成都，是四川省省会、特大城市、成渝地区双城经济圈核心城市。近些年，成都以时尚潮流为标榜，成为网红城市，诞生了诸多打卡商业街与景点，例如，国际金融中心、成都远洋太古里、锦华万达广场、环球MALL 、万象城、金牛万达广场、苏宁城市奥特莱斯、大悦城......

成都作为西南商业中心，商业分布呈现明显的城市核心+区域中心的模式，由于各区域住宅开发量的激增，相应产生的区域商业中心不断出现，成都市以三大核心商圈为主，若干区域商业中心为辅的商业格局正在逐渐形成。

今天，MobTech袤博商业地产项目分析师以成都某核心商圈为例，带大家解析商圈背后的有趣数据与价值。该案例中，MobTech针对该核心商圈、分圈层板块、成都重点商圈项目等三个层面分别围绕客流量、客源地、基础画像、停留时长、到访频次等多维度进行分析，深度洞察客群画像及用户价值，从而助力商圈精准定位、运营调整以及精准营销。

第一部分 该商圈客群分析

1、  该商圈-客流变化

分析该商圈的日度、月度、工作日、周末及节假日等不同时间维度的客流，了解商圈客流变化的总体特征（如周期性）。

受疫情影响，2020年3-5月的月客流量明显低于2019年Q4，2020年3-5月，客流逐步回升。

该商圈的客流变化存在很明显周期性，周末及节假日客流明显高于工作日客流，周六达到该周的峰值。

2、  该商圈-客流客源地

分析该商圈客流的客源地分布情况，了解客群客源地的聚集区域。

通过客流客源地分析得知，该商圈的客源主要集中在商圈附近，东面的客源更加集中。

3、  该商圈-客群基础画像

分析工作日以及节假日的该商圈客流的基础画像，了解该商圈客流画像的基本特征，并比较工作日和节假日客流画像的区别。

通过基础画像了解到，节假日到访商圈女性占比较高，节假日到访商圈已婚占比较高，节假日到访商圈客群年龄较年轻，节假日到访商圈人群学历水平略高，节假日到访商圈人群收入能力略高。

第二部分 分圈层客群分析

1、分圈层分析-客流数

分析3大圈层和16大板块月客流，比较各圈层以及各版块的客流热度情况。

通过客流量分析得知，核心圈层的春熙路板块客流最高，2019Q4达到3.76亿；次核心圈层的西南民族大学板块客流次高，2019Q4达到1.59亿；三个圈层相比较，外围圈层的客流最高，但核心圈层的单位面积客流最高。

2、分圈层分析-客流客源地

分析3大圈层客流的客源地，了解到访各圈层客流主要客源地板块，并比较三个圈层的客源地差异。

通过客源客流地分析得知：核心圈层的客源地主要集中在核心圈层，其中春熙路板块的占比最高，其次为文殊院板块；次核心圈层的客源地主要集中在次核心圈层，其中春熙路板块的占比最高，其次为中文殊院板块；外围圈层的客源地主要集中在外围圈层，其中春熙路板块的占比最高，其次为人南板块。

第三部分 重点项目分析

1、重点项目分析-客流量

分析不同商场的月客流、日客流等，了解各个商场的客流变化趋势，比较不同商场的到访热度。

受疫情影响，2020年3-5月的客流明显低于2019年Q4的客流，2020年3-5月的客流逐步回暖；比较6家重点商场，客流从高到底分别为成都IFS、远洋太古里、成都万象城、群光广场以、伊藤以及伊势丹百货，可见购物中心类的商场热度明显高于百货类商场。

2、重点项目分析-商圈渗透率

分析3大圈层以及16大板块常驻人口到访不同时间段该商圈、不同圈层、不同商场的渗透率，了解各个圈层和板块的常驻人口对于不同地点的偏好程度。

随着大数据、AI、云计算等技术崛起，商业地产行业面临着庞大的机遇与挑战。如何利用新科技寻求商业创新、突破重围，是商业地产人共同关注的焦点。MobTech袤博商业地产解决方案通过大数据、AI算法等技术帮助商业项目洞察定位、招商、运营等全业务流程中的关键环节，发掘新的增长引擎，为商业决策提供精准的数据支撑，赋能地产行业数字化转型。