商业地产与大数据商业分析的完美融合

在疫情和经济不景气，商业地产行业竞争激烈与饱和的大环境下，大型商业地产公司都在积极进行数据方面的重视，纷纷投资组建数据分析团队或并购数据分析公司，如何利用大数据进行商业分析，支持投资决策成为商业地产公司与各品牌业态是否投资的关键所在。

商业地产与大数据商业分析融合的关键:大数据商业分析方法与分析模型、大数据商业分析流程、大数据分析软件工具、大数据商业分析决策、数据的本质与变现、各行业领域的应用。

分析方法与分析模型:微观分析方法为金字塔原理，对比、描述、分类、结构、相关、预测等，分析模型比较全面，模型包括宏观与微观，常用的包含，AARRR，PFM，5W2H、AB、逻辑树、生命周期、战略性分析SWOT、波士顿、波特、PEST根据不同情况使用不同模型。

分析流程:确认企业目标需求、收集数据整合意见形成初步方案、汇报关键人、方案评估修改落实项目优先级、推进流程、产品组合、跟踪矩阵监督、解决方案评价。

大数据商业决策:决策树、概率性决策、无概率型决策、敏感性、风险性决策、样本决策、效用决策等。

数据的本质与变现:大数据连接是数据流通、标准化自上而下的战略自下而上协同，数据使用的核心先用数据，存数据，看数据到用数据，进行运营监控分析， 看到本质解决问题，形成核心算法。

各行业领域的应用:开发商拿地前投资部会对竞拍区域土地所在区域进行关键数据的测算，了解周边小区以及常住人口数据进行摸底，了解消费能力等关键数据。月子中心在选址时会对国家生育率和出生人口数据进行调查，大型商超与影院对周边住宅人口等关键数据进行测算。金融领域应用预测财务状况、创造最优投资组合、资产配置减少风险。人力资源领域用于预测人才分析、招聘转化率、预测数量解析等，市场营销应用比较广、预测消费动向、制定广告方案、提高客户满意度和忠诚度。健康领域主要用于了解医疗方面的相关数据，病人分类等，体育行业业态主要了解周边学校学生相关数据、互联网企业了解周边在线消费下单信息、客户价值、流失率、退货率等相关数据(京东、美团设线下前置仓库之前必须了解周边在线下单人数等相关数据)、政府统计部门定期进行各行业大数据统计(疫情发生后也进行人口普查)，也增加了统计员与统计师等相关的职业考证项目，只有对外部经济市场环境与竞争对手行业最新技术法律条文和内部各部门进行评估，再进行头脑风暴讨论、组合商业论证后再做出综合性的商业分析。

?新时代的大数据商业分析应用领域将越来越广，只能拥抱变化，不断提高认知，完善所处行业的投资商业分析体系，不断提高商业敏锐度，才能做好风险把控，提高投资决策的成功率。

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