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百货业夕阳西下这家为何就这么能赚钱-【资讯】

发布时间:2021-09-06 09:55:34 阅读: 来源:热缩带厂家

线下零售举步维艰,尤其是百货业夕阳西下,但这家百盛优客城市广场却成功地以“城市奥莱”的模式实现了华丽转身,近期已经吸引了无数业内人士的关注。

各路商业地产专家和开发商代表纷至沓来,明察暗访。项目无论定位、主力店设置、品牌招商、运营细节、特色呈现,确实都有可圈可点之处。

围观总有遗憾,学习和参考更要数据说话。特别是百盛优客与临街的巴黎春天、汇金百货、虹桥天都3个项目“近身肉搏”,如果能够用数据来分析这场恶战,肯定更有趣。继联合百度等机构开展多个品牌旗舰店数据监测后,中商数据周末围绕百盛优客和所处区域又进行了一番研究。

地铁客流大PK

由于4个项目恰好把住了地铁二号线“娄山关路”站的4个出站口,我们首先从数据来看地铁上盖商业与地铁人流的相关性。

我们监测到周末购物中心营业时间内,地铁二号线“娄山关路”站的客流高峰出现在11:00-12:00之间,这期间4个地铁出口的出站客流为3503人,对比场内采集数据我们发现,其中有747个重复的ID身份,也就是这些人分别进入了这4家商场。有趣的是,这747个ID中,在不同项目重复出现的ID不超过10个,也就是说,4家商场有着巨大差异化的定位。那么4家商场对于客流的具体吸引力如何呢,请看下图:

周末睡个懒觉再出发,此时人们开始奔赴用餐聚会。百盛优客由于叠加了金虹桥(金光绿庭广场)的途径客群,因此在客流吸引力方面遥遥领先,且百盛以及金虹桥均有极具特色的餐饮品牌(如自然别谷,两顿,小猪猪等)对于用餐人群则更有吸引力。同时,由于这一区域依然属于小型的集中商圈,数据显示,更多客流以周边3公里范围的人群为主。

客流高峰在下午3点

商场内客流的波峰低谷的数据监测显示,全天的客流最高峰在下午3点

这一时段百盛优客继续领跑,虽然出站客流不是最高,但此时入场的比率达到高峰。除了购物,百盛优客地下特色的甜品小吃更是顾客盈门。串串香品牌满座,而且过半都是年轻女生。

数据同样印证了这一特点,性别分布数据显示:

主力店销售额占比低

百盛优客由百盛商业集团与韩国衣恋集团联手打造,既然持股51%,衣恋自然把自己看家的主力店品牌拿出来。那就是首次进入中国的Modern House。作为韩国衣恋集团集下的家居生活馆代表品牌, Modern House定位于以生活方式为主题运营的家居品牌。商品涵盖厨房用品、寝具、礼品、装饰品、家具以及儿童家居用品等多个大类,仅在售商品数就多达8000余种,卖场呈现和实际生活状态相同的装潢和布置,并通过创意搭配,给顾客提供最直观的舒适体验。

那么这家主力店的经营如何呢?数据如下:

节后周末的日均营业额52592元,工作日的日均营业额23055元,周末是工作日的2.28倍。而春节前,则迎来了销售高峰。

数据显示,Modern House的一月份单店销售达到176万,二月份也达到了112万。从总体业绩来看,该主力店的营业额在商场总体占比并不高,但作为众多品牌折扣的补充,有效提升了项目的体验。

品牌重合 各有侧重

4个项目,零售和餐饮品类有一定重合,如汇金百货淑女服饰下的主力品牌: Ochirly、Basic House等与百盛优客存在重合,部分运动和儿童主力品牌也基本雷同。而巴黎春天则在餐饮板块,引入了更多亲民连锁品牌,以此吸引中端消费客群,与百盛优客地下餐饮形成一定竞争。在重合品牌中,最牛当属星巴克,分别在百盛优客、巴黎春天和虹桥天都各开了1家店,弹丸之地开了3家店,星巴克的“卡位”策略执行力极强。

由于各项目市场策略不同,因此主力品牌虽有重合,但次主力品牌各有细分。汇金更着重主力品牌与本土零售品牌的组合。巴黎春天则几乎抛弃了零售,着重打造亲民平价的餐饮+休闲娱乐组团。百盛优客充分利用依恋集团各品牌资源,实现了零售情景化,餐饮多元集合。

同时,数据显示了各楼层人气最旺的TOP3:

物美价廉永远最受欢迎,因此F1的Levis特卖场,以及韩流鞋类集合店SHOOPEN以其高颜值,高性价比的优势,成为人气王。 F2 由依恋旗下快时尚女装MIXXO引领,同时配合首次进入上海市场的韩国品牌:TWEE,IN THE GRAY,吸引了大批钟爱韩系Style的中青年女性消费者。而F3延续F2的韩风系列,集休闲运动风格于一体的WHO.A.U.和SPAO成为大家的首选。

【花絮】魔鬼细节 紧贴客群

除了数据,我们还发现了几个很赞的细节:

[洗手间]母婴洗手间中设置小号的马桶已经是很多商场的标配,然而我们却惊喜地发现百盛优客的女洗手间特地为男童准备了一个袖珍的小便池,绝对是贴心的考虑。

[音乐的编排]细心的我们发现,百盛优客的每一层播放的音乐都不同,而且音乐的选取都贴合了这个楼层定位目标客群的偏好,我们就每一层不同音乐的线上点播大数据,结合播放频次,聆听者的性别、年龄构成、搜索偏好,与商场每一层客群的消费者画像数据做了更加深度的算法研究,近期将发布《购物中心的音乐大数据》专题,感兴趣的朋友可以保持关注。

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