GeoQ Data商业地产数据V20上线商场打分、竞争分析、业态评估和客流考察

　　商业地产的趋势每年都有新变化，一些全新的业态正在迅速崛起，从“沉浸式体验”到“元宇宙”，从主题街区到潮玩艺术，一波一波的新“玩法”正在席卷各大商业中心。

　　现在是新消费4.0时代，同时也是不可回避的后疫情时代，众多的不确定性，给大多数企业带来持续冲击，如何把握新消费的机会，如何在竞争中脱颖而出？“数字化”成为众多企业的不二选择，而数据则是数字化的根基。

　　对于很多投资人、开发商、品牌商来说，收集分析商业地产数据都是挺头疼的一件事，数据量大且维度多，而且如何更好的分析并发挥数据的价值，也是难上加难。

　　但是，大家不用担心，专业的事交给专业的人，为助力各行业获取更加精细化、准确化的商业地产数据，掌握全国商业地产整体情况，辅助进行商场打分、竞争分析、业态评估和客流考察等，GeoQ Data商业地产数据全面升级，推出V2.0版本。

　　商业地产（包括购物中心、独立百货、专业卖场、步行街美食城等）数量由12000+增至14800+。

　　GeoQ Data商业地产数据将商业地产类型划分为购物中心、商业配套、独立百货等7种类型，其中购物中心、商业配套占比位居前列。

　　购物中心通常能够满足购物、休闲娱乐、餐饮等多元化的消费需求，周边常配备成熟且综合的商业设施，在区域中商业辐射能力一般较强。

　　以深圳市商场为例（列举部分商场），类型占比呈现出与GeoQ Data商业地产数据相似的规律，占比从高到低依次也为：购物中心、商业配套、独立百货、大型超市、其他、专业卖场、商业街美食城。

　　商业地产数据每个商场的属性字段多达68个，涵盖商场基础信息、内部业态、周边站点信息、居住\工作人口等属性信息。

　　新增26个字段，重点描述商业体内部业态分布以及各类业态占比情况（数据来源为POI数据），能够更加清晰的为商场定位，更科学的为商场评级。

　　商场内部数据是展示商场内的格局，包含楼层和店铺详细平面信息，以及室内设施的矢量数据，共包含18个字段。

　　GeoQ团队按照智图矢量数据、城市数据、品牌数据、人口数据等将商场划分为A-F六个大类级别，A-D还细分了X+和X-级别（X代表A、B、C……）。

　　以深圳市为例（列举部分商场），深圳市级别最高的A类商场占比3.51%，相较低级别商场，A类商场通常拥有Luxuries奢侈品、Cinema电影院和Supermarket大型超市完整的服务体系。

　　即使类型、等级相同，但各个商场内部情况也千差万别。深圳龙岗万科广场和深圳大梅沙奥特莱斯商场类型皆为购物中心，商场等级均为A，大型超市进驻商场时，大梅沙奥特莱斯和龙岗万科广场都可考虑，入驻电影院时，品牌最好倾向于龙岗万科广场。

　　以三个商业中心部分属性为例，商业中心A规模最大且交通方便，而商业中心C虽等级不及商业中心B，但其交通相比来说更便捷。

　　不同商业中心具有不同的优势，不能仅凭单一属性进行评判，因此在选择入驻商场时需通过多方面考察商业中心。

　　分析住宅小区数量、户数、周边500米餐饮、教育等指标，了解商业中心的周边配套情况，进而深入了解该购物中心是否适合品牌入驻。

　　商业体的人气，对品牌门店的销售额有很大影响，因此，在选择入驻商场时考察商业体的客流量显得尤为重要。

　　我们以三个购物中心一个月的客流量为例，其中购物中心A客流量在三个商场中最高，而购物中心B的客流量节假日增幅最高，如果品牌注重节假日到店消费，不建议选择购物中心C，相比其他节假日吸附能力弱。

　　利用GeoQ Data客群数据叠加商场面数据可以制作商场人流画像，分析人群的基础属性、财富属性和个人偏好，如年龄、学历、从事行业、消费水平、旅行和APP偏好等。

　　比如一般情况下“18-40岁”的中青年群体为消费主体，若该购物中心人口年龄结构中该年龄段人口占比较高就更适合相关品牌入驻。

　　不同的商场定位不同，其业态分布也会有所不同。通过娱乐休闲占比、美食饮品占比、楼层等指标能辅助了解商业中心整体和每层的业态分布，帮助品牌快速定位。

　　例如某商业中心整体以服饰鞋包为主，其次为美食饮品。其中，一层以服饰门店居多，三层基本为美食，若是服饰、美食相关品牌入驻一、三层则需考虑竞品情况。而通过楼层、均价、商场等级等指标可以考察竞品所在商场类型、价格、楼层等情况。