据可靠消息源透露，近日成都太古里采购了一款客流大数据产品和服务。
（来源：太古里内部消息源）
成都太古里致力于购物中心的数字化升级转型，近几年一直在打造一体化的数据&业务中台，用数据驱动决策，助力商业运营。
之前了解到，太古里曾尝试通过wifi等多种手段，利用**码等标识，以实现线下线上行为打通。
这次客流大数据产品和服务的加入，进一步完善了太古里的数据中台。
在数字化升级转型方面，太古里可谓是不遗余力。
太古里为何如此？这与一套客流运营方法论有关
1 客流运营方法论
孙子曰：知彼知己，百战不殆。
谁是彼？
在购物中心服务客户的过程中，彼就是客户。
在竞争环境中，彼就是竞品。
而这个客流运营的方法论基于这个逻辑，总结下来就是：识客群、知竞品。
01 识客群
识客群又有内外之分，对内就是到访客群或会员的画像描摹。
通过第三方大数据，结合场内消费数据，可以描摹全客群画像与消费行为特征。
对外就是客源分布和人口渗透率分布。并结合两者对比，去发现还有挖掘空间和价值的拓客区域。
结合大数据的客源、会员数据信息，综合考虑、距离、交通、客群质量、小区氛围等因素，发掘未来拓客的区域。
02 知竞品
知竞品，对竞品客源和渗透率的获取和调查，找到差异化竞争的发力点，以提升自身竞争力。
利用第三方大数据，扫描竞品客群来源及客群画像，通过对比客群辐射范围、客群画像与消费行为，洞悉竞品吸引客群动力点。
03 数据思维
不管是识客群，还是知竞品，这个方法论的本质，其实是数据驱动决策的思维。数据的意义不在于教你怎么做事，在于验证自己的观点，更正确的做事，降低试错成本。也正是在这种思维支撑下，才会有本文最开始提到的新闻——太古里采购客流大数据产品。
据统计，成都太古里日均客流量都在10万人次以上。不可否认，“10万人次”与“数据驱动决策思维”有着莫大的关系。
2 道理都懂，为何你做不到？
“数据驱动决策”，这个思维提出也很久了，但能做到的又有多少呢？道理大家都明白，但为什么你做不到呢？
原因无外乎以下几种：
>>没有数据驱动决策的思维
数据驱动决策的思维，很早就提出来了，但并没有普及，或者说，在大众潜意识里，仍然习惯沉溺于自己以往的经验里。
什么？你已经有数据思维了，那么你应该属于下一类
>>数据难以直接提升KPI
相信大家身上都背着几个KPI，日常的精力、预算成本都投入在如何提升这些KPI上了。
而数据不是有了，就能直接提升KPI。数据要发挥价值，需要使用数据的人来解读，并依据数据做出科学决策和执行后，才能给你或企业带来提升。
所以，敢在数据上投入精力和预算，是需要智慧和勇气的。
什么？你已经拿着钞票，准备买数据了？
>>不知如何选择数据供应商
大数据发展至今，行业内也有了很多供应商，但针对于商业地产的线下客流大数据供应商，大家知之甚少。
其实在这个领域有很多入局者，只是并不被大众认知。这里给大家筛选几个成熟的供应商。
3 客流产品对比
我们从公司体量、数据来源等维度寻找了几个典型的供应商，他们分别是：腾讯客流通（下简称“客流通”）、芝麻科技的Molli（下简称“芝麻”）、蓝鲸大数据（下简称“蓝鲸”）。
客流通：成熟公司，互联网数据
芝 麻：创业公司，软硬件数据
蓝 鲸：创业公司，多维数据源
覆盖率
覆盖率是一项重要的考量指标，它有两层含义，一方面是数据量占比是否足够高，另一方面数据是否均匀，是否会存在幸存者偏差。很多时候数据均匀，比数据量更重要。
举个简单例子：1万份男性青年群体的调查问卷，和100份男女、年龄分布均匀的调查问卷，你更希望要哪类？
客流通：数据来源是腾讯系APP和使用腾讯定位SDK的APP上报的位置信息，每天有11亿手机用户使用这些APP。不过这些手机用户偏向中青年，老年人偏少，存在一定的幸存者偏差。
芝麻：数据来源主要是基于wifi探针、视频等设备的感知，主要是感知到访人群。覆盖率依赖于设备安装情况。另外，也需要手机用户打开wifi（注意：不需要主动连接wifi，只需打开wifi即可）。
蓝鲸：多种数据来源，覆盖率接近70%，另外蓝鲸近期仍在扩大数据源，其覆盖效果还有提升机会。
客流通：较高覆盖率，有幸存者偏差
芝 麻：覆盖率依赖于设备，主要是到访人群
蓝 鲸：较高覆盖率，接近70%，且仍在提升
标签
客流通：根据公开资料显示，可提供性别、年龄、学历、人生阶段、子女年龄、婚姻状态、是否有车、消费水平、居住地房价、商场到店频次、餐饮消费频次、餐饮消费水平、到访4S店品牌、手机品牌、手机价格。
客流通的标签，主要是腾讯整体基础大数据体系挖掘和更新，以腾讯体系的技术实力，其标签质量是值得相信的。
芝麻：从其产品中，可发现性别、年龄、学历、职业、学历、年收入、有房/有车、出行偏好、旅游偏好、餐饮偏好、商场偏好等标签。这些标签仅仅是在体验其产品时发现的，理论上芝麻应该还能提供更多标签。
芝麻的标签来源比较综合，有来自CRM系统，也有通过大数据系统模型计算的。
蓝鲸：可提供性别、年龄、工作地、居住地、商场偏好、APP偏好等。
蓝鲸的标签大部分直接来自于系统统计，并非模型计算，比如性别、年龄等，其质量是可信的。
客流通：标签丰富，质量可信
芝 麻：标签丰富，来源多，质量难以评估
蓝 鲸：基本标签，质量高，缺少消费类标签
成本
客流通：按年付费，根据Mall面积，收费16.8~22.8万。
芝麻：没有公开资料，暂时不做评估。知道的朋友可以留言告知。
蓝鲸：单次数据服务2~4万之间。近期蓝鲸推出数据工具集系列，可以按次付费，资费最低可达2000~5000。
客流通：按年付费，费用高昂
芝 麻：可能存在硬件成本
蓝 鲸：按次付费，物美价廉
敲黑板
总结：三款产品都有各自的特点。
1、对周边人口或渗透情况有需求，则可以选择客流通和蓝鲸。
2、若对到访的中老年人群都洞察需求，则可以选择芝麻和蓝鲸。
3、对消费类标签需求不高的情况下，蓝鲸大数据是更好的选择，覆盖高、成本低，基本标签够用，质量可靠。
4 再聊蓝鲸大数据
深入了解“蓝鲸大数据”
13541298450- 该帖于 2020/12/4 16:51:00 被修改过
