，此类中台方案更强调扩展性，当购物中心未来的业务发生变化，数据模型不再适配时，中台可以快速响应新的业务需求，在低成本的基础上建立新的数据分析架构。

 

 

3. 双中台

 

双中台来自阿里的中台方案。部分购物中心数字化服务商也尝试提供双中台解决方案，以满足未来购物中心的增长需求。

 

业务中台的作用在于将购物中心场景中的典型业务场景抽取沉淀，形成可共享的业务能力。理想情况下，购物中心不同部门根据自身需求对其进行调用，快速搭建创新业务应用场景，在一定程度上减少团队、组织、流程的重复建设和维护。在这种模式下，业务中台与数据中台需要形成数据咀嚼和复用闭环，数据中台将数据分析反馈给业务中台，优化业务模型；而业务中台将运营中不同维度的数据再注入数据中台，供数据中台抽取利用。

 

我们认为，中台并不是一个单一系统或者一种技术手段，而是一系列技术或系统所构成的数据融通和业务架构方案。虽然中台概念和体系尚不完备，但一些实体商业已经开始实践探索其应用。