RET睿意德東北區總經理夏季先生
引子——利用社交媒體數據，發現熱門商品，並迅速將這些商品在各地的沃爾瑪商店上架，這就是沃爾瑪對大數據魅力的早期感知。而在今年的全國兩會期間，全國人大代表、騰訊公司董事會主席馬化騰提出：信息化時代，要抓住數字化的機遇，利用數字技術助力實體商業。這一建言，再一次讓大數據在實體商業中不同場景的應用價值成為熱點。
如今，朋友圈廣告已經稀鬆平常，而用戶接收到什麼商品的廣告，則完全取決於平日裡對微信的使用習慣。無獨有偶，淘寶、京東等電商平臺在網頁中彈出的定向品類廣告，也是基於用戶對於某一商品的搜索行為。可見，互聯網時代，消費者的一舉一動都被“數據化”，透過數據所呈現的用戶搜索、消費習慣，形成對消費者個性與喜好的認知，掌握消費者的真實需求，從而對其進行精準營銷，實現有效的用戶觸達。
而隨著信息的高度普及、消費者需求的多元，各行各業漸漸重視對大數據的應用，以實現在營銷、推廣環節中效能的轉換。
商業地產存量時代，差異化運營、爭取更多的消費者成為商業場所的關注重點。營銷活動相比硬件改造、業態調整、品牌重組，落地更快、更新頻率更高，也因此被商業項目視為創新的突破口、觸達消費者的最短路徑。然而，以往的營銷活動存在較強的主觀性，既無法完成對消費者的聚焦與認知，也缺乏對活動投放渠道的針對性選取，不僅耗費了大量人力、物力、財力，而且容易與受眾的興趣點不匹配。此外，由於活動整體信息化水平有限，無法對活動進行監測和反向評估，導致每年有超過15億的實體商業流量被浪費。當下，大數據已經可以滲透商業活動中的各個場景，從活動前為活動的策劃、目標人群的確定提供依據，到活動中對消費者真實需求的把握、最優宣傳渠道的選取，以及活動後的整體監測與效果評估，完全能形成一個精準的營銷閉環。
洞悉與識別，糾正人對事物的主觀認知
商業的本質是滿足人的需求，因而商業場所中的營銷活動，也應該遵從人的需求。而關於人的設定和把控，往往與我們想象中的存在著本質差別。上海某日式百貨，開業前將目標客群鎖定為全市範圍、全年齡層的中高端人群，但大數據監測的結果卻表現為，實際消費者僅來自周邊3公里、19-35歲、對價格存在一定敏感性的年輕及家庭。由此可見，針對項目的早期定位，大數據能夠精準的判斷針對客群的真實輻射能力，從而確定項目的真實輻射範圍。
傳播渠道的碎片化、消費者的分散化，只有大數據能找到人並找對人。通過對海量數據的監測，生成項目輻射範圍的熱力圖，有助於辨別實際到訪消費者和認知中的偏差；對到訪客群的監測，有助於判斷消費者的年齡結構、職住特徵和消費能力；對消費軌跡的監測，有助於瞭解消費者的品牌偏好和消費習慣……而在運用數據手段，對項目的實際到訪客群以及周邊可輻射範圍內客群進行系列摸底後，活動策劃前期，運營者還需要明確：活動是對輻射範圍內、尚未產生到訪客群的激活，還是對流失客群的召回？是對到訪頻次不高的會員的喚醒，還是單純的一次流量的累積？以及因為活動而留存下來客戶是否實現了高頻到訪頻，客群的真實轉化率是否有所提升？
全客群的營銷方式不僅投入大，而且效果寥寥。因此，將到訪客群以活動目的進行細分，並針對客群進行數據解讀，打造與其身份標籤、實際需求相匹配的活動，不失為一種行之有效的方式。
分裂與重組，匹配與客群標籤相符活動
隨著消費者需求的升級，想要打動其“芳心”，就需要運營者更加“用心”——打造既滿足其需求，又符合其價值觀、審美取向的活動。而讀懂消費者，需要藉助數據的力量。通過數據分析，對指定客群的消費路徑、消費行為、消費習慣進行解析，最終得出相應客群的身份標籤。
數據的分裂和重組，往往能實現顛覆性的創新。在對北京通州某項目所在區域內的客群分析過程中，客群的個性化身份標籤多達36個，如：高冷女神、文藝青年、清新蘿莉……而這些個性鮮明的標籤則根據不同時間、場景，用戶所表現出來的線上搜索、線下消費特徵產生。可見，消費者的身份標籤可以在特定場景下進行細分。而在對客群洞察、個性化標籤的制定後，大數據將發揮連接的作用。針對特定客群的身份標籤，策劃與之相匹配的營銷活動，以實現流量、消費的轉化。
杭州某項目因毗鄰大學城，因此一直將大學生視為主力客群，活動、推廣也更偏向大學生群體。然而，大數據監測發現其實際到訪客群並非以大學生為主，更多來自周邊5公里之外、選擇驅車抵達的消費者，而在衡量這部分消費者的消費意願及能力後，發現其帶來的流量和經濟效益比大學生更為重要。因此，項目針對這部分客群的消費行為、手機APP使用習慣，制定了一系列增強消費者黏性的吸引策略。如：他們之中的大部分人喜歡網購，價格敏感度相對較高；對小吃、美食更感興趣……因而，針對其偏好的，折扣類活動、小吃類集市活動或許更受觸動，從而帶動消費。
定向與連接，擇取最優效果的傳播渠道
根據RET睿意德中國商業地產研究中心調查的數據顯示，國內購物中心活動規模巨大，預計總體市場容量超過550億元。然而，市場的投入錯位導致有近300億元的推廣費用被浪費。因此，如何將重要的花費用在最優的傳播渠道中，實現效能的轉化，這一過程中更需要大數據的介入。
活動宣傳投放渠道的選擇，離不開對特定地域、人群的選取。而對地域、人群的定向則離不開數據對這一區域和消費者動態行為的分析。在對杭州西溪印象城的客群監測中發現，針對周邊0-3公里的客群，西溪印象城是毫無爭議的王者。但在外圍3-10公里的428個社區、143座寫字樓、16所學校內，多個社區的客群卻是在2-3個項目間反覆搖擺的“牆頭草”消費者。為了得到這部分的客群，西溪印象城在去年的週年慶活動前夕，針對與現有競爭對手爭奪的“牆頭草”分佈區域、競品項目的鐵桿粉絲的分佈區域，以不同的方式，如電視傳媒廣告、電梯廣告、道閘點位廣告等，進行了密集的小區廣告投放。
而最終，通過將活動前和活動期間客群到訪的手機Mac地址對比後發現，活動期間新增到訪人數最多的前十名的小區，此次均進行了廣告投放。此外，通過對投放方式的數據分析，發現道閘點位廣告投放的效果最好。因此，不難發現，數據在營銷活動前能為動作的方向提供依據，而在活動後能為動作的結果提供準確的評估，並不斷促進活動效果的最大化。
監測與評估，實現資源配置的持續優化
活動效果的監測評估是大數據參與整個營銷閉環中的最後一個環節，也是最重要的一個環節。因為，以數據作為效果真實性的檢驗，不僅能知悉活動設想和結果出現偏差的原因，而且也能優化活動過程中的資源配置，促進日後的活動效果的轉化和提升。
而針對多次活動的數據監測，更有利於摸準消費者的心理。上文提到的杭州某購物中心在舉行週年慶活動前的兩週，分別舉行了“眾籌奪寶”、“印象莫奈展”活動。儘管從單次活動來看，“印象莫奈展”讓項目未輻射區域的人群到訪量從4.9%增長到34.1%，但到訪客群平均光顧品牌數量卻不及“眾籌奪寶”和週年慶活動，可見轉化率相對較低。而通過對活動期間客流量的監測，發現週年慶活動期間的日客流量明顯高於平日和“眾籌奪寶”及“印象莫奈展活動”，因此從流量和轉化率來看，優惠力度更大的週年慶活動更符合消費者的需求。
大數據在任何商業場景中的應用，最終都是以人為基準，對人的一種解讀。而所謂大數據參與的精準營銷，其實就是在合適的時間、合適的地點、將合適的產品以合適的方式提供給合適的人。
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