《匯客云：中國實體商業客流桔皮書2023年度報告（36頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《匯客云：中國實體商業客流桔皮書2023年度報告（36頁）.pdf（36頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、摘要注：數據來源于國家統計局數據(https:/ DATA1.83年全國購物中心場均日客流萬人次+22%同比年126.1年中國GDP總額萬億+5.2%同比年398全國新開購物中心數量座座-21同比年全國現有購物中心數量6,233座14.1年年末全國人口億人-208同比年萬人47.1年中國社會消費品零售總額萬億+7.2%同比年年全國居民人均可支配收入萬元3.9年是全面貫徹黨的二十大精神的開局之年，是三年新冠疫情防控轉段后經濟恢復發展的一年。國家出臺了多項促進消費的政策，經濟和消費等各方面均回暖復蘇。經濟運行恢復向好，社會消費品零售總額大幅反彈，全國餐飲收入更是強勢增長。作為實體商業人氣晴雨表的全

2、國購物中心客流增長超兩成，全國實體商業充滿韌性和活力。然而，人均商業面積持續增加，顧客平均逛店數量微幅下滑等數據也反映出行業的競爭更加激烈，顧客的消費習慣悄然發生變化。機遇和挑戰并存的環境下，實體商業各顯其能尋求突破。除法定節假日外，行業充分挖掘七夕、“”等非法定節假日的消費潛力，配合新奇、創新的活動，極大地激發了假日消費意愿。同時，行業持續借助新技術和數據化管理，在招商、運營、企劃等方面探索新的管理模式。年品牌拓店信心逐步恢復，購物中心空置率整體下降，體現出品牌拓店的信心逐步恢復。餐飲整體強勢擴張，黃金珠寶、數碼電器等零售業態持續拓店，個人護理、休閑娛樂門店快速增長。實體商業的現場體驗、面對

3、面服務等特點使其依然具有競爭優勢。市場上惟一不變的就是變化。展望未來，擁抱新環境、新技術是行業蛻變的必然路徑。年月日010203宏觀環境Macro Environment購物中心Shopping Mall匯客趨勢Vindacon Trend040506客流分析Traffic Analysis顧客洞察Customer Insight品牌業態Brand&FormatPREFACECONTENTS卷首語年GDP持續增長，全國宏觀經濟提升明顯。社會消費品零售總額同比年提升顯著，消費者信心恢復明顯。全國人口總量略有下降，人口結構的變化對商業的影響會逐步顯現。年數據來源于國家統計局數據(https:/ 文

4、化辦公用品類通訊器材類汽車類 體育娛樂用品類年年-年實物商品網上零售額占比-年社會消費品零售總額及同比-年實物商品網上零售總額及同比-年商品零售和餐飲收入總額及同比實物商品網上零售額占比-%-%年年年商品零售總額（萬億）餐飲收入總額（萬億）商品零售總額同比餐飲收入總額同比-%升級類商品零售額年度同比2021年2022年2023年社零總額糧油食品類飲料類服裝鞋帽針紡織類日用品類中西藥品類%-%基本生活類商品零售額年度同比2021年2022年2023年.%.%.%.%-.%.%.%.%.%.宏觀環境MACRO ENVIRONMENT01新開購物中心數量減少，客流逐步恢復Macro Environm

5、ent全國現有購物中心數量座6,233新開商業建筑面積萬平方米3,416關閉商業建筑面積萬平方米122場均面積萬平方米9比年萬平方米-0.02購物中心人均享有面積平方米0.40比年平方米+0.02全國購物中心顧客平均逛店數家2.5比年家-0.1分鐘+7全國購物中心顧客平均游逛時長分鐘78比年平均享有一座購物中心萬人23座座16全國現有購物中心商業建筑面積萬平方米56,449全國購物中心場均日客流萬人次1.83同比年%+22宏觀環境02年新開購物中心座398同比年座-21年關閉購物中心.西北北京 天津 河北 山西 內蒙古 遼寧 吉林 黑龍江上海 江蘇 浙江安徽 福建 江西 山東 河南 湖北 湖南

6、 廣東 廣西 海南 重慶 四川 貴州 云南 西藏 陜西 甘肅 青海 寧夏 新疆北京 天津 河北 山西內蒙古 遼寧 吉林 黑龍江上海上海杭州南京深圳北京南昌沈陽?？趯幉ㄩL沙?？诤贾萆虾Ｉ蜿柲暇┖戏蕦幉ㄎ錆h深圳北京江蘇 浙江 安徽 福建 江西 山東 河南 湖北 湖南 廣東 廣西 海南 重慶 四川 貴州 云南 西藏 陜西 甘肅 青海 寧夏 新疆東北華北華南華東華中西南西北東北華北華南華東華中西南在全國個區域中，華東地區人均購物中心數量和面積均位居第一。華東地區購物中心存量遠高于其他區域上海、北京、天津、廣東、江蘇、浙江等經濟發達省市人均購物中心數量和面積均位居全國前列。經濟發達省市購物中心存量大存量

7、購物中心每十萬人均擁有購物中心數量（座）每十萬人均擁有購物中心數量（座）年人均擁有購物中心數量TOP：城市分析年人均擁有購物中心面積TOP：城市分析年人均擁有購物中心數量：區域分析年人均擁有購物中心數量：省市分析每十萬人均擁有購物中心數量（座）年人均擁有購物中心面積：區域分析人均擁有購物中心面積（平方米）人均擁有購物中心面積（平方米）年人均擁有購物中心面積：省市分析華東和華南地區人均購物中心數量和面積超過其他地區。上海、杭州、南京、深圳每十萬人擁有超過座購物中心。購物中心SHOPPING MALL03人均擁有購物中心面積（平方米）人均擁有購物中心面積（平方米）西北東北一線城市新一線城市二線城市

8、三線及以下城市華北華南華東廣東江蘇 浙江 山東 安徽 上海 北京 四川 湖南 河南陜西 湖北 甘肅 福建 河北 海南 重慶 江西 新疆 云南 遼寧 天津 山西 寧夏 貴州 廣西 吉林內蒙古西藏黑龍江青海華中西南新開購物中心數量（座）新開購物中心數量（座）新開購物中心數量（座）新開購物中心持續發力三線及以下城市，華東地區依然是商業地產最重要的市場。廣東省新開購物中心最多，江蘇、浙江、山東各省市不遑多讓。除一線城市外，蘇州、杭州的良好經濟環境吸引了商業資本投資，金華上榜TOP 值得關注。新開購物中心分布注：小型購物中心：,萬平方米；中型購物中心：（,萬平方米；大型購物中心：（,萬平方米；超大型購物

9、中心：萬+平方米年新開購物中心數量：區域分布年新開購物中心數量：等級城市分布年新開購物中心數量：省份分布年新開購物中心數量：城市TOP年新開購物中心數量：面積分布年新開購物中心數量：集團TOP04購物中心Shopping Mall萬達新城華潤愛琴海龍湖新開購物中心數量（座）新開購物中心數量（座）廣州 上海 北京 蘇州 杭州 重慶 成都 金華 深圳 無錫小型中型大型超大型“匯客趨勢”是匯客云推出的反映實體商業客流趨勢的系列數據指標。本報告提供的購物中心匯客趨勢，依據全國購物中心各種屬性進行分組，跟蹤各分組的年度客流發展趨勢。購物中心可以選擇貼近自身類型的分組進行對比。匯客趨勢-全國購物中心匯客趨

10、勢VINDACON TREND匯客趨勢-全國購物中心年年年年年年全國購物中心客流表現相對疫情期間分化明顯。05年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數匯客趨勢城市等級年年年年年匯客趨勢-一線城市購物中心匯客趨勢-新一線城市購物中心匯客趨勢-二線城市購物中心匯客趨勢-三線及以下城市購物中心年年年年年年年年年年年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中

11、位數年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年年年年年Vindacon Trend匯客趨勢0607匯客趨勢體量規模匯客趨勢-小型購物中心年年年年年匯客趨勢-中型購物中心年年年年年匯客趨勢-超大型購物中心年年年年年年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商

12、場客流日均客流中位數年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數匯客趨勢-大型購物中心年年年年年08Vindacon Trend匯客趨勢匯客趨勢開業年限年年年年年年年年年年年年年年年年年年年年匯客趨勢-開業-年購物中心匯客趨勢-開業-年購物中心匯客趨勢-開業-年購物中心匯客趨勢-開業年以上購物中心年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年度場均日

13、客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年度場均日客流上沿代表日均客流排名第一四分位數的商場客流下沿代表日均客流排名第三四分位數的商場客流日均客流中位數年是購物中心客流的恢復年，本章報告基于年及年全國購物中心投射客流數據進行分析。由于年部分地區在不同時間有不同程度的封控，同比數據會出現大幅波動。年全年客流整體呈上升趨勢，年初在波動中回升，月趨于正常。截至到月底，-月累計客流同比增長了%。五一假期之后客流有小幅回落，但是、月

14、暑假期間客流整體明顯上升。全國客流分析年全國購物中心場均日客流年全國購物中心月度場均日客流及同比-年客流梯度分布對比客流分析TRAFFIC ANALYSIS09-%月月月月月月月月月月月月年客流最高的月份是月、月暑假期間。月、月客流同比增長幅度最大，主要原因是年同期客流基數小。大量購物中心日均客流在-萬區間，但年日均客流不到萬的購物中心占比明顯減少，高客流購物中心占比增多。/-萬-萬-萬-萬-萬萬以上.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%2023年占比2022年占比場均日客流(人次)同比2022年場均日客流(人次)非法定節假日客流表現優異10勞動節、中秋國慶等假期均有明顯客流爆發節假

15、日客流分析整體來看，年年初購物中心客流從谷底復蘇，春節后迅速恢復，勞動節已恢復至較高水平。各個節假日均有不同程度的客流增長，月日成為全年客流最高的一天。年周末效應為%，相比年提升%，遠超年。一季度谷底反彈，周末效應逐漸升高；二季度蓄勢待發；三季度平日客流表現整體較好，迎來客流黃金期；四季度周末效應提升顯著，遠超前三季度。周末顧客游逛意愿提升，月以后提升顯著情人節、三八婦女節客流還在緩慢爬坡恢復階段。愛情光環疊加周末效應，“”客流表現亮眼。六一兒童節、七夕均為工作日，但客流均高于一般周末客流，節日效應明顯。元旦春節情人節婦女節清明節勞動節“”六一兒童節端午節七夕中秋節國慶節雙十一圣誕節 元旦工作

16、日場均日客流全國周末效應%周末場均日客流非法定節假日法定節假日/元旦元旦春節情人節婦女節勞動節“”清明六一七夕中秋國慶雙十一圣誕端午節工作日 節假日 周末%年年年購物中心年度周末效應%月月月月月月月月月月 月 月年全國購物中心月度周末效應周末效應周末效應Traffic Analysis客流分析年全國購物中心場均日客流年全國購物中心場均日客流：節假日分析單位：人次單位：人次11購物中心客流分組分析開業年以上購物中心客流同比增長幅度更大。規模越大的購物中心客流同比增長幅度越大。高端購物中心客流持續走強，奧萊客流增長明顯。%-年-年-年年以上不同開業時長購物中心場均日客流及同比.-年-年-年年以上不

17、同開業時長購物中心集客力%小型購物中心中型購物中心大型購物中心超大型購物中心不同規模購物中心場均日客流及同比.小型購物中心中型購物中心大型購物中心超大型購物中心不同規模購物中心集客力%標準型奧萊型高端型文旅型不同商業類型購物中心場均日客流及同比%標準型奧萊型高端型文旅型不同商業類型購物中心周末效應%標準型奧萊型高端型文旅型不同商業類型購物中心節假日效應.場均日客流(人次)同比 年集客力(人次/平方米)集客力(人次/平方米)場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年年年年年年年12區域和省市客流分析全國各省市GDP均實現增長全國所有省市客流同比年均明顯提升三北地區客流同比提升更為顯著。核心

18、經濟區客流大幅提升，環杭州灣大灣區提升顯著。%西北東北華北華南華東西南華中粵港澳大灣區環杭州灣大灣區環渤海經濟區成渝地區雙城經濟圈%年區域年度場均日客流及同比年全國各核心經濟區場均日客流及同比多個省份年客流基數較低，導致客流同比較高。%廣東 江蘇 山東 浙江 四川 河南 湖北 福建 湖南 上海 安徽 河北 北京 陜西 江西 重慶 遼寧 云南 廣西 山西 內蒙古 貴州 新疆 天津 黑龍江 吉林 甘肅 海南 寧夏 青海 西藏年全國各省市GDP總額及同比GDP總額(萬億)同比年以上數據來源于網上公開數據(http:/ 上海 重慶 福建 浙江 陜西 寧夏 湖北 廣東 江蘇 四川 青海 湖南 云南 天津

19、 廣西 江西 遼寧 安徽黑龍江 吉林 河南 河北 山東 海南內蒙古山西 甘肅 貴州 新疆 西藏年各省市年度場均日客流及同比注：只選取了經濟區內的一線、新一線、二線城市數據Traffic Analysis客流分析場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年13城市客流分析各線城市在年客流均有明顯提升，其中一線城市提升最為顯著，北部城市在周末效應及節假日效應較好。多個熱點城市客流受熱點話題拉動程度不一。重點城市場均日客流排名TOP銀川、廈門、福州的場均日客流排名靠前，西寧、上海、蘭州同比年客流表現好于其他城市。廣州超過重慶，重回全國第位，杭州和武漢GDP總額突破萬億。銀川廈門福州杭州北京南寧武

20、漢廣州西安深圳場均日客流（人次）%年購物中心場均日客流同比TOP城市年購物中心場均日客流TOP城市同比年年城市GDP總額TOP以上數據來源于網上公開數據(https:/ 西寧蘭州 西安上海呼和浩特北京 鄭州長春哈爾濱 銀川廣州杭州武漢廣州超過重慶,GDP總額GDP總額突破第4位2萬億場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年14一線城市客流同比增幅最大一線城市客流趨勢二線城市客流趨勢年各等級城市場均日客流迅速回暖，一線城市提升幅度最大，接近%。一線城市中，上海因年客流基數小，年同比增幅最大，其次為北京。三北地區的二線城市相對年同比增長較高，

21、福州、廈門場均日客流高于其他二線城市。新一線城市客流趨勢西安、鄭州、天津客流同比年恢復較快，杭州、武漢、西安、合肥場均日客流均超萬。年新一線城市場均日客流及同比年二線城市場均日客流及同比年各等級城市場均日客流及同比年一線城市場均日客流及同比%一線城市新一線城市二線城市三線及以下城市上海深圳北京廣州場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年%西安鄭州天津蘇州重慶寧波武漢青島成都長沙合肥南京東莞佛山杭州%蘭州 長春 徐州 哈爾濱石家莊 太原 南寧 沈陽 濟南 常州 昆明珠海 貴陽 大連 臨沂無錫 廈門 溫州 南通 紹興 南昌 泉州 中山惠州 保定 濰坊 福州 嘉興 金

22、華 煙臺Traffic Analysis客流分析年年年年場均日客流(人次)同比年所有TOP城市周末效應和節假日效應在年均有明顯增長。15部分三線及以下城市客流趨勢重點城市周末及節假日效應%年部分三線及以下城市場均日客流及同比%天津濟南西安拉薩西寧長春銀川哈爾濱呼和浩特烏魯木齊重點城市節假日效應TOP鷹潭武威達州北海鄂爾多斯 馬鞍山大慶邯鄲開封四平常德包頭攀枝花三亞萬寧銅陵廊坊滁州泰州張家口%南寧長春南京大連西寧拉薩福州烏魯木齊呼和浩特銀川重點城市周末效應TOP注：周末效應：當周的周末日均客流對比當周工作日日均客流的增幅比例注：節假日效應：節假日日均客流相對于節前十五個工作日日均客流的增幅比例1

23、6熱點話題城市客流分析杭州全年客流趨勢和全國基本保持一致。-月亞運會期間客流小幅波動。-%-%-%-%-%月月月月月月月月月月 月 月月月月月月月月月月月 月 月月月月月月月月月月月 月 月月月月月月月月月月月 月 月月月月月月月月月月月 月 月月月月月月月月月月月 月 月年杭州月度場均日客流及同比-%-%年長沙月度場均日客流及同比%年西安月度場均日客流及同比%年哈爾濱月度場均日客流及同比-%-%-%年重慶月度場均日客流及同比網紅城市長沙客流同比年的變化趨勢與全國保持一致，在月后有一定幅度的增長，總體呈上升趨勢。旅游出圈城市西安在月同比年提升顯著，后續客流呈穩定上升趨勢。冰雪網紅城市哈爾濱在年

24、-月客流基數較低，年客流同比增幅大。年冬季冰雪旅游帶動-月客流顯著提升。打卡熱門城市重慶全年客流表現平穩，同比年提升幅度在%以內，-月客流同比增幅大。熱門旅游城市南寧月客流同比增長%，全年客流趨勢與全國基本一致。場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年%年南寧月度場均日客流及同比Traffic Analysis客流分析經濟發達城市客流提升顯著我們統計了座重點城市近座購物中心的客流，計算其同比年的增幅，從中篩選出增幅前的購物中心。因年疫情影響，本期不統計上海。17一線城市擁有全國客流增幅TOP

25、購物中心中的座，西安、鄭州等內地新一線城市同樣有多座客流增幅TOP的購物中心?？土髟鏊偾百徫镏行某鞘蟹植急本┥蜿柼旖驅幉ê贾菽暇╅L春武漢蘭州呼和浩特西寧重慶鄭州廣州深圳西安購物中心數量(座)成都天府廣場重慶解放碑南京夫子廟杭州西湖武漢光谷鄭州花園路佛山祖廟蘇州觀前街長沙萬家麗注：上海節假日效應去除勞動節和清明節樣本數據商圈客流分析一線城市個代表商圈場均日客流顯著增長，上海徐家匯商圈因年客流基數較小，年漲幅較大，深圳福田CBD商圈的周末效應較其他城市商圈表現更為顯著。重點新一線城市商圈表現新一線城市代表商圈表現出較強的經濟活力。重慶解放碑商圈同比年增幅最大，蘇州觀前街周末效應與節假日效應均最好。

26、%場均日客流(人次)同比年場均日客流(人次)同比年一線城市代表商圈場均日客流及同比一線城市代表商圈周末效應一線城市代表商圈節假日效應北京國貿CBD上海徐家匯廣州珠江新城深圳福田CBD新一線城市代表商圈周末效應新一線城市代表商圈節假日效應%新一線城市代表商圈場均日客流及同比18Traffic Analysis客流分析%深圳福田CBD38%北京國貿CBD36%上海徐家匯28%廣州珠江新城19%深圳福田CBD37%上海徐家匯26%北京國貿CBD22%廣州珠江新城16%蘇州觀前街74%長沙萬家麗62%杭州西湖61%佛山祖廟56%鄭州花園路51%武漢光谷49%南京夫子廟48%重慶解放碑30%成都天府廣場

27、28%蘇州觀前街121%杭州西湖113%重慶解放碑92%長沙萬家麗86%南京夫子廟79%佛山祖廟69%鄭州花園路66%成都天府廣場61%武漢光谷42%各城市商圈客流提升均較好，北京、西安商圈表現亮眼重點城市中，北京、西安、深圳的商圈年客流恢復較快。呼和浩特、鄭州、長春等城市的商圈客流同樣有較好的表現。因年疫情影響，本期不統計上海的商圈。19Traffic Analysis客流分析客流同比增長TOP商圈城市分布商圈數量(個)北京西安深圳呼和浩特鄭州長春天津沈陽蘭州長沙西寧重慶武漢結合多渠道互聯網數據分析，歲以下的年齡段顧客逛購物中心比例超六成，和年基本持平。年輕顧客依然是購物中心主力客群 與年相

28、比，年購物中心的顧客的工作地與居住地輻射范圍更廣。居住和/或工作在KM以外的顧客占比增加。購物中心輻射范圍擴大相對之前幾年，年夜間客流占比大幅提升，下半年夜間客流占比持續提高。喜歡夜間游逛的顧客增加年顧客的逛店意愿提升，游逛時長增加，但逛店數量微降。下半年夜間客流助力夜間消費漸漸復蘇。購物中心的年輕顧客占比最大，地理輻射范圍變廣。在總體客流提升的大趨勢下，購物中心需要繼續著力于提升顧客游逛深度和廣度。顧客洞察CUSTOMER INSIGHT20%工作地距離分布-.km.-km-km-km-km-km-kmkm以上-.km.-km-km-km-km-km-kmkm以上%居住地距離分布排名城市夜間

29、客流占比東莞.%南寧.%杭州.%南昌.%深圳.%福州.%寧波.%蘇州.%廣州.%長沙.%年年年年夜間客流占比夜間客流占比%月 月 月 月 月 月 月 月 月 月 月 月月度夜間客流占比年年年小于歲.%-歲.%-歲.%.%-歲%-歲%-歲.%-歲歲以上.%小于18歲18-24歲25-30歲31-35歲36-40歲41-45歲46-60歲60歲以上年全國購物中心顧客年齡段占比21進入年，消費者游逛行為悄然變化?；赗eID技術采集的數據，我們發現顧客愿意在購物中心停留更長時間，但顧客游逛店鋪數量略有減少。年游逛家及以上店鋪的顧客比例相比年有所減少,顧客游逛時長的分布基本與年持平。年顧客在生活配套、

30、兒童業態門店停留時間增加較多，在餐飲門店的停留時間小幅增加，在休閑娛樂場所的停留時間略有下降。顧客愿意逛更長時間，但逛店數量微降生活配套和兒童業態游逛時長提升%-家-家家以上-年逛店數分布78年平均游逛時長分鐘+7同比年分鐘2.5年平均逛店數 家-0.1同比年家2023年2022年2023年2022年%分鐘以下-分鐘-分鐘小時以上-年游逛時長分布%-年五大業態店均游逛時長（分鐘）2022年2023年.休閑娛樂餐飲生活配套兒童零售.22顧客洞察直接到訪貢獻年直接到訪顧客占比與年基本持平。超市依然是主力引流業態，快時尚的引流能力有所提升，快餐的引流貢獻度略有下降。.%.%.%.%.%超市餐飲-輕食

31、餐飲-中餐日用雜貨餐飲-快餐年直接到訪貢獻TOP業態年直接到訪貢獻TOP業態.%.%.%.%.%超市快時尚餐飲-輕食日用雜貨餐飲-中餐客流人次貢獻年客流貢獻前的業態與年一致，快時尚和日用雜貨依然為購物中心貢獻較多客流，超市和餐飲同樣保持較高的客流貢獻度。游逛時長貢獻餐飲、服務類依然是顧客最愿意花費時間的業態，其中，美容美發、中餐的排名提升，亞洲菜進入TOP。年客流人次貢獻TOP業態.%.%.%.%.%快時尚日用雜貨餐飲-中餐超市餐飲-輕食年客流人次貢獻TOP業態.%.%.%.%.%快時尚日用雜貨餐飲-中餐超市餐飲-輕食年游逛時長貢獻TOP業態.%.%.%.%.%美容美發餐飲-鍋類餐飲-中餐教育

32、餐飲-亞洲菜年游逛時長貢獻TOP業態.%.%.%.%.%餐飲-鍋類健身美容美發餐飲-中餐教育Customer Insight匯客云基于在實體商業領域多年服務經驗，依據包含項目體量、品牌定位、客流表現、銷售表現、輻射范圍、項目開發商及運營商綜合能力在內的諸多指標，從全國篩選出+表現良好、具有代表性的購物中心（以下簡稱“重點關注購物中心”）進行重點研究，通過一年多次實地走訪方式滾動式采集更新場內門店信息，并反復校驗數據準確性和完整性?？紤]到不同購物中心實地走訪時間差異，本報告選取了年下半年及年下半年均有走訪的+重點關注購物中心和奧萊作為分析樣本(樣本變化:本報告走訪樣本范圍與年報告走訪樣本范圍有所

33、差別)。重點關注購物中心平均空置率下降.%品牌業態BRAND&FORMAT年下半年，研究范圍內購物中心的平均空置率為.%，相對年下半年下降了.%?？罩寐试?以下的購物中心占比從年下半年的.%上升到年下半年的.%。平均關閉店同時開出店，門店調整比例.%研究范圍內，購物中心平均開關店比為.,有%的購物中心開關店比,空置率有所下降。約有.%的門店被替換或關閉。購物中心開關店比分布購物中心開關店數量購物中心空置率分布購物中心空置率vs店鋪規模.%.%.%.%.%.%.%低于.-.-.-.-.-.以上購物中心數占比單個購物中心新開門店數量（個）關閉店鋪數量（個）開關店比空置率開店數=關店數%-%-%-%

34、-%-%以上年年%空置率（按店鋪數量計算）店鋪數量（個）23注：空置率=空鋪數/購物中心店鋪數單個購物中心零售略有收縮，餐飲、服務娛樂及其他擴張明顯零售整體開關店比：.餐飲整體開關店比：.娛樂服務及其他整體開關店比：.鞋服依然是重點購物中心的主要業態年下半年，重點關注購物中心中零售店鋪數量占比為.%，和下半年相比下降了.%。其中鞋服占比.%，依然是重點購物中心的主要業態，但和年下半年相比下降了.%。開關店比開關店比開關店比美食廣場和酒吧烘焙食品快餐咖啡茶及飲品餐廳鐘表其他零售運動兒童鞋服珠寶飾品家居用品男裝護膚化妝品珠寶鞋履配飾母嬰童裝運動戶外鞋服數碼電器超市便利店男女裝女裝關閉門店數(個）新

35、開門店數(個）關閉門店數(個）新開門店數(個）關閉門店數(個）新開門店數(個）.Brand&Format品牌業態24-.%-.%-.%-.%.%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%.%.%.%.%.%.%.%.%-.%-.%-.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%餐 飲娛樂服務及其他零 售占比占比變化其他教育機構汽車經銷商藥店/保健品銷售其他生活服務健身美容與個人護理娛樂場所男女裝運動戶外鞋服母嬰童裝配飾男裝護膚化妝品女裝鞋履超市便利店珠寶飾品

36、家居用品鐘表其他零售運動兒童鞋服數碼電器珠寶餐飲其他烘焙食品快餐餐廳咖啡廳/茶/冰淇淋/飲品其他生活服務汽車經銷商教育機構其他娛樂場所健身美容及個人護理.注：開關店比=新開門店數/關閉門店數25B樓層咖啡茶飲、快餐店門店占比明顯增加B樓層咖啡茶飲、快餐店等餐飲業態年下半年門店占比增幅.%；配飾、男女裝、運動戶外鞋服、化妝品等零售業態年下半年門店占比降低.%。L樓層珠寶、咖啡飲品繼續擴張研究范圍內，購物中心L樓層業態構成略有變化，珠寶繼續開店，門店占比從年下半年.%上升到年下半年的.%?？Х蕊嬈烽T店占比從年下半年.%上升到年下半年的.%，增長明顯。L樓層健身美容與個人護理開店略有增加研究范圍內，

37、購物中心L樓層健身美容與個人護理開店略有增加，門店占比從年下半年.%上升到年下半年的.%。服裝依然是L樓層的主流業態。.%.%.%-.%-.%.%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%.%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%.%.%.%.%.%占比變化%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%.%.%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%.%.%.%.%年L樓層店鋪數量占比年B樓層店鋪數量占比.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%

38、-.%-.%-.%.%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%.%.%.%.%占比變化.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%餐 飲零 售.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%餐 飲娛樂服務及其他娛樂服務及其他零 售.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%餐 飲娛樂服務及其他零 售占比變化年L樓層店鋪數量占比咖啡廳/茶/冰淇淋/飲品快餐餐飲其他餐廳烘焙食品珠寶數碼電器運動兒童鞋服珠寶飾

39、品鐘表女裝家居用品男裝母嬰童裝鞋履護膚化妝品運動戶外鞋服超市便利店配飾男女裝其他零售娛樂場所其他生活服務健身美容與個人護理藥店/保健品銷售教育機構汽車經銷商其他咖啡廳/茶/冰淇淋/飲品餐廳快餐烘焙食品餐飲其他珠寶數碼電器超市便利店家居用品運動兒童鞋服其他零售母嬰童裝護膚化妝品運動戶外鞋服男裝鐘表鞋履珠寶飾品配飾女裝男女裝健身美容與個人護理娛樂場所藥店/保健品銷售教育機構其他生活服務汽車經銷商其他咖啡廳/茶/冰淇淋/飲品餐廳快餐餐飲其他烘焙食品女裝數碼電器珠寶家居用品其他零售運動兒童鞋服超市便利店鐘表珠寶飾品鞋履配飾運動戶外鞋服母嬰童裝護膚化妝品男裝男女裝健身美容與個人護理娛樂場所其他生活服務汽

40、車經銷商教育機構其他藥店/保健品銷售不同業態品牌節奏大不同研究范圍內，門店占比變化較大的細分業態包括：擴張業態中的引領品牌多個細分業態門店持續擴張，其中以下品牌門店數量增長更為顯著。收縮業態中的突破品牌盡管有些細分業態的門店占比下降，但依然有不少品牌持續拓店。占比變化子業態年下半年門店數占比業態餐飲零售娛樂服務及其他占比變化子業態業態男女裝運動戶外鞋服母嬰童裝配飾男裝護膚化妝品女裝鞋履咖啡茶飲餐廳快餐珠寶數碼電器運動兒童鞋服休閑娛樂場所健身美容與個人護理.%.%.%.%.%.%.%.%+.%+.%+.%+.%+.%+.%+.%+.%子業態研究范圍內門店增長明顯的部分品牌業態餐飲零售娛樂服務及其

41、他咖啡茶飲霸王茶姬、茉酸奶、瑞幸咖啡、庫迪咖啡、喜茶、LINLEE手打檸檬茶、檸季、茉莉奶白、阿秋拉尕酸奶、M Stand、MANNER COFFEE、奈雪的茶、馬伍旺飲料廠、檸檬向右西塔老太太、安三胖韓國烤肉、熊喵來了火鍋、許府牛、半天妖烤魚、沙膽彪炭爐牛雜煲、小菜園米村拌飯、馬記永、達美樂比薩、小滿手工粉、魚你在一起、老碗會、老鄉雞、塔斯汀、稻狀元、滿巍明、鄉村基子業態研究范圍內門店增長明顯的部分品牌業態零售體育鞋服蕉下、安踏、NB、MLB、鴻星爾克、回力、薩洛蒙、李寧、lululemon、凱樂石護膚化妝品毛戈平、歐舒丹、歐萊雅、安潤適、赫蓮娜、薇諾娜、林清軒、香奈兒 化妝品香水、資生堂、

42、BEAUTY CHOICE男女裝北面 城市探索、曼妮芬、nautica white sail、RESIMPLE、HECHTER、NO ONE ELSE、POLO WALK、DIV.POLO、HOWOW.DY女裝西町村屋、VIEAING、chuu、indicia、MingSi、薇迎、艾諾絲雅詩、克德伊、紫涵、BETTERSAY、MO&Co.、CHIC PARK、REVAN、三彩、茵曼、秋水伊人.%.%.%.%.%.%.%.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%-.%零售年下半年門店數占比餐廳快餐珠寶數碼電器運動兒童鞋服潮宏基、周六福、中國黃金、六福珠寶、老廟黃金、周大生經典、周大福、老鳳祥

43、、中國珠寶、周大生、藏寶金、周大福傳承科大訊飛、轉轉、Apple Premium Resellers、添可、三星、希尚、大疆、追覓、小天才度童裝、New Balance Kids、李寧青少年、ASICS KIDS、安踏兒童、鴻星爾克兒童、moodytiger、MLB KIDS休閑娛樂場所健身美容與個人護理樂客VR、星聚會KTV、方格大戰、佳嘰、小象動物園、魅KTV、網魚電競、小鹿的屋洗臉貓、洗臉熊、常樂、藤野造型、優剪、樂刻、樊文花、絲域養發增長榜收縮榜Brand&Format品牌業態26奢侈品牌持續發力27購物中心的奢侈品牌吸引力渠道滲透榜注：高端購物中心：指研究范圍內的39個定位高端或奢華

44、的購物中心。奢侈品牌：包含203個品牌，覆蓋男女裝、配飾、鞋包皮具、珠寶鐘表等品類。注：滲透率=此品牌在研究范圍內截至2023年Q3Q4營業中門店數/研究范圍內購物中心總樣本數以下品牌在研究范圍內的商場的滲透率超過.。研究范圍內的高端購物中心整體經營穩健，空置率保持在較低水平且有所下降。進駐的奢侈品牌門店增加，購物中心門店品質在進一步提升。年引入的部分奢侈品牌（含部分裝修中門店)購物中心深圳灣萬象城購物中心年引入的部分奢侈品牌（含部分裝修中門店)深圳萬象城(一期+二期）武漢萬象城無錫恒隆廣場大連恒隆廣場成都國金中心成都太古里上海恒隆廣場CANADA GOOSE、DOLCE&GABBANA童裝、

45、EMPORIO、ARMANI JUNIOR GRAFF、sergio rossi、葆蝶家、博柏利童裝、迪奧童裝、蒂芙尼、古馳、諾悠翩雅 BALENCIAGA、DAMIANI、FRED、GIADA、GIUSEPPE、ZANOTTI、MOOSE KNUCKLES、RALPH LAUREN、Roger、Vivier寶曼蘭朵、古馳珠寶和鐘表、華倫天奴、康納利、浪凡、勞力士、羅意威、尚美、雅典表EMPORIO ARMANI、JIL SANDER、MARNI、Zegna、葆蝶家、華倫天奴、勞力士、歐米茄Bonpoint、愛馬仕、葆蝶家、古馳、康納利、羅意威、思緹韋曼CANADA GOOSE、KENZO、M

46、ARNI、百年靈、范思哲、菲拉格慕、江詩丹頓Chloe配飾、JIL SANDER、古馳、香奈兒手表 DOUBLE RL、Vivienne Westwood 配飾、迪奧、古馳配飾、思琳配飾Chloe、STELLA MCCARTNEY、范思哲、諾悠翩雅子業態研究范圍內滲透率超過.的品牌業態零售餐飲珠寶鐘表快餐服飾（含體育鞋服、男裝、女裝、男女裝、鞋履）護膚化妝品及家居用品數碼電器咖啡茶飲六福珠寶、周大福華為、小米之家、小天才耐克、優衣庫屈臣氏、名創優品肯德基、必勝客瑞幸咖啡、喜茶、冰雪皇后、星巴克、CoCo都可茶飲年多經活動類型占比汽車食品酒飲房地產服飾鞋包其他健康醫療美妝護膚金融電子產品個護清潔

47、奢侈品牌在高端購物中心內開關店比奢侈品牌在研究范圍內所有購物中心整體開關店比奢侈品牌在一般購物中心內的開關店比高端購物中心內奢侈品牌門店數量占比1.311.171.01高端購物中心空置率7.58%15.32%-0.16%+0.38%年下半年年下半年相對年下半年相對年下半年.%.%.%.%.%.%.%.%.%.%Brand&Format品牌業態重點細分業態品牌拓店概覽化妝品化妝品牌整體開關店比 .研究范圍內開店個或以上的部分化妝品品牌林清軒、詩碧曼、植物醫生、調色師、香奈兒化妝品香水、歐舒丹、歐萊雅、雅詩蘭黛、安潤適、毛戈平、資生堂、WOW COLOUR、薇諾娜、赫蓮娜珠寶珠寶品牌整體開關店比

48、.研究范圍內開店個或以上的部分珠寶品牌周大福、六福珠寶、老鳳祥、中國黃金、周大生、老廟黃金、潮宏基、周生生、周六福、謝瑞麟、周大福傳承、克徠帝、明牌珠寶、中國珠寶、亞一金店、周大生經典、藏寶金咖啡茶飲咖啡茶飲整體開關店比 .研究范圍內開店個或以上的部分咖啡茶飲品牌瑞幸咖啡、CoCo都可茶飲、喜茶、冰雪皇后、茶百道、霸王茶姬、茉酸奶、奈雪的茶、MANNER COFFEE、蜜雪冰城、M Stand、滬上阿姨、樂樂茶、檸季、庫迪咖啡、古茗、茉莉奶白、Peets Coffee、LINLEE手打檸檬茶、椰不二、檸檬向右、阿秋拉尕酸奶、馬伍旺飲料廠、茶話弄、就是檸、K酸奶草莓、寶珠奶酪、爺爺不泡茶、啊T烘

49、焙食品烘焙食品整體開關店比 .研究范圍內開店個或以上的部分烘焙品牌好利來、西樹泡芙、瀘溪河、巴黎貝甜、爸爸糖手工吐司、KUMO KUMO、詹記宮廷桃酥王、多樂之日、南洋大師傅、鮑師傅、CROQUANTCHOU ZAKUZAKU、廣蓮申、度C、黃油與面包、福福餅店、東更道、紅跑車、祐禾、孫小鹿、蜜芝林、五味酥、匡朵、崎本店、FASCINO、讀酥世家、椿田菓菓、露絲卡文、ONE BAGEL、fufuland、一個貝果、辛一銅鑼燒、前勝點心社運動鞋服運動鞋服整體開關店比 .研究范圍內開店個或以上的部分運動鞋服品牌耐克、adidas、李寧、MLB、回力、安踏、NIKE KICKS LOUNGE、POL

50、OWALK、斯凱奇、NB、蕉下、鴻星爾克、特步、lululemon、度、探路者、喬丹、樂卡克、凱樂石、Jeep 戶外、索康尼、薩洛蒙、MAIA ACTIVE、匹克態極、HOKA、回力運動兒童鞋服運動兒童鞋服整體開關店比 .研究范圍內開店個或以上的部分運動兒童品牌adidas Kids、耐克童裝、斯凱奇兒童、李寧青少年、特步兒童、New Balance Kids、MLB KIDS、鴻星爾克兒童、UNDER ARMOUR KIDS、ASICS KIDS、moodytiger 個人護理個人護理整體開關店比 .研究范圍內開店個或以上的部分個人護理品牌洗臉貓、常樂、洗臉熊、洗個頭發、優剪、河馬叔叔、藤野

51、造型、AM、啟然、川和潮人、預道養發、瑞爾、指樸、LADYN、茱莉茱莉、潘多拉Hairsalon、凈顏社、Lann、制草堂、月宮足道、上舍、指樸輕美甲、康道天地、顏所、喜洗臉親子/娛樂親子娛樂整體開關店比 .研究范圍內開店個或以上的部分親子娛樂品牌樂客VR、meland、佳嘰、玩刻、幻影星空、我要抓娃娃、網魚電競、天空之城、小象動物園、方格大戰、JOY MARK、小象動物公園、小鹿的屋、奈爾寶家庭中心、娃娃集合營、熱氣球、易視覺VR、巴卜蟻、Rua娃吧、抓機鴨、瘋狂娃娃城28年是轉折的一年，商業經營步入正軌，但是商業環境和顧客的偏好均發生了很大變化。一方面，購物中心的經營模式不斷突破，呈現多樣

52、化、個性化趨勢；另一方面，顧客尤其是年輕一代對購物中心的偏好也快速轉變。如何經營好線下流量，是購物中心行業共同的課題，整個行業都在努力探索不同的方式去迎合或引導顧客的偏好。年各類經濟指標均積極向好。全國實體商業客流同比大幅提升。同時，年度新開購物中心數量較年略有減少，行業逐步進入存量競爭階段。顧客的游逛偏好發生變化。一方面，顧客到訪購物中心后愿意花費更多時間去游逛、體驗，另一方面，顧客逛店數量微幅下降。節假日經濟活力持續顯現。除法定節假日外，七夕、“”等非法定節假日期間的客流增長明顯。購物中心的客群輻射范圍擴大，顧客出行意愿增加，消費潛力提升。黃金珠寶、數碼電器、餐飲、個人護理、休閑娛樂等傳統

53、業態持續發力，眾多新興品牌陸續涌現。CONCLUSION挑戰與機遇熱點與變化傳統與新興增長與下降結語29附錄30本報告客流數據系匯客云(上海)數據服務有限公司數據服務平臺（以下簡稱為“匯客云”）投射客流數據，由投射客流模型計算得出。匯客云基于多年在實體商業領域服務的經驗，依托自有平臺及數據采集團隊，經過數據清洗、加工，融合多渠道數據構建“實體商業數字底座”，旨在為實體商業領域的購物中心、零售品牌等用戶以及各級政府部門提供標準化或定制化的數據支持服務。本報告中購物中心、購物中心業態分布信息來自匯客云“實體商業數字底座”數據。鄰匯吧為本次報告提供了多經場地租賃數據用于營銷活動分析。本報告同時引用了

54、國家統計局等公開數據源（詳見報告相關頁標注的數據來源說明）。數據來源樣本說明瑕疵說明本報告中的品牌及店鋪級客流已經覆蓋具備市場代表性的購物中心，但尚未覆蓋全國所有購物中心，故與品牌及店鋪客流相關的分析僅代表行業平均水平。此外，本報告中的品牌數據來源于匯客云平臺上的購物中心顧客行為統計系統和“實體商業數字底座”，因此對于開設在街邊、社區等其他商業場所的品牌商鋪參考性有限。本報告采用的匯客云平臺上的購物中心和店鋪客流數據分別記錄進入購物中心和店鋪的人次，并不代表獨立訪客人數。指標說明數據周期：年月日至年月日。樣本選擇：本報告選取開業年限年以上、面積在萬平方米及以上、客流數據穩定且完整的購物中心作為

55、分析樣本。樣本局限性：本報告不包含中國香港、澳門、臺灣地區數據。場均日客流：從不同維度反映購物中心運營狀況的指標。計算方法：依據不同維度，算出平均到每個購物中心每日的客流量。分析維度包括：不同區域、經濟區、城市等級、城市、規模、開業時長等。場均日客流同比：該指標反映場均日客流與上年同期對比的情況。計算方法：場均日客流同比=（當期場均日客流一上年同期場均日客流）/上年同期場均日客流*。集客力：反映單位面積內客流情況的指標。計算方法：集客力=購物中心日客流/購物中心面積。節假日效應：節假日日均客流相對于節前十五個工作日日均客流的增幅比例。計算方法：節假日效應=（節假日期間場均日客流-節前十五個工作

56、日場均日客流）/節前十五個工作日場均日客流*%。節假日效應統計范圍為國家法定節假日，包括元旦、春節、清明、五一、端午、中秋、國慶。周末效應：當周的周末日均客流對比當周工作日日均客流的增幅比例。計算方法：周末效應=（周末場均日客流-當周工作日場均日客流）/當周工作日場均日客流*%。周末效應統計時間為周六和周日休息日，不含周末為法定節假日和需要調休的日期。開關店比：研究范圍內新開門店數與關閉門店數之間的比例。計算方法：開關店比=新開門店數/關閉門店數。平均游逛時長：顧客在店鋪（或購物中心）內游逛的平均時長，是反映游逛深度的指標。計算方法：平均游逛時長=所有顧客在店鋪（或購物中心）游逛的總時長/顧客

57、總人數。平均逛店數：反映顧客在購物中心內游逛深度的指標。計算方法：平均逛店數=所有顧客總逛店個數/顧客總人數。業態客流占比：到訪過某一業態門店的客流占全場進店客流的比例。計算方法：業態客流占比=該業態門店客流人次/全場店鋪客流總人次*%。直接到訪顧客數：進入購物中心后第一家到訪店鋪為該店的顧客人數。直接到訪顧客占比：門店顧客中直接到訪顧客的比例。計算方法：直接到訪顧客數/總顧客數*%?？罩寐剩悍从硨嶓w購物中心運營的狀態。計算方法：空置率=空鋪數/購物中心店鋪數。31模型說明區域劃分城市等級劃分座重點城市上海市、北京市、深圳市、廣州市、重慶市、成都市、杭州市、蘇州市、武漢市、南京市、天津市、寧波

58、市、青島市、長沙市、鄭州市、濟南市、合肥市、西安市、福州市、大連市、昆明市、廈門市、沈陽市、長春市、南昌市、石家莊市、南寧市、哈爾濱市、太原市、貴陽市、烏魯木齊市、呼和浩特市、蘭州市、銀川市、?？谑?、西寧市規模劃分小型購物中心：,萬平方米 中型購物中心：(,萬平方米 大型購物中心：(,萬平方米 超大型購物中心：萬+平方米免責聲明本報告使用的匯客云及其他數據經脫敏處理，不涉及客戶數據。本報告數據僅反映實體商業客流趨勢，僅用于商業研究。報告制作方、出品方不對基于該數據做出的商業決策或其他衍生后果負責。本報告版權歸匯客云所有，轉載請注明來自匯客云。本報告采用的模型包括投射客流模型、實體商業五因子模型

59、和商圈監測模型。屬于最前沿的可解釋人工智能模型。所發模型基于集成學習和深度學習，采用全國近千家物中心過去幾年的客流數據，以及刻畫每一家購物中心競爭環境、固有特性和管理能力的多渠道數據，進行建模訓練。模型經過反復訓練和驗證，能夠準確處理各因素之間的相關性和對結果的影響，以保證預測數據的準確性。投射客流模型：依據全國近兩千家購物中心客流數據，并經脫敏、清洗、打標處理，融合多渠道數據，進行購物中心客流情況建模訓練。模型能夠準確處理可能影響客流結果的各因素之間的相關性和對結果的影響，以提高對客流模擬計算的精準性。實體商業五因子模型：能夠將每日基準客流的漲跌歸因和解析到行業基準、長期競爭力、短期競爭力、

60、日期、天氣五類因子各自帶來的影響。通過剔除行業基準、日期、天氣等因子的影響?？梢愿珳实乇O測每家購物中心的長期和短期競爭力變化趨勢。商圈監測模型：為每家購物中心客流狀況進行建模，反映購物中心所在商圈的客流狀況、購物中心客流占商圈客流份額及其變化趨勢等。東北：遼寧、吉林、黑龍江華北：北京、天津、河北、山西、內蒙古華東：上海、江蘇、浙江、山東、安徽、福建、江西華南：廣東、廣西、海南華中：湖北、湖南、河南西北：陜西、甘肅、新疆、青海、寧夏西南：四川、重慶、貴州、云南、西藏依據第一財經 新一線城市研究所年發布的城市等級一線城市:上海市、北京市、廣州市、深圳市新一線城市：成都市、重慶市、杭州市、西安市、

61、武漢市、蘇州市、鄭州市、南京市、天津市、長沙市、東莞市、寧波市、佛山市、合肥市、青島市二線城市：昆明市、沈陽市、濟南市、無錫市、廈門市、福州市、溫州市、金華市、哈爾濱市、大連市、貴陽市、南寧市、泉州市、石家莊市、長春市、南昌市、惠州市、常州市、嘉興市、徐州市、南通市、太原市、保定市、珠海市、中山市、蘭州市、臨沂市、濰坊市、煙臺市、紹興市三線及以下城市：其他非一線、新一線和二線的城市創作人員名單策劃人：潘瀟君 數據科學總指導/算法總指導：胡宇 博士(美國)總編輯：鄢宇濛鄢宇濛 廖慧霞 周堅 劉俊 蔣雪杰 喻果技術顧問：張韜負責人：成西鋒數據合規：李秋蓉 數據采集：王娟 王繼偉 杜立洋 數據融合：

62、李峰 毛高揚數據運維：任帥技術支持：姚磊 成西鋒 黨毅飛 姚鑫 曹家清 劉柱 權曉剛 黃鳴一 田樂 李敏 陳海霞 崔杰 王喆 韓承志 楊蕊 張平利 王辰碩 康利龍 邢宏 楊晨 張栩逍 楊易灝 郭睿 趙延 馬鵬輝 穆幼珍 張科旭 王賽 豆榮榮 楊浩宸 內容編寫周堅 廖慧霞 劉俊 蔣雪杰 鄢宇濛 楊楓 談敏智 喻果校驗核對姚傳國 楊楓 市場支持內容提供：杭州鄰匯吧網絡科技有限公司（鄰匯吧）負責人：毛美萍數據 QC：周瑩數據整理：周瑩 陸穎 姜信碩 陳浩鼎 統計建模：張虹 技術負責：陳特夫 技術支持：劉良 皇甫鵬飛 傅寒鋒聯合出品匯客云（上海）數據服務有限公司 上海賽商數據科技有限公司總出品方匯納科

63、技股份有限公司短租/多經匯客云數據平臺出品人：張宏俊負責人：胡宇 博士(美國)算法指導：Tong Wang 博士(美國)數據整理：羅曉芃 博士 Zhen Li 博士(歐洲)黃純 馬冰純 鐘玉瓊 黃滟荔 劉瑋珊 陳岳AI建模：駱禎梓 馮路 博士 程志偉 蔡嘉祺協助支持：Zhulei Tang 博士(美國)侯麗娟負責人：廖慧霞 周堅 數據整理：劉俊 蔣雪杰 喻果 統計建模：黨毅飛 權曉剛 毛高揚數據可視化：楊楓 談敏智 金秋數據解讀：廖慧霞 周堅 劉俊 蔣雪杰 喻果 AI算法統計算法設計統籌：楊楓視覺設計：談敏智 金秋美術表達媒體統籌：楊楓媒體銜接：談敏智傳播媒體國浩律師(上海)事務所：李強 李辰 鄭伊珺法律服務支持