數字化浪潮下，如何利用數字化工具系統性地提升運營效率是每一個實體商業運營者正努力嘗試和思考的問題。然而，實體商業數字化升級是一項以數字時代商業邏輯為支撐、以前沿技術為手段、以數字決策為運營指導的多層級過程，在認知數字化的過程中難免產生誤區。在過去的兩年中協助逾100家購物中心進行數字化升級，在此過程中，可以感受到諸多運營者對數字化升級有些較為普遍的困惑。為了使數字化手段最大限度地為運營所用，我們分析了幾個數字化升級過程中可能存在的誤區，以便運營者在遇到類似情況時謹慎思考。

　　數字化升級誤區一

      大數據=數字化

　　將大數據與數字化等同起來，是許多商業體在初步進行數字化升級時的普遍誤區。大數據指的是需要模式化處理的數字資產，具有數據量大、種類多樣性、價值密度相對較低、增長和處理速度較快、準確性和可信賴度較高等特點。數字化指的是獲取、處理、利用數據進行決策的過程。換言之，大數據是進行數字化的工具，而不是數字化本身。

　　一部分運營者將大數據與數字化概念混淆，是由于沒有明確數字化體系是怎樣工作的。要進行數字化升級，首先需要利用技術手段收集數據，接著運用算法和模型對這些數據進行分析，進而得出指導決策的結論。決策落地后需對效果進行評估并反饋給算法，從而實現算法的優化。

　　因此，對數字化的理解不應停留在數據層面，大數據不等于數字化，前者是數據集合，是后者的工具，而后者是一套體系與流程。

　　數字化升級誤區二

       設備齊全=為數字化做好了準備

　　隨著前沿技術的不斷精進，客流檢測、CRM系統、智能化停車場等都已在技術層面達到了成熟狀態。然而，諸多可供選擇的技術端卻造成了購物中心運營者對數字化升級的另一誤解，即購齊市面上所有數字化服務產品，就相當于擁有了數字化升級過程中的所有硬件保障。

　　實際上，很多購物中心的技術應用都呈點狀分布。一些科技元素的植入，如AR體驗、AI服務等，僅僅是科技感較強，易于營造體驗性消費，卻難以為實體商業的數字化升級、數字化運營提供實際上的信息支撐，因為真正的數字化升級需要建立在一套打通的數據系統之上。　　

　　如果數據收集停留在點狀，而系統沒有打通，那么一些基本信息，如客流、CRM數據、銷售數據、商戶數據都難以做到協同。例如，得到了客流變化卻不知這些變化出現在哪些商戶、哪種業態身上，那么也就無從談起以數據指導策略，進行運營調改。

　　技術應用的點狀思維除了忽略數據協同以外，同時也是運營者在數據沉淀方面缺乏目的性導致的。在數字化升級的前置投入上，運營者需要思考，各種技術端能帶來怎樣的數據，這些數據對自身到底有沒有用？如果一些前沿科技并不能找到應用場景，則不必大費周章去進行建設，若是考慮到科技元素能提升購物體驗，則與第三方平臺合作即可。

　　數字化升級誤區三

　　數字化升級會很快見效

　　在諸多存量調改項目中，業主通常認為數字化工具都是非常高效的，因此數字化升級可以很快完成并即刻見效，否則就是方法不對，要摒棄這些方法轉而尋找其他路徑解決商業體面臨的實際問題。

　　然而，數字化升級并不能使商業體在短時間內發生巨大改變，而應是一個長期計劃。在這個計劃中，無論是前期數據沉淀，還是用結果指導策略，都不是一蹴而就的。就數字化系統的前期搭建來說，許多購物中心要投入兩三年的時間。　　

　　雖然前期投入看似較重，但一個完整的數字化升級體系的后期爆發力卻較強。一個較為現實的情況是，大多購物中心運營者背負著控制投入產出比的責任，對數字化升級的前期建設有畏難心理。除此之外，數字化升級過程中的決策也并非用一次就見效，實際情況往往是一個環節對應一個動作，比如一場活動的效果僅能在一定時間段的特定業態上展現，若要持續改善運營狀況，則需長期堅持數字化升級。

　　更重要的是，數字化升級過程伴隨著一個極為重要的核心，即數據迭代和算法迭代，這個調試的過程目前在國內還未有經驗豐富的運營者，這也意味著數字化升級需要時間才能看到效果。

　　數字化升級誤區四

　　數據是萬能的，或者數據不靠譜

　　實體商業的運營者對于數據作用的認知也存在一定誤區，有兩極分化的現象，一部分認為數據無所不能，另一部分認為數據不可靠。實際上，這兩種想法均是對數字工具了解不到位導致的。

　　首先，即使在數字化時代，數據也不是萬能的。數據能夠提供的是客觀判斷，但分析過程中用到的算法卻是需要主觀調試、優化的。這些主觀想法一部分依賴于對商業知識的理解，另一個重要來源就是一些關于消費者、消費行為的定性研究。因此，在以數據為支撐的定量研究之外，數字化升級還需注入主觀、定性的分析，以不斷改進、優化核心算法，最大限度地得到精準的策略指導。　　

　　其次，數據也并非不可靠。一部分運營者認為數據的不可靠來源于技術手段對數據的捕獲率不高，如檢測客流的探針無法做到覆蓋所有到訪者，抓取率僅在60%左右。因此，利用這樣的數據得出結果有失偏頗，看不見全貌；還有運營者認為，技術手段收集到的數據過于模塊化，不知如何運用，因此對數據有效性提出質疑。

　　運營者有這樣的誤區是忽略了以下兩點。其一，雖然技術手段不能覆蓋全部客群，但與傳統客研手段相比，依舊在樣本基數上有很大優勢；其二，模塊化、描述性的數據并非沒有用處，其能為實體商業提供認知消費者屬性的豐富信息。

　　因此，實體商業的運營者應明確的一個觀念是，數據只是一種工具，既不萬能，也并非不可靠；數字時代也并非全靠數據，算法優化在很大程度上需要結合主觀判斷。

　　數字化升級誤區五

　　以工業時代思維適應數字化時代

　　一部分運營者認為，實體商業之所以面臨數字化升級與轉型，是由于受到了外部競爭的沖擊，尤其是電商帶來的沖擊。這是一種常見的論調，然而也是最為常見的誤區之一。這個誤區在于依然用工業時代的商業邏輯應對數字化時代的商業環境，工業時代的商業是競爭邏輯，而數字化時代轉向了共生邏輯。　　

　　競爭邏輯與共生邏輯的最大不同在于前者從企業視角出發審視、評估外部環境；后者以消費者為核心，滿足需求、創造需求。當運營者還停留在競爭邏輯時，則不可避免向外界尋找實體商業下滑的原因，那么電商是看似很合理的歸因。產生共生邏輯的原因是存量時代數字化浪潮之下，留存數據和大數據分析產生了更多的價值。購物中心、線上企業、品牌方等多方數據結合可以創造的價值，遠大于數據割裂、零和博弈下的競爭結局。

　　在數字化時代的共生邏輯下，實體商業在跨界中尋找新機會、在鏈接外部資源中與他人合作、在技術支持下滿足客群現有需求，同時挖掘新需求。因此，數字化升級是一個積極求變的過程，而不是被迫轉型，也不是在外界的變化下被動做出反應的過程，不該有畏難、抵觸心理。

　　以上是實體商業數字化升級過程中常見的五個誤區，這些誤區存在的主要原因是運營者們對數字化升級的認知不系統，對數字化升級所需工具的運作方式沒有深入了解。實體商業的運營著們應不斷在數字化領域進行自我提升，保持積極、樂觀的心態，才能見證數字化運營的生產力。