购物中心真的 PK 不过电商吗?这家数据公司想让商业地产更智能

购物中心真的 PK 不过电商吗?这家数据公司想让商业地产更智能

方橙是一家提供数据服务,帮助购物中心和品牌商进行租赁对接的商业地产应用。这家公司将商业地产过去依靠人脉、资源的旧壁垒打破,用数据平台,打破灰色地带。目前方橙平台上的数据服务是免费的,未来会在购物中心与品牌商更高效匹配对接上提供收费的增值服务。

如何把一件并非标准化的事情用标准化的方式解决,如何让更多的需求者和真实数据自发来到平台上,是方橙商业模式能否成功的关键。

本文根据方橙科技联合创始人吴卓浩在极客公园「未来头条——发现改变力」的演讲总结。

购物中心真的 PK 不过电商吗?

电商在中国全社会的零售份额占比确实节节攀升,2104 年已经到到 10.5%

购物中心已经成为息息相关融入我们生活当中密不可分的一部分。美国的购物中心历史有一百年,购物中心有超过 4 万 7 千个,其中有至少 1100 个以上是室内购物中心(enclosed malls)。美国也是第一个喊着购物中心已死的国家。

但在美国,2014 年以前整个商业地产领域当中,有据可查的创业公司 300 家,而今天这个数据是 772 家(2015 年 11 月 27 日)。在过去近两年的时间里,这个领域中的创业公司翻了一倍还多。

2014 年是一个时间的分界点,商业地产领域当中的互联网公司创业公司剧增。

而在过去几年,中国购物中心数量正在急速增长。包含购物、餐饮、娱乐等综合业态的商业体,在 2015 年有 4 千个。在接下来的十年当中,还持续增长到 8 千到 1 万个。

不仅仅是这些数据证明商业地产正在快速发展,在行业内,你还会看到两种截然不同的现象:零售业态额鸿遍野,而像餐饮、亲子、娱乐这样的体验式业态却如火如荼。实际上商业地产就像是一个盒子,盒子里装什么内容决定这个盒子的价值,而装什么、怎么装的决定无比重要。

为什么我们去的商店好像长的都一样呢?

一个购物中心有什么品牌决定了消费者是否愿意来这里消费。

我们发现,只有大约 6% 的品牌具有全国影响力、并且在全国主要区域都有开店,而这样的品牌开出了购物中心当中超过 50% 的店。总体上来说,20% 的品牌开了 80% 的店,形成了典型的二八现象。

所以会发现所去到的很多购物中心千篇一律,里面的品牌是一样的。

造成这样的局面有一定的客观原因。商业地产招商、品牌拓店过去主要靠从业人员的人脉,但是一个从业人员的人脉资源是有限的。比如北京有超过 6700 个餐饮连锁品牌,招商人员甚至都不知道有这么多品牌可供筛选。

2015 年 1 月 1 号方橙正式上线。

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方橙梳理出了对于购物中心(甲方)和品牌商(乙方)价值最高、使用频度最高的业务需求。从购物中心和品牌匹配达成商业空间租赁这个点切入,以数据为基础,提升双方对接的效率。改变这个旧的局面。

商业地产的匹配是难度最大的,需要购物中心和品牌商「相爱」

过去在商业地产行业里,从业者依靠人脉关系工作,信息不透明、效率低下。

方橙从线上和线下收集多种维度的数据,包括城市基础数据(比如附近辐射的住宅、办公人口数量)、商业环境数据(比如一个区域中已经开了多少家火锅店)。这些数据可以帮助从业者更好的判断购物中心和品牌之间的匹配程度。

商业地产匹配关系之所以复杂,不像租住宅或者租办公室,在于需要双向匹配。不仅仅是购物中心这边拿出空间来出租,同时也要求想要租商铺的品牌能够匹配购物中心,而不是出钱就租给你。只有双方有好的匹配,才能够达到最好的经营效果。

方橙在这当中也做了很多有趣的事情,比如通过整合城市中住宅小区、小区房型、租售比等数据,建立模型演算出连国家统计局都没有的人口分布数据,经过和其他第三方数据交叉验证,发现颇为靠谱。方橙平台上汇总了很多这样的宏观信息和数据。

方橙把每一个购物中心平面图电子化,让每一个想要开店的人,知道在这个购物中心当中有哪些铺子可以租用、周围的邻居如何。方橙平台上也汇总了很多这样的微观信息和数据。

方橙还把购物中心和品牌各种维度的信息和需求整合起来,让用户可以直接在平台查看和检索购物中心和品牌,输入自己想要的条件、找到可能匹配的店铺,更能直接发布购物中心招商和品牌拓店需求、并获得智能匹配。

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方橙的商业地产大数据报告,亲子业态。在北京上海广州深圳南京这五个城市当中,上海的的亲子业态店铺最多,亲子购物店铺也最多。而北京是唯一一个亲子教育店铺比亲子购物店铺还多的城市。

北京的亲子游乐店铺约等于广州、深圳跟南京三个城市之和,这意味着在广州、深圳、南京将会有很多的开店机会。

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