麦肯锡数据的研究表明，当购物中心运营商利用先进分析技术来筛选租户、优化商场布局并确定租金时，其收入可惊人地增长 20%。在对充分利用这些分析技术优势的购物中心进行研究后，麦肯锡得出结论：仅在五年内，租赁收入就实现了两位数的增长。
随着消费者变得越来越精明且更加注重预算，零售场所必须不断创新，以适应不断变化的消费者需求、租户需求以及投资者利益。高级分析技术通过为业主和运营商提供单一、客观的决策依据，使与收入相关的决策不再依赖于猜测。
分析数据有助于零售场所的相关方解答以下关键问题，例如
大多数人通常从哪里进入这处房产？
营业时间是否与顾客的到访习惯相吻合？
公共区域是否位于顾客自然聚集的地方？
在哪里可以最大限度地提升营销机会和投资回报率？
数据分析对于购物中心的长期成功和战略发展至关重要。以下是数据分析帮助购物中心业主和运营商提升营收、增强可持续性、实现数据变现以及促进投资韧性的五大主要途径。
购物中心：了解数据分析如何推动购物中心业绩提升
全球零售场所业主面临的一大挑战是确定各租户的租金。据麦肯锡称，一家典型的购物中心在如何为各租户设定租金目标方面，既缺乏明确的流程，组织内部也缺乏共识。例如，资产管理和租赁团队得出的目标往往不尽相同。准确的行业基准数据难以获取（甚至根本不存在）。麦肯锡的研究表明，购物中心租赁收入占租户总销售额的比例差异巨大，从巴西某购物中心的 5% 到澳大利亚某购物中心的 25% 不等。
一个单元的租金最好根据以下四个变量来确定：
商场的类型和位置；
客流量的数量和质量；
该设备的特性，例如尺寸和配置；
该销售单元所销售的品牌或品类的销售效率。
然而，在实际操作中，这四个可量化的变量很少得到重视。麦肯锡发现，租赁经理们往往根据对租户的个人了解、以往的做法，或者凭直觉和商业头脑的结合来确定单个商铺的租金。鉴于凭直觉已不再是做出重大商业决策的合理依据，购物中心运营商必须依靠基于事实的决策，才能在日益数字化的世界中取得成功。
高级分析技术可帮助购物中心管理方根据客流模式、客座率、顾客动线及停留时间等数据，做出明智的租赁决策。借助这些信息，零售场所不仅能够提升自身业绩，还能提升租户的业绩，更重要的是，能够有效防范空置风险。
借助集成分析技术，商业场所降低能耗正变得越来越容易。为了提高实体门店的能源效率，购物中心相关方应考虑如何更好地将新技术与现有硬件相结合。这将有助于减轻电网的额外压力、降低维护成本，并减少对新增硬件的需求（从而减少电子废弃物）。
资源效率也是大型零售场所的一个重要因素。可以通过引入技术来最大限度地利用资源，无论是能源还是水。例如，暖通空调（HVAC）系统由供暖、通风和空调设备组成。根据 BRE 的一项研究（该研究考察了非住宅建筑中空调的能耗情况），使用空调系统为建筑物制冷占英国电力消耗的 10%。
该研究还发现，即使在建筑物无人使用时——例如晚上和周末——空调也经常处于运行状态。这种能源浪费对环境和经营利润都造成了巨大影响。通过采取更环保的措施，购物中心运营商可以降低运营成本并减少碳足迹。
RetailNext 的客流传感器与 Feedback Solutions 合作，安装在美国各地的建筑物中，用于追踪和监测建筑内的占用率。随后，Occupancy 数据通过 BACnet IP 实时传输至楼宇自动化系统，从而优化暖通空调设备的运行。这使得场馆能够根据占用率数据，对恰当量的空气进行加热或制冷，从而节省成本。
将分析技术应用于打造更环保的场馆时，还会带来以下其他好处：
降低能耗；
全年降低了运营成本；
最大限度地减少关键设备的磨损；
根据需求控制通风系统的能力；
符合国家标准的室内空气质量（IAQ）；
减少温室气体排放并避免处罚。
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可靠的客流量和客座率数据为数据变现创造了巨大潜力。最受欢迎的方法之一是在购物中心建立零售媒体网络（RMN）。这些网络由向第三方媒体或广告商出售顾客数据的场所组成，旨在通过数字平台（如数字标牌、场馆 Wi-Fi 和会员计划）投放个性化、情境化的广告。
凭借对购物高峰时段、顾客偏好的出入口以及店内动线等客户数据的掌握，零售媒体网络在未来几年内必将迎来爆发式增长（并随之大规模推广）。对于英国的零售场所业主而言，尽早采用这一技术将是一项稳健的投资，尤其是在消费者正谨慎地重拾信心并重新接受实体店购物之际。
只要策略得当且执行到位，零售媒体网络便是购物中心与顾客互动、建立品牌/场所忠诚度并为租户创造价值的绝佳途径。通过利用这些网络的优势，零售场所能够有效锁定目标顾客，打造更具吸引力的购物体验，并为租户和第三方带来更高的营销投资回报率。
除了上述的变现潜力外，购物中心运营商还可以与租户建立数据共享合作关系。例如，可以协商提供优惠租金，以换取店铺数据的共享。这种数据生态系统对双方都有利，使双方都能全面了解购物者的行为。
传统上，防损团队需要花费数周时间深入一线，为商业地产集团调查零售犯罪案件。这一过程最终导致每起调查的成本高达数千。一家全球服装与美妆零售商（也是 RetailNext 的客户）最近透露，这通常需要其防损团队的一名成员驱车一整天或乘飞机前往现场，由此产生过夜住宿费用，且现场评估至少需要 4 小时。
基于数据的资产保护解决方案使防损团队能够开展远程调查，从而带来累积的预算效益，例如减少差旅支出、缩短实地调查时间，以及灵活地安排一名调查员处理更多案件。此外，由于问题可在 24 小时内远程识别，团队能够以更敏捷、更迅速的方式开展工作。实践证明，这种方法可将调查时间缩短 75%。
通过云视频收集证据，意味着调查人员和相关方可以借助网页和移动应用程序实时获取关键信息。这意味着该集团的安全团队可以集中运作，从世界任何地方远程调查多个场所的威胁和事件。
在实际运营中，可以通过确定“高峰时段”来提高劳动效率。购物中心运营方可以分析每小时、每天、每周或每年的客流周期，并据此安排购物中心员工（安保、保洁、维护及管理人员）在这些客流高峰时段进行工作。另一方面，根据历史数据预测客流较低的日期或周，可以相应减少排班人数。从长远来看，这将带来巨大的成本节约。
此外，顾客在零售场所内的购物体验可以变得顺畅无阻。例如，可以将停车场维修工作安排在客流较少的时间段，从而确保顾客从抵达起就能获得良好的购物体验。一天中人流最少的时段可用于进行清洁和小型维护工作。此类安排不仅能最大限度地降低事故风险（如滑倒、绊倒和跌倒），还能优化人工成本，并有助于为顾客和租户提供积极的体验。
这些分析数据对于业务流程的自动化也起着关键作用。大规模自动化（例如员工排班、调节通风系统以及资产保护等）为场馆团队腾出了时间，使他们能够专注于与利益相关方建立并维护战略合作伙伴关系。管理者无需再耗费大量时间处理那些软件仅需几分钟即可完成的任务，而是可以专注于那些需要人性化处理的创收活动。
尽管零售行业面临一些挑战，但这对零售场所业主而言却是一个充满机遇的时期。如今，他们比以往任何时候都更有能力进行更具战略性的投资、以最有利的条件出租场地，并针对购物者和团队双方优化其场所。这些渐进式的改进通过为购物者和租户提供一流的价值，从而带来可持续的长期增长。借助先进的分析技术，购物中心业主和运营商能够将零售场所提升到新的高度。