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截止2016年底，全国购物中心数量超过4000家，同时每年还以约300家的数量递增，而一些传统的百货商业项目也在向购物中心转型，例如通过引入餐饮与开设电影院来吸引客流。
目前经济发达地区的购物中心覆盖范围已经很难超过5公里，不少项目更是开始了3公里以内客源的争夺战！从事商业相关工作的朋友们也一定从一线感受到了购物中心招商与运营的压力。
粗旷式的招商、商业管理已经走到尽头，商业同仁们已经意识到差异化、科学招商、精细化运营、精准营销才是旺场之道，本篇分享数据驱动的商业管理与招商案例，希望对大家有所帮助。
租金收益是一家购物中心的核心管理目标，如果仅追求高租金，那么很可能会涸泽而渔导致商业快速死掉，但也需要一定的租金来保障基本的运营，而租金的背后是基于品牌、市场、公司目标的综合决策。
为方便理解，下图是一张简化后的租金分析图：
第1部分：不同品类租金与销售的关系图，从中看到整体趋势是销售越高租金也越高，右上角租金与销售都最高的是餐饮品类。（商管团队可以方便的识别出高销售低租金的品类，具体演示内容在下方） 第2部分：品牌的具体信息，隶属的品类、所在的楼层、开业与到期日期等等。 第3部分：不同楼层不同品类的租金贡献占比，通过数据能够快速识别不同楼层的租金贡献大户与此品类下门店的数量。
分析当然是动态的，介绍完基本构成之后，让我们一步步体验： 实战中租金是否需要提升是一个较为综合的因素，通过添加更多的数据信息可以判断得更加准确。例如从门店到期的角度动态展示了租金与销售的关系：
注：以上分析图是数据产品原型，实际的产品是很有颜值的，例如类似下图的效果： 
1，聚焦不同楼层租金与销售都不高的品类：
一层各品类租金分析图： 
2，数据发现皮具品类销售较高而租金较低，点击查看具体信息： 
3，皮具的品牌出现在右侧，同时在下方区域显示此品类租金贡献7.2%，全商场有6个商户，而三个在一层，也许这可以作为提升此品类租金的一个依据。
回到主分析面板：
现在想了解租金贡献最高的家用品类的具体情况，同样点击立刻呈现： 
数据显示这个品类对应的品牌是BOSE，租金高销售也高，也许不适合再提升这个品类的租金。
点击左下角动图之后，请停留两秒即开始播放，效益分析后面变化的数字代表到期年份 
上图表示不同年份到期门店的销售与租金。
如果高租金低销售的门店马上到期，那可能需要更快续签合同；如果高销售低租金低门店还有较长的租期，那么也许可以尝试要求提升租金，这就是数据化的商业管理，真的可以很精细。
各种分析之外，各种日常工作例如填表、做数也是让商业管理团队耗费巨大精力的一件事情。
销售表： 
商户信息表：
品类很多：
因此各种做表的工作量相当庞大，其实这也可以完美解决，可以通过数据化管理将各种数据整理到一个数据库中，今后再做各种表就是分分钟的事情，并且只要一次更新，全部更新。
点击右侧还可以很方便的筛选。
例如不同楼层不同品类的面积统计（10秒钟完成）：
也想计算面积占比，同样用10秒：
这次计算的是同一个品类在不同楼层的面积占比，例如餐饮这个品类在各个楼层的占比。
还想计算同一层不同品类的占比，还是10秒钟：
当然还可以使用各种图形，以及把数据放在一起看：
计算面积可以，计算销售、租金也当然可以，时间同样是10秒！
更方便的是这些数据不仅仅可以放在每个人的电脑上，还可以放到公司的服务器或者一个安全的服务端，任何一个人做了团队都可以共享，公司数据安全性与使用价值得到双提升。 数据化管理，让商管远离瞎忙，去做真正重要的事情！
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