睿意德通過5個(gè)誤區(qū)展示了商場(chǎng)在數(shù)字化的5個(gè)誤區(qū)，揭示了這一領(lǐng)域企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)的固有思維，在誤區(qū)之外，也值得更多產(chǎn)業(yè)企業(yè)理解和學(xué)習(xí)這一誤區(qū)外的數(shù)字化過程。數(shù)字化浪潮下，如何利用數(shù)字化工具系統(tǒng)性地提升運(yùn)營(yíng)效率是每一個(gè)實(shí)體商業(yè)運(yùn)營(yíng)者正努力嘗試和思考的問題。然而，實(shí)體商業(yè)數(shù)字化升級(jí)是一項(xiàng)以數(shù)字時(shí)代商業(yè)邏輯為支撐、以前沿技術(shù)為手段、以數(shù)字決策為運(yùn)營(yíng)指導(dǎo)的多層級(jí)過程，在認(rèn)知數(shù)字化的過程中難免產(chǎn)生誤區(qū)。RET睿意德在過去的兩年中協(xié)助逾100家購(gòu)物中心進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)，在此過程中，可以感受到諸多運(yùn)營(yíng)者對(duì)數(shù)字化升級(jí)有些較為普遍的困惑。為了使數(shù)字化手段最大限度地為運(yùn)營(yíng)所用，我們分析了幾個(gè)數(shù)字化升級(jí)過程中可能存在的誤區(qū)，以便運(yùn)營(yíng)者在遇到類似情況時(shí)謹(jǐn)慎思考。

數(shù)字化升級(jí)誤區(qū)一：大數(shù)據(jù)=數(shù)字化

將大數(shù)據(jù)與數(shù)字化等同起來，是許多商業(yè)體在初步進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)時(shí)的普遍誤區(qū)。大數(shù)據(jù)指的是需要模式化處理的數(shù)字資產(chǎn)，具有數(shù)據(jù)量大、種類多樣性、價(jià)值密度相對(duì)較低、增長(zhǎng)和處理速度較快、準(zhǔn)確性和可信賴度較高等特點(diǎn)。數(shù)字化指的是獲取、處理、利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的過程。換言之，大數(shù)據(jù)是進(jìn)行數(shù)字化的工具，而不是數(shù)字化本身。

一部分運(yùn)營(yíng)者將大數(shù)據(jù)與數(shù)字化概念混淆，是由于沒有明確數(shù)字化體系是怎樣工作的。要進(jìn)行數(shù)字化升級(jí)，首先需要利用技術(shù)手段收集數(shù)據(jù)，接著運(yùn)用算法和模型對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而得出指導(dǎo)決策的結(jié)論。決策落地后需對(duì)效果進(jìn)行評(píng)估并反饋給算法，從而實(shí)現(xiàn)算法的優(yōu)化。

因此，對(duì)數(shù)字化的理解不應(yīng)停留在數(shù)據(jù)層面，大數(shù)據(jù)不等于數(shù)字化，前者是數(shù)據(jù)集合，是后者的工具，而后者是一套體系與流程。

數(shù)字化升級(jí)誤區(qū)二：設(shè)備齊全=為數(shù)字化做好了準(zhǔn)備

隨著前沿技術(shù)的不斷精進(jìn)，客流檢測(cè)、CRM系統(tǒng)、智能化停車場(chǎng)等都已在技術(shù)層面達(dá)到了成熟狀態(tài)。然而，諸多可供選擇的技術(shù)端卻造成了購(gòu)物中心運(yùn)營(yíng)者對(duì)數(shù)字化升級(jí)的另一誤解，即購(gòu)齊市面上所有數(shù)字化服務(wù)產(chǎn)品，就相當(dāng)于擁有了數(shù)字化升級(jí)過程中的所有硬件保障。

實(shí)際上，很多購(gòu)物中心的技術(shù)應(yīng)用都呈點(diǎn)狀分布。一些科技元素的植入，如AR體驗(yàn)、AI服務(wù)等，僅僅是科技感較強(qiáng)，易于營(yíng)造體驗(yàn)性消費(fèi)，卻難以為實(shí)體商業(yè)的數(shù)字化升級(jí)、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)提供實(shí)際上的信息支撐，因?yàn)檎嬲臄?shù)字化升級(jí)需要建立在一套打通的數(shù)據(jù)系統(tǒng)之上。

如果數(shù)據(jù)收集停留在點(diǎn)狀，而系統(tǒng)沒有打通，那么一些基本信息，如客流、CRM數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、商戶數(shù)據(jù)都難以做到協(xié)同。例如，得到了客流變化卻不知這些變化出現(xiàn)在哪些商戶、哪種業(yè)態(tài)身上，那么也就無從談起以數(shù)據(jù)指導(dǎo)策略，進(jìn)行運(yùn)營(yíng)調(diào)改。

技術(shù)應(yīng)用的點(diǎn)狀思維除了忽略數(shù)據(jù)協(xié)同以外，同時(shí)也是運(yùn)營(yíng)者在數(shù)據(jù)沉淀方面缺乏目的性導(dǎo)致的。在數(shù)字化升級(jí)的前置投入上，運(yùn)營(yíng)者需要思考，各種技術(shù)端能帶來怎樣的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)自身到底有沒有用?如果一些前沿科技并不能找到應(yīng)用場(chǎng)景，則不必大費(fèi)周章去進(jìn)行建設(shè)，若是考慮到科技元素能提升購(gòu)物體驗(yàn)，則與第三方平臺(tái)合作即可。

數(shù)字化升級(jí)誤區(qū)三數(shù)字化升級(jí)會(huì)很快見效

在諸多存量調(diào)改項(xiàng)目中，業(yè)主通常認(rèn)為數(shù)字化工具都是非常高效的，因此數(shù)字化升級(jí)可以很快完成并即刻見效，否則就是方法不對(duì)，要摒棄這些方法轉(zhuǎn)而尋找其他路徑解決商業(yè)體面臨的實(shí)際問題。

然而，數(shù)字化升級(jí)并不能使商業(yè)體在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生巨大改變，而應(yīng)是一個(gè)長(zhǎng)期計(jì)劃。在這個(gè)計(jì)劃中，無論是前期數(shù)據(jù)沉淀，還是用結(jié)果指導(dǎo)策略，都不是一蹴而就的。就數(shù)字化系統(tǒng)的前期搭建來說，許多購(gòu)物中心要投入兩三年的時(shí)間。

雖然前期投入看似較重，但一個(gè)完整的數(shù)字化升級(jí)體系的后期爆發(fā)力卻較強(qiáng)。

一個(gè)較為現(xiàn)實(shí)的情況是，大多購(gòu)物中心運(yùn)營(yíng)者背負(fù)著控制投入產(chǎn)出比的責(zé)任，對(duì)數(shù)字化升級(jí)的前期建設(shè)有畏難心理。除此之外，數(shù)字化升級(jí)過程中的決策也并非用一次就見效，實(shí)際情況往往是一個(gè)環(huán)節(jié)對(duì)應(yīng)一個(gè)動(dòng)作，比如一場(chǎng)活動(dòng)的效果僅能在一定時(shí)間段的特定業(yè)態(tài)上展現(xiàn)，若要持續(xù)改善運(yùn)營(yíng)狀況，則需長(zhǎng)期堅(jiān)持?jǐn)?shù)字化升級(jí)。

更重要的是，數(shù)字化升級(jí)過程伴隨著一個(gè)極為重要的核心，即數(shù)據(jù)迭代和算法迭代，這個(gè)調(diào)試的過程目前在國(guó)內(nèi)還未有經(jīng)驗(yàn)豐富的運(yùn)營(yíng)者，這也意味著數(shù)字化升級(jí)需要時(shí)間才能看到效果。

數(shù)字化升級(jí)誤區(qū)四：數(shù)據(jù)是萬能的，或者數(shù)據(jù)不靠譜

實(shí)體商業(yè)的運(yùn)營(yíng)者對(duì)于數(shù)據(jù)作用的認(rèn)知也存在一定誤區(qū)，有兩極分化的現(xiàn)象，一部分認(rèn)為數(shù)據(jù)無所不能，另一部分認(rèn)為數(shù)據(jù)不可靠。實(shí)際上，這兩種想法均是對(duì)數(shù)字工具了解不到位導(dǎo)致的。

首先，即使在數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)也不是萬能的。數(shù)據(jù)能夠提供的是客觀判斷，但分析過程中用到的算法卻是需要主觀調(diào)試、優(yōu)化的。這些主觀想法一部分依賴于對(duì)商業(yè)知識(shí)的理解，另一個(gè)重要來源就是一些關(guān)于消費(fèi)者、消費(fèi)行為的定性研究。因此，在以數(shù)據(jù)為支撐的定量研究之外，數(shù)字化升級(jí)還需注入主觀、定性的分析，以不斷改進(jìn)、優(yōu)化核心算法，最大限度地得到精準(zhǔn)的策略指導(dǎo)。

其次，數(shù)據(jù)也并非不可靠。一部分運(yùn)營(yíng)者認(rèn)為數(shù)據(jù)的不可靠來源于技術(shù)手段對(duì)數(shù)據(jù)的捕獲率不高，如檢測(cè)客流的探針無法做到覆蓋所有到訪者，抓取率僅在60%左右。因此，利用這樣的數(shù)據(jù)得出結(jié)果有失偏頗，看不見全貌;還有運(yùn)營(yíng)者認(rèn)為，技術(shù)手段收集到的數(shù)據(jù)過于模塊化，不知如何運(yùn)用，因此對(duì)數(shù)據(jù)有效性提出質(zhì)疑。

其一，雖然技術(shù)手段不能覆蓋全部客群，但與傳統(tǒng)客研手段相比，依舊在樣本基數(shù)上有很大優(yōu)勢(shì)；其二，模塊化、描述性的數(shù)據(jù)并非沒有用處，其能為實(shí)體商業(yè)提供認(rèn)知消費(fèi)者屬性的豐富信息。

運(yùn)營(yíng)者有這樣的誤區(qū)是忽略了以下兩點(diǎn)。

因此，實(shí)體商業(yè)的運(yùn)營(yíng)者應(yīng)明確的一個(gè)觀念是，數(shù)據(jù)只是一種工具，既不萬能，也并非不可靠;數(shù)字時(shí)代也并非全靠數(shù)據(jù)，算法優(yōu)化在很大程度上需要結(jié)合主觀判斷。

數(shù)字化升級(jí)誤區(qū)五：以工業(yè)時(shí)代思維適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代

實(shí)體商業(yè)之所以面臨數(shù)字化升級(jí)與轉(zhuǎn)型，是由于受到了外部競(jìng)爭(zhēng)的沖擊，尤其是電商帶來的沖擊。這是一種常見的論調(diào)，然而也是最為常見的誤區(qū)之一。

一部分運(yùn)營(yíng)者認(rèn)為，這個(gè)誤區(qū)在于依然用工業(yè)時(shí)代的商業(yè)邏輯應(yīng)對(duì)數(shù)字化時(shí)代的商業(yè)環(huán)境，工業(yè)時(shí)代的商業(yè)是競(jìng)爭(zhēng)邏輯，而數(shù)字化時(shí)代轉(zhuǎn)向了共生邏輯。

競(jìng)爭(zhēng)邏輯與共生邏輯的最大不同在于前者從企業(yè)視角出發(fā)審視、評(píng)估外部環(huán)境;后者以消費(fèi)者為核心，滿足需求、創(chuàng)造需求。當(dāng)運(yùn)營(yíng)者還停留在競(jìng)爭(zhēng)邏輯時(shí)，則不可避免向外界尋找實(shí)體商業(yè)下滑的原因，那么電商是看似很合理的歸因。產(chǎn)生共生邏輯的原因是存量時(shí)代數(shù)字化浪潮之下，留存數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生了更多的價(jià)值。購(gòu)物中心、線上企業(yè)、品牌方等多方數(shù)據(jù)結(jié)合可以創(chuàng)造的價(jià)值，遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)割裂、零和博弈下的競(jìng)爭(zhēng)結(jié)局。

在數(shù)字化時(shí)代的共生邏輯下，實(shí)體商業(yè)在跨界中尋找新機(jī)會(huì)、在鏈接外部資源中與他人合作、在技術(shù)支持下滿足客群現(xiàn)有需求，同時(shí)挖掘新需求。因此，數(shù)字化升級(jí)是一個(gè)積極求變的過程，而不是被迫轉(zhuǎn)型，也不是在外界的變化下被動(dòng)做出反應(yīng)的過程，不該有畏難、抵觸心理。

以上是實(shí)體商業(yè)數(shù)字化升級(jí)過程中常見的五個(gè)誤區(qū)，這些誤區(qū)存在的主要原因是運(yùn)營(yíng)者們對(duì)數(shù)字化升級(jí)的認(rèn)知不系統(tǒng)，對(duì)數(shù)字化升級(jí)所需工具的運(yùn)作方式?jīng)]有深入了解。實(shí)體商業(yè)的運(yùn)營(yíng)著們應(yīng)不斷在數(shù)字化領(lǐng)域進(jìn)行自我提升，保持積極、樂觀的心態(tài)，才能見證數(shù)字化運(yùn)營(yíng)的生產(chǎn)力。