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购物中心如何用大数据软件进行商圈分析、竞品分析(购物中心商圈分析业态数据)

南宫静远 2024-11-02 23:38:35 0

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购物中心的场地选择至关重要,但合适开发的场地越来越难找。
城市区域中心的成熟商圈内的核心地块是购物中心开发的理想选择,却面临着拆迁困难的风险,影响购物中心开发的进度;城市规划的新城镇中心具有良好的市场消费潜力,但面临着城市规划的不确定性与市场潜力能否释放的风险,影响着购物中心的成败;同时合意的目标地块由于竞争对手多,也面临着地价过高的风险,这些风险因素越来越成为购物中心选择场地所要面对的现实。

不管开发商构想开发的购物中心类型如何,也不管开发商是否已拥有土地,一个规划中的选址必须最大限度的具有以下综合特征:与目标市场有关的中心位置,以保证项目运营所需的基本消费群;方便的通路,以保证项目物流、车流、人流的需求;可识别性高,便于消费者前往进行消费;与计划概念和停车要求相关的合适规模与形态,细节保证运营顺畅;可操作性的地形,有利于项目设计和规划;排水系统良好,特别对包含餐饮业态项目尤为重要;地基土质良好,这是保证建筑体安全稳固的基础;已有配套市政设施,可缩短购物中心市场培育期;环境兼容性高,形成多功能效应,提升项目品质;合适的区划要求,留下调整余地等。

下面

购物中心选址一般是以人口密度高的住宅区为佳,因为一般消费者都有利用附近设施,就近消费的习惯。
但是同时,如果此地人口急增,则相对的竞争也就会更激烈。

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(图片来自网络侵删)

人流量比较大的街道或办公楼附近这些位置的人流量也比较稳定,虽然比繁华的商业地区少,但成交量会比较高,所出入的是中高端消费人群,中高档定位的购物中心可以选择这些地理位置。

人口居住量大的社区社区居民的消费特点是居家消费和个人大单消费比较多,对商品的价格要求是物美价廉。
因此,选择在这里为店址的,要有丰富的产品、稳定的产品品质和优惠的价格,才能培养老客户,稳定客源。

商务商业集中区域,人流量大,人群的消费水平较高,因此大多的购物中心店址都选择在城市繁华中心、人流必经的城市要道和交通枢纽。

消费群体以青年和中年的顾客为主在选址过程中,消费群体的定位尤为重要,根据客户定位的特点,确定开店的基本原则。
现在主要消费群体是以青年和中年层的顾客为主,基本上学生和上班族居多。

年龄比例图(数据来源:www.data-dance.com)

选择商务区、娱乐休闲场所、医院、学校、公交车站、地铁等地方因为它们可以为店铺带来大量流动客流,能集聚人气。
据统计,商务楼、医院、学校附近的便利店收益最高。
当然这些区域还需经过评估标准的筛选,才能成为最终的店址。

商圈整体评价首先应该通过专业的商圈评估模型,对商圈的业态竞争饱和度、平均驻留时长、3公里/5公里客流、交通便利度指数、教育水平指数写字楼数据、医疗分布数据、商圈人口密集度指数、主流消费品牌门店集聚度等进行定量评估。

商圈整体评估指标:

竞争业态:

购物中心数量及分布图(数据来源:www.data-dance.com)

学校数量及分布图

交通设施的数量及分布:

交通设施数量及分布情况

通过上图可以看出这个区域的交通设施是比较丰富的,交通比较便利。

业态的分布:

餐饮业态分布

购物业态分布

通过上图可以看出这个区域的购物业态及餐饮业态都是比较丰富的。

知名的品牌分布:

知名餐饮分布图

目标消费人群,消费群体覆盖范围广泛。
那么选址就适合在居民集中的临街店铺、写字楼、大型购物中心,商贸圈或商业街附近。

写字楼分布

人口分布数据:

人口热力图

通过上图可以看出红框区域人口分布还是比较集中的,尽量把店铺开在人密集的地方。

除了人口数量之外还应该关注消费水平,有车无车,等人口画像。

人群画像数据:

人群画像数据

如上图所示:

常住人口约是240万人,人口密度很高,居民人口约100万人,外地人口占一大部分。

区域内已婚人口占多数,占比是71%,已婚人口占比高,可以针对这类人群推出相应的品类。

大专及以上学历占比59.63%相对较多,高学历人群在新鲜事物上的接受程度以及自我学习能力具有良好的属性。

人群画像数据

8K至19K收入水平范围人群占多数,收入与消费是因果关系,有收入才会有消费,高收入人群消费趋于精品化、个性化消费,他们衣食住行都无忧。

商圈内私家车出行占比75%相对较高,说明这里的车辆比较多,同时本地人群比较愿意为享受、便捷买单。

消费水平“高”的占多数,愿意消费才会有生意。

总结:最后我们还可以把以上的数据叠加起来看。

叠加了人口热力图、交通分布图、写字楼分布图。

通过上图可以看出红框区域是人口及其它指标相对比较密集,但是竞品相对较少的区域可以选择在这些地方开店。

您还可以基于常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态,部分消费类提供有人均消费和评分等信息继续分析,

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