随着线上商业的逐渐饱和，互联网巨头纷纷转战线下试水新零售，其中最重要的武器无疑是“数据”。数据对选址、招商、客户O2O服务、促销、业态调整各个场景都有着深刻的影响。
而购物中心作为线下商业的空间运营主体，也越来越重视商场的数字化运营，并在这个过程中逐渐掌握了很多高质量数据，包括消费者动线、购买行为、商品销售与租户业绩等。
但是，目前大部分商场运营商仍然缺乏分析数据的能力与工具，因此难以从孤立的数据系统中汲取洞见，导致大部分商场仍然基于以往的经验和直觉进行决策，而无法敏锐地捕捉商场环境的变化，丧失主动，眼睁睁看着价值流失。
在数据赋能的道路上，近期脉策和印力华东区域共同对商业地产智能投决及商场智能运营内容展开了深度合作，本文主要分享在商场数字化运营研究中取得的产品成果，它支撑了商场运营升维的三个阶段：
集成化——多源数据采集，告别数据孤岛
数字化——业务融合分析，实现数字运营
智能化——算法预测模拟，挖掘深度信息
客流、车流、消费、会员、营销、工单等场景数据已经成为商场数据系统的采集标配。借助这些数据系统，商场工作人员可以在多方后台查询需要的数据，并手动汇总到报告材料中，供领导和其它同事查看。
但这显然不是一个足够智能的形态。首先，汇总过程仍需要大量人力，细微的调整也需要大量返工；更重要的是，数据系统相互孤立，数据之间联系也难以被表达和捕捉。
事实上，商场运营的场景往往是非常综合的，深入的场景分析往往需要复合的数据来源，这对数据采集和整合提出了新的要求。
为了将不同来源的数据采集并整合，从而支持复杂场景的分析，印力开始使用这样一个产品容器：
产品容器对数据库、第三方接口和私有数据灵活兼容，可轻松添加新数据源；数据接入后可根据标签自由连接，形成复合清晰的视图，图表形式也非常丰富，可根据需求定制设计与调整。
借助这个产品，印力将原已采集的数据和其它需求数据完整的接入一个系统，实现了商场运营的数据集成，为后续的融合分析和信息挖掘搭建了基础。
根据市场、运营、商管等业务团队的需求，印力借助这套产品自动抽取和分析各系统数据，并通过定制化的图表配置呈现。
比如，运营人员可以看到商场当前剩余车位104个，大部分停留在A座1楼和B1层等。如此这般，运营人员就能及时了解商场的客车流分布情况，对过热区域和时间段进行调度。又或者从动态更新的商铺工单页面看到5分钟前又有人进行物品放行的申请，便于运营人员在第一时间给出审批反馈。
同时，我们将这些实时更新的客/车流数据、工单数据等，以及会员消费，商场营业额、坪效等运营关键指标按日进行统计汇总。基于印力的工作习惯，高频关注的数据结果集中在日报画面展示，比如坪效环比上周增长了45%、昨日又新增了173个会员等。
用户也可以切换到各系统界面查看具体指标。这减少了工作人员定期手动汇总的劳动，极大提高了商场内部的交流效率。
此外，店铺相关的分析指标会推送给对应品牌，帮助他们定位自己的经营表现，也加强了品牌和商场的联系。在移动端，这些数据同步呈现，依据工作人员的级别权限开放查看准许，帮助管理者在任何场所便捷查看。
在搭建好成熟的数字化运营体系之后，脉策和印力开始探索更具前瞻性的运营场景。在脉策产品的AILab模块中，我们通过部署复杂算法模型，在某些场景中实现数据信息的深度挖掘，形成传统数据分析方式难以触及的运营认知。
营业表现的预测始终是商场关心的课题，在全场层面，商场管理者希望提前预知业绩变化，识别指标压力和计划完成情况，提前调整市场策略；而在店铺层面，运营人员也希望对店铺表现心中有数，以便识别店铺经营数据的异常。
借助整合的数据系统，我们轻松地将商场信息、店铺信息、外部信息三类四十余项潜在变量数据整合起来，通过相关性模型的筛选，找出14项与店铺营业表现相关的显著变量，使用这些数据建模得出的预测值和实际值的偏差控制在8%以内。
在预测模型最后筛选出的14项变量中，既包含活动等计划性变量，也包含客流等具有偶然性和波动性的变量。前者是商场可以提前了解并且早做计划的事情，而后者对于成熟运营的商场而言波动较为稳定，可以通过时间序列算法进行平滑估计。通过每日数据的迭代，模型可以在一个月的未来尺度上保证预测准确性。而结合店铺计租合约数据，营业额预测转变为商场更加关注的租金预测。
上述模型已经能够帮助运营者理解商场平稳期间的情况，但并没有考虑店铺间的影响关系。为了将这些因素纳入模型，我们研究了同分区品牌间的经营表现关系，通过矩阵工具将品牌在所在分区中的辐射能力量化，从而增强商户的入驻信心，吸引客流，带旺周边消费力。
正如篮球比赛中助攻和得分都是反映NBA球员进攻能力的关键指标，品牌场内辐射能力和自身转化表现同样重要。在印力项目中已经实现了基于两种表现的店铺贡献度综合评价，帮助商场识别出具有有效正向辐射能力的品牌。而印力上海的品牌案例显示，根据场内辐射能力进行科学品牌组合给商场带来了更高的收益，转化率提升效果显著。
因此，我们正在为商场品牌建立字典，以期在店铺表现的预测中加入对邻近品牌特征的考量。当场内某家店铺状态发生变化，这套模型会进行回应，并调整相关店铺的预测结果。
藉此，商场管理者可以对品牌布局方案进行模拟，观察不同方案带来的场内营业额及租金指标变化，作为方案决策的科学依据。而对于新建商场，可以将其它商场的品牌认知经验移植过来，从而在繁多的品牌入驻和组合方案之间快速试验，筛选合适的方案并制订指标计划。帮助商场运营者在决策之前心中有数，并在招商过程中掌握主动，加大商场利润。
印力已经突破了数据孤岛限制，全面展开数字化运营，并建立起有效的智能运营场景。这不仅解放了工作人员的重复劳动，还帮助商场挖掘出之前无法触及的信息，深度认识商场表现和策略影响。
借助标准化的数据输入，这套系统可以在项目间轻松地移植和调整，帮助印力迅速推广和迭代智能运营经验，通过运营的效率和洞见，在行业中形成降维优势。
如何从复杂数据中挖掘更多信息，完善商场智能运营体系，印力和脉策将会持续探索下去。
