CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF 汇纳数据 以象组 数 以 数 推 理 以 理 释 象 汇纳数据 运用技术手段将实体商业数据化 通过深入的数据 分析和数据挖掘 诠释并发现实体商业运营管理中效率提升和 业绩增长机会 推动实体商业数据化转型和运营创新
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF 汇纳数据 以象组 数 以 数 推 理 以 理 释 象 汇纳数据 运用技术手段将实体商业数据化 通过深入的数据 分析和数据挖掘 诠释并发现实体商业运营管理中效率提升和 业绩增长机会 推动实体商业数据化转型和运营创新
前言 不畏浮云遮望眼, 吹尽狂沙始到金! 2016 年, 实体商业继续在困境中前行, 商业人自信 坚定 勇于试错, 堪称实体商业的脊梁 当下, 所谓 电商冲击 线上走向线下 O2O/O+O 全渠道, 以至于 新零售 人工智能 等新概念 新思维层出不穷, 但本质上都是科技革命驱动下的商业变革, 是技术和数据在推动传统商业的转型升级 ; 实体零售本质并没有发生改变, 但变革是必然的, 一如我们正在做的那样! 物联网 云计算 大数据 人工智能, 科技发展的速度远远超出了人们的预期, 深刻改变了我们的生活方式, 社交 电商 人工智能, 莫不如此 ; 此刻, 正是实体商业转型升级的好时机 因此, 实体商业应认清 科技推动商业变革, 数据驱动运营创新, 积极利用技术和数据, 使实体商业拨开迷雾, 走出困境, 迎接再次辉煌! 2016 年度中国实体商业客流趋势简报, 能帮助实体商业领域专家 学者和行业从业者 政府主管部门等分析和评估实体商业现状和趋势, 促进行业交流和发展
Report Introduction 报告导读 汇客云是汇纳科技建设的连接实体商业的大数据平台, 为实体商业提供商业大数据服务 汇客云依托于汇纳科技建设的中国最大的实体商业数据采集传感器网络, 运用技术手段, 实时采集实体商业消费信息, 让实体商业的消费者可感知 可识别 可触达 可服务, 让实体商业运营从传统的交易后分析前进到交易前主动服务环节, 努力推动实体商业的数据化转型和数据化运营 ; 同时, 汇客云本着 来自于实体商业 服务于实体商业 的宗旨, 整合了来自不同地域 城市 商圈的实体商业的多种信息和合作伙伴数据, 为实体商业提供增值数据服务, 包括商圈客流报告 汇纳客流指数 (WTI) 对标报告 商圈客群洞察报告等数据服务 2016 年度中国实体商业客流量趋势简报 由上海汇纳信息科技股份有限公司商业大数据中心数据专家组撰写, 主要分析了 2016 年度中国实体商业客流量趋势, 不同城市等级 不同规模的百货购物中心客流量表现, 不同节假日对客流量的影响, 希望帮助行业专家评估目前商业环境 2016 年, 全国实体商业客流量呈现以下特点 : 全国实体商业客流量经过 2014 年快速增长后,2015 和 2016 连续两年增速回落, 总体已趋向平稳 全国购物中心发展迅速, 经过 2013~2015 年客流量的连续增长,2016 年出现滞涨, 达到一个新的平台 ; 全国百货商场经过 2015 年的增长后, 于 2016 年出现负增长 从城市级别看, 一 二线城市实体商业客流量出现负增长, 三线城市略有上升 购物中心方面, 一 二线城市客流量快速回落, 三线城市有所回升 ; 从百货商场来看, 一 三线城市客流量加速下降, 二线城市下降放缓 从区域来看, 华中 华南购物中心客流量录得小幅上升, 华东 华北 西南购物中心客流量略有下降 从节假日表现来看, 客流量排在前三位的分别是 : 劳动节 元旦 国庆节 ; 从单日客流量看, 年中购物节 (6 月 18 日 ) 客流量排名第一 ; 节前节后客流量差异显著 全国实体商业客流量周末效应继续放大, 一线城市略有下降 数据说明数据来源本报告数据来自上海汇纳信息科技股份有限公司 ( 汇纳科技 ) 汇客云数据服务平台 数据周期实体商业 2013 年 1 月 ~2016 年 12 月客流数据 样本选取选取 2013~2016 年四年连续数据的百购商场, 即开业年限超过四年的百购商场作为分析样本 隐私声明本报告使用的汇客云数据仅用于商业研究, 经过脱敏处理后使用, 不涉及客户的隐私数据信息 ; 报告数据仅反映实体商业客流量趋势, 汇纳科技不承担 不接受由此衍生的一切责任 本报告所有权归上海汇纳信息科技股份有限公司所有, 转载请注明来自汇纳科技 指标解释客流指数 (Traffic Index) 反映客流的动态变化, 用作对客流量作归一化处理 计算方法 : 测算日客流量 / 基期客流量 *100, 基期客流量为所选基期时段内的日均客流量 游逛深度 (Avg. Visit Areas) 是指单位时间内, 顾客到达商场内店铺或区域的平均数量, 该指标反映顾客在商场内的游逛兴趣和商场店铺或区域对顾客的吸引力, 该指标值越大, 意味着更多的交易机会 周末效应 (Weekend Effect) 反映周末对商业场所客流量的拉动作用, 计算方法 :( 周末日均客流量 - 工作日日均客流量 )/ 工作日日均客流量 *100%, 该指标值越大, 说明周末效应对客流量的拉动作用越明显
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF CONTENT
PART 1 OVERALL TRAFFIC TREND OF BRICK-AND-MORTAR BUSINESS IN 2016 2016 年, 全国实体商业客流量总体概况 01/02 1.1 实体商业客流量环比增长率 1.2 实体商业客流量趋势 PART 2 TRAFFIC TREND OF SHOPPING MALL AND DEPARTMENT STORE IN 2016 2016 年, 购物中心与百货店客流量概况 03/04 2.1 购物中心稳中有升, 百货店持续走低 2.2 百货店客流量环比下降, 购物中心略有上升 PART 3 TRAFFIC TREND OF DIFFERENT TIER CITIES IN 2016 2016 年, 各线城市实体商业客流量概况 05/08 3.1 各线城市实体商业客流量趋势 3.2 各线城市实体商业客流量环比增长率 3.3 各线城市购物中心客流量趋势 3.4 各线城市购物中心客流量环比增长率 3.5 各线城市百货店客流量趋势 3.6 各线城市百货店客流量环比增长率 PART 4 TRAFFIC TREND OF SHOPPING MALL IN DIFFERENT REGIONS IN 2016 2016 年, 主要区域购物中心客流量概况 09/10 4.1 主要区域购物中心客流量趋势 4.2 主要区域购物中心客流量环比增长率 PART 5 2016 HOLIDAY/FESTIVAL TRAFFIC ANALYSIS OF BRICK-AND-MORTAR BUSINESS 2016 年, 实体商业节假日客流量排行 11/14 5.1 实体商业节假日客流量排行 5.2 各线城市实体商业节假日客流量排行 5.3 各线城市百购商场节假日客流量排行 5.4 主要区域购物中心节假日客流量排行 5.5 实体商业单日客流量 TOP12 5.6 实体商业节前节后客流量增长率 PART 6 WEEKEND EFFECT OF TRAFFIC IN 2016 2016 年, 实体商业客流量周末效应 15/18 6.1 实体商业客流量周末效应持续增长 6.2 各线城市实体商业客流量周末效应 6.3 百购商场客流量周末效应 6.4 各线城市百购商场客流量周末效应 6.5 主要区域购物中心客流量周末效应 PART 7 CUSTOMER VALUE ANALYSIS OF SHOPPING MALL NATIONWIDE IN 2016 2016 年, 全国购物中心顾客游逛深度分析 19/20
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF OVERALL TRAFFIC TREND OF BRICK-AND-MORTAR BUSINESS IN 2016 2016 全国实体商业客流量概况 1
Traffic Of Brick-And-Mortar Business Came To A Decline In 2016 1.1 实体商业客流量初现下降态势 2013-2016 年, 实体商业客流量环比增速逐年下降,2016 年客流量较 2015 年呈现负增长, 环比下降 0.25% 详见 < 图 1> 2013-2016 实体商业日均客流量及环比增长率 客流量 环比增长率 客流指数环比增长率 (%) 120 10.00% 115 110 7.74% 8.00% 6.00% 4.00% 105 100 0.68% -0.25% 2.00% 0.00% 95-2.00% 90-4.00% -6.00% 85-8.00% 80-10.00% 2013 2014 2015 2016 2013-2016 Brick-And-Mortar Business Traffic Trend Analysis 1.2 实体商业客流量趋势 2013-2016 年, 全国实体商业客流量总体趋于平稳 详见 < 图 2> 2013-2016 实体商业客流量趋势 客流指数 140 120 100 80 60 40 20 0 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 Jul-14 Aug-14 Sep-14 Oct-14 Nov-14 Dec-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 May-15 Jun-15 Jul-15 Aug-15 Sep-15 Oct-15 Nov-15 Dec-15 Jan-16 Feb-16 Mar-16 Apr-16 May-16 Jun-16 Jul-16 Aug-16 Sep-16 Oct-16 Nov-16 Dec-16 01/02
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF TRAFFIC TREND OF SHOPPING MALL AND DEPARTMENT STORE IN 2016 2016 购物中心与百货店客流量概况 2
Shopping Mall Traffic Kept Growing, While Dept. Store Traffic Kept Declining In 2016 2.1 购物中心稳中有升, 百货店持续走低 2013-2016 年, 百货店客流量持续走低 ; 购物中心稳中有升 详见 < 图 3> 2013-2016 购物中心与百货商场客流量趋势 购物中心 百货商店 客流指数 140 120 100 80 60 40 20 0 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 Jul-14 Aug-14 Sep-14 Oct-14 Nov-14 Dec-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 May-15 Jun-15 Jul-15 Aug-15 Sep-15 Oct-15 Nov-15 Dec-15 Jan-16 Feb-16 Mar-16 Apr-16 May-16 Jun-16 Jul-16 Aug-16 Sep-16 Oct-16 Nov-16 Dec-16 Shopping Mall Traffic Remains Stable, While Department Store Traffic Presents Decline Trend In 2016 2.2 百货店客流量环比下降, 购物中心略有上升 2013-2016 年, 购物中心客流量持续上升,2016 年环比增长 0.06%, 增速明显放缓 ; 百货店客流量持续走低, 2016 年环比下降 5.46% < 图 4> 2013-2016 百购商场日均客流量及环比增长率 百货店客流指数购物中心客流指数百货店环比增长率购物中心环比增长率 客流指数环比增长率 (%) 400.00 20.00% 350.00 15.00% 300.00 9.16% 10.00% 250.00 200.00 150.00 2.10% -2.74% 0.59% 0.06% -5.46% 5.00% 0.00% -5.00% 100.00-10.00% 50.00-15.00% 0.00-20.00% 2013 2014 2015 2016 03/04
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF TRAFFIC TREND OF DIFFERENT TIER CITIES IN 2016 2016 各线城市实体商业客流量概况 3
Traffic Trend Of Different Tier Cities In 2016 3.1 各线城市实体商业客流量趋势 2016 年, 一 二线城市实体商业客流量出现下降态势, 三线城市实体商业客流量持续攀升 详见 < 图 5> 2013-2016 各线城市实体商业客流量趋势 一线城市二线城市三线城市 客流指数 140.00 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 0.00 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 Jul-14 Aug-14 Sep-14 Oct-14 Nov-14 Dec-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 May-15 Jun-15 Jul-15 Aug-15 Sep-15 Oct-15 Nov-15 Dec-15 Jan-16 Feb-16 Mar-16 Apr-16 May-16 Jun-16 Jul-16 Aug-16 Sep-16 Oct-16 Nov-16 Dec-16 Traffic Growth Rate Of Different Tier Cities 3.2 各线城市实体商业客流量环比增长率 2016 年, 一 二线城市实体商业客流量环比下降, 分别下降 1.6% 和 0.9%; 三线城市环比上升 0.5% 详见 < 图 6> 2013-2016 各线城市实体商业客流指数及客流量环比增长率 客流指数 环比增长率 客流指数环比增长率 % 120 9.1% 10% 115 110 7.8% 8% 105 6% 100 4.2% 3.7% 4% 95 90 0.7% 0.5% 2% 85 80 75-1.8% -1.6% -0.9% 0% -2% 70-4% 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 一线城市二线城市三线城市 05/06
Traffic Trend Of Shopping Mall In Different Tier Cities In 2016 3.3 各线城市购物中心客流量趋势 2016 年, 一 二线城市购物中心客流量出现下降态势, 三线城市环比上升 < 图 7> 2013-2016 各线城市购物中心客流量趋势 一线城市二线城市三线城市 客流指数 140.00 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 0.00 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 Jul-14 Aug-14 Sep-14 Oct-14 Nov-14 Dec-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 May-15 Jun-15 Jul-15 Aug-15 Sep-15 Oct-15 Nov-15 Dec-15 Jan-16 Feb-16 Mar-16 Apr-16 May-16 Jun-16 Jul-16 Aug-16 Sep-16 Oct-16 Nov-16 Dec-16 7 Year On Year Traffic Growth Of Shopping Mall In Different Tier Cities 3.4 各线城市购物中心客流量环比增长率 2016 年, 一 二线城市购物中心客流量环比略降, 分别下降 2.0% 和 1.3%; 三线城市环比上升 1.1% 详见 < 图 8> 2013-2016 各线城市购物中心客流指数及客流量环比增长率 客流指数 环比增长率 客流指数环比增长率 % 115 12% 110 9.4% 9.8% 10% 105 100 6.6% 8% 6% 95 4.2% 4% 90 85 1.6% 0.5% 1.1% 2% 80 75-2.0% -1.3% 0% -2% 70 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016-4% 一线城市二线城市三线城市 8
Traffic Trend Of Department Store In Different Tier Cities In 2016 3.5 各线城市百货店客流量趋势 2013-2016 年, 一 二 三线城市百货店客流量呈持续下降态势, 二线城市下降明显 详见 < 图 9> 2013-2016 各线城市百货客流量趋势 一线城市二线城市三线城市 客流指数 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 0.00 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 Jul-14 Aug-14 Sep-14 Oct-14 Nov-14 Dec-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 May-15 Jun-15 Jul-15 Aug-15 Sep-15 Oct-15 Nov-15 Dec-15 Jan-16 Feb-16 Mar-16 Apr-16 May-16 Jun-16 Jul-16 Aug-16 Sep-16 Oct-16 Nov-16 Dec-16 9 Year On Year Traffic Growth Of Department Store In Different Tier Cities 3.6 各线城市百货店客流量环比增长率 2016 年, 一 二 三线城市百货店客流量均出现环比下降态势 一线城市降幅较小, 环比下降 4.2%; 二线城市 2013-2016 年呈阶梯式下降,2016 环比下降 5.5%; 三线城市 2016 年降幅较大, 环比下降 11.0% 详见 < 图 10> 2013-2016 各线城市百货店客流指数及客流量环比增长率 客流指数 环比增长率 客流指数环比增长率 % 110 4% 2.9% 100 0.3% 0.3% 2% 0% 90-2.8% -2% 80-4.2% -5.5% -4% -6% 70-9.5% -8% 60-11.7% -11.0% -10% -12% 50 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016-14% 一线城市二线城市三线城市 10 07/08
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF TRAFFIC TREND OF SHOPPING MALL IN DIFFERENT REGIONS IN 2016 2016 年, 主要区域购物中心客流量概况 4
Traffic Trend Of Shopping Mall In Different Regions 4.1 主要区域购物中心客流量趋势 2013-2016 年, 华东 华北 西南购物中心客流量整体趋稳,2016 年略有下降 ; 华中 华南购物中心客流量呈上升态势 < 图 11> 2013-2016 主要区域购物中心客流量趋势 华东 华北 华南 华中西南 客流指数 160.00 140.00 120.00 100.00 80.00 60.00 40.00 20.00 0.00 Jan-13 Feb-13 Mar-13 Apr-13 May-13 Jun-13 Jul-13 Aug-13 Sep-13 Oct-13 Nov-13 Dec-13 Jan-14 Feb-14 Mar-14 Apr-14 May-14 Jun-14 Jul-14 Aug-14 Sep-14 Oct-14 Nov-14 Dec-14 Jan-15 Feb-15 Mar-15 Apr-15 May-15 Jun-15 Jul-15 Aug-15 Sep-15 Oct-15 Nov-15 Dec-15 Jan-16 Feb-16 Mar-16 Apr-16 May-16 Jun-16 Jul-16 Aug-16 Sep-16 Oct-16 Nov-16 Dec-16 11 Traffic Growth Rate Of Shopping Mall In Different Regions 4.2 主要区域购物中心客流量环比增长率 2016 年, 华东 华北 西南购物中心客流量环比下降, 分别下降 0.95% 4.33% 1.64%; 华中 华南购物中心客流量环比上升, 分别上升 5.43% 4.13% 详见 < 图 12> 2013-2016 主要区域购物中心客流量及环比增长率 客流指数环比增长率 (%) 华东区 华中区 华北区 华南区 西南区 140.00 14.90% 13.85% 14.00% 120.00 8.37% 100.00 80.00 2.14% -0.95% 5.18% 5.43% 7.02% 0.55% 9.70% 3.22% 4.13% 4.75% 1.64% 9.00% 4.00% -1.00% 60.00 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016-4.33% 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016-6.00% 12 09/10
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF 2016 HOLIDAY/FESTIVAL TRAFFIC ANALYSIS OF BRICK-AND-MORTAR BUSINESS 2016 年, 实体商业节假日客流量排行 5
2016 Holiday Traffic Rank 5.1 实体商业节假日客流量排行 2016 年, 劳动节 成为节假日日均客流量与日客流量峰值排行双料冠军, 国庆节在节假日前三天日均客流量排名第一, 其前三天客流量占到国庆假期总客流量的 50% 详见 < 图 13> 2016 实体商业节假日客流量排行 日均客流量客流峰值前三天日均客流量 劳动节元旦国庆节端午节中秋节儿童节双十一清明节春节妇女节双十二 13 2016 Holiday Traffic Rank Of Different Tier Cities 5.2 各线城市实体商业节假日客流量排行 2016 年, 一线城市实体商业元旦客流量排名第一, 二 三线城市劳动节排名第一 详见 < 图 14> 2016 各线城市实体商业节假日客流量排行 一线城市二线城市三线城市 元旦春节妇女节清明节劳动节儿童节端午节中秋节国庆节双十一双十二 14 11/12
2016 Holiday Traffic Rank Of Shopping Mall And Department Store In Different Tier Cities 5.3 各线城市百购商场节假日客流量排行 2016 年, 百货店节假日客流量, 元旦最高, 劳动节和国庆节分列二 三位 ; 一线城市元旦最高, 二线城市 双十一 最高, 三线城市劳动节最高 2016 年, 购物中心节假日客流量, 劳动节最高, 国庆节和元旦分列二 三位 ; 一 二 三线城市, 劳动节最高 详见 < 图 15> 2016 各线城市百购商场节假日客流量排行 百货店 一线城市二线城市三线城市 购物中心 一线城市二线城市三线城市 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 0.0% 10.0% 20.0% 30.0% 40.0% 元旦 12.0% 11.1% 11.0% 元旦 10.7% 10.4% 10.4% 春节 5.5% 5.7% 7.8% 春节 7.4% 6.3% 7.6% 妇女节 9.3% 10.5% 8.9% 妇女节 7.2% 7.1% 6.7% 清明节 8.4% 8.5% 10.2% 清明节 8.8% 8.6% 8.5% 劳动节 10.4% 10.3% 11.8% 劳动节 11.1% 11.4% 12.1% 儿童节 7.8% 6.7% 7.7% 儿童节 8.8% 9.1% 9.8% 端午节 9.4% 7.9% 9.6% 端午节 9.9% 10.1% 9.9% 中秋节 9.0% 9.3% 9.1% 中秋节 9.9% 9.7% 9.0% 国庆节 8.7% 10.5% 11.3% 国庆节 10.3% 10.9% 10.7% 双十一 8.6% 12.3% 7.5% 双十一 10.1% 10.6% 9.8% 双十二 8.0% 7.3% 5.2% 双十二 5.8% 5.6% 5.6% 15 2016 Holiday Traffic Rank Of Different Regions 5.4 主要区域购物中心节假日客流量排行 2016 年, 劳动节日均客流量在华东 华北 华南 华中均排名首位, 西南区 双十一 排名首位 详见 < 图 16> 2016 主要区域购物中心节假日客流量排行 华东 华北 华南 华中 西南 元旦 3 3 2 3 4 春节 9 10 9 9 11 妇女节 10 9 10 10 9 清明节 8 8 8 8 8 劳动节 1 1 1 1 2 儿童节 7 7 4 5 6 端午节 5 2 5 7 7 中秋节 6 5 7 6 5 国庆节 2 4 3 4 3 双十一 4 6 6 2 1 双十二 11 11 11 11 10 16
Top 12 Daily Traffic 2016 5.5 实体商业单日客流量 TOP12 2016 实体商业单日客流量 TOP12 年中购物节 (6-18) 劳动节 (5-1) 国庆节 (10-1) 圣诞节 (12-24) 元旦 (1-1) 年中购物节 (6-19) 元旦 (12-31) 国庆节 (10-2) 劳动节 (4-30) 国庆节 (10-3) 圣诞节 (12-25) 2016 Holiday Before And After Effect 5.6 实体商业节前节后客流量增长率 2016 节前节后客流量增长率 节前一天增长率 节假日平均客流增长率 节后一天增长率 增长率 (%) 120% 100% 80% 60% 40% 20% 在 2016 年单日客流量 TOP12 中, 除节假日外, 年中购物节 (6-18 6-19) 表现亮眼, 成为单日客流量 TOP12 中的非节假日 6-18 既是线上促销日, 如京东店庆日 天猫网购狂欢节等, 也是线下实体商业的年中大促日, 恰逢周末与父亲节 (6-19), 日客流量成功进入 TOP12, 由此说明, 线上线下的联动对客流量的拉动效应明显 详见 < 图 17> 2016 年, 实体商业节假日存在节后客流回落效应, 节后一天客流量低于平日客流量 ; 其中, 元旦 清明节 劳动节 国庆节 圣诞节节前客流预热效应明显, 比平日客流量高 20% 以上, 其余节假日在 20% 以下, 无明显节前客流预热效应 ; 春节客流量与节前节后客流量差异较小, 可能是人们走亲访友 在家过年的缘故 ; 双十二客流量较低 详见 < 图 18> 0% 端午节 (6-9) 注 : 基期为平日客流量, 即节前 2-4 天日均客流量 ( 非周末 ) 17-20% 元旦春节情人节妇女节清明节劳动节儿童节端午节中秋节国庆节双十一双十二圣诞节 18 13/14
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF WEEKEND EFFECT OF TRAFFIC IN 2016 2016 年, 实体商业客流量周末效应 6
2016 Overview Of Traffic Weekend Effect 6.1 实体商业客流量周末效应 2013 年至 2016 年, 实体商业周末效应持续增长,2016 年双休日客流量是工作日的 1.49 倍, 周末效应显著 详见 < 图 19> 2013-2016 实体商业客流量周末效应 工作日双休日周末效应 客流指数 周末效应 180.00 60.00% 160.00 140.00 120.00 40.09% 47.18% 48.48% 49.65% 50.00% 40.00% 100.00 80.00 30.00% 60.00 20.00% 40.00 20.00 10.00% 0.00 0.00% 2013 2014 2015 2016 注 : 周末效应 =( 双休日日均客流量 - 工作日日均客流量 )/ 工作日日均客流量 19 Traffic Weekend Effect Of Different Tier Cities 6.2 各线城市实体商业客流量周末效应 2013 年至 2016 年, 一 二线城市周末效应明显, 整体趋于平稳 ; 三线城市周末效应逐年放大 详见 < 图 20> 2013-2016 各线城市实体商业客流量周末效应 一线城市 二线城市 三线城市 客流指数 周末效应 180.00 160.00 140.00 48.68% 53.94% 53.87% 52.07% 45.00% 46.23% 47.61% 44.12% 46.85% 51.15% 60.00% 50.00% 120.00 100.00 80.00 37.91% 34.52% 40.00% 30.00% 60.00 20.00% 40.00 20.00 10.00% 0.00 0.00% 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 20 15/16
Traffic Weekend Effect Of Shopping Mall And Department Store 6.3 百购商场客流量周末效应 2016 年, 百货店周末效应有所下降, 购物中心周末效应持续上升 详见 < 图 21-22> 2013-2016 百货店周末及工作日日均客流量对比 工作日双休日周末效应 客流指数 180.00 60.00% 160.00 140.00 120.00 42.04% 42.28% 44.18% 39.74% 50.00% 40.00% 100.00 80.00 30.00% 60.00 20.00% 40.00 20.00 10.00% 0.00 0.00% 21 2013-2016 购物中心周末及工作日日均客流量对比 工作日双休日周末效应 客流指数 180.00 60.00% 160.00 140.00 48.07% 49.22% 51.27% 50.00% 120.00 39.71% 40.00% 100.00 80.00 30.00% 60.00 20.00% 40.00 20.00 10.00% 0.00 0.00% 22
Traffic Weekend Effect Of Shopping Mall And Department Store In Different Tier Cities 6.4 各线城市百购商场客流量周末效应 2016 年, 百购商场周末效应在一线城市最大, 二线城市周末效应最小 百货店周末效应在一 二 三线城市趋于平稳 ; 购物中心周末效应在一线城市趋于平稳, 二 三线城市持续上升 详见 < 图 23> 2013-2016 各线城市百购商场周末效应 百货店 购物中心 60.00% 40.00% 46.22% 一线城市 44.87% 46.08% 41.59% 60.00% 40.00% 50.38% 一线城市 60.02% 60.10% 59.92% 20.00% 20.00% 0.00% 0.00% 二线城市 二线城市 60.00% 60.00% 45.52% 46.75% 48.45% 40.00% 34.33% 37.57% 38.33% 33.74% 40.00% 38.23% 20.00% 20.00% 0.00% 0.00% 三线城市 三线城市 60.00% 40.00% 30.87% 33.38% 39.89% 37.68% 60.00% 40.00% 34.76% 44.77% 47.15% 51.67% 20.00% 20.00% 0.00% 0.00% 23 Traffic Weekend Effect Of Shopping Mall In Different Regions 6.5 主要区域购物中心客流量周末效应 2016 年, 华东 华中 华北 华南四大区的购物中心周末效应均在 50% 以上, 西南区购物中心周末效应在 40% 详见 < 图 24> 2013-2016 主要区域购物中心客流量周末效应 华东区华中区华北区华南区西南区 70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 45.66% 55.07% 56.27% 57.25% 35.24% 44.70% 47.57% 52.25% 40.53% 49.05% 46.65% 50.45% 41.30% 51.74% 54.74% 57.96% 35.82% 39.43% 39.87% 40.19% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00% 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 2013 2014 2015 2016 24 图 15 17/18
CHINA BRICK AND MORTAR BUSINESS TRAFFIC TREND BRIEF CUSTOMER VALUE ANALYSIS OF SHOPPING MALL NATIONWIDE IN 2016 2016 年, 全国购物中心顾客游逛深度分析 7
购物中心顾客游逛深度, 是指在一定时间范围内, 所有店铺客流量之和除以购物中心总客流量, 即顾客平均进入该购物中心店铺的数量, 反映了顾客对于商户和购物中心的价值 该指标的获得需要部署店铺级客流系统 2016 年度, 全国购物中心平均顾客游逛深度为 5.79, 其中 8,9 月顾客游逛深度较低,11 月最高 详见 < 图 25> 2016 全国购物中心游逛购物趋势 游逛深度游逛深度均值 6.50 6.00 5.77 5.79 5.83 5.80 5.70 5.69 5.71 5.65 5.68 5.90 6.02 5.87 5.79 5.50 5.00 4.50 1 月 2 月 3 月 4 月 5 月 6 月 7 月 8 月 9 月 10 月 11 月 12 月 25 2016 年度, 三线城市购物中心顾客游逛深度最高, 达到 6.38, 其次为一线城市 5.93 和二线城市 5.18, 三线城市顾客进店意愿较高 ; 从区域来看, 华北区购物中心顾客游逛深度最高, 达到 8.22, 华东 华南 华中和西南购物中心顾客游逛深度为 5 左右, 其中西南最低, 为 4.86 详见 < 图 26> 2016 各线城市购物中心游逛深度对比 2016 主要区域购物中心游逛深度对比 游逛深度 游逛深度 7.00 6.00 5.93 6.38 9.00 8.00 8.22 5.00 4.00 5.18 7.00 6.00 5.00 5.55 5.19 5.39 4.86 3.00 4.00 2.00 3.00 2.00 1.00 1.00 0.00 0.00 一线城市二线城市三线城市华北华东华南华中西南 26 图 15 19/20
Conclusion 结语 汇纳科技的初衷是借助创新的商业模式和共赢的经营理念, 推动线下智慧购物的科技创新, 构建连接实体商业的数据平台 以客流统计分析系统 商场 WiFi 个体客流系统 远程巡店系统 导购系统 全视频智能停车场系统 智慧商圈等以数据等大数据传感器技术构建完善的智慧购物解决方案, 提升消费者的购物体验和个性化的产品服务 以 大数据平台 为发展战略, 为商业地产 线下零售 智慧商圈等提供数据分析及挖掘服务, 交互营销良性循环, 开启移动互联网大数据时代下的智慧城市新纪元 2015~2020 年, 移动互联网的市场规模仍将保持一个高速增长态势, 一切皆有可能的场景正在实现 很形象地概括了商业正在发生的变化 零售企业必须是有创新冲动和努力的, 因为灵活, 更是生存所需 资本市场太精明, 顾客有更多选择, 正是他们的需求倒逼企业升级, 摆脱经验主义, 用数据来指导营销, 打造智慧商场, 迭代出一个新的路径 消费者信心指数的逐步恢复, 正常消费需求的释放, 包括消费市场的理性, 消费者消费习惯的逐渐回归, 零售企业在实体店经营和服务上的各项创新, 以及在电商业务上的不断尝试, 都将为业绩的回暖奠定基础 在正确的时间和地点提供正确的商品 对他们的购物体验而言最为重要, 实体店在营销上会更有的放矢 当企业历史累计的数据数量级越大, 可预测性就越强, 运营风险就越低, 因而运营成本也越低, 动态模拟商场的业态规划和布局调整后带来的人流及销售收入的变化 使实体商业突破传统的空间限制, 做到门店智能化 真正的大数据分析和个性化营销互动平台 彻底摆脱了原来内部管理水平粗放 信息传导堵塞 沟通效率低下等现象 一切业务数据化 一切数据业务化, 不仅是科技飞速发展的必然趋势, 而且, 通过大数据收集 分析和应用, 您的决策将更具前瞻性, 对商机更敏锐, 在未来的商业竞争中更可能获得优势地位