商业地产凛冬将至?学会运用“数位大数据”精细化运营是关键

本文主要是介绍商业地产凛冬将至?学会运用“数位大数据”精细化运营是关键,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

2020年,突如其来的新冠肺炎疫情对国内经济发展造成明显冲击,同时疫情在国际多点爆发,外部的不确定性风险加剧了我国宏观经济的下行压力。受经济环境变化影响,商业地产运行面临挑战。

2020年1-5月,全国商业地产开发投资额为6408亿元,同比下降5.1%,新开工面积为7764万平方米,同比下降14.8%;需求:2020年1-5月,全国商业地产销售面积为3494万平方米,同比下降23.1%。全国商业营业用房新开工面积为5591万平方米,同比下降16.1%;需求:2020年1-5月,全国商业营业用房销售面积为2577万平方米,同比下降21.7%,降幅较2019年同期扩大8.9个百分点。

住宅市场未来充满不确定性,但随着市场与经济的复苏,商业地产却开始春暖花开。这一次的行业寒冬,让不少企业纷纷认识到必须积极寻找新的道路来提升面对市场变化和外部风险的能力,商业地产科技创新、多元化发展的重要性不言而喻,转型升级的时代已然到来。
在这里插入图片描述
  中国商业地产“数位大数据”概念已经不是新鲜事,近几年在发展过程中也出现了很多变化,而这种变化呈现出大家对数据的依赖越来越清晰、越来越渴望,科技创新、智能化将更多的渗透至商业地产的方方面面。

随着商业地产行业向纵深发展,大数据将有助于提升行业运营效率及质量、提升场所端及品牌端的创新成功率,为商业地产转型升级创造巨大价值。

数位线下大数据专注于构建中国商业地产“精准线下大数据生态圈”,目前拥有业内最大体量的全维度动态人场大数据,数据总覆盖 200+座城市、近100类高价值场景(商圈、住宅、写字楼、酒店、机场等)、 8000万+关键信息位置,累计沉淀百亿级用户标签,目前已成为大数据商用领域的龙头企业。

数位线下大数据主要由三大层面、六大类别组成。三大层面是指宏观层面(如全国城市)、中观层面(区域及商圈)、以及微观层面(楼宇、店铺)。六大类别则包括选址大数据、运营大数据、客流大数据、画像大数据、商业场景大数据、常驻客群/项目竞品重叠客群大数据。
在这里插入图片描述
  大数据的产业链包罗万象,而数位在线下大数据的商业应用中拥有多年行业积累经验,致力于为客户挖掘线下大数据的潜在价值,在产业链上更加靠近大数据应用层,主要通过大数据服务为商业地产解决前策研判、品牌招商、消费者洞察、竞品项目分析等四大板块核心问题。

数位线下的大数据技术优势不容小觑,主要归因于三点。第一、拥有全球领先的室内定位算法,基于机器视觉+多信号智能定位算法。第二、拥有精准场景识别技术。数位基于领先智能定位算法,综合多种空间信号进行判断,可在不依赖硬件设备的前提下,7*24小时稳定实现精准的室内位置判断。可判断用户的消费偏好,可分析用户出行动向,可用于了解活动区域,实现精准定位。第三、拥有全维度动态人场大数据及最大到店识别数据库。数位具备线下场景大数据8000万+、覆盖200+座城市、近100种场景。累计覆盖智能终端10亿+,每日生产感知数据30亿+。

对于传统零售来说,要让用户在线下有更好的体验、更多的跨界商品选择、更集中的体验空间、更丰富的娱乐场景以及关注消费者场外消费行为和喜好,从而做到24小时和消费者挂钩,加强消费者与购物中心之间的粘性,给消费者做明确的商业引导,加速商业创新融合,引领新的消费模式。

更值得一提的是,目前数位的商业体系涵盖了运营商智能移动网络感知、精准营销、智慧商业地产等,在大数据商用领域一直走在前沿。

数位始终以大数据视角为客户提供极具价值的数据及基于数据的解决方案,降低客户数据成本,通过大数据挖掘深层商业价值,提升客户决策效率和精准度,重构商业地产服务新标准。

可以预料,在数字化时代演进过程中,数位大数据将激活商业机能新生,助推数字化商业时代发展,让实体商业焕发新的增长活力。

这篇关于商业地产凛冬将至?学会运用“数位大数据”精细化运营是关键的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/766799

相关文章

SQL Server修改数据库名及物理数据文件名操作步骤

《SQLServer修改数据库名及物理数据文件名操作步骤》在SQLServer中重命名数据库是一个常见的操作,但需要确保用户具有足够的权限来执行此操作,:本文主要介绍SQLServer修改数据... 目录一、背景介绍二、操作步骤2.1 设置为单用户模式(断开连接)2.2 修改数据库名称2.3 查找逻辑文件名

canal实现mysql数据同步的详细过程

《canal实现mysql数据同步的详细过程》:本文主要介绍canal实现mysql数据同步的详细过程,本文通过实例图文相结合给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的... 目录1、canal下载2、mysql同步用户创建和授权3、canal admin安装和启动4、canal

使用SpringBoot整合Sharding Sphere实现数据脱敏的示例

《使用SpringBoot整合ShardingSphere实现数据脱敏的示例》ApacheShardingSphere数据脱敏模块,通过SQL拦截与改写实现敏感信息加密存储,解决手动处理繁琐及系统改... 目录痛点一:痛点二:脱敏配置Quick Start——Spring 显示配置:1.引入依赖2.创建脱敏

详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流

《详解如何使用Python构建从数据到文档的自动化工作流》这篇文章将通过真实工作场景拆解,为大家展示如何用Python构建自动化工作流,让工具代替人力完成这些数字苦力活,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录一、Excel处理:从数据搬运工到智能分析师二、PDF处理:文档工厂的智能生产线三、邮件自动化:

Swagger在java中的运用及常见问题解决

《Swagger在java中的运用及常见问题解决》Swagger插件是一款深受Java开发者喜爱的工具,它在前后端分离的开发模式下发挥着重要作用,:本文主要介绍Swagger在java中的运用及常... 目录前言1. Swagger 的主要功能1.1 交互式 API 文档1.2 客户端 SDK 生成1.3

Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)

《Python数据分析与可视化的全面指南(从数据清洗到图表呈现)》Python是数据分析与可视化领域中最受欢迎的编程语言之一,凭借其丰富的库和工具,Python能够帮助我们快速处理、分析数据并生成高质... 目录一、数据采集与初步探索二、数据清洗的七种武器1. 缺失值处理策略2. 异常值检测与修正3. 数据

pandas实现数据concat拼接的示例代码

《pandas实现数据concat拼接的示例代码》pandas.concat用于合并DataFrame或Series,本文主要介绍了pandas实现数据concat拼接的示例代码,具有一定的参考价值,... 目录语法示例:使用pandas.concat合并数据默认的concat:参数axis=0,join=

C#代码实现解析WTGPS和BD数据

《C#代码实现解析WTGPS和BD数据》在现代的导航与定位应用中,准确解析GPS和北斗(BD)等卫星定位数据至关重要,本文将使用C#语言实现解析WTGPS和BD数据,需要的可以了解下... 目录一、代码结构概览1. 核心解析方法2. 位置信息解析3. 经纬度转换方法4. 日期和时间戳解析5. 辅助方法二、L

使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)

《使用Python和Matplotlib实现可视化字体轮廓(从路径数据到矢量图形)》字体设计和矢量图形处理是编程中一个有趣且实用的领域,通过Python的matplotlib库,我们可以轻松将字体轮廓... 目录背景知识字体轮廓的表示实现步骤1. 安装依赖库2. 准备数据3. 解析路径指令4. 绘制图形关键

解决mysql插入数据锁等待超时报错:Lock wait timeout exceeded;try restarting transaction

《解决mysql插入数据锁等待超时报错:Lockwaittimeoutexceeded;tryrestartingtransaction》:本文主要介绍解决mysql插入数据锁等待超时报... 目录报错信息解决办法1、数据库中执行如下sql2、再到 INNODB_TRX 事务表中查看总结报错信息Lock