2020购物中心销售数据管理与应用白皮书发布

　　——不同数据源必然存在不一致，如何判断数据吻合率至关重要

　　2020年5月-7月，北京互帮国际技术有限公司(下称“互帮国际”)为期8周的商业地产数据解决方案酷睿圆满发布——1个云发布+8个商管运营数据宝典——《重启2020，开启商管‘数核心’时代!》搭建8个商业地产行业工作中的常见场景，详尽介绍商业地产数据解决方案的核心价值，长远赋能业务在线管理和生产自救能力。

　　同时，互帮国际即将发布《2020购物中心销售数据管理与应用白皮书》(下称“白皮书”)，简要概括当下购物中心数据化发展现状，预告商业地产行业数字化发展趋势和核心发展方向。

　　白皮书内容聚焦商管运营工作，内容围绕销售数据来源和获取方式、数据质量管理、数据分析和应用、会员资产管理、数字营销的方法论和市场动态等多角度展开，为购物中心数字化发展提供行业洞察。

　　01购物中心数据化发展背景与现状

　　国家统计局数据显示，2020年第一季度，我国国内生产总值(GDP)同比下降6.8%，过去若干月内，人们纷纷在家隔离，以购物中心和各类餐饮、娱乐、旅游等体验式消费为代表的服务业主体被冲击得面目全非，损失数以万亿元。不能开门营业，如何保证销售营收?如何留住商户保证租金收益?当疫情逐步恢复后，如何做到尽快提升客流?为解决上述问题，各商管团队都在从地产和物业资本升值的角度重新审视自身项目，开始给予数字化转型高度关注，希望建立并提升以数据为核心的精细化运营能力。

　　销售数据作为购物中心重要的数据类型，一直被视为数据中的核心，体现了商业项目和各品牌商户的经营及业绩表现能力。然而，商业地产行业“以租金为主要收入”的运营模式注定不能像零售企业一样把销售数据看作最重要的数据资产，对销售数据的分析、理解和应用方面存在可提升空间。

　　02销售数据质量管理

　　销售数据在购物中心实践过程中存在多种渠道和类型，各种销售数据源之间存在不同上报主体、不同时间周期、不同上报渠道和不同颗粒度等质量差异，因此需要对销售数据质量进行把控和管理，防止数据偏差导致决策失误。

　　数据来源

　　上报主体

　　上报方式

　　商户手报

　　商户运营人员

　　人工操作

　　大pos系统

　　购物中心系统

　　系统上报

　　商户销售管理系统

　　商户系统

　　系统上报

　　数据采集设备

　　数采供应商

　　系统上报

　　既然不同销售数据之间必然会存在不一致的可能，那么如何判断这些数据的吻合率和准确性变得至关重要。手报和数采数据是否一致，取决于吻合率的设置，公式

　　数采数据/手报数据*100%

　　其含义为：当数值等于100%时，意味着数采数据与手报数据一致;当数值超过100%时，意味着数采数据大于手报数据，反之亦然。

　　通常地，购物中心会默认手报数据大于数采数据的情况，因为商户的手报数据等同于商户默认的销售数据，该日的手报数据也会出现在商户每月提供的带有官方印章的月报中，因此，购物中心商管团队通常会把吻合率的达标值设置为更低的数值空间(例如95%-103%等)。

　　既然不同销售数据源之间必然存在差异，那么了解差异出现的原因就有了更多的意义。比如，餐饮商户会出现手报低于数采的情况，是因为数采设备获取到的水单信息通常包含外卖平台佣金、优惠和赠送等金额;

　　而该类费用通常在商户上报手报时被扣除，毕竟外卖平台的佣金等无法计入商户的自身收入中，因此造成该餐饮商户数据不一致的情况发生。

　　03销售数据应用——租金收入提升

　　购物中心作为商业地产重要组成部分之一，租金收入是主要的营收来源，通常占据85%-90%的收入比例，因此，对租金收入的不断增长成为了操盘手们孜孜不倦地向往和追求的目标。销售数据在提升租金收入方面也起着至关重要的作用。

　　简单来说，租金增长只有一个渠道，即“谈判涨租”，需要明确可以进行谈判并存在涨租空间的商户列表，流程分为两步：

　　第一步：锁定合同到期商户，尽早接触商户以增加谈判机会和筹码;

　　第二步：了解商户经营状态，是“续”是“调”，并以此寻求租金增长。

　　不论是商户还是购物中心，在一个完整的合同期快结束时提前对经营情况进行回顾和分析是判断该商户是否有机会继续合作的前提，通常使用两种数据作为判断依据，即

　　租金收入贡献度和销售数据。

　　商管人员可以分别将全部商户的租金坪效、销售坪效和租售比按照1：1：1的三等分逻辑进行划分，并按照不同的颜色进行标识，并通过颜色之间不同的组成形式进行商户健康程度的判断。

　　注：红色-危险;绿色-健康

　　例如：

　　商户类型

　　租金收入贡献度

　　销售数据

　　采取措施

　　优质金名单商户

　　良好

　　良好

　　合作和涨租

　　较差黑名单商户

　　较低

　　较低

　　调整和更换

　　良好白名单商户

　　较低

　　良好

　　较大幅度涨租

　　商户的分级指标通常有两个维度：定量指标和定性指标。定量指标指可通过数据进行量化统计和划分的指标，包括：租金坪效、销售额、销售坪效、租售比、销售笔数、客单价等。

　　商户可以按照各楼层、各业态等不同维度将定量指标通过雷达图等形式呈现并进行商户间对比，找到最适合涨租或调整的潜在商户。在经营过程中，可以量化的指标越多，数据反应的客观程度越高，与商户进行谈判时的能力就越强，租金收入提升才有真正保障。

　　04销售数据应用——抗击空置危机

　　空置现象通常带来两方面影响：

　　第一，空置的铺位因租赁空白期而无法产生租金，导致收入损失;第二，空置会导致商业环境受挫。;

　　第二，实践中，空置商铺会造成消极的消费环境，让消费者“逛无可逛”而不再前来，商户无法分享客流红利，进而引发“退租”潮。

　　因此，空置具有很典型的“传染性”和“隐蔽性”等特点，对于项目来说难以提前发现，而一旦发生，已经规划设计好的布局将被打乱，重新调整难度极大，最终造成不可挽回的损失。

　　空置发生后进行的亡羊补牢固然重要，加强运营分析与计划能力、提前判断并预防空置出现才是真正治本之法，主要分为以下三个步骤：

　　第一步：加强经营分析能力，预判商户是否经营困难：对“即将到期”商户做经营回顾的同时，需要对尚未到期但经营数据持续低迷的商户同样保持高度关注，避免商户提前撤场产生空置;

　　第二步：关注已产生空置和经营情况较差区域：从部分甚至整体项目角度入手，找到该类型的商铺或区域，通过数据验证其进一步恶化或改善的可能性，并接触商户运营人员了解实际情况和品牌经营预期，鼓励并提升商户经营信心;

　　第三步：对经营不佳的商铺进行扶持或预备调整：某区域特定时期内各商铺经营业绩均较差，但是在该时期后半段有了明显提升，具有向好势头，是经营扶持的重要对象，可以通过特卖、市场宣传等运营活动引导提升客流，并提供租金缓缴、广告位等运营支持;相反地，如果商铺或区域在时期内经营情况越来越差，数据没有“抬头”的趋势，则需要商管团队提前进行储备，阻断空置出现、甚至大面积爆发的可能。

　　以上内容为《2020购物中心销售数据管理与应用白皮书》部分内容节选，如需获取完整版内容请关注互帮Counect官微，即可免费获取报告全文。