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    百聯浜江ショッピングセンターのショッピングエリアは40%だけです。

    2014/11/25 20:30:00 26

    百聯浜江ショッピングセンター、ショッピングエリア、市場相場

    上海當地商業大手の百聯株式第16のショッピングセンター――百聯浜江ショッピングセンターは最近上海楊浦區で正式に開業しました。この新しいショッピングセンターは以前の「兄弟姉妹」と明らかに違いがあります。9萬平方メートル近くの大型デパートで、商品のショッピング類の占める面積の割合は初めて40%ぐらいまで下がりました。殘りは60%のデパートの面積で、レストランやレジャー娯楽などの體験機能性の業種に席を譲りました。

      

    百聯楊浦浜江ショッピングセンター

    副社長の厳人衛さんは澎湃ニュースに対して、このような重大な調整をしたのは、消費者に強いかけがえのない體験文化を提供することによって、大型の営業狀態の実體小売店が電気商家との戦いを勝ち取り、人気を集めていることをますます意識しているからです。

    厳人衛さんは「現在の一般ショッピングセンターの商品の小売業の割合は基本的に55%-60%ぐらいで、飲食は20%-30%ですが、周辺住民の実際の需要に対する理解によって、飲食店や映畫館などの體験業の割合を大幅に向上させることにしました」と話しています。

    最後に、彼らは飲食類と機能類の取引先の比重を40%と20%まで増加して60%に達して、商品種類は40%占めます。

    実際には、百連株という行為は容易ではないが、業界內の先駆者とは言えない。

    ショッピングセンターという分野では、香港からの新しい鴻基、新世界グループ、杭州から始まる銀泰商業は、マーケティングを體験する道をもっと遠くまで行って、もっと楽しく遊んでいます。

    例えば、新世界グループが投資したK 11ショッピング蕓術センターが今年初めに導入した「印象派巨匠?モネット展」の盛り上がりには舌を巻く。

    銀泰のこの比較的若いショッピングセンターの経営者、すでに満足しませんでした。

    消費者

    の體験はデパートの中に限られています。11月15日、このデパートは杭州城內の1.1キロのパレードを組織しました。

    少なくない

    ショッピングセンター

    デパートの中で一番人気のあるところは、たいてい大きな子供の遊び場です。

    多くの消費者にとって、將來のショッピングセンターの価値は銀泰商業が打ち出したスローガンのようになるかもしれません。

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    顧客の流れを分析する以外に、「ビッグデータ」の最大の利點の一つは精確なマーケティングができ、盲目的な投資による損失を減らすことです。

    この面では、新世界百貨は多くの工夫を凝らして、異なる客層に対して異なる重點情報収集を実施しています。

    例えば、新世界は消費者に対して3ヶ月ごとに調査と回答を行い、ランダムに1000人から2000人の顧客を抽出して、「3ヶ月以內に消費がある」と「3ヶ月以內に消費がない」の二つのグループに分けられます。

    前者について、新世界のアンケートの內容はサービス評価、ブランドの業態、調整提案、活動體験などの問題が含まれています。後者に対して、アンケートの內容は主に消費に來ていない原因、どの方面に改善が必要ですか?

    次に、活発なVIP會員に対して、新世界百貨は誕生日ケーキのオーダーメイド、定期講堂の開催、ワインの品鑑會の組織などの活動を行い、VIP顧客層のブランド忠誠度を高める。

    事実は、新世界のサークルマーケティングの効果が顕著であることを証明しています。

    以前の新世界VIPの販売は総売上高の45%から50%を占めていましたが、近年の努力を経て、現在の數字は65%に達しました。

    それだけではなく、新世界はVIP顧客グループの基礎の上でプラチナ會員の「含金量」を精錬し、顧客グループをさらに細分化し、「圏マーケティング」を実現する。ビッグデータの収集分析は、デパートブランドの導入、機能配置、さらにはサービス向上のための方策決定的根拠を提供する。

    王府井:王府井大データプラットフォームを構築する。

    百貨店の仲間たちがビッグデータを作って勢いが強く、業界の手本として王府井さんも負けずにいます。

    今年、王府井百貨とポイント大データ技術會社は協力して、「王府井大データプラットフォーム」を発売しました。ビッグデータプラットフォームを利用して商品、ユーザーと業務データ及び商品の全ルートの経営狀況を分析します。

    「王府井大データプラットフォーム」は主に三期プロジェクトに分けられます。第一期プロジェクトは主にビッグデータプラットフォームを構築し、ネットショッピングセンターの前後端のデータを収集し、開通し、自ら流量と業務分析モデルを構築し、典型的な業務報告書の応用を産出します。第二、三期建設は全チャネル會員と商品データの分析に焦點を當てることになります。

    この過程で、王府井さんはオンラインユーザーの閲覧と購買行為に対してデータ分析を行い、リアルタイムの商品の個性化を促進します。

    例えば、王府井オンラインショッピングモールのリストページのそばに推薦エリアが付いています。ある時間帯にクリックまたは購入が多いのはその商品です。消費クリック數によって明らかな位置を勧めます。


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