商业地产最常碰到的5个问题，如何用大数据解决？

Large Commercial Complex

大型商业综合体：

商业地产是指一种房地产形态，用来满足各种经营商家的各种零售、餐饮、娱乐、健身服务、休闲等使用功能需求，并通过向经营商家收取租金的形式获得收益。广义的商业地产定义比较宽泛，包括酒店、商场、写字楼等。

商业地产是具有地产、商业与金融投资三重特性的综合性行业，它兼有地产、商业、金融投资三方面的属性，既区别于单纯的投资和商业，又有别于传统意义上的房地产行业。

商业地产的运营工作关注项目自身的区位、人口、面积、业态、商户、品牌等方面的复合信息，将信息整理归纳后，用行之有效的手段来提升销售额的统筹工作，吃透项目，进行全方位业务提升。

例如下图所示的北京清河万象汇，是海淀北部地区的重要商业服务设施。它的存在不仅提升了居民的消费品质，还满足了周边社区的生活需求。

揭秘商业地产运营

下面我来揭秘此商业地产的运营是基于些大数据来运作的。

01、人口概况：

我们利用大数据软件，通过系统分析，获取到周边三公里范围内人口概况可知：

常驻人口有 85万人，居住人口有 48.28万人，工作人口有 53.68万人。

人口密度大，已婚人数占比 69.09%，收入水平较高。

人口概况 

02、周边业态：

周边餐饮服务项目有 1626个，零售服务项目有 1837个；

体育休闲 451个，科教文化 639个，儿童亲子 97个；

生活服务 634个，建材家居 189个，丽人养生 428个；

旅行服务 71个，车辆服务 362个。

周边业态图

大数据解决商业地产问题

其实，商业地产行业用户使用大数据还可以解决以下几个方面的问题:

01、地产市场研究：

商业地产行业用户可以通过收集、分析大量数据，了解当地地产市场的需求和趋势，以此指导投资决策和项目开发。

利用大数据可以保证调研对象的精准性，一般来说住宅客户调研对象主要来源于竞品客户和项目周边二手房客户，结合项目的特点以及竞品项目的特殊性，需要调研不同类别的客户，发觉不同维度的信息。

利用大数据能够深挖客户需求点，从调研结果中分析客户在不同空间干什么，为什么，根据重要程度反馈至产品打造。

02、土地选址分析：

商业地产行业用户可以利用大数据分析不同土地的交通、人流、人口等指标，以此确定最优的土地选址方案，提高项目成功率。

此区域周边有 103个公交站、7个地铁站，690个停车场，1个火车站、1个港口码头，交通便利，适宜选址。通过分析还能查询到区域中心到达各个公共交通的距离和时间。

交通设施概况

03、租赁决策：

商业地产行业用户可以通过大数据分析市场租金、租户流失率等指标，以此制定更加合理的租赁策略，提高租赁收益。

对于写字楼租赁我们也可以通过大数据分析可知：

在租写字楼 141栋，共计 1881套，总面积 904196.88平方米，纯写字楼占比 94.63%，甲级占比 93.67%。

写字楼租赁分析

04、资产管理：

商业地产行业用户可以利用大数据分析不同物业的运营、维护等成本，以此制定更加精准的资产管理策略，提高资产效益。

05、市场营销：

商业地产行业用户可以通过大数据分析客户画像和消费习惯，以此制定更加精准的营销策略，提高营销效果和客户满意度。

客群画像分析

除了图中所展示的年龄分布和消费水平以外，还可以查询到以下内容：

 

以上是商业地产行业用户使用大数据解决的主要问题，需要行业用户具备数据收集、分析和应用的能力，结合实际情况制定适宜的决策和策略，提高项目的成功率和经济效益。