2021-07-07 来源：爱分析研究报告 浏览数：667
报告编委
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报告摘要
存量时代，数字化成为购物中心增长新引擎
存量市场过渡的时期即将到来，购物中心同质化严重，竞争加剧，运营压力增大，精细化运营是购物中心业绩增长的关键所在。通过精细化运营实现购物中心、品牌方、消费者三方利益的协同，成为购物中心运营的目标。
不管是竞争压力、电商挤压、消费者习惯的变化，还是商业模式的变革，都对购物中心的精细化运营提出了新要求。要解决购物中心当前面临的挑战，需要购物中心以业务增长为目标，思考购物中心各个业务部门的瓶颈，以数字化解决方案赋能购物中心重塑增长。
业务需求驱动，购物中心数字化面临挑战
目前，购物中心业务过程中正面临着四个问题：第一，在全生命周期内，购物中心习惯以人的经验为主，运营效率较低；第二，购物中心从选址到运营环节的业务流程繁琐，线下工单影响管控和协同效率；第三，随着运营模式改变，购物中心需要持续提升运营ROI；第四，通过人工进行数据分析和决策，耗时且准确性差，对运营支撑度不高。
面对购物中心业务过程中的挑战和需求，购物中心已开始了信息化、数字化的建设，但购物中心在数字化建设过程中，也同样遇到了一些问题：第一，ERP系统更新无法满足购物中心日新月异的业务场景；第二，购物中心数据孤岛现象严重，无法整合，整体效果不达预期；第三，无法评估数字化建设的投入产出情况。
系统性数字化建设赋能购物中心数智化运营
针对遇到的业务层面和落地过程中的挑战，购物中心需从业务增长的目标出发，从顶层设计角度做好数字化战略规划。购物中心的数字化建设应通过“人货场“的基础数据采集，经数据中台、业务中台、商业管理平台等平台进行数据整合，支撑购物中心实现数智化运营等应用，最终实现购物中心在不同商业模式下的业务增长。
针对数据采集的问题，购物中心应当重点聚焦“人”的数字化，全面推进“货”的数字化，重新定义“场”的数字化，通过建设线上线下的数字化触点，实现全渠道的数据采集。
面对数据孤岛、系统重建等问题，购物中心可以通过搭建数据中台、业务中台、商业管理平台等平台充分发挥数据价值、快速响应业务场景变化、满足资产管理需求。
在数据资产的基础上，购物中心应注重消费者的运营，通过泛会员管理、线上线下一体化等方式实现全渠道会员运营，并通过挖掘数据价值反哺决策。
购物中心数字化趋势
第一，数据使用更加合规。人脸识别、ReID技术的应用以及消费者数据使用的合规性将是行业重点关注内容。
第二，从数字化走向智能化。技术层面，5G、VRAR、大数据、人工智能、边缘计算、数字孪生等技术的发展，都将推动购物中心数字化建设从数字化阶段走向智能化阶段。
第三，重塑价值链，购物中心与品牌商实现协同。随着自营、联营等商业模式的出现，购物中心与品牌方将建立协作模式，而二者协同要求购物中心重建数字化系统，来支撑商业模式和业态的升级。
目录
1. 存量时代，数字化成为购物中心增长新引擎
2. 业务需求驱动，购物中心数字化面临挑战
3. 系统性数字化建设赋能购物中心数智化运营
4. 购物中心数字化趋势
结语
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根据国家商务部的定义，购物中心是集多种零售店铺、服务设施集中在一个建筑物内或一个区域内，向消费者提供综合性服务的商业集合体。这种商业集合体内通常包含数十个甚至数百个服务场所，业态涵盖大型综合超市、专业店、专卖店、饮食店、杂品店以及娱乐健身休闲等。
据中国连锁经营协会统计，截至2020年底，国内商业建筑面积3万平方米及以上购物中心数量已超6000家，面积达4.2亿平方米。其中，2019年全国新开业购物中心为529家，2020年受疫情影响全国新开业的购物中心约500家。2021年全国拟开业购物中心预计达到1113个，首次一年度新开数突破千个，有望创下历年来购物中心开业数量的新高，拟开业购物中心总体量为9725万平方米，接近1亿平方米。
存量市场过渡的时期即将到来，购物中心同质化严重，竞争加剧，运营压力增大。
购物中心的分类方式有多种。根据中国市场的实际情况，商务部将购物中心分为社区型、市区型、城郊型三类。另外，根据购物中心是否连锁化，购物中心可以分为集团型购物中心和单体购物中心。经调研，购物中心的数字化建设以“一把手”工程为主，因此本报告定义的购物中心包含集团型购物中心和单体购物中心。
集团型购物中心指商业地产集团下属连锁的购物中心，如大悦城、万达广场、恒隆广场等；单体购物中心是指仅一个项目的购物中心，如正佳广场以及区域性的购物中心等。
从购物中心的业务流程来看，购物中心的业务可分为选址、定位、建设、招商、运营等几个环节。
其中，新开项目会覆盖从选址到运营的全链条、全场景；现存项目的核心业务主要是招商和运营，且招商和运营对于购物中心项目的贡献率约为2：8。
随着C端消费在线化渗透率不断提升，电商平台严重挤压购物中心的市场空间，购物中心逐渐成为消费者购物的体验平台。对购物中心来说，传统的以“商铺租赁”为主的商业模式正在发生转变。通过精细化运营实现购物中心、品牌方、消费者三方利益的协同，成为购物中心运营的目标。
不管是竞争压力、电商挤压、消费者习惯的变化，还是商业模式的变革，都对购物中心的招商、运营提出了新要求。新开项目更是在选址定位、招商运营等环节都面临着挑战。
要解决购物中心面临的业务挑战，需要购物中心以业务增长为目标，思考购物中心各个业务部门的瓶颈，以数字化解决方案赋能购物中心重塑增长。
对于购物中心数字化，市场上尚未形成统一定义，本报告定义的购物中心数字化是指应用人工智能、大数据、物联网、云计算等技术，实现购物中心核心价值链各环节的信息化、数字化和智能化，为购物中心、品牌方、消费者三方参与者赋能，最终实现购物中心业绩增长的目标。
根据数字化成熟度，可以将购物中心所在的数字化转型分为三个阶段：流程驱动的信息化、数据驱动的数字化和AI驱动的智能化。
第一阶段是流程驱动的信息化。这一阶段主要实现企业业务流程和运营管理的线上化，包括资产管理、招商、运营、企划、物业、会员等多个部门，但各个部门信息化系统之间关联性较差，无法实现数据的互联互通。
第二阶段是数据驱动的数字化。这一阶段主要实现业务数据之间的互联互通，形成数据闭环，并基于整合后的数据进行数据背后的价值挖掘。
第三阶段是AI驱动的智能化。在数据的基础上，通过计算机视觉、NLP、语音技术等AI技术的赋能以及AI智能硬件的使用，实现智能分析与决策，反向指导业务，形成数据驱动业务运作模式，提升消费者体验。
据调研，约90%的购物中心尚处于信息化阶段，信息化系统尚未互相打通，各个信息系统作为孤岛存在，数据之间无法实现交互和打通。总的来看，集团型购物中心的数字化进程比单体型购物中心更快，目前基本处于数字化的早期阶段，基本上各个系统之间是打通的，也有一部分购物中心正在进行智能化的创新。
据调研，购物中心每年在数字化建设方面的投入预算约占营收的5‰-1%。受到购物中心商业模式变更的影响，购物中心在数字化系统上的投入顺序依次为ERP系统、会员系统、营销系统。
通过对购物中心的调研，爱分析梳理了购物中心数字化的全场景地图，包含选址定位、计划管理、智能招商、智能营销、泛会员管理、数据中台等15个场景，覆盖了商业规划部、建设部、招商部、运营部和其他职能部门。
头部的购物中心在数字化方面进行了大量的投入和探索，对数字化也有很多设想和期待。目前，从购物中心在业务层面的需求满足度来看，购物中心在数字化落地过程中仍遇到了一些挑战。
购物中心的本质，是吸引消费者的到访，在线下形成消费、交流、体验，最终形成闭环，因此购物中心需要进行线下空间的精细化运营，提高购物中心的人流量。目前，购物中心正面临着四个问题。
第一，在全生命周期内，购物中心习惯以人的经验为主，运营效率较低。
在选址环节，由于国内的土地建设规划和商业规划脱节，土地出让方式与商业项目开发规律脱节，大部分购物中心作为住宅项目的附属而缺少商业规划，购物中心在选址阶段并没有做好市场调研、商圈分析等基础性工作，而是以人的经验为主进行定位和业态规划，导致后期招商困难，运营难度高，最明显的结果是购物中心空置率较高。据不完全统计，一、二线城市购物中心空置率2019年超6%；2020年超10%。
在招商环节，随着国货品牌涌现，购物中心在定位、招商环节缺少品牌大数据支持，招商部门能力参差不齐，从人的经验来看，品牌信息储备不足，无法深入了解品牌情况，招商工作效率低。
在营销环节，购物中心的活动设置通常以市场部门或运营部门的经验为主，通常千人一面，营销活动的ROI较低，并且效果很难进行评估。
第二，购物中心从选址到运营环节的业务流程繁琐，线下工单影响管控和协同效率。
在筹建阶段，购物中心从拿地到建设等环节，对接的部门众多，文件及流程繁琐，对接过程中难免会出现错漏情况。尤其在拿地环节，如果发生文件缺失或错乱问题，可能会影响项目合规性。
在物业管理方面，传统的物业管理工作多依靠纸质工单记录，不易保存和衡量业务量，且浪费工时；并且，购物中心包含多业态、多品牌，物业部门各业务之间沟通存在无法协同的问题，对于突发事件很难做到及时响应。
从集团管控层面和多部门协同角度出发，购物中心需要建设标准的SOP，将业务流程标准化，提高管控和协同效率。
第三，随着运营模式改变，购物中心需要持续提升运营ROI。
随着购物中心商业模式变化，购物中心需要化被动为主动，吸引消费者到场消费。目前，由于运营和营销活动多以人的经验为主，购物中心较难实现精准营销，且传统的营销活动无法评估效果。
购物中心当前特别关注精准营销，不过现阶段只是基于会员信息发短信做触发，无法追踪营销活动对会员消费的影响，活动期间的消费行为也无法进行合理的归因分析。因此营销活动的设置和效果无法为下次活动提供精准的指导建议。
第四，通过人工进行数据分析和决策，耗时且准确性差，对运营支撑度不高。
在业态规划环节，购物中心的招商租赁部门人员通常通过手工在ERP业务系统下载数据，并手动加工分析，生成一些数据形成表格或PPT报告，用来进行新的业态分布规划和品牌分布规划。
在关键的运营管理场景，面对决策层对于经营数据报表的需求，购物中心传统的做法是通过Excel进行数据分析，最终形成的报表无法进行互动，对于问题数据也无法追溯。
此外，购物中心不同部门对于数据维度定义不同，无法整合应用。以集团型购物中心为例，由于购物中心分布较为分散，经常会出现每个购物中心关注、分析的维度不同，甚至对于出租率等维度的定义也不一致的问题，导致购物中心在多业态分布工作中需要花费大量的时间；同样的问题也会出现在运营管理和决策环节。
面对购物中心业务过程中的挑战和需求，购物中心已开始了信息化、数字化的建设，但购物中心在数字化建设过程中，也同样遇到了一些问题。
第一，ERP系统更新无法满足购物中心日新月异的业务场景。
购物中心的ERP系统多为十年前开发的，使用的架构是CS架构，仅满足购物中心的业务流程信息化和标准化，但后期运维支持较差，在购物中心有新系统的需求时，无法实现系统扩展。另一方面，从终端使用者角度来看，传统的ERP系统无法满足手机端移动办公的使用。
第二，购物中心数据孤岛现象严重，无法整合，整体效果不达预期。
目前，购物中心在ERP、会员系统、BI等产品的建设已较为成熟，但普遍存在的问题是，每个系统的效果都有，但不同系统的关联性特别差，系统、数据之间无法做整合，无法实现数据的最大价值。
比如，在购物中心从信息化阶段向数字化阶段转型过程中，选址、招商、运营环节皆需要将购物中心的一方、二方、三方数据打通，进行数据分析和数据智能应用，而目前购物中心的系统建设以烟囱式为主，系统与系统之间无法打通，数据融合难度大，在运营过程中提供的价值有限。
第三，无法评估数字化建设的投入产出情况。
疫情期间，大部分购物中心不得不发展线上到家购的业务，投入资源搭建了线上商城，形成自己的私域流量，但实际上线上流量并不活跃，并没有为购物中心带来量的成交。
一方面，大部分购物中心的数字化应用上线后利用率低，投入产出比较低，转化效率较低。电商拉动线下的成本很高，通常需要投入大量广告，然后转化回来，不能直接转换成购物中心的租金，只能首先转换成部分客流，部分客流再转化成商户的销售，投入高昂。
另一方面，购物中心的数字化建设是持续性的长期投入，除了前端的数字化应用外，基础设施的投入也必不可少。短期来看，购物中心的投入产出情况确实不尽如人意。
针对遇到的业务层面和落地过程中的挑战，购物中心需要梳理当前问题，选择相匹配的数字化解决方案。对于在商业规划期的购物中心，也应从顶层设计角度做好数字化战略规划，以满足后期招商运营需要。
从业务增长的目标出发，购物中心的数字化建设应通过“人货场“的基础数据采集，经数据中台、业务中台、商业管理平台等平台进行数据整合，支撑购物中心实现数智化运营等应用，最终实现购物中心在不同商业模式下的业务增长。
中粮大悦城、万达商业、龙湖集团等头部商业地产集团针对购物中心业务，已纷纷投资或成立数字化解决方案类科技公司，从战略层面进行数字化建设的布局，领跑购物中心领域数字化转型。
以大悦城为例，“悦云”智慧商业系统是大悦城控股自身的管理运营系统，该系统融合了传统POS、ERP、CRM系统，并加入数据熔合、D客运营、营销洞察等功能，将数据获取、数据处理、数据输出相结合，通过线上线下互补，为购物中心创造更多内容，通过“内容运营”，以刷脸支付、支付即会员、支付即积分等呈现方式，更加直观的为消费者带来细节体验。
在数据采集环节，购物中心当前遇到的挑战有：
第一，会员数据对购物中心的价值有限，购物中心需要获取更多场内数据，支撑购物中心运营决策。
第二，传统购物中心以品牌方独立收银为主，购物中心仅能通过品牌方主动上报了解经营数据，但颗粒度较粗。消费者交易行为和货的数据通常为品牌方所有，几乎不会开放给购物中心，购物中心很难直接获取相关数据。
第三，购物中心当前对于“场”的数字化通常以可视化地图为主，为消费者提供导航、导视功能，以提升消费者体验为主，暂不能辅助购物中心进行精细化运营。
针对数据采集的问题，购物中心应当重点聚焦“人”的数字化，全面推进“货”的数字化，重新定义“场”的数字化，通过建设线上线下的数字化触点，实现全渠道的数据采集。
针对消费者的数字化，购物中心基本已全面铺设POS系统、会员系统、停车系统等。在会员管理方面，购物中心也已通过设置小程序、公众号、服务号等线上触点，获取会员相关数据。据统计，头部购物中心会员系统的常用功能为停车系统和会员积分，采用率均高于80%。
但是由于购物中心的客户粘性较低，仅会员数据为购物中心的运营和营销提供的价值有限，购物中心需要在线下设置数字化触点，丰富购物中心的数据维度，进行泛会员（所有入场消费者）管理。部分头部购物中心正在通过AI摄像头、AI互动屏、智能地面等进行“人”的数字化。
通过公共空间的AI摄像头设置，合规应用AI人脸识别和Re ID技术，购物中心可以记录顾客特征、顾客游逛轨迹等数据，对入场消费者行为进行更加高效、精准地洞察，在优化活动效果、调整品牌布局、辅导品牌经营等方面提供数据服务。
智能地面是通过在购物中心公共区域内铺设特制的膜层，利用触觉传感器的设置，追踪消费者在场内的游逛轨迹，进行场内消费者洞察。
AI互动屏则是在购物中心导览屏的基础上，加入AI视觉识别和AI互动功能，在场内与消费者实现互动，并作为线下的数字化触点，获取消费者信息，实现会员拉新等功能。
上海单体量最大购物中心南翔印象城MEGA，以小象AI屏为触点，打造AI智慧商场。通过内置智能导航、、活动宣传、优惠发券到数据分析等，带动更为匹配的流量进店，小象AI屏为MEGA拉新会员5000+，分发到店导流卡券超1.2万份，盘活积分77万+。
不管是AI摄像头、智能地面还是AI互动屏，都可以通过一定方式对接到购物中心的CRM系统，进而丰富购物中心的会员数据维度，为精准营销提供数据基础。
对购物中来说，商品的数据也至关重要，购物中心在跨过品牌方获取商品数据或与品牌方共享商品数据信息方面或多或少存在一些阻力。
购物中心对“货”的管理更多是针对品牌方的管理。受到购物中心商业模式的影响，租赁、自营、联营等不同的模式对“货”的管控力度不同。
在主力品牌上，购物中心的话语权通常较弱，但在非主力品牌上，根据购物中心收银环境的不同，购物中心可以通过多种方式进行“货”的数据采集。
第一，POS机+数据采集系统。在销售数据采集方面，购物中心可以通过与第三方数字化厂商合作，为品牌方提供统一的POS系统和对应的数据采集系统，通过软硬一体化的的方式获取品牌销售数据。
第二，多码合一。为支持聚合支付方式，购物中心可采取打印机屏幕展示支付码的方式，满足消费支付、扫码即会员、交易行为采集等多码合一，不仅成本更低，也支持移动支付，更符合大部分消费者行为。
第三，数字小票。基于消费者领取消费凭证的习惯，购物中心可以通过纸电支付打印机为消费者提供数字小票服务，同时获取交易信息、商品、会员等数据，在交易场景中有效实现会员转化，建立人与商品、人与品牌、人与购物中心的链接。
截至2019年底，新城控股旗下包括天津津南吾悦广场、江苏淮安吾悦广场、常州武进吾悦广场、青岛吾悦广场、台州黄岩吾悦广场等在内的47个吾悦广场，安装终端数六千个，将数字小票投入使用并取得良好效果。
购物中心的“场”承载着“人”和“货”，为实现购物中心全场景、全流程的数字化，购物中心需要重新定义“场”的数字化。
对购物中心来说，“场”的数字化在难度和成本方面都是最高的。要实现“场”的数字化，需要将线下物理空间通过全景相机进行数字孪生，定位场内每个区域、店铺、柜台甚至是商品的三维坐标，使空间中的全要素得以精准地坐标映射，创建“场”的数字化空间，可赋予空间内的人、店铺等要素唯一位置ID 。
经过数字孪生购物中心的建设，配合AI互动屏、AI摄像头等其他数字化触点，可以将购物中心线下业务和线上运营打通，形成购物中心大数据应用的基础，再通过人工智能算法，深入挖掘数据价值，提供更精准、更科学的辅助决策。
惠州印象城通过数字孪生版本的购物中心和“印享星”平台之间的打通，将线上线下所有惠州印象城的信息、服务汇聚起来，作为统一的数字底座，不仅可以在消费者到场、游逛、购物、休闲、离场等全场景为消费者提供服务，也能支持惠州印象城的运营管理。
在购物中心数字化建设过程中，购物中心在业务流程或应用场景的数据应用方面普遍会存在一些问题。
第一，数据孤岛现象严重，系统建设整体效果不达预期。购物中心已建设的ERP系统、会员系统、停车系统等多个系统之间关联性较差，存在孤岛现象。虽然单个系统已实现相应功能，但整体效果未达预期。
第二，耗时、费力、不准确是购物中心进行数据分析和应用过程中最大的痛点。由于数据分别存放于不同的业务系统，购物中心无法快速梳理数据资产。例如：为了精准营销，需要联动不同的系统去看会员数据，而系统之间并未打通，主数据对应不起来，对比分析更是困难；为了对经营状况有更准确及时的了解，需要定期出大量报表，而部分数据的收集和分析过于依赖人工，准确度和效率有待提高。
针对数据分散的问题，购物中心可以梳理数据标准，建立数据中台，将不同业务系统对接至数据中台，统筹好分散在各个系统的数据，建立统一的指标体系，彻底改变数据指标混乱的情况，将购物中心的数据资产沉淀下来。除了购物中心现有业务系统外，购物中心还可接入所需的第三方数据，为购物中心未来的数据应用提供支撑。
数据中台为购物中心带来的价值体现在两个方面。
第一，沉淀购物中心的数据资产，为业务提供数据服务支撑。数据中台以统一的数据标准和口径整合购物中心所有业务系统数据，打破数据孤岛，为购物中心沉淀数据资产，并为会员管理、智能营销等业务提供数据服务支撑。
第二，方便购物中心统一管理数据资产，赋能经营决策。通过数据中台沉淀数据模型，可提升购物中心团队的数据分析能力，支持购物中心进行深度的数据分析，为购物中心的运营决策赋能。
保利商业在购物中心信息化领域投入了较多的资源进行布局。保利商业通过搭建数据中台，对接POS系统、会员系统、商业系统、停车系统、导视互动屏、WIFI、公众号、小程序等，进行全渠道数据的整合、清洗、转换，沉淀了数据资产。同时，保利商业基于处理后的数据进行报表分析，反哺集团决策建议。
随着直播、联合营销等新型营销方式的兴起，购物中心的业务系统不断叠加，部分业务数据和业务逻辑有重复需求，重复建设成本增加的同时，系统变得越来越笨重，运行压力增大。
针对系统重复建设成本高的问题，购物中心可以将业务逻辑抽取出来，通过搭建业务中台，作为平台和底座，快速打通不同业务系统，将业务流程标准化，实现业务流程复用，满足各项业务的调用。
对于购物中心来说，业务中台的价值体现在两个方面：第一，可以降低系统重建的成本；第二，面对业务场景，可以实现快速响应需求。业务中台的成本低、响应快这两点特征在集团型购物中心的业务系统更新迭代需求方面更具优势。
广州正佳广场从2016年开始搭建业务中台作为数字化底座，基于业务中台快速响应的特性，提高了正佳广场的协作办公、在线运营效率。通过业务中台，正佳广场在疫情期间全面升级商户全域数据服务，店铺巡检、事件追溯、工单审批、服务管理、缴费管理、评价管理、消息管理、租控管理等均实现业务在线化和可视化，工单处理平均不超过3分钟。
ERP系统作为购物中心数字化建设的排头兵，已经过十多年的发展，随着购物中心运营模式革新，其存在的问题也逐渐暴露出来。
第一，系统架构不合理。传统ERP系统最大的问题在于系统架构不合理，ERP系统过去往往采用大而全的系统架构路线，架构单一、兼容性差、扩展性差等问题明显；
第二，升级、运维压力大，二次开发成本高。随着信息化系统的不断增加，系统的扩展能力越来越弱、系统维度的成本和难度越来越大、需求响应周期越来越长。
第三，定制化需求无法满足。传统ERP厂商提供的解决方案，覆盖范围广度大，但深度不够，无法满足购物中心在垂直领域的定制化需求。比如，传统ERP系统以满足购物中心的租赁业务为主，面对购物中心日渐丰富的商业模式和业态时无法提供支撑。
为解决以上问题，部分购物中心选择重新建设ERP系统。充分考虑购物中心的商业模式、业态、参与方等要素，通过采用微服务架构，构建新的ERP系统，打造购物中心的商业资产管理平台。
商业资产管理平台为购物中心提供的价值体现在几个方面。
第一，采用微服务架构。提供更加灵活的服务支持，满足购物中心的定制化需求，实现业务动态扩展，支持购物中心的多业态场景。
第二，业务系统一体化。基于开放中台，以一体化的理念设计，打通各相关系统，实现数据统一规范，流转畅通，方便购物中心进行集团化/一体化管理。
第三，支持云部署和移动部署。云端部署可支持购物中心远端调阅，运维难度降低。小程序等移动端部署，可满足购物中心移动办公需求，提高在线协同效率。
搭建商业百购业务中台，助力中骏商管实现从信息化到数字化的转型
2017年，中骏集团确定了“一体两翼”的发展战略，确定以“千亿级地产开发”为“一体”，以中骏世界城新零售购物中心、方隅长租公寓为“两翼”，构建“FUN幸福生活”生态圈。其中，中骏世界城作为中骏商管快速发展的核心业务板块，成为重要的“一翼”。
2020年，中骏集团已成功兑现“千亿”规模的目标。截至2021年6月15日，中骏商管在管世界城共计37座，计划至2025年全国落地100座中骏世界城。随着“百城计划”的全国化布局，中骏商管需要通过数字化转型来支撑整个战略目标的达成。
中骏商管目前主要的系统有三类：以数字化运营中台为代表的营销系统，以ERP为代表的业务系统，以物业管理为代表的现场管理系统。其中，业务系统和营销系统是中骏商管进行数字化转型的两大重点板块。为保证顺利对接当前的数字化营销系统，支撑中骏商管的营销业务，中骏商管需要上线一套相匹配的数字化业务系统。
采用互联网微服务架构，搭建商业百购业务中台
在进行数字化业务系统选型时，为确保技术架构统一，无缝对接数字化运营中台等营销系统，中骏商管对于数字化业务系统的技术架构有三方面的诉求：
第一，具备弹性扩容的能力，实现短期内规模化和业务快速增长的目标；
第二，具备强稳定性，支撑中骏商管项目规模的逐步扩大；
第三，具备灵活的系统迭代能力，满足中骏商管的业务增长和业务变更。
在进行招投标后，中骏商管最终选择红星云为其提供基于互联网微服务架构的ERP系统建设方案。对比传统ERP系统，红星云采用了互联网架构，其解决方案具备几方面的优势。
第一，互联网架构提供开放平台，通过元数据驱动设计，支持从界面，到功能，到数据的全面技术融合能力，允许中骏商管和红星云进行联合开发，可实现业务系统的弹性扩展和灵活迭代。
第二，相比传统ERP系统，采用互联网架构的ERP系统基于底层技术架构，提供标准接口，可以使中骏商管的业务系统和数字化营销系统之间实现无缝对接。
第三，互联网架构通过解耦的模块化开发，未来可以实现中台化功能，辅助中骏商管建立中台业务系统，支撑集团化管理。
第四，互联网架构具备多节点、高可用等特点，面对业务扩张和数据量急剧增长时，具备较强的稳定性，可以支撑中骏商管在短期内实现规模化的目标。
顶层设计、分期上线，红星云敏捷响应和解决实施过程中的难题
在项目实施过程中，红星云的产研团队通过到中骏商管现场进行为期两周的需求收集，快速了解项目情况。结合中骏商管多商业模式、多业态场景融合的业务扩张目标，以及集团化协同和精细化运营的需求，红星云为中骏商管提供了整体的ERP建设解决方案——搭建商业百购业务中台。
该项目共分为三期：
项目一期历时四个月，主要内容为上线支撑租赁商业模式的ERP系统，替换中骏商管原有的旧系统。在此期间，新旧两个系统并行期约两个月，在逐渐完成数据迁移后，新的ERP系统正式上线。
项目二期以支持自营商业模式的ERP系统为主，系统开发约两个月，开发完成后可在中骏商管进行实时上线。
项目三期仍在规划中，预计将上线支持联营商业模式的ERP系统，涉及到合同签订条款、POS销售、财务结算和资金还款等方面的变化。
项目在上线过程中遇到的问题有两个：一是系统切换过程中，业务部门面对系统操作方面的变化，需要红星云提供实时培训；二是系统上线过程中业务部门会产生新的诉求。
面对这两个问题，红星云通过固定交流群机制，产研团队与业务人员保持沟通、信息同步，双方人员紧密配合，使得需求和问题能够快速提出、响应、解决：从系统层面提升操作、交互等的易用性，并针对系统操作变更内容及时提供培训服务；针对业务部门新需求，快速、敏捷地上线和完善新功能，满足一线业务部门的实际需求。
助力中骏商管实现数字化转型，支撑“百城计划”全国布局
对中骏商管来说，红星云的商业百购业务中台解决方案，在弹性扩容、灵活迭代、系统无缝对接、强稳定性四个方面，助力中骏商管实现从信息化到数字化的转型，为“百城计划”提供了强有力的支撑。
首先，在弹性扩容和灵活迭代方面，基于互联网架构，商业百购业务中台可根据中骏商管的需求进行深度定制，集成多种商业模式和多商业场景。通过基础的编码配置与POS系统的底层改造，系统可兼容多个商业模式，单个项目中的租赁、自营、联营自由切换无缝衔接，数据层面既可以集中汇总又可以分开调取。
其次，在系统对接方面，基于互联网架构，商业百购业务中台提供标准化的接口，支持与中骏商管的其他系统相对接，目前已对接过SSO、BPM、会员等系统，可以使不同的业务流程实现线上闭环，方便中骏商管进行集团化协同和管理。
最后，在稳定性方面，在面对多节点、高并发场景时，商业百购业务中台的互联网架构使得整个系统的稳定性更强，降低了系统运维难度和压力。
会员系统在购物中心的采纳度较高，基本上90%以上的购物中心均已建立会员系统，但目前会员系统在购物中心的应用以会员停车、会员积分等会员权益为主，暂不能通过会员系统进行消费者洞察。购物中心虽特别关注精准营销，不过现阶段只是发短信做触发，不能合理的利用会员的价值。
对购物中心来说，为改变千人一面的营销方式，实现精准营销，购物中心可基于数据中台，整合会员信息，通过多种方式打通购物中心的会员系统，在会员的基础上，对入场的非会员即泛会员数据进行收集，最终实现泛会员管理。
当前，头部购物中心已通过设置AI摄像头、AI 互动屏等线下数字化触点，获取购物中心内消费者动线和轨迹，对泛会员进行分类，并进行精准营销。泛会员管理为购物中心带来的价值主要是：
第一，扩大流量池，触达新流量。在购物中心会员系统基础上，通过线上线下数字化触点的设置，经广告投放或线下AI互动，达到支付即积分，积分即会员，实现线上或场内拉新，扩大购物中心的流量池，为获客和转化提供消费者渠道。
第二，实现消费者全生命周期管理，实现会员的最大价值。与零售行业类似，结合线上线下的数字化触点，购物中心可通过搭建CDP平台或CRM系统，实现全渠道的数据打通，从触达、转化、留存、复购几个环节进行消费者全生命周期的管理，最大化发挥会员价值。
虎门国际购物中心通过在整个广场出入口、重点公共区域、停车场、各楼层通道及商铺部署客流热力分析设备，结合鹰眼后台系统，实现客流实时探测感知、动线轨迹可跟踪分析，并结合内外部大数据掌握客群特征和个体特征，做到进场客户实时感知、流量数字化留存分析、特征深度洞察，沉淀私域流量，为购物中心的泛会员管理扩大了流量池。
通过数字化触点和数据中台的建设，购物中心基本可以克服数据采集和数据治理的问题，一改往日千人一面的营销方式，尝试实现精准营销。
然而，当前购物中心线上和线下的营销环节脱节较为严重，对购物中心来说存在以下两个问题。
第一，线上运营成本高。疫情期间，大部分购物中心迫不得已上线了线上商城，但实际上线上商城的利用率较低，很难真正实现运营目的。
第二，线下营销活动无法评估效果。购物中心以往的线下活动以人的经验为主，衡量根据活动、预算额度做不同的渠道，全面铺开不够精准，也无法对营销效果进行精准的衡量。
随着线上商城、会员系统的建设，购物中心需要考虑将线上流量引导至线下，实现线上线下营销一体化。例如，购物中心可以通过提高线上商城的利用率进而提升线下空间运营效率有如下方式。
第一，充分利用互联网平台和营销工具，进行线上的智能营销活动设置，通过不同渠道的广告投放，为线上商城进行引流，进而将消费者引流到店。例如，通过线上发券线下核销、线上购买到店提货等方式。
第二，通过场内软硬一体化的互动屏解决方案为购物中心在场内实现流量拉新和会员转化，或者实现二次销售。例如，购物中心在场内设置AI互动屏，对接购物中心线上商城和会员系统，通过与AI互动屏进行互动，购物中心在场内可以发放优惠券，能极大地提高提袋率。
基于购物中心的数字化触点建设、CRM系统建设，购物中心可以通过归因分析、漏斗分析等模型，计算较为精准的ROI。
2020年双11期间，成都王府井百货的微商城上架了“900元抵1000元”的商场购物抵用券，引导用户到线下门店消费，最终实现单日抵用券销售2100万元。
和其他零售主体一样，数据报表是购物中心不可缺少的一项应用。但购物中心当前的运营数据分析较难支撑经营决策。
如果仅用于运营结果展示场景，购物中心可搭建传统的BI看板，其运营结果通常以可视化的形式呈现。但传统的BI看板不支持决策层和业务部门与报表的互动，无法实现数据追溯和归因分析，对购物中心的运营决策支撑有限。
如果对数据分析深度支撑运营决策有需求，购物中心可以在搭建数据中台的基础上，搭建具备AI能力的数据看板。基于数据中台与各业务系统的对接，数据采集可达到购物中心最小数据单元，通过业务规则和数据模型设定，经营数据可被自动监控、分析、呈现在终端。
具备AI能力的数据看板可解放专门做报表的团队，同时从集团、分公司、省份、门店乃至楼栋、摊位，都有精细数据呈现，实现最细颗粒度的管理，集团总部可以直接看到某个项目、某个业态、某个店铺的经营情况。为满足决策者多场景办公的需求，数据看板还可支持移动端、PC端、大屏等多种呈现方式。
北京朝阳大悦城定制开发了全新的商业BI系统——“J-DMP”，整合了销售、客流、车流、会员、租金、线上六大系统数据。业务部门可通过J-DMP实时查看项目各维度数据，并获得集数据整合、分析、结论分发为一体的管理解决方案。J-DMP允许业务部门自定义进行数据分析，以此支撑运营决策。系统上线后，朝阳大悦城的单店铺营销转化率最高可达14%，单次短信营销成本节省超过35%。
购物中心的数字化转型是持续性、长周期的建设。在建设过程中，不管是政策、技术、商业模式变化、价值链变更等因素都会对购物中心数字化建设产生一定的影响。
在既有挑战，也有机遇的情况下，购物中心数字化转型将呈现以下趋势。
第一，数据使用更加合规。在政策层面，消费者隐私以及数据安全是当前零售行业数字化建设的关注热点。人脸识别、ReID技术的应用以及消费者数据使用的合规性将是行业重点关注内容。
第二，从数字化走向智能化。技术层面，5G、VRAR、大数据、人工智能、边缘计算、数字孪生等技术的发展，都将推动购物中心数字化建设从数字化阶段走向智能化阶段。比如，大悦春风里基于智慧MALL系统，为消费者提供VR/AR场景化购物服务，正在用技术构建一个无边界、无时间限制的消费场景。
第三，重塑价值链，购物中心与品牌商实现协同。受限于传统的购物中心商业模式，购物中心与品牌方之间的关系以租赁销售为主。随着商业模式转变，自营、联营等商业模式的出现，购物中心与品牌方将建立协作模式，通过系统、软件或硬件实现协同。首当其冲，价值链的重塑要求购物中心重建数字化系统，来支撑商业模式和业态的升级。
结语
存量时代的变革和机遇，是驱动购物中心数字化的根本动力。随着运营模式变更，购物中心数字化建设进入高速推进阶段。当前阶段，大部分购物中心对各类数字化应用的采纳集中在收效最快的运营环节，然而头部的商业地产集团正在从顶层设计出发进行购物中心的数字化建设。
长期来看，购物中心将会选择更适合的个性化方案，并循序渐进地进行数字化建设。展望未来，购物中心将通过数字化技术系统性地优化成本、效率、客户体验，建立起持续高效的业务模式。
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