ショッピングモール運営データ分析（ショッピングモールデータ分析：ビッグデータを活用し商業用不動産開発戦略を最適化）

ショッピングモールデータ分析: ビッグデータを使用して商業用不動産開発戦略を最適化する

ショッピングモールデータ分析: ビッグデータを使用して商業用不動産開発戦略を最適化する

商業用不動産の一形態として、ショッピングモールの重要性は無視できません。モール分析は商業用不動産管理における重要なタスクであり、消費者の軌跡特性、消費嗜好、オンライン嗜好、基本ポートレートを分析することによって実行されます。ビッグデータと組み合わせて、これらについて個別に説明しましょう。

1.消費者の行動軌跡特性の分析：

ショッピングモール内の消費者の移動軌跡を分析することで、さまざまな消費者グループの好みや行動特性を理解することができます。通常、次の指標が含まれます。

1.居住地域（コミュニティ）分析指標

以下は、ショッピングモールの顧客層が居住地域（コミュニティ）から来ている場合の参考となる各種指標です。表に示されている「過去6 か月間」の「第 3 位」コミュニティのデータを確認します。

ショッピングモールから195メートル離れたGaoyu Nantingの普及率は79.62％、寄与率は1.38％です。このコミュニティは2002年に建設され、総世帯数は446世帯、平均価格は1平方メートルあたり11,157元、居住人口は3,262人です。来場者数は2598人、来場者数は30956人、来場頻度は2回です。以上の結論を総合すると、高峪南亭コミュニティがショッピングモールの[重点コミュニティ]であることがわかります。

2.職場（建物）分析指標

ショッピングモールの集客源は職場（建物）のさまざまな指標に基づいています。表に示されている「過去6 か月間」の「 No. 1 」オフィスビルのデータを観察します。

建工ビル（文廟街）はショッピングモールから566メートル離れており、オフィス人口は1,565人、訪問者人口は1,372人、訪問者頻度は71,393人、訪問頻度は8.7です。普及率は87.67%、寄与率は6.61%です。

3. 等距離放射寄与:

ショッピングモールを中心とし、等距離を半径とする円形の範囲内で、さまざまなソースからの顧客数がショッピングモールの顧客の流れに与える影響の度合い。たとえば、住宅地では、ショッピングモールから0 ～ 1 kmの等距離の寄与は40.9%です。通常、等距離放射の寄与は距離に比例します。つまり、顧客がモールに近いほど、モールの顧客フローへの寄与は高くなります。

4. 累積放射線寄与:

ショッピングモール周辺のさまざまな距離範囲内で、さまざまなソースからの顧客数がショッピングモールの顧客の流れに与える影響の度合い。例えば、 1～2キロメートルの等距離寄与は38.3% 、累積放射寄与は79.3%となります。一般に、累積放射寄与は距離の二乗に反比例します。つまり、顧客がモールから遠いほど、寄与は小さくなります。