腾讯地图位置大数据赋能建筑不动产行业数字化运营

应对存量市场与流量红利消退的战略困境

商业地产行业已从增量市场转为存量市场，企业面临多重业务瓶颈：

• 成本与客流压力： 城市化进程减缓导致人口红利逐渐消失，同时电商平台崛起对实体经济造成冲击，客流量增长放缓。
• 竞争格局恶化： 区域型竞争导致Mall服务同质化严重，商业体缺乏对客群来源的精准洞察，难以制定差异化运营策略。
• 决策效率低下： 传统选址与调研依赖人工统计，缺乏量化工具，导致拿地筹建期的投资风险难以评估，经营期的营销推广缺乏数据支撑。

构建全生命周期的数据产品矩阵

腾讯云依托LBS大数据能力，提供覆盖地产项目全生命周期的解决方案，核心产品包括：

1. 拿地筹建期：数据魔方（PaaS/SaaS）

辅助企业进行地块决策及市场调研，提升拓展效率。

• 空间维度： 支持1000米、500米及自定义网格，分析地块的人口统计（居住、工作、常驻）、客流指数（日均、工作日、节假日）及业态分布。
• 城市维度： 提供区划经济数据（GDP、产业产值）、人口画像（4大维度20个标签）及交通路况分析。
• 人群分析： 支持对“女性、高消费、有车”等特定标签人群的职住地及到访偏好分析。

2. 经营期：客留通（SaaS）

已开业商业体的大数据分析“天眼”，提供110个功能，300+报表维度。

• 看自己： 统计客流量、活动运营效果、客流到访偏好及来源（小区、办公、关注场所）。
• 看友商： 对比友商客流统计、重合客流量及客貌差异，数据支持天级更新（日、周、月）。
• 看行业： 查看全市商圈排名，包括商场客流人数及不同性别、年龄段、消费属性客群占比。

3. 泛周边分析（PaaS）

支持点半径、多边形围栏（初始包含150个施画配额）的精准区域分析。

• 底层数据： 基于百米精度的栅格化数据。
• 分析指标： 指定区域的客流指数、职住人口数量、业态分布（购物、美食、休闲娱乐等）、小区户数及车流指数。

量化业务指标与应用成效

基于海量位置大数据，产品在多个维度实现了可量化的业务提升：

• 数据覆盖规模：
  • 购物中心覆盖： 全国范围覆盖 1.3万+ 购物中心及百货。
  • 用户基础： 每日为 10亿+ 用户提供精准服务，日定位次数达 1600亿+ 次，拥有 8000万+ 地理信息数据（POI）。
  • 人群标签： 支持 16个大类、348个细分场景的人群挖掘，以及 300+ 标准化标签交叉分析。
• 系统响应效率： 周边查询与栅格分析支持秒级返回数据，支持大批量查询，直接提升业务决策效率。
• 营销投放ROI： 结合腾讯广告能力，相比常规投放组，基于大数据的人群精准投放组 CTR（点击通过率）提升10.14%（常规组1.24% vs 精准组1.38%）。

头部地产集团合作案例

案例一：龙湖地产（LONGFOR）消费者洞察

• 应用方案： 应用LBS数据魔方输出地产项目消费者洞察报告。
• 核心场景：
  1. 竞品分析： 输出核心竞品客群来源地热力地图及活跃商圈。
  2. 售楼处策略： 分析售楼处客群的来源热力地图。
  3. 重难点项目： 分析竞品或自身到访客群的地域来源与属性标签。
• 分析深度： 区域人群职住地列表TOP200，门店到访偏好TOP30，涵盖基础属性与财富属性的画像分析。

案例二：太古地产（SWIRE PROPERTIES）数字化运营

• 覆盖范围： 北京三里屯太古里、成都远洋太古里、上海前滩太古里、广州太古汇等内地所有项目均采购客留通产品。
• 业务价值： 通过对同市竞品的数据分析，指导广告投放及业态调整策略。

案例三：宜家荟聚（Livat）精准营销

• 覆盖范围： 北京、武汉、长沙、无锡、合肥、昆明、南宁、福州荟聚中心。
• 执行路径：
  1. 通过“客留通”统计分析商城客流，锁定重点投放目标（如“历史到访”、“远端拉新”人群）。
  2. 创建多组人群包并授权至广告账户。
  3. 与腾讯广告天然打通，实现精准触达。
• 成效： 实现了大数据分析+精准投放的数字化营销模式，有效提升了项目活动推广效率。

选择腾讯位置服务的核心优势

1. 数据鲜活度与规模： 依托微信、小程序（日活超5亿，月活8亿）及公众号的生态数据，涵盖位置分享、朋友圈签到等场景，确保数据源的实时性与丰富度。
2. 技术生态整合： 产品支持与腾讯广告账户无缝打通，实现从“数据分析”到“人群挖掘”再到“广告投放”的闭环，直接提升CTR 10.14%。
3. 行业验证与生态合作： 已获龙湖、太古、宜家等头部客户集采验证。底层POI数据已为京东（物流预分拣）、美团（地图服务支撑）提供长期技术支撑。
4. 服务稳定性： 提供SaaS开箱即用与PaaS深度定制两种模式，无需部署硬件即可低成本获取高可用服务。