第四期《商业地产数字化探索》期刊

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(相关资料图)

导读：

客流量是评价商业最直观的指标之一，然而商业实战中客流量的使用不只是一个总数，“热场冷区”、“有效客流”等才是更需关注的。科学使用客流量还应进一步了解其多种误差是如何产生的以及如何优化。本文分享客流量数据以及科学使用的相关信息并通过案例展示其正确的打开方式。

说明：1 数据以2023年前5个月的客流为样本推算全年的总量。2 结合项目上层写字楼或者下方地铁等情况，推算去掉这些因素产生的误差，万达广场不包括金街部分客流。3 未考虑周边项目开业因素，例如喜隆多旁大悦城开业对其具体影响目前无法预估。

清单里的多个项目在北京甚至全国有较高知名度，他们体量都较大甚至由多期组成：例如巨型购物中心世纪金源、朝阳大悦城有11层之高、国贸商城分123期！

通常大体量商业在客流总量方面相比小体量项目更有优势，但实际上更应参考单位面积的客流，类似营业额要看总营收更要看坪效。

客流密度 = 全场客流量 ／ 经营面积

以上示例发现：A商场的客流总量更大，但现场给人的感受可能是B商场人更多(B商场的客流密度近乎是A商场的两倍)。客流密度有更强的可比性同时也更客观，使用这个指标会让一些小场脱颖而出，例如郑州国贸新田360属于小体量商业，但客流密度在城市内名列前茅！

在实战中获取客观的客流密度并不容易，因为可比的经营面积难以获取。公开的资料中通常有总面积、商业面积和租赁面积，其中总面积和租赁面积的口径可比性强但都不能作为经营面积使用，而最接近的商业面积口径难以统一，例如有的包括停车场，有的包括设施设备用房等，有的并不包括这些。

客流密度由于经营面积这个基础数据的缺失难以做到全量商场对比，通常内部使用更准确(例如所有万象城可以基于相同口径来获取面积，同时客流数据获取方式一致，因此万象城项目之间就有很好的可比性)，外部对比就要允许接受一定范围的误差。

一个商业体可能由多个分区构成，例如三里屯太古里南区、北区、西区，杭州银泰更有多达5个区域，其中C区又分为C1 C2 C3，不同区域的表现并不相同；多楼层商业类似，贴近客流的楼层人气旺盛而远离客流的高楼层人气大打折扣，这就是一些“热场”存在的“冷区”现象。

朝阳大悦城刚开业之初客流量并不理想，首先低楼层逐步兴旺起来，高楼层部分区域成为“冷区”，随着“拾间”和“度刻”等主题空间的打造才逐步将整场做旺。

有的目的性消费品牌通过“冷区进入热场”为品牌增加知名度，有的则交了“热场”的高租金却进入“冷区”而经营惨淡。

需要注意的是冷热不是一个绝对概念，需要结合业态等商业场景来具体判断：

杭州湖滨银泰in77热力图：

数据来源：百度客流热力图

数据显示项目的A区和D区客流相比其他区域低，因为这两个区域的品牌档次较高：A区集聚国际品牌的旗舰店，D区作为A区的延续仍然定位国际名品，相比其他餐饮/年轻潮流为定位的区域，国际名品的客群绝对数量少同时复购频次低。因此不同的商业业态是不能进行对比的。

相比客流密度，热场冷区更容易被忽略，需要以商业专业知识和经验为前提才能用好的的指标。

数量的下一步是转化，有效客流才是真正有价值的客流，有效可以拆解成多个细分指标：

成交率(也有餐饮称为捕获率)：成交的次数/客流量，通过成交率可以判断客流价值或自身可能存在的问题。

客流分布特征和高峰值：相同客流量的不同商场客流分布规律不同，例如纯社区商业主要做周末生意，纯写字楼配套主要做工作日午市生意，这对于门店类型(也包括商品组合和人员配置)有很强的参考价值。

爬楼率：通常是商业运营方更需关注的指标。

复现率：同一个顾客在同一个区域出现的频次。

滞留量和时长：分别指某个时间段内进入的顾客数量减去离开的数量，同一个顾客在场内停留的时间分布。

不同业态/品类/品牌对有效性的理解不同，此部分可单独成系列探讨此处不展开。感兴趣的朋友欢迎和小编探讨。

客流量通常采用技术手段获取，误差难以避免。

以手机定位为载体的大数据为例，独栋纯商业的精度较高，但商场上方有公寓/写字楼、下方有地铁等设施时通常会产生较大的误差。

独栋建筑，下方没有地铁，旁侧没有步行街，上方没有住宅/写字楼的北京亦庄龙湖天街：

统计到的手机信号基本完全属于龙湖天街本身，此类商业使用大数据获得的客流量精度较高。

这样统计的手机信号则可能来自周边，采取滞留时间等技术手段筛选处理可以适当降低误差但无法完全消除，另外有的消费者从地铁站出来穿行商场更是难以消除。这些干扰因素可能会导致较大的误差。

客流量是市场环境和经营共同作用的结果，因此数据本身反映了商圈特性、经营成效、品牌组合是否匹配等等，是一个商业体重要的“体检指标”，在专业知识和经验视角下可能洞察出优化经营的方案。下面以朝阳大悦城、合生汇、来福士为例来展示客流量是如何为经营定位服务的。

朝阳大悦城 和 来福士客流量对比-经过标准化处理

说明：数据经过标准化处理，仅对比客流趋势相对值，不能对比绝对值。下同

数据显示两者的客流规律并不相同，大悦城地处社区密集的核心，周末和工作日晚上通常是客流高峰，而来福士工作日的工作时段也有丰富的客流，尤其工作日中午客流量也较大而周末客流逐步缓慢上升到下午6时左右达到高峰。

来福士位于北京写字楼发达的片区，商务办公氛围浓厚。

说明：以上热力图代表写字楼的聚集程度

朝阳大悦城则位于大片社区的核心：

来福士和大悦城的商户分别很好匹配了商圈环境，客流分布也印证了这一点。

朝阳大悦城 和 来福士客流量对比-经过标准化处理：

数据显示合生汇工作日的中午和晚上有更高的客流导致其全年客流量高于大悦城，一方面项目周边有更多的商务客源带动午间消费，而其下层的美食主题街也成为吸客利器。

朝阳大悦城和合生汇周边对比：

从商圈环境来看，合生汇周边有SKP和燕莎奥莱等在时尚零售领域有较强竞争力的对手，而朝阳大悦城旁边有众多烟火气的社区商业在但有机会成为片区的时尚高地。

说明：以上数据来自大众点评的截图，数据是动态变化的，主要参考各业态的租户数量对比。

结合商圈特性和业态租户对比，朝北大悦城“时尚和生活方式”类零售更强，而合生汇成为片区餐饮高地从而客流量更大，两个项目的业态租户构成显示都较好的匹配了商圈环境。

商场内客流的应用，还可以优化动线，根据商圈环境和竞品业态等优化品牌和租金规划。

商业是科学和艺术结合的手艺活，有专业知识和丰富的经验为前提，数据的正确使用才能发挥更多价值，客流量数据你用对了吗？

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