MobTech观察 | 购物中心卷“客流”，本质是在卷“贡献率与渗透率”

2025-04-24 18:49:29 围观 : 168 次 0 评论

如今的消费者早已不是“随便逛逛”的“路人甲”。他们要么是“线上种草、线下打卡”的Z世代，要么是“时间比黄金贵”的职场精英。小红书发布的《共创时代：未来品牌报告》显示，75%的消费者会根据社交媒体做出购买决定。然而随着线上流量成本飙升，泛流量的ROI价值日趋变低。

对于线下商场来说，打通商场周边客群线上线上数据，分析周边圈层的贡献度和渗透率，精准锁定“家门口的黄金客群”，制定更精准的营销策略，将其变成“忠粉”，成为了大多数商场提升市场竞争力和降本增效的途径之一。

为啥要“卷”——贡献度和渗透率？

对于国内绝大多数商场而言，项目周边圈层的贡献度与渗透率是基本盘，是项目重点关注的指标之一。MobTech智图大数据平台数据显示，以毗邻热门旅游景区的杭州中心商场为例，其项目75.6%的到访客群仍来自于杭州本地，周边10公里以内的居住地圈层贡献度更是超60%。

图源MobTech全景智图城市大数据平台：到访客群轨迹特征-来源省市

后疫情时代，在“15分钟生活圈”等政策与消费趋势倒逼下，社区商业正在“反杀”城市综合体。比如上海瑞安“鸿寿坊”项目开业首月，90%的客流来自周边1公里，直接“抢走”了隔壁老牌商场的蛋糕。

除了社区商业的抢夺，同一商圈内，购物中心“贴身肉搏”也是常态。以上海陆家嘴为例，3公里内聚集了IFC、正大广场、八佰伴等近10个商业体。如果项目无法在周边圈层内建立“垄断性渗透”，客流只会被竞品“截胡”。这意味着，如果商场不能精准触达周边潜在客群，提升商场在周边圈层的贡献度和渗透率，就可能会被直接“踢出决赛圈”。

“贡献度与渗透率”——指标怎么用？

传统商场的到访客群分析依赖“拍脑袋”或抽样拦访调研，难以有效和准确的定义商场辐射面。MobTech基于“场景识别”+“客群研究”技术，通过算法模型组合预测到访人群的来源地属性和POI之间的人群关联，从而科学分析全国111个重点城市（每季增加2-3个城市）的7000多家商场周边职住地的贡献度和渗透率。

以商场为锚点，通过MobTech全景智图城市大数据平台，能够可视化呈现其全量到访客群所在的居住地、工作地、偏好商场及来源省市，直观展示商场近2年周边职住地不同圈层的贡献度和渗透率，颗粒度可精细到单个小区或写字楼。

图源MobTech全景智图城市大数据平台：到访客群轨迹特征—居住地圈层贡献度和渗透率

图源MobTech全景智图城市大数据平台：到访客群轨迹特征—来源小区TOP100

除了关注本项目周边贡献度和渗透率，对于已经开启“巷战模式”的商场，还可以实时查看周边不同圈层内竞品到访客群重叠度，对比竞品渗透率，预警分流风险。这就像打游戏开了“上帝视角”，谁在偷偷抢你的客流，一目了然！

“贡献度与渗透率”——指标如何提？

当了解了商场职住地的“贡献度与渗透率”后，如何打赢这场攻坚战呢？一般来说，可以按照核心和次级辐射范围，制定营销投放地图，预算差异分配，钱花在刀刃上：对贡献度高但渗透率低的高潜力小区可进一步挖掘SP/PR活动偏好，加大投放力度；或对客流贡献低但渗透率高的低粘性小区，提炼核心客群吸引力，提升到访频次等。

而在商场实际营运过程中，渗透率是不断变化的动态数字，且渗透率的提升是一场“持久战”，商场需建立“分析-归因-迭代-反馈”的闭环。比如在竞争激烈的商圈中，当了解本项目周边职住地渗透率后，还需要进一步分析客群的特征、客群新增或分流原因。为此，MobTech开发了众多契合运营需求的业务模型，如分流率模型、流失率模型、新增率模型、业态满足度……这些模型，可以更好的帮助商场运营者分析变动客群的数量，变化客群的流向以及变化客群画像及消费偏好。为商场职住地“贡献度与渗透率”的攻坚战提供切实可行的策略支持。

以某地SKP商场为例，为应对其他高奢商场的竞争蚕食，商场专门举办了一系列促销活动。活动期间，MobTech结合项目的活动主题，将多种优惠信息对不同类型的客群进行分阶段、多次精准触达。结合投放人群、数量以及最终活动报名人数的情况分析来看，通过提前圈选投放目标客群，定向触达后，活动期间客流增长效果远高于泛流量投放效果，且核心圈层渗透率较活动前增长了近2%。

未来已来，商场运营的竞争，除了“拼面积”“拼品牌”更要“拼客流”“拼渗透”。欢迎体验MobTech全景智图大数据平台，助力项目稳中提质，营利双增。

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MobTech全景智图大数据平台

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