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智图商业地产数据怎么用?5个购物中心数据对比分析给你答案!

GeoQ位置智能 | 位置智能核心价值提供商 2021/10/14 23:00

智图城市多维数据从全国城市、区县、板块、街区四个维度,可以帮助用户由宏观到微观洞察市场,而选址流程到最后要落脚到具体的点位,通过对比客流和客流画像、周边业态、人口人流、配套等因素综合分析。

今年新推出的智图商业地产数据,将洞察尺度进一步下沉到商业聚客点,补充了选址最后一公里数据,智图全域数据可为市场分析、网络规划、点位评估等业务提供一站式数据服务。

智图商业地产数据是什么?怎么用?本次内容将以5个购物中心数据为例,一探究竟!

智图商业地产数据

全面丰富商业地产信息,聚焦实体商业精准决策

提供具备一定规模的城市商业体如购物中心、独立百货、配套零售等商业聚客区的位置多维信息,包括 地理位置、营业面积、停车场数量、品牌门店数量、客流情况、商场规模 等信息。

洞察商业场景,优化商业布局。

数据特点

? 覆盖全国76个主要城市

? 1万2千家商业地产

? 40+基本属性,包含基础、交通、商业、人口等

? 购物中心占比高达82.54%

? 商场基本信息相关字段覆盖率100%

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数据维度

? 全覆盖:范围覆盖完整城市范围,类型涵盖各级购物中心、大型超市、百货、配套零售等;

? 易分析:直观了解城市商业地产数据分布、规模等,可叠加其他要素在图上直观显示和空间分析,比如叠加人口人流、品牌数据等;

? 多属性:包含商场基本信息、内部品牌、周边交通和人口等40+字段,属性丰富的同时也有很好的实效性,大部分属性可以做到季更。

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鳞次栉比的高楼(拔高的楼盘为智图商业地产数据)

购物中心分析示例

以下我们通过5个购物中心对比分析举例说明。

数据字段

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商场数据字段包含 营业面积、楼层数和停车位 等衡量商业体规模的一些基础指标。

同时涉及关于周边人口、交通便利度等方面的字段,比如 工作、居住人口,客流和地铁站数量 等。

通过这些数据我们可以对一个商场有初步了解。

比如从表中的数据我们可以了解到,5个商场中购物中心A的规模最大,它的营业面积最大,同时拥有最多的停车位。周边工作和居住人口相当多,同样也拥有很高的客流量。

但是它有一个特殊现象和其它4个商场不同, 它的工作日的客流高于节假日。

业态类型

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对5个购物中心的业态类型占比进行对比分析可以发现:

这5个购物中心的业态都很丰富,所含品牌类别都比较齐全,但是每个购物中心内部的业态占比各有千秋。

整体来看,举例的5个购物中心都以 餐饮和服饰 为主要业态,两者各自占比远超商场内的其他业态占比,两者累积占比超过商场所有业态的一半。

美容休闲娱乐和零售 的占比次之,继传统零售之后“娱乐零售”等创新不断涌现,并且在消费升级的过程中越来越受到实体零售商家及消费者的青睐,所以两者在购物中心的业态占比在某种程度上呈现正相关。

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从数据以及通过验证其他购物中心业态可以看到: 办公类和儿童类业态因场景冲突及群体差异化的原因,相对互斥。

有办公类的商场购物中心出现儿童教育的概率很小,反之亦然。

对比表中购物中心ABCDE的业态占比可以发现,购物中心A属于带写字楼的购物中心,其它4个购物中心则是纯购物中心无办公类,相应的购物中心A就没有儿童教育类的的业态出现,而另外的4个购物中心都有而且占比相对来说还不低。

与儿童类相反,奢侈品则与办公类同时出现概率较高。

客流数据

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普通商场和商圈中带写字楼的商场的客流对比,一方面带写字楼的商场本身就自带客流量;另一方面在客流量的变化情况上两者在休息日截然相反,商圈中带写字楼的商场的在休息日客流量与普通商场的骤然上升不同,不仅没有上升反而有所下降。

同时从表中也可以看出在工作日商圈中带写字楼的商场客流量相对普通商场要稳定一些。

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客流变化趋势的影响因素中商场周边人群分布情况是不容忽视的。 5个购物中心工作日和休息日的客流对比分析可以发现:

? 如果商场周边工作人口居多,客流一般是周内客流大于周末客流;

? 如果居住人口居多,一般是周末客流大于周内客流。

不同城市购物中心数量等级类型等都不同,我们对成都的商业地产面进行了人口和客流的统计, 近30%的商业地产面周边工作人口大于居住人口 ,周内客流大于周末客流, 这种情况在成都南边的高新区天府新区占比较高,同样也是写字楼比较集中的区域。

总结

利用智图商业地产数据并结合全域数据中的多类数据,可以对意向范围内的多个商业中心进行多层面对比分析,在大数据支撑下,找到最佳点位!

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