259亿人次｜汇纳科技2020年全国购物中心客流数据全览

　　导读

　　购物中心客流从恢复走向提升

　　经济因素对购物中心客流影响增强

　　全国购物中心汇客指数反映客流变化趋势

　　2020年Q1至Q4，购物中心客流与经济的走势基本保持一致，经历了下行、反弹、恢复和提升四个阶段。

　　2020年1月底2月初，国内疫情爆发，客流回暖率跌至10%。4月以来，客流回暖率提高至40%。6月以来客流回暖率稳定在60%以上，9月以来客流回暖率基本稳定在80%以上。

　　在购物中心客流影响因素中，疫情的影响越来越弱。但经济和政策因素的影响逐渐增强，用户习惯变化对购物中心客流产生长期影响。

　　Q1至Q4，GDP和社会消费品零售总额不断提高，全国消费环境持续向好。2020年中国GDP总值为101.6万亿元，同比增长2.3%。2020社会消费品零售总额达39.2万亿元，同比下降3.9%。从同比增速来看，消费恢复速度慢于宏观经济。

　　从季度客流回暖率看，Q1和Q2消费者出行受疫情管控措施的直接影响，客流回暖率较低，其中周末客流回暖率低于周中。Q4周中和周末客流回暖率分别达80.9%和85.2%，人们日常生活与线下消费已基本恢复常态。

　　各省购物中心客流回暖变化

　　从12月客流回暖率看，30个省级行政区中客流回暖超过80%的省份有20个，其中上海直辖市客流回暖率最高，为87.6%。

　　Q1受疫情影响，各线城市购物中心回暖率较低。Q2开始，一线和新一线城市购物中心客流回暖率持续提升，二线城市和三线及以下城市的客流回暖速度在Q3和Q4放缓。

　　我们认为这是因为在疫情防控常态化后，二线及以上城市实体商业运营状况持续改善，而低线城市实体商业运营状况恢复放缓。

　　Q4北京市购物中心客流大幅提升

　　一线城市中，北京因6月份疫情出现反复，日常出行管控加强，导致北京Q2和Q3的回暖率低于其他城市。Q4疫情得到控制后，北京购物中心客流出现报复性提升。

　　Q4武汉市购物中心客流基本恢复至疫情前水平

　　从季度客流回暖率看，武汉市客流回暖率与其他新一线城市的差距随着季度不断缩小，Q4客流回暖率达到85.6%，基本恢复至疫情前水平。

　　随着经济对购物中心客流的影响逐渐增强， Q4不同规模的购物中心客流基本恢复至常态水平。其中大型购物中心凭借丰富完善的业态和功能、更广的辐射范围，客流回暖率大幅领先中小型购物中心。

　　从全年看，培育期和发展期购物中心客流恢复较好。Q1和Q2成熟期购物中心受疫情影响更大，导致其全年客流回暖率较低。Q4经济因素对购物中心的影响增强，成熟期购物中心客流回暖率超过培育期购物中心。

　　2020年，购物中心客流随着疫情爆发和防控的起效而变化。全国购物中心回暖率记录了这一过程，随着疫情防控常态化，客流回暖率长期稳定在80%以上，已完成了它“客流回暖监测”的使命。

　　2021年，为更好地记录疫情防控常态化之后的客流变化趋势，我们推出“汇客指数”这一新指标。

　　Q3开始，由于疫情对客流的影响递减，全国客流回暖率变化幅度趋小。

　　汇客指数反映场均日客流的大小，相较而言，汇客指数更能反映在疫情影响较小的情况下，全国购物中心客流变化的真实情况。

　　进入Q4，疫情对客流的影响减弱，周中和周末的客流回暖率都在80%-85%范围内，汇客指数更好地反映出周末和周中的客流差异。

　　汇客指数反映出，不同规模购物中心的客流情况差异较大。从季度变化来看，大型购物中心汇客指数提升最快，这也与客流回暖率反映的趋势一致。

　　结语

　　2020年Q1至Q4，购物中心客流走势与经济走势基本保持一致，6月以来客流回暖率稳定在60%以上，9月以来客流回暖率基本稳定在80%以上。

　　2021年1月份，国内部分地区疫情出现反复，且目前国际疫情发展仍不容乐观，线下实体商业在制定和调整经营策略的同时，也需要关注疫情的变化，提前做好预防方案。

　　2021年，推动国内消费升级与需求侧管理将是大趋势，市场参与者要在新的市场环境和政策指导下，寻找2021年新战略，指导项目定位、招商调改等工作。

　　随着新消费场景和新消费业态不断涌现，消费者结构和消费偏好变化加快。我们建议购物中心应该主动利用大数据等方式，观察并及时把握消费变化新趋势。

　　汇客云也将持续关注市场动向、不断完善客流分析体系、增加数据产品丰富程度。继续为市场提供公正、客观、可信的数据服务，支持全国购物中心决策。

　　数据来源：

　　本报告数据来自汇纳科技股份有限公司(汇纳科技300609.SZ)汇客云数据服务平台。

　　本报告同时引用了国家统计局等公开数据源。

　　瑕疵说明：

　　本报告用汇客云数据服务平台上的购物中心数据样本，(通过AI算法在购物中心和城市的多个特征上做样本投射，以反映市场全貌。本报告研究对象仅指单体建筑面积在3万平方米以上的购物中心和百货，由于汇客云在港澳台及西藏地区的服务样本量不足，不具有代表性，暂时未输出相关数据)对于3万平方米以下商业设施参考性有限。此外，本报告中的品牌数据来源于汇客云平台上的购物中心，因此对于开设在街边、社区等其他商业场所的品牌商铺参考性有限。本报告采用的汇客云平台上的购物中心和店铺客流数据分别记录进入购物中心和店铺的人次，并不代表独立访客人数。

　　样本说明：

　　数据周期：2019年1月1日至2021年1月3日

　　样本选择：选取开业年限超过6个月，面积在3万平方米及以上，客流数据稳定且完整的购物中心作为当月分析样本，且样本每月更新。

　　指标说明：

　　客流回暖率：客流回暖率为实际客流与基准客流相除的百分比，计算公式如下：客流回暖率=实际客流/基准客流×100%。其中，基准客流是汇客云基于全国超过4700家购物中心特征数据，考虑150个影响因素，利用可归因的“实体商业五因子基准模型”计算得出。预测在没有疫情发生情况下，商场某日（周/月/季/年）应该达到的客流量。

　　汇客指数：反映购物中心客流情况的指标。计算方法：汇客指数=当期场均日客流/基期场均日客流*100。基期客流为2019年1月的全国场均日客流。示例说明：2020年一线城市汇客指数=2020年一线城市的场均日客流/基期场均日客流*100，2020年第一季度上海汇客指数=2020年第一季度上海的场均日客流/基期场均日客流*100。

　　城市等级划分：

　　依据第一财经·新一线城市研究所2019年发布的城市等级

　　一线城市：北京市、上海市、广州市、深圳市

　　新一线城市：成都市、杭州市、重庆市、武汉市、西安市、苏州市、天津市、南京市、长沙市、郑州市、东莞市、青岛市、沈阳市、宁波市、昆明市

　　二线城市：无锡市、佛山市、合肥市、大连市、福州市、厦门市、哈尔滨市、济南市、温州市、南宁市、长春市、泉州市、石家庄市、贵阳市、南昌市、金华市、常州市、南通市、嘉兴市、太原市、徐州市、惠州市、珠海市、中山市、台州市、烟台市、兰州市、绍兴市、海口市、扬州市

　　三线及以下城市：其他非一线、新一线和二线的城市。

　　发展阶段划分：

　　培育期购物中心：开业3年以内

　　发展期购物中心：开业在3-10年之间

　　成熟期购物中心：开业10年以上

　　规模划分：

　　小型购物中心：面积小于6万平方米