购物中心计租新方式：你会为“客流”买单吗？

出品/联商网&搜铺网

撰文/王迪慧

头图/联商图库

今年年初发生的疫情对实体零售业产生了巨大影响，尤其是购物中心，面临着客流量大幅减少，掉铺率、退租率大幅提高等困境。不过，“至暗时刻”有危也有机，疫情的发生也加速购物中心数字化的进程。

 

在数字化过程中，随着线上线下两种经营方式的融合，购物中心的商业模式也在经历前所未有的新变革。

 

传统的商业模式逐渐被打破，新的模式应运而生。不久前，汇纳科技总裁丁遥提出了全新的购物中心计租模式——“客流计租”。相比于传统的计租模式，这种全新的计租模式能够产生哪些新价值？又将为购物中心带来怎样的改变？

客流价值颠覆计租方式

 

众所周知，购物中心计租一般采用固定租金，或者部分固定租金+部分销售抽成的方式。丁遥提出的“客流计租”顾名思义，以实际客流作为铺位价值的衡量标准，从而计量租金。

 

类似的颠覆，在互联网广告已经发生——用实际的浏览量、点击量，取代原有按版面大小、播出时长进行定价。

 

为什么购物中心也需要这样的颠覆？丁遥认为，根本原因在于越来越多新的商品和服务类型进入到购物中心，而传统商品的线上经营分流也逐渐成为一种趋势。

 

他举了两个小例子：

 

第一个是某著名化妆品牌，疫情期间修改了实体店的关店标准。关店标准从原来的是否能达到最低营业收入，变成是否达不到最低客流。而做出这一改变的直接原因，在于该品牌线上销售已经占到了30%以上。对于该品牌而言，实体店的最大价值不再是销售，而是品牌传播和服务体验。

 

简而言之，只要有客流、有体验，即使销售不达标，店依然有存在的价值。

 

第二是一家新能源汽车的品牌，门店约200平方米，按照每平米每月1000元的较高收费标准，以5%的销售比计算，该品牌每年营收约为5000万。然而，这家店每年的实际销售收入约6亿元。

 

“不管是线上收入已占三分之一的化妆品，还是风头正健，代表未来的新能源车，都在给购物中心传统的计租方式带来新的挑战。” 丁遥认为，在这种趋势下，按客流计租的方式将更科学、更公平。

事实上，以上两个案例所反映的只是传统计租机制弊端中的一部分。复旦大学管理学院副教授、博士生导师窦一凡表示，此次历史罕见的疫情让更多潜在问题暴露出来，比如疫情期间客流出现系统性地下降后，带来的风险各方都无法独自承担，但共同承担的话，如何减租所涉及的公平性和透明性又无法保证。

反之，如果客流蒸蒸日上，需要恢复和提高租金，同样面临类似的挑战。传统模式下大家只能相互试探，也是非常复杂的谈判过程，甚至会引发各种法律纠纷。

 

“当这些优秀的小品牌能够进入到热点核心区域的商场，对于商场本身也是吸引客流的重要方式，而不是只能依靠给国际大品牌提供租金优惠。”

 

窦一凡还认为，客流计租可能是一次大数据驱动的革命性尝试。在他看来，如果客流计租得以实现，购物中心就可以把谈判过程中的精力分配更多给吸引客流的工作。与此同时，有特色的小店和小品牌也能在购物中心中找到自己生存的空间，而不用担心过重的租金压力。

 

总体而言，相比于传统计租模式，客流计租的优势主要有三方面：

 

其一，品牌支付租金，希望拥有的不仅是铺位使用权，更是一个可以预期的流量。按流量计租，将更直接地体现铺位的价值；

 

其二，品牌按客流付租金，可降低固定风险，激励品牌拓展开店；

 

其三，按客流计租，也可以更好地激励购物中心运营流量；

 

对于这种创新的计租模式，电子科技大学袁华教授认为，利用互联网数据运营方法，来改变店铺与Mall之间单纯的租赁关系，迈向服务关系，可以形成店铺与商业体之间相互支撑，相互服务的良好商业生态。

 

事实上，目前购物中心已经进入“存量时代”，丁遥认为：“在购物中心铺位资源供不应求的时候，如何收租是供方决定的，不管什么方式，租户只能接受。但随着铺位资源逐渐供大于求，购物中心除了被动地降低租金，倒不如用一个更科学的计租方式，降低合作的成本，提升双方合作运营流量的积极性。”

           

让客流分析智能化

 

若“客流计租”模式未来真正得到大规模“落地”，那么，作为购物中心来说，借助大数据技术，对场内商业形态及消费者信息进行全方位透视，实现精细化运营，引流到场将成为制胜的关键。

 

其中，客流数据将起到至关重要的作用。通过对客流进行有效分析，可以直接提升商场的经营效率。事实上，在实体商业领域，客流数据的采集早已普及，大大小小购物中心都会有意识地通过在场内安装客流传感器等方式，进行客流数据采集、存储。但是，鲜少有企业能自主挖掘出将数据转化为决策的价值。 

 

丁遥表示：“过去，购物中心从报表中可得知客流少了1万人次，却不知道导致客流减少的具体原因是什么？是天气、日期，还是竞争的原因？明年的客流基数是多少？分解到每个月、每一天的基数又应该是多少？这些都很难判断。”

 

为此，汇纳科技首席数据科学顾问胡宇教授，带领着数十位博士生团队，经过两年时间，通过对汇客云上的数据进行可解释的机器学习，开发出了实体商业五因子模型。该模型的推出，标志着中国实体商业客流分析实现了智能化。

 

丁遥表示：“用户只要登录汇客云的账号，以前无法获知的这些信息都可一目了然。”同时他透露，如今实体商业五因子模型通过可解释的机器学习，为用户实现了归因和预测，这套方法论不仅可以应用在客流分析上，还能应用在活动评估、租金评估和招商评估中。

 

过去，传感器装上、调试好，服务基本结束；现在，安装传感器、数据接入汇客云平台，只是服务开始的第一步。

 

以联盟破除数据孤岛

 

汇纳科技的实体商业五因子模型得以建模成功，除了人才方面的原因，与其拥有庞大的线下实体商业数据库也有着直接关系。胡宇表示，模型的精准取决于样本量的大小，“建模时如果样本量较小，便会忽略掉很多重要变量，最终的结果自然缺乏准确性。”

因此，想要真正发挥数据价值，需要各商业体之间的共同协作。然而，受限于商业机密和数据安全，实际上各商业体间缺乏沟通与交流，而这也导致了行业巨大的竞争性浪费。

 

那么，如何在保守企业机密的同时，又能通过数据的网络化，适度共享信息，减少低水平下的重复资源投入和无效竞争？

 

为此，汇纳科技日前发起成立了“中国实体商业数据联盟”，由全国及区域龙头商业地产、百货、连锁品牌企业共同组成。爱琴海集团、奥园健康生活、宝龙商业、保利商业、恒隆地产、弘阳商业等17家企业成为联盟首批成员。

联盟的成立标志着实体商业在实现跨企业互联互通方面迈出了重要一步，不仅有助于进一步规范实体商业数字化的标准，更有利于行业资源的大整合，从而推动整个行业实现健康可持续发展。

 

具体来看，联盟的后续产出包括三方面：

 

一是定期数据的分享和解读。由汇纳科技系统性地收集行业数据，同时联盟成员也会共享其数据信息，汇纳科技通过模型分析从数据维度对行业变化进行解读；

 

二是走进具体企业解决企业的问题。同时，通过对北京、上海、深圳等重点消费城市的深度数据解读，来赋能城市商业。

 

三是行业内互相学习。汇纳科技会邀请数字化改造方面的行业专家，帮助对人工智能、数据挖掘等有学习诉求的从业者。

 

作为联盟的发起者，丁遥表示：“未来将会有更多企业能够加入到联盟中，构建安全公信力和行业生态，打造一个基于隐私保护的互联互通的实体商业数据平台，真正实现‘知己知彼知行业’。”

 

结语

 

阿里巴巴创始人马云此前曾公开表示，在今天所有的不确定中，只有数字化是确定的，“未来十年是传统企业数字化的最后十年。”

 

传统实体商业数字化最难的一点其实是企业思想意识上变化。过去，对很多实体商业而言，数字化是随波逐流、赶鸭子上架的被迫选择；如今，无论是创新的客流计租还是中国实体商业数据联盟的成立，都传递出一种“质变”的信号：实体商业清晰地认识到，数字化不是口号。

 

头部实体商业的态度不再 “独自美丽”，而是选择“开放共享”，共同推进整个行业数字化进程。毕竟，数字化改造是否快速、全面、彻底、高效，将决定着购百企业未来挖掘客流、运营会员的广度和深度，进而影响着整个商场或企业的增长。

 

在这传统企业数字化的最后十年，内力、外力共同作用下的实体商业还将有发生哪些天翻地覆的变化？让我们拭目以待。