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钱柜娱乐分享 基于商业逻辑的购物中心智能化体

  智能化系统作为购物中心的神经和大脑,是商业建筑机电系统不可或缺的重要组成部分。大数据、物联网等新技术的发展方兴未艾,各种智能化创新技术不断涌现……

  本文由机电人脉邀请大悦城杨晓辉创作供稿,首次发表在《地产机电咨询》2018年12月刊,转载请注明出处及作者!

  本文根据对购物中心智能化体系设计建设过程中出现的设计同质化、子系统盲目集成及设计落地性差等问题的剖析,发现设计人员及设计管理人员在购物中心智能化体系的构建中缺乏整体的上层设计逻辑。提出了基于商业逻辑的购物中心智能化体系构建思路,并根据商业运营的实际特点,将其分为物业智能化系统和商业智能化系统。因二者面向的对象不同,提出分别采用产品思维和场景化思维构建的方法,为购物中心智能化的设计和设计管理提供了新的思路。

  智能化系统作为购物中心的神经和大脑,是商业建筑机电系统不可或缺的重要组成部分。大数据、物联网等新技术的发展方兴未艾,各种智能化创新技术不断涌现,对购物中心智能化系统的建设带来了日新月异的变化。其在提高购物中心运营效率、增强消费的体验感,为商业经营提供决策依据的作用越发凸显。另外其工程造价及运营成本占到机电系统总投的比例越来越高。故此,在商业地产存量庞大、新建项目井喷,商业竞争越发激烈莫测的今天,购物中心智能化系统的建设越发受到开发商的广泛重视。

  智能化行业迎来了蓬勃发展的历史新机遇,在开发商不断增大投入的同时,我们也发现很多开发商在购物中心智能化系统快速建设过程中爆发的一些问题,给各家开发商带来了很多困惑,也一定程度影响了行业的发展。这些问题主要表现在:

  (1)智能化系统设计同质化严重。各不同定位、不同物业状况的购物中心智能化系统构建雷同,千篇一律,自身项目智能化的需求不清晰,造成所谓的“常规设计”——照搬照抄现象严重。

  (2)智能化各子系统盲目集成。存在集成化就是智能化的误区,某开发商将所有弱电子系统均集成在统一平台,各子系统堆砌集成,造成智能化集成系统臃肿,集成平台产生海量数据,真正需要的数据被淹没。

  (3)智能化系统未发挥设计时的功效。据调查,大部分商业项目的智能化系统在投入使用很短时间内就部分或彻底瘫痪,并未实现使机电系统自动化运行、为商业经营决策提供数据支持等的设计初衷。

  以上问题的产生固然有招采、施工、调试、后期管理运维等各个阶段存在问题导致的原因,但个人认为最重要的问题还是出在设计阶段,开发商对自身产品的智能化需求不清晰,规划设计时对智能化体系的构建缺乏上层的设计逻辑,或盲目追求新技术的应用,浪费投资;或只为满足安防需求,紧缩投资。

  如何从为商业赋能的上层逻辑来构建智能化体系,成为笔者近年来着力解决的设计管理问题。

  基于商业逻辑的智能化体系构建,是指在明确购物中心的商业客群定位及品牌特征的基础上,深入挖掘客群需求,锚定为解决客群需求而引进的业态品类、店铺品牌、物业服务等一系列配置,从而以满足以上商业活动中出现的需求、或以解决痛点为目的有指向性的对智能化体系进行设计。在整个商业逻辑链条中有前端的消费者、后端的商户及连接他们的中端运营商(开发商),他们是智能化系统不同角度的使用者,所有智能化系统的设计和建设理应围绕他们的需求和痛点展开。构建过程如下图1所示:

  举例说明,国内某商业地产品牌客群定位为18~35岁新兴中产阶级,客群以“年轻、时尚、潮流、品味”为特征,基于80后,90后的社交需求、自我实现需求、尊重需求等需求,该品牌购物中心在业态组合上大量引进了快时尚、个性潮牌、时尚约会、娱乐体验、创意餐饮等针对年轻客群的商户。智能化系统的设计就应满足以上商业逻辑中的特定客群需求、为客群配置商户品牌的需求及中端运营商的需求。

  首先,对于前端消费者,在与智能化交互的过程需要在无感知的情况下进行,消费者不要被过多的打扰。消费者在场内支付、积分、上网、寻车、排队等涉及智能化功能的需求应充分流畅,使其在商场体验更加优化,表现在逛街的效率更高,与商家的互动更强。其实,对于后端商户,智能化系统应能为其提供货物、卖场、购物者的数据,通过经营分析、客群分析等数据提升经营和决策能力。智能化的应用应能协助商户在对原有围绕商品的分析逻辑向围绕人转变,实现人货场的数据链条形成闭环。这也是现今商业都在强调要经营客流、做客群价值研究的理论源头和技术支撑。最后,对于中端运营商,通常也是开发商,智能化体系可以分成两个有机的组成部分,物业智能化系统——服务于物业管理部门运营,商业智能化系统——服务于商业管理部门运营。前者要承担智能管理,钱柜娱乐,节能降费,提升商业估值的任务。后者要承担服务顾客、商户,使得购物中心提升盈利能力的任务。

  由以上的分析可以看到,购物中心智能化系统面对不同服务对象承担不同的任务。开发商或者是运营商作为智能化系统投资建设的主体,其应该在设计或设计管理时从商业智能化体系的特点出发,根据系统使用部门不同、服务对象不同、追求目标不同,采用不同的设计思路、技术路线、设备选型,并在设计管控、招采管控等管控过程中采用不同的价值判断。作为智能化设计管理人员,所有的设计决策均应从商业逻辑出发来进行价值判断,如下图2所示:

  物业智能化系统重在经济适用,商业智能化系统重在稳定可靠。后者对实时性、安全性及先进性的要求要高于前者。故此在智能化设计时应采用两种不同的思维方式对待两者。同时在招标采购、工程施工、调试运维等一系列阶段都应采用不同的管控思路。前者围绕解决物业管理问题,是给物业管理人员使用的一种机电产品,实践中应采用“产品思维”进行设计,即设计时应重视痛点,执行严格的标准体系,用迭代升级产品。后者围绕商业管理应用问题,存在商业应用场景发生的时候才会发挥作用,实践中应采用“场景化思维”进行设计,即设计时重视商业应用需求,制定个性化的方案,及时用新技术取代旧技术来升级产品。购物中心典型智能化体系如图3所示:

  能源管理系统是对建筑的电力、水、燃气等各分类能耗数据进行采集、处理,是核实设计预设能源计划是否合理,实现能源监控,进行能源统计和能源消费分析,管理重点能耗设备的重要智能化系统。因其可为物业运营提供持续节能优化支持,是通过节流实现经营业绩提升的好手段,故此格外受到开发商的重视。本文因篇幅原因,仅以能源管理系统举例说明产品思维下的物业智能化系统构建。

  产品思维首先要找到用户“痛点”。在商业地产操盘实践中,我们发现购物中心能耗管理方面存在诸多“痛点”:

  (1)招商过程中,商户对机电工程条件“漫天要价”,远超其实际使用需求。迫于招商压力,开发商往往要付出额外的代价满足其不存在的需求,造成初投资和运维成本的增加。

  (2)购物中心对公共区域能耗(需业主付费部分)无法详细拆分,对各个耗能设备的能耗水平无法评估,高耗能设备的症结无法判断,造成节能优化措施无从谈起。

  (3)因为以往项目不成功的实践,项目缺乏对能源管理系统的投资意愿,节能运行及优化仅凭物业人员凭经验进行判断。

  产品思维其次要针对用户“痛点”,分析其出现的根源,给出解决方案并形成标准进行贯彻。厘清是技术问题还是管理问题,尽量使用技术解决管理难题。解决方案应固化成标准,便于下次移植复制,通过一个个小的标准最终形成该系统的设计标准体系;

  产品思维再次是要采用“迭代”方法升级产品标准,不断解决用户产生的新“痛点”或初次未解决的“痛点”。初次能解决什么问题就解决什么问题,然后通过一次次升级最终达成至善方案。这就是典型的“产品思维”。以下图4是某项目的能源管理系统架构图:

  由上图看到,能源管理系统主要采集公共区域水表及商户电表数据,同时通过与冷源群控系统及变配电电力监控系统对接,实现对冷站能耗及公区电耗的监测。

  通过对商户用电指标的实时监控,准确掌握商户实际用电需求,避免新建商业电量的不合理预留。某品牌快时尚实际尖峰用电量仅为其要求电量的33%,见下图5,通过能源管理系统的分项精确计量,掌握了今后项目各连锁品牌或同类型品牌的设计标尺。

  通过能源管理系统配合冷源群控系统,详尽的分析冷源系统内各个制冷主机、水泵、冷却塔的能耗数据,不断对冷站运行进行优化调适,使冷源系统在保障室内环境品质的同时保持高效运行。该项目冷站经过一个供冷季的调试优化,综合能效指标COP值达到4.5,在国内处于领先水平,据估算较COP值为3.5的常规项目年节约约200万元。图6为美国制冷机房能效标尺。

  通过对已建成商业的实时监控,准确掌握商业冷热源、变压器的实际负荷,避免新建商业初投资浪费。该项目在冷源设计时通过与同气候区同品牌项目的实际运行值对标,装机容量由原设计9300RT大幅减少优化至5400RT,设计运行中典型日实测使用约3300RT,极端天气下实测使用4400RT,冷源装机总量仍有余量。通过冷机装机容量降低,随之配电容量降低,减小水泵选型及管路系统优化,估算减少初投资800余万元。

  以上能源管理系统的技术框架、硬件点表及软件功能已在该公司内通过“迭代”的方式逐步形成技术标准,在其公司内部各项目应用取得了不错的成果。由于篇幅有限,本文仅提出构建思路供参考,不在赘述其他物业智能化系统的构建。

  商业智能化系统是伴随着商业活动发生的场景而产生的,其为商业的进行提供便利,或为商业的经营提供分析数据,为商业的调整优化提供数据支撑。下面我们对消费者在购物中心完成一次购物来进行还原,从而认识商业场景,并从这些场景中发现智能化的需求。详见下图7:

  消费者在家里即开始体验智能化系统提供的服务,购物中心运营商借助商业智能化系统积累的大数据进行消费者画像,向其推送可能感兴趣的信息,吸引消费者到店。其在出门前即可通过商业智能化系统进行车位查询、门票购买、餐位排队及点餐等预约消费,避免到店后长时间的等位排队。

  消费者到店后,通过描摹发生的商业场景来发掘商业智能化各子系统在各场景下的应用:①消费者进场——客流统计系统及停车场管理系统;②停车场停车——智能停车引导系统;③进入购物中心公区——无线WiFi覆盖系统及定位探针感知系统;④零售店铺购物、吃饭、看电影等——店铺客流及热力统计系统、无线WiFi覆盖系统;⑤结账——POS系统;⑥会员中心换购/积分——会员管理系统;⑦离店出场——反向寻车系统、停车缴费系统及客流统计系统。 从以上模拟可知,商业智能化系统的应用依赖于商业场景的发生,我们在对商业智能化系统的设计时应该以场景化的思维来对其进行思考,着重对其能促进商业运营的能力进行打造。

  梳理清楚商业场景后,还需要明确取得哪些数据,从而有针对性的进行商业智能化系统的设计。以下以消费者在场景④商铺内消费为例,举例如何构建商业智能化系统。

  关于购物中心的店铺,我们商业经营希望解决以下问题:(1)获得进店数、交易额、交易笔数、交易类型等数据,从而进行进店率、成交率、翻台率、替提袋率、客单价、ARPU、销售坪效、租金坪效等经营类分析,以及会员活跃率、会员客单价、会员复购率、会员消费占比等消费者类分析;(2)评估店铺品牌及品类的调整是否效果显著,建立品类调整分析模型,根据品类调整力度及调整前后新老商户表现,为整体品类调整的效果提供一种有效评价的手段。(3)现有品牌的价格与消费者购买力是否一致?能否进行价格带分析,把所有品牌的价格带做分层,综合评价其在各价格带的经营表现,结合客群购买的热衷的价位,给出品牌或店铺未来调整发展的价格带建议。(3)租户的经营情况如何评价?能否建立租户分析模型,以租金-销售矩阵为基础,结合租售比、抽成情况、同比增速等指标,打造租户评价模型,根据五个评价维度,得出商户分类名单。(4)如何量化每一个会员的价值?是否能建立RFM模型,通过消费频次、周期、贡献三个维度,结合消费者的生理数据进行叠加,可以将每一个消费者进行购买力及粘性量化分析。(5)能否聚类全场会员的消费周期,建立会员生命周期模型,从而制定会员不同阶段推广策略,采用不同的刺激措施,提升会员复购率和销售额,使会员价值最大化?(6)能否对消费者进行全面解读,对消费者进行画像?通过标签化将我们的消费者进行更为精准的描摹。

  根据以上需求,我们不难建立店铺购物场景的全面覆盖各项经营维度的数据分析体系:(1) 销售分析,对商户经营趋势进行分析,通过不同时间维度追踪及商户周边效应影响分析等,提出经营预警建议;

  (2)租金分析,不同租赁方式的租金成长变化分析,建立铺位单价标准区间,挖掘抽成异常商户等,为招商调整提供参考建议;

  (3)业绩预测分析,预测经营指标的年度、月度达成,包括销售额、租金、客流、租赁情况等,为经营计划提供精准参考;

  (4)推广活动分析,建立活动日历分级评估体系,多维度评估各类活动对商户销售及人流的贡献,为活动推广策划提供参考建议;

  (5)客群分析,交叉分析解构消费者生活模式,升级消费者形象描绘,挖掘消费潜力,完善会员价值体系。

  以上数据分析体系正是我们商业智能化系统后端软件应具备的功能或设计目标。然后根据所需要的数据,我们还需有针对性的配置前端硬件感知设备。分析可知以上数据需要包括客流系统、POS系统、WIFI覆盖、探针定位、CRM系统等在内的硬件设备支撑。从而得出如下图8所示的商业智能化系统。

  接下来具体子系统的搭建,如客流统计如何分级、各级采用何种类型摄像头、采用何种类型交换机进行网络搭建,交换机接口如何预留等等一系列问题也均应围绕此展开。由于篇幅有限,仅提出构建思路供参考,本文不在赘述其他弱电智能化软硬件搭建方案。

  商业建筑的智能化系统为商业服务,故其设计理应从商业逻辑出发,设计及设计管理人员在深刻理解商业地产特性的基础上,有明晰商业活动规律的高度站位,才能为各自不同定位、不同管理形式的商业品牌设计出合理适用、科学先进的智能化系统。购物中心的智能化系统,因为面向的对象不同、解决的问题的不同,而分为在设计时需采用两种完全不同的思维方式的两个有机组合的部分——产品思维下构建的物业智能化系统及场景思维下构建的商业智能化系统。值得注意的是,这两个部分不仅在设计时应区别对待,其在招标采购、工程施工管理、调试运维等阶段的管控措施也不尽相同。

  另外,从上文我们可以看到,购物中心智能化体系由前端感知硬件和后端分析软件组成。典型架构如上图9所示。购物中心智能化系统所起的作用越来越依赖后台软件及数据挖掘的水平,对智能化设备产生的数据进行深度的挖掘和分析,为商业决策提供指导,才是智能化最大的价值。