Uma perspectiva sobre Data AI shopping centers

Na esteira da pandemia da COVID-19, o setor de varejo global passou por uma transformação significativa. Apesar do enorme crescimento do comércio eletrônico, o panorama do varejo no Conselho de Cooperação do Golfo (CCG) demonstrou que os ativos físicos e a experiência de compra presencial vieram para ficar. Embora os shoppings continuem sendo um componente fundamental do setor de varejo, as demandas dos consumidores mudaram, trazendo desafios, mas também oportunidades para os proprietários de shoppings que souberem identificá-las.

Do lado do consumidor, surgiram expectativas por maior flexibilidade, conveniência e atendimento às necessidades diárias. A pandemia tornou os consumidores mais conscientes do equilíbrio entre vida profissional e pessoal e do bem-estar, o que influencia as categorias e marcas que esperam ter à sua disposição. Os consumidores buscam uma combinação de compras de bens físicos, serviços e experiências.

Do lado dos varejistas, essas mudanças apresentam desafios específicos. Certas categorias e marcas registraram um crescimento substancial, o que resultou em uma intensa competição pelos melhores espaços nos empreendimentos de alto padrão da região. Isso tem criado dificuldades para os varejistas que buscam garantir espaços em locais muito disputados.

Como resultado, o equilíbrio na relação entre locatário e locador mudou radicalmente em relação ao que era há apenas alguns anos. O processo de seleção tornou-se mais favorável ao locador. Isso oferece aos proprietários de shoppings uma oportunidade única de atrair marcas que ainda faltam no mix de lojistas e proporcionar uma distribuição mais equilibrada das categorias por todo o shopping.

É importante compreender que um shopping center é um organismo vivo e dinâmico que requer atenção e ajustes constantes para se manter atraente, em sintonia com as tendências e lucrativo. A gestão de ativos de varejo exige uma abordagem holística para a tomada de decisões estratégicas baseadas em insights e para a condução de operações comerciais eficientes e otimizadas, abrangendo os três pilares fundamentais: ativos, lojistas e clientes.

Data um componente essencial dos três pilares do negócio dos shoppings, servindo para conectar, medir, manter e orientar tanto a estratégia quanto as operações. Na Artefact, reconhecemos a importância de implementar AI holísticas data AI para proprietários de shoppings. Essas estratégias permitem identificar e concretizar o potencial e o valor inexplorados dos data da aplicação de casos AI data AI orientados para os negócios.

Este artigo explora como os proprietários de shoppings podem atender às demandas dos consumidores por meio da implementação AI holísticas data AI para se manterem competitivos, alcançarem crescimento e melhorarem a rentabilidade. Ao identificar e abordar objetivos comerciais específicos com data AI, os proprietários de shoppings podem aproveitar ferramentas poderosas para melhorar o mix de lojistas e o layout dos shoppings, gerenciar proativamente o desempenho dos lojistas e otimizar o ROI de marketing. Além disso, os proprietários de shoppings podem monetizar serviços data, indo além dos modelos tradicionais baseados em aluguel para adotar modelos baseados em serviços.

Nossa abordagem em relação data AI setor de shopping centers baseia-se em uma estratégia orientada para os negócios, na qual identificamos objetivos específicos para extrair o máximo valor dos data. Para isso, seguimos uma abordagem passo a passo simples, mas eficaz:

1. Começamos identificando os objetivos estratégicos gerais do shopping (por exemplo, aumento da receita, redução de custos, melhoria da experiência do cliente).

2. Em seguida, analisamos em profundidade as principais operações comerciais, definindo os principais ciclos de vida do shopping em torno de três pilares fundamentais: ativos, lojistas e clientes (ver Figura 1).

3. Reunimo-nos com executivos, diretores de área e gerentes de operações de todos os departamentos relevantes para detalhar os processos passo a passo e as interdependências de cada área de negócio.

4. A cada etapa, identificamos as causas fundamentais e registramos os principais desafios operacionais e de negócios (ver Figura 2).

5. Definimos descrições claras dos problemas e os indicadores de desempenho que são afetados por eles.

6. Por fim, definimos e elaboramos um caso AI data AI para resolvê-los (ver Figura 2).

Um caso AI data AI refere-se à aplicação prática de artificial intelligence data e artificial intelligence para resolver um problema específico de negócios (por exemplo, a queda no número de visitantes de um shopping center) ou para atingir um objetivo específico (por exemplo, aumentar o ROI de marketing). Isso envolve o uso data AI para gerar insights úteis e orientar a tomada de decisões fundamentadas em diversos setores e indústrias.

Por exemplo, uma ferramenta poderosa para os gerentes de shopping centers é o caso de uso “Análise de Mapa de Calor” (ver Figura 3), que ajuda a fornecer visibilidade sobre o desempenho dos lojistas, o fluxo de visitantes e a otimização do layout do shopping. Trata-se de uma solução data que envolve a sobreposição de diferentes conjuntos de dados, como data de tráfego de visitantes data data de desempenho de locação data por exemplo, índices de custo de ocupação, densidade de vendas), para revelar insights de negócios. O tráfego de visitantes pode incluir data Wi-Fi ou tecnologia de beacons, contadores de fluxo de pessoas ou câmeras para rastrear movimentos e criar uma representação visual de seu comportamento na forma de um mapa de calor.

Esse tipo de análise permite que os proprietários de shoppings identifiquem áreas de alto tráfego, como lojas ou atrações populares, e comparem esses dados com zonas ou lojistas de baixo desempenho que possam exigir atenção. Ao analisar esses padrões, os operadores podem tomar decisões estratégicas sobre a localização das lojas, o mix de lojistas e as atividades promocionais, a fim de otimizar o layout e melhorar a experiência dos visitantes.

Os indicadores-chave de desempenho (KPIs) que podem ser analisados por meio de um mapa de calor incluem o fluxo de pessoas, o tempo de permanência dos clientes e as taxas de conversão. Essas informações podem ajudar os proprietários de shoppings a avaliar a eficácia das campanhas de marketing, identificar tendências no comportamento dos clientes e otimizar a alocação de pessoal e recursos.

Ao utilizar a análise de mapas de calor, os proprietários de shoppings podem obter benefícios comerciais valiosos e insights úteis, como melhorar o layout e a localização das lojas, otimizar a distribuição de pessoal e identificar áreas que precisam de melhorias nas campanhas de marketing. Em última análise, isso pode levar a um aumento da satisfação do cliente, a taxas de conversão mais altas e a uma maior rentabilidade do shopping.

Além disso, os proprietários de shoppings estão descobrindo o potencial de transformar data insights em um ativo gerador de receita. Ao implementar casos AI data AI em grande escala, como análise de mapas de calor, análise de desempenho dos lojistas e audience visitante, os proprietários de shoppings podem criar novas oportunidades para monetizar seus data ir além dos modelos tradicionais baseados em aluguel, rumo a um modelo baseado em serviços. Essa abordagem envolve a criação de pacotes de serviços data e sua venda a varejistas e outras partes interessadas no ecossistema do shopping por meio de modelos inovadores de locação. Essa abordagem cria uma proposta de valor única para os proprietários de shoppings e promove novas fontes de receita, resultando em maior lucratividade e crescimento.

O Retail-as-a-Service (ver Figura 4) é um novo modelo que está revolucionando o setor de shopping centers. Trata-se de um modelo de contrato moderno, baseado em serviços e orientado para o desempenho, que permite aos varejistas aderir a um conjunto de pacotes de serviços operacionais mediante o pagamento de uma taxa de assinatura mensal.

Normalmente, são oferecidos três níveis de assinatura: Básico, Básico+ e Premium:

Os varejistas também podem optar por combinar pacotes de serviços operacionais adicionais, incluindo o pacote de logística, o pacote de varejo/experiência e o pacote de gestão de instalações/imóveis.

Os lojistas instalados em shopping centers frequentemente enfrentam dificuldades para alocar de forma eficiente os orçamentos de marketing previstos em seus contratos de locação com o shopping. Um dos principais desafios enfrentados pelos lojistas é a falta de sincronização entre os proprietários do shopping e as equipes de marketing das lojas. Além disso, cada shopping center tem sua própria abordagem para gerenciar e implementar estratégias de marketing, o que dificulta que os lojistas promovam suas lojas de forma eficaz por meio dos canais de marketing do shopping.

A solução consiste em criar uma plataforma personalizada de mídia digital e ativação (ver Figura 5) que aproveite o poder dos data AI . Ao implementar uma plataforma de mídia e ativação AI, os varejistas podem padronizar, automatizar, gerenciar e acompanhar suas iniciativas de marketing e promocionais em vários locais, garantindo a consistência em todas as lojas. A plataforma incluiria créditos publicitários que podem ser usados para atuar diretamente junto aos visitantes. Os anúncios podem ser veiculados em telas de mídia, redes de publicidade locais e ativos digitais de propriedade do shopping, como site, aplicativo, CRM e programa de fidelidade. Também estão disponíveistargeting Audience para dados demográficos, não clientes e clientes inativos.

Essa plataforma inovadora permite que os varejistas aproveitem ao máximo os canais de marketing de seus shopping centers para impulsionar o tráfego e as vendas, ao mesmo tempo em que economizam tempo, dinheiro e recursos significativos. Com a capacidade de executar com eficiência campanhas de marketing nos shoppings e otimizar todas as oportunidades de alcançar os clientes, os varejistas podem atrair mais público para suas lojas e impulsionar as vendas. De modo geral, a implementação de soluções de marketing AI pode ajudar os varejistas a maximizar seu potencial e alcançar maior sucesso em suas iniciativas de marketing.

À medida que o setor de varejo se recupera e evolui após a pandemia da COVID-19, os shoppings continuam sendo um pilar fundamental desse cenário a longo prazo. No entanto, as novas expectativas dos consumidores exigem novas experiências que vão além do modelo tradicional de varejo físico. Os consumidores buscam uma combinação de compras de bens físicos, serviços e experiências. Para atender a essa demanda, os proprietários de shoppings devem adotar AI digitais, data e AI e implementar estratégias robustas orientadas para os negócios a fim de gerar valor. Seja para compreender os dados demográficos e as preferências dos visitantes, gerenciar proativamente o desempenho dos lojistas, entender as causas fundamentais do desempenho e do retorno dos ativos, ou gerar novas fontes de receita por meio data , o uso de tecnologias digitais, data e AI um diferencial que colocaria os proprietários de shoppings à frente da concorrência.