21世紀經濟研究院：2020中國步行街智能化發展報告(48頁).pdf

1、21世紀經濟研究院發布，京東數科研究院、京東智能城市研究院、 智慧足跡聯合提供技術支持 2020中國步行街 智能化發展報告 目錄 一、摘要 二、分析框架 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 四、步行街客流分析 五、步行街業態分析 六、智慧服務分析 七、分析總結與改造建議 一、摘要 為了積極響應商務部在2018年7月提出的商務部辦公廳關于推動高品位步行街建設的通知指導意向，基于2019年1月提 出的商務部關于開展步行街改造提升試點工作的通知，對首批11條試點改造步行街所屬城市的宏觀經濟與城市畫像分析、步 行街到訪客流分析、步行街業態分析、步行街智慧服務分析多個維度，進行全面的剖析。 經過了1年多時間

2、，第一批試點改造步行街積極推動改造進度，已取得階段性進展及成果。 步行街客流方面，11條步行街2019年的客流量普遍高于2018年同期客流量，大部分同比增長率集中在15%至48%左右,客 流增長顯著，增幅最高皆屬于特色型步行街?？土髂挲g結構上，55歲以上銀發一族增幅最快。綜合型步行街更吸引本市客流，特 色型步行街更吸引來自全國各地的外地客流。 步行街業態方面，截止2020年1月，11條步行街業態多樣豐富，涉及民生的購物、生活服務、美食三者各步行街分布在 60%至85%左右。11條步行街文化旅游類業態聚集度較好，都有展覽館、美術館、文化宮、博物館等文化展示及體驗互動場所， 綜合型步行街集中在28

3、%至62%左右，特色型步行街集中在15%至33%左右。 智慧服務方面，短視頻類應用成為步行街宣傳新渠道，2019年11條步行街到訪客流街內使用短視頻類應用使用量同比增長 均值在110%左右；智慧交通的改善提升了步行街客戶的出行體驗，2019年同比增長最快的三種方式為：公共交通、租車、城市 叫車，增長率分別為196%，190%，186%。 11條步行街經各自改造實施后，綜合型步行街本市客流增長顯著，例如北京王府井和上海南京路2019年同比增長領跑其他 同類型步行街。特色型步行街客流輻射范圍更廣，例如成都寬窄巷子和杭州湖濱2019年全年客流同比增長領跑其他試點改造步 行街，更吸引外地客流。 數據來

4、源： 1、數據來源于智慧足跡數據科技有限公司（以下簡稱智慧足跡） 2、外地指本市以外的范圍，包括外市、外省 3、數據來源于百度地圖開放平臺，且已經過報告發布方處理 4、數據來源于智慧足跡數據科技有限公司 1 2 3 4 二、分析框架 宏觀基本面 宏觀經濟分析 試點改造步行街所 屬城市畫像分析 衡量十一條步行街所屬 城市經濟、消費、人口 等基礎動能。 微觀需求畫像 客流量變化分析 客流屬性分析 客流來源地分析 步行街內智慧服務 類應用分析 度量十一條步行街到訪 客流情況 微觀供給畫像 步行街業態多樣分析 步行街業態聚集分析 步行街小店業態分析 基于步行街改造評價指 標中業態情況，結合當 前疫情狀

5、況，預估對小 店影響和提振方式。 如何有效發展 加速線上線下融合 升級線下商業 AI和大數據賦能 金融科技賦能 回歸本質 基于前面各模塊分析及 當前步行街改造方向， 提出對應的改造建議。 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 截至5月11日，全國共報告新冠肺炎累計確診病例超過8萬例，全球則超過400萬例。 嚴峻的疫情防控 形勢令本就處于下行壓力的中國經濟受到更大考驗。國家統計局數據顯示，初步核算，今年一季度國內生產 總值206504億元，同比下降6.8%，其中第三產業增加值下降5.2%。疫情導致線下消費急劇萎縮，據國家 統計局數據，一季度社會消費品零售總額同比下降19.0%，餐飲收入下降44.3%，

6、商品零售下降15.8%。 消費對國民經濟增長的貢獻率在2019年達到57.8%，連續6年成為拉動中國經濟增長的第一“主引擎” 。 在后疫情時期，著力挖掘消費潛力、促進消費回補，對于發展經濟、改善民生具有重要意義。 步行街是城市商業的發源地和重要承載形式，步行街改造提升是促進消費升級和高質量發展的重要政策 抓手。今年3月13日，商務部等23部門發布關于促進消費擴容提質加快形成強大國內市場的實施意見。 該文件旨在從供給端發力，以供給帶動需求，促進消費回補和潛力釋放。文件明確提出構建“智能+”消費 生態體系，推動線上線下融合式消費，并表示將支持打造消費中心，推動商業消費步行街改造提升，預示著 步行街

7、改造提升力度將進一步加大。 由于受到疫情沖擊，步行街作為線下消費業態，不可避免地面臨客流減少帶來的經營壓力。近期，為拉 動居民消費、促進消費回補，多地陸續出臺消費券政策。據商務部5月8日發布的數據，疫情發生以來，全 國有28個省市、170多個地市統籌地方政府和社會資金，累計發放消費券190多億元，對提振線下消費起到 了積極推動作用。當前國內疫情形勢趨于平穩，全國絕大多數地區已成為低風險區域，接下來通過強化線上 線下融合發展、加大商業促銷力度，步行街有望迎來補償性消費和新的發展空間。 3.1 宏觀經濟形勢的總體判斷 數據來源： 5、數據分別來源于國家衛生健康委員會、世界衛生組織（WHO）。 6、

8、數據來源于國家統計局。 5 6 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 11座試點城市在2019年的第三產業增加值 占比除重慶外均超過60%，第三產業增加值增速除西安外均高 于各城市GDP增速。其中，北京第三產業規模及占比均居首位。 3.2 試點城市畫像 3.2.1 第三產業對經濟增長貢獻較大，北京、上海、廣州GDP占比均超70% 各城市第三產業增加值規模及占GDP比重 （2019年） 第三產業(億元)第三產業占GDP比重 數據來源:國家統計局，地方（省/市）統計局 7 40000 30000 20000 10000 0 北京 83.5% 上海 72.7% 廣州 71.6% 重慶 53.2% 成都 6

9、5.6% 杭州 66.2% 武漢 60.8% 天津 63.5% 南京 62% 西安 63.0% 沈陽 61.9% 數據來源： 7、GDP和第三產業增加值數據均為初步核算數據。 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 各城市第三產業增速與GDP增速比較（2019年）數據來源:國家統計局，地方（省/市）統計局 GDP增速（%）第三產業增速（%） 北京 天津上海 重慶 沈陽 南京 杭州 武漢 廣州 成都 西安 10% 8% 6% 4% 2% 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 在社會消費品零售總額方面，2018年三大一線城市上海、北京和廣州位居前列，體量最大。而在增速方面， 除天津以外，其他新一線城市都維持了8

10、%以上增速，態勢強勁。 3.2 試點城市畫像 3.2.2 一線城市消費體量最大，武漢等新一線城市消費增速態勢強勁 各城市社會消費品零售總額和增速（2018年）數據來源:國家統計局，地方（省/市）統計局 社會零售總額（億元）社會零售總額增速 北京廣州重慶武漢成都南京杭州天津西安 14000 10000 8000 6000 2000 0 上海 7.9%2.7%7.6%8.7%10.5%10%8.4% 9%1.7%9.6% 沈陽 9.2% 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 2018年，上海、廣州、北京、杭州的人均消費支出均超過4萬元，位居前列，與其人均可支配收入水平大 體一致。從在崗職工平均工資來看，

11、北京、上海、廣州均遠超8.2萬元的全國平均水平，對擴大消費形成支 撐。 3.2 試點城市畫像 3.2.3 人均可支配收入制約消費水平，北上廣人均消費支出水平居前 各城市在崗職工平均工資、人均可支配收入、人均消費支出情況 （2018年）數據來源:國家統計局，地方（省/市）統計局 在崗職工平均工資（元/年）人均可支配收入（元/年）人均消費支出（元） 重慶沈陽西安成都天津武漢杭州南京廣州上海北京 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 在崗職工平均工資增長趨勢（元）（2018年）數據來源:國家統計局 20

12、00200320062009201220152018 全國平均北京上海廣州 100000 0 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 2019年，11座城市的消費傾向(城鎮居民平均消費傾向=城鎮居民人均消費支出/城鎮居民人均可支配收入) 最高超過75%，最低則不足60%。其中，沈陽、天津居民平均消費傾向較高。在一線城市中，廣州居民的 消費傾向則要高于北京和上海。 3.2 試點城市畫像 3.2.4 居民平均消費傾向存在差異，天津、沈陽、廣州、重慶消費傾向高 各城市城鎮居民平均消費傾向（2019年）數據來源:國家統計局、地方（省/市）統計局 南京 北京 成都 上海 武漢杭州 西安 重慶 廣州 沈陽 天津

13、75% 65% 55% 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 據2017年數據，成都、廣州、重慶、北京、上海、武漢的住宿餐飲業規模均超過400億元，位居前列。在 住宿餐飲業的GDP占比方面，成都、武漢、西安等城市排名靠前，這與城市飲食文化豐富、居民日常消費 活躍、夜經濟發達、慢生活傾向等有一定關系。 3.2 試點城市畫像 3.2.5 成都住宿餐飲業規模及占GDP比重均居首位，廣州、重慶規模居前 各城市住宿餐飲產業增加值規模及占GDP比重 （2017年）數據來源:國家統計局、地方（省/市）統計局 成都 廣 州 重 慶 北 京 上 海 武漢 天津 南 京 杭 州 西 安 沈陽 住宿和餐飲業/GDP（%）

14、 住宿和餐飲產業增加值(億元) . 198.31 193.15 188.18 131.28 438.02 433.05 413.81 412.33 406.58 309.1 424.78 3.15% 2.01% 2.19% 1.48% 1.35% 3.03% 1.67% 1.70% 1.53% 2.52% 2.24% 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 據2017年數據，11座城市試點城市入境旅游人數大體可分為三個梯次：廣州、上海均超過700萬人次，處 于第一梯隊，顯示出對境外游客有較高的吸引力；杭州、北京、成都、武漢、重慶、西安等居中，處于第二梯 隊；天津、南京、沈陽均在100萬以下，處于第三梯

15、隊。在入境人數與常住人口比值方面，廣州、杭州、上 海有較明顯的優勢。 3.2 試點城市畫像 3.2.6 11城市入境游客數量梯次明顯，廣州、上海吸引力較高 各城市入境過夜游客總人次數（2017年）數據來源:國家統計局、地方（省/市）統計局 旅游人數/常住人口 旅游人數（萬人） . 廣州 上 海 杭 州 北 京 成都 武漢 重慶 西 安 天 津 南 京 沈陽 897.13 719.33 402.23 392.56 301.34 250 224.85 175.13 79.21 71.8 69.38 61.88% 29.74% 42.48% 18.08% 18.78% 22.95% 7.312% 1

16、8.21% 5.09% 8.61% 8.37% 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 2017年，北京、西安、上海、武漢、天津的輸出技術成交規模均超過500億元，北京更是以4486.9億元高 居首位，這與城市雄厚的科研力量、眾多的高等院校息息相關。重慶、杭州技術市場成交金額則顯示為凈輸 入，以技術吸納為主。 3.2 試點城市畫像 3.2.7 北京、西安和上海技術輸出能力處于前列，重慶以技術吸納為主 各城市技術市場成交金額（2017年）數據來源:科技部 輸出技術（億元）吸納技術（億元）凈輸出技術（億元） 重慶杭州沈陽南京廣州成都天津武漢上海西安北京 -1000 0 1000 2000 3000 400

17、0 5000 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 在各城市戶籍人口及與常住人口比值方面，2018年上海、北京、廣州等一線城市戶籍人口占常住人口比例 均不足65%，擁有大量的外來人口，對全國人才有較強的吸引力。在常住人口增速方面，與2017年相比， 西安、杭州、廣州、成都、武漢五座城市2018年的常住人口增速較快，這與其近幾年大力引進人才、積極 放松落戶限制存在較為密切的關系。 3.2 試點城市畫像 3.2.8 一線城市人才吸引力更強，西安、杭州等新一線城市常住人口增速最快 各城市戶籍人口及與常住人口占比 （2017、2018年） 數據來源:國家統計局、公安部、地方（省/市）統計局 戶籍人口/常住人

18、口2018年人口規模（萬人）2017年人口規模（萬人） 90.39%60.33%63.77%69.35%62.24%92.25%79.75%78.94%89.60%82.61% 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 109.73% 重慶成都上海北京天津廣州西安武漢杭州沈陽南京 三、宏觀經濟與試點城市畫像分析 十一城常住人口和增長率（2018、2017年）數據來源:國家統計局、公安部、地方（省/市）統計局 2018年人口規模（萬人）2017年人口規模（萬人）常住人口增速 上海北京成都天津廣州武漢西安杭州南京 0 500 1000 1500 2000 2500 3

19、000 3500 重慶沈陽 0.87% 0.23% -0.76% 1.78% 0.18% 2.80%1.73%4.02%3.57%1.21% 0.27% 四、步行街客流分析 11條步行街2019年的客流量普遍高于2018年同期客流量，表明商務部在2019年推出步行街改造計劃后， 11條步行街的客流量均有提升，平均同比提升7.6%。其中，客流量增幅前三的步行街為成都寬窄巷子、杭 州湖濱和西安大唐不夜城，同比增加48.2%，33.0%和30.7%。 4.1 客流總量變化分析：增幅最高皆屬于特色型步行街，寬窄巷子、湖濱和不夜城增幅最大 2018-2019年11條步行街客流總量同比變化數據來源:智慧足

20、跡 天津金街 廣州北京路 重慶解放碑 北京王府井 沈陽中街 武漢江漢路 西安大唐不夜城 上海南京路 杭州湖濱 南京夫子廟 成都寬窄巷子 2019年各街客流量 2019年同比 800000 600000 400000 200000 0 14.56% 24.67% -2.53% 6.13% 21.40% -20.51% 30.69% -14.22% 33.00% -17.51% 48.22% 四、步行街客流分析 11條步行街客流年齡分布比例最高的年齡段為25-34歲，達32%。該年齡段的客流具備一定的購買力，喜 歡嘗試新鮮事物，追逐潮流。11條步行街針對潮流時尚、文化風俗、沉浸式演出等多方面進行升

21、級，改造 完成的步行街集商業文娛一體化，更加吸引年輕一代人的眼光。 11條步行街客流人群分布 數據來源:智慧足跡 2019年客流年齡占比 2019年同比 4.2 客流屬性分析 4.2.1 客流年齡分析：55歲以上銀發一族增幅最快 16-24歲 25-34歲 35-44歲 45-54歲 55歲以上 40% 30% 20% 10% 0 91.14%97.96%105.69%105.13%115.74% 四、步行街客流分析 值得注意的是，2018-2019年同比客流增幅最快的年齡段為55歲以上的銀發一族，平均增幅達24%；增幅 前三的步行街為成都寬窄巷子、沈陽中街和西安大唐不夜城，增速達52.1%，

22、51.1%和47.5%。銀發一族 的潛在市場需求巨大，步行街的進一步完善優化可著重挖掘銀發一族的消費需求。 2018-2019年步行街人群為55歲以上人群同比變化數據來源:智慧足跡 2019年客流年齡占比 2019年同比 成都寬窄巷子 沈陽中街 西安大唐不夜城 杭州湖濱 廣州北京路 北京王府井 天津金街 南京夫子廟 重慶解放碑 上海南京路 武漢江漢路 65%30%10%0 52.14% 51.11% 47.45% 34.92% 32.84% 29.96% 28.85% 8.31% 1.99% 1.86% -25.31% 四、步行街客流分析 根據京東線上消費大數據預測的到訪步行街的客流收入水平，

23、將收入預測分為高、中高、中等、中低和低五 等。不同步行街的客流收入水平差異大。北京王府井和上海南京路高收入的客流達到30.89%和31.36%， 大幅度領先排名第三的廣州北京路的18.87%。針對高收入客流的步行街引入概念店和奢侈品店鋪。 2019第四季度步行街客流收入預測數據來源:京東 4.2.2 客流收入水平分析：王府井和南京路高收入客流與步行街高消費定位最符合 北京王府井 成都寬窄巷子 廣州北京路 杭州湖濱 南京夫子廟 上海南京路 沈陽中街 天津金街 武漢江漢路 西安大唐不夜城 重慶解放碑 高中高中等中低低 020%40%60%80%100% 四、步行街客流分析 同比分析2019年本市和

24、非本市客流量占比發現上海南京路步行街和北京王府井本市客流增幅最高，分別為 8.7%和7.3%。改造后的南京西路步行街引入一系列旗艦店和體驗店；主打高端購物的王府中環也為北京王 府井增添時尚氣息。非本市客流增速最高的步行街是武漢江漢路、成都寬窄巷子和西安大唐不夜街，分別為 9.2%，6.3%和4.5%。主打歷史文化和文娛體驗的特色型步行街相對綜合型步行街，成為更多非本地游客 的到訪選擇。 2018-2019年11條步行街本市和非本市客流變化數據來源:智慧足跡 本市客流增幅 非本市客流增幅 4.3 客流來源地分析：南京路和王府井本市客流增幅最高； 湖濱、寬窄巷子和夫子廟外市客流占比最多；江漢路最吸

25、引本省內游客 北京王府井 成都寬窄巷子 廣州北京路 杭州湖濱 南京夫子廟 上海南京路 沈陽中街 天津金街 武漢江漢路 西安大唐不夜城 重慶解放碑 10% 0 -10% -20% -30% 四、步行街客流分析 從整體客流來源地來看，新一線城市中，杭州湖濱外省客流最多達65.5%；沈陽中街本市客流占比最多達 50%。四條坐落于直轄市的步行街的本市和外省客流差別大。雖然北京王府井和上海南京路步行街本市客 流增速最快，但本市客流的占比僅為31.8%和27.4%，本地客流市場有進一步提升空間。反觀天津金街和 重慶解放碑，本市客流比例達到60.3%和69.5%，步行街定位與本地人的休閑娛樂需求更吻合。 本

26、市、本省和外省客流占比數據來源:智慧足跡 本市占比 外省占比 本省占比 北京王府井 上海南京路 天津金街 重慶解放碑 武漢江漢路 成都寬窄巷子 西安大唐不夜城 廣州北京路 沈陽中街 南京夫子廟 杭州湖濱 020%40%60%80%100% 50% 30% 0 四、步行街客流分析 本地客流分析聚焦客流居住地距離步行街的直線距離，分析3個距離段的客流來源地之間的占比。分城市來 看，距離對沈陽中街本地客流的影響因素最大，居住地步行街小于5公里的本地客流比例高達46.6%。西安 大唐不夜城和廣州北京路排名第二第三，居住地小于5公里的平均比例為41.5%和38.7%。上海南京路本地 訪客到訪距離最長，1

27、0-20公里間的客流占比達41.7%。 本市客流受步行街輻射半徑的距離影響數據來源:智慧足跡 4.4 本市客流受步行街輻射半徑的影響分析： 中街到訪客流最愛短距離活動，南京路到訪客流最愛長距離活動 小于5公里5-10公里10-20公里 北京王府井 成都寬窄巷子重慶解放碑 廣州北京路西安大唐不夜城 杭州湖濱武漢江漢路 南京夫子廟天津金街 上海南京路沈陽中街 五、步行街業態分析 2020年1月，11條步行街業態多樣豐富，涉及民生的購物、生活服務、美食三者各步行街分布在 60%-85% 左右。其中，天津金街、上海南京路、杭州湖濱三者占比相對其他步行街最多，皆超過80%， 領跑其他步行街。大大滿足了到

28、訪客流的綜合消費需求。 各街美食業態占比，成都寬窄巷子美食業態占比最多。 2020年1月11條試點改造步行街業態多樣分布數據來源:百度地圖開放平臺，且圖表已經過報告發布方處理 購物 生活服務 美食 公共設施 企業樓宇 酒店 休閑娛樂 文化傳媒 旅游景點 行政業態 購、生、美占比（右） 5.1 步行街業態多樣分析：金街、南京路和湖濱街內涉及民生的購物、生活服務、美食三者 占比領跑其他街區；寬窄巷子最符合美食之都定位 北京王府井 成都寬窄巷子 廣州北京路 杭州湖濱 南京夫子廟 上海南京路 沈陽中街 天津金街 武漢江漢路 西安大唐不夜城 重慶解放碑 0 20% 40% 60% 80% 100% 0

29、10% 30% 50% 70% 90% 五、步行街業態分析 截止2020年1月，11條步行街文化旅游類業態聚集度較好，都有展覽館、美術館、文化宮、博物館等文化 展示及體驗互動場所。 其中，屬綜合型步行街的天津金街、廣州北京路文化展覽及體驗互動類業態占比總業態旗鼓相當，分別占比 63.22%和61.06%,皆較高超過其他同類步行街；屬特色型步行街的成都寬窄巷子文化展覽及體驗互動類業 態占比總業態33.33%，領跑其他同類步行街。 2020年1月11條試點改造步行街業態聚集分布數據來源:百度地圖開放平臺，且圖表已經過報告發布方處理 博物館 美術館 文化宮 藝術團體 文物古跡 展覽館 景點 游樂園

30、動物園 風景區 公園 水族館 寺廟 教堂 新聞出版 廣播電視 其他 文展及互動占比 5.2 步行街業態聚集分析：金街和北京路在文化展覽及體驗互動類業態占比領跑其他同類步行街； 寬窄巷子文化展覽及體驗互動類業態占比領跑其他同類步行街 北京王府井 成都寬窄巷子 廣州北京路 杭州湖濱 南京夫子廟 上海南京路 沈陽中街 天津金街 武漢江漢路 西安大唐不夜城 重慶解放碑 0 20% 40% 60% 80% 100% 0 10% 30% 50% 70% 90% 其他業態占比小店業態占比 五、步行街業態分析 2020年1月，11條步行街購物業態下的小店占比遠大于美食、生活服務類下的小店占比。 購物業態下，1

31、1條步行街小店占比都較高，主要在75%-93%左右；其中，天津金街和杭州湖濱小店占比 均超過90%以上。美食業態下，沈陽中街、天津金街、重慶解放碑小店占比均接近40%；預期在疫情結束 后，專業無菌可視的中央廚房美食新模式，將會受到消費者更多的青睞。生活服務業態下，沈陽中街、西安 大唐不夜城、武漢江漢路小店占比均超過15%；結合宏觀經濟與消費趨勢中提到的疫情對服務業的沖擊更大， 而在疫情結束后，將會更難恢復之前的繁榮景象。 當前疫情期間，各業態下小店業態都會遭受供需兩端沖擊。如何幫扶提振“小店經濟”，結合金融科技，幫 助小店解決融資難問題，預期將是疫情衰退期后步行街改造的重要研究課題。 2020

32、年1月11條試點改造步行街購物業態下小店分布數據來源:百度地圖開放平臺，且圖表已經過報告發布方處理 5.3 購物、美食、生活服務業態下小店占比分析：金街和湖濱購物業態下的小店占比領跑其他 街區；中街、金街和解放碑美食業態下的小店占比排名前三；中街、不夜城和江漢路生活服務 業態下的小店占比排名前三 天津金街 杭州湖濱 武漢江漢路 北京王府井 上海南京路 沈陽中街 廣州北京路 南京夫子廟 成都寬窄巷子 重慶解放碑 西安大唐不夜城 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 其他業態占比小店業態占比 其他業態占比小店業態占比 五、步行街業態分析 2020年1月

33、11條試點改造步行街美食業態下小店分布數據來源：百度地圖開放平臺，且圖表已經過報告發布方處理 2020年1月11條試點改造步行街生活服務業態下小店分布數據來源:百度地圖開放平臺，且圖表已經過報告發布方處理 沈陽中街 天津金街 重慶解放碑 武漢江漢路 杭州湖濱 南京夫子廟 上海南京路 北京王府井 廣州北京路 西安大唐不夜城 成都寬窄巷子 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 60.00% 70.00% 80.00% 90.00% 沈陽中街 西安大唐不夜城 武漢江漢路 成都寬窄巷子 南京夫子廟 重慶解放碑 天津金街 廣州北京路 杭州湖濱 北京王府井 上海

34、南京路 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 六、智慧服務分析 基于2019年步行街商務部改造計劃中智慧服務、線上線下融合及軟硬件改造等指標指導下，分析11條步行 街區域內用戶移動應用使用量，排除手機系統軟件及輸入法等與步行街內無關數據。2019年11條步行街區 域內用戶使用量最多的移動智慧服務前5排序如下：社交網絡（例如：微信）、綜合電商（例如：京東）、 移動支付類（例如：京東支付）、旅游預定（例如：攜程）、地圖導航（例如：百度地圖）。 其中同比增速最快的智慧服務前3排序如下：城市叫車（例如：滴滴）、生活服務綜合平臺（例如：美團）、 短視頻綜合平

35、臺（例如：抖音）。 在步行街內傳統業務發展至坪效瓶頸的情況下，互聯網應用，例如：生活服務綜合平臺、短視頻綜合平臺、 城市出行叫車服務成為步行街低成本獲客及業務提升的新渠道來源。 6.1 城市生活服務成為步行街業務提升新突破口 2019年11條步行街內用戶應用使用分析數據來源:智慧足跡 2019年指數 同比 綜合電商移動支付旅游預訂 地圖導航生活服務 綜合平臺 臺短視頻 綜合平臺 0 50% 100% 社交網絡 27%38%49%74%36%133%90% 城市叫車 196% 六、智慧服務分析 以杭州湖濱、成都寬窄巷子在智慧改造的效果，反應在生活服務類應用活躍度上均有300%左右的同比增長， 符

36、合步行街智慧化規劃方向預期。 2019年11條步行街生活服務類需求同比增長趨勢 數據來源:智慧足跡 杭州湖濱 成都寬窄巷子 廣州北京路 西安大唐不夜城 沈陽中街 重慶解放碑 天津金街 北京王府井 南京夫子廟 上海南京路 武漢江漢路 0 50% 150% 250% 350% 六、智慧服務分析 短視頻近年受到年青人的青睞，“網紅打卡地”更成為年青人爭相追逐的目標，短視頻做為步行街“網紅打 卡地”宣傳工具，在年青人當中廣泛使用。分析成都寬窄巷子、廣州北京路短視頻類應用使用量均有200% 左右的同比增長。 分析兩條步行街年青人（16至34歲）比例，成都寬窄巷子步行街年青人占比61.65%，廣州北京路步

37、行街年 青人占比67.95%，短視頻應用成為步行街題材在年青人間分享交流的新渠道。 6.2 短視頻類應用成為步行街宣傳新渠道 2019年11條步行街內用戶應用使用分析數據來源:智慧足跡 成都寬窄巷子武漢江漢路 廣州北京路上海南京路 杭州湖濱南京夫子廟 西安大唐不夜城重慶解放碑 沈陽中街北京王府井 天津金街 300% 200% 100% 0 六、智慧服務分析 從京東數據觀察，2019年11條步行街在互聯網營銷節日（例如：618、雙十一等）及傳統線下實體消費旺 季（例如：十一、雙旦等）電商用戶在步行街內呈現活躍度增加趨勢。 2019年11條步行街內用戶電商需求活躍度 數據來源:京東 6.3 電商融

38、合助力步行街識別用戶消費偏好 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 100%80%60%40%20%0 2019年指數 同比 六、智慧服務分析 分析用戶在步行街內電商類需求偏好，同比2018年，跨境類需求有約276%的增長、特賣、品牌、生鮮類 需求也都有100%以上的增長。 2019年11條步行街內用戶電商需求偏好 數據來源:智慧足跡 跨境電商品牌電商 二手電商社交電商特賣電商生鮮電商 0 50% 100% 111%276%145%-41%86%121% 六、智慧服務分析 針對11條步行街用戶電商需求占比分析： 受益于城市國際化定位及電子商務發展，杭州湖

39、濱、上海南京路跨境電商（例如：京東國際）需求占比最高。 基于步行街區內品牌招商策略及旅游特色步行街定位，南京夫子廟、西安大唐不夜城品牌類電商（例如：優 衣庫）需求占比最高。 特賣電商需求占比 生鮮電商需求占比 社交電商需求占比 品牌電商需求占比 跨境電商需求占比 二手電商需求占比 2019年11條商業街用戶電商需求占比數據來源:智慧足跡 北京王府井 成都寬窄巷子 廣州北京路 杭州湖濱 南京夫子廟 上海南京路 沈陽中街 天津金街 武漢江漢路 西安大唐不夜城 重慶解放碑 0 20% 40% 60% 80% 100% 六、智慧服務分析 步行街出行結合大數據分析，采用互聯網的方式，有效調度各種交通資源

40、，從而給步行街高效低成本的疏導 客流，提升步行街客戶體驗。通過對2019年11條步行街用戶出行方式分析集中在：城市叫車、公共交通和 共享單車。其中同比2018年分析增長最快的三種方式為：公共交通、租車、城市叫車。 共享單車經過幾年爆發式的發展，目前已進入平穩有序的平臺期；步行街私家車停車、電動車充電等老大難 問題仍有改善的空間。 2019年11條步行街用戶智慧出行分析 數據來源:智慧足跡 2019年使用量2019年同比 6.4 改善智慧交通提升步行街客戶體驗 城市叫車公共交通共享單車 長短租車代駕汽車分時租賃接單助手車輛充電加油在線停車 0 100000 200000 300000 40000

41、0 -200% -100% 0 100% 200% 六、智慧服務分析 天津金街步行街周邊交通經過天津市政府2018年推行“慢行交通”規劃及治理，從步行街用戶交通需求量可 以看出城市叫車類、公共交通類均呈現明顯增長。在客流有效疏導效率上取得明顯成果。 2019年天津金街用戶“城市叫車”類需求分析數據來源:智慧足跡（紅色圓點代表城市叫車類應用使用量） 2019年城市叫車需求指數 2019年同比 6月 10月 12月 2018年12月 2019年12月 39% 100% 67% 71% 196% 83% 六、智慧服務分析 2019年天津金街用戶“公共交通”類需求分析數據來源：智慧足跡（綠色圓點代表公

42、共交通類應用使用量） 2019年城市叫車需求指數 2019年同比 6月 10月 12月 2018年12月 2019年12月 39% 100% 73% 309% 435% 26% 六、智慧服務分析 移動支付以其用戶使用便捷體驗好，商戶入網門檻低結算收款快等特點迅速在全國各地商業環境尤其在收款 金額小收款頻次高的小微門店場景普及推廣。商家移動支付設備的鋪放量及用戶移動支付產品的使用量對步 行街整體資金流運轉效率起關鍵作用，普遍使用移動支付，對于步行街線下結算、營銷、會員轉化、金融融 資等原來由人工完成的工作轉為由系統平臺及數據來實時完成。通過對2019年11條步行街移動支付使用量 分析，以成都寬窄

43、巷子、杭州湖濱、西安大唐不夜城為代表的特色型步行街在增速上明顯。 6.5 移動支付提振步行街小店經濟發展 2019年11條步行街移動支付使用量分析數據來源:智慧足跡 天津金街成都寬窄巷子 廣州北京路南京夫子廟 重慶解放碑杭州湖濱 北京王府井上海南京路 沈陽中街西安大唐不夜城 武漢江漢路 200% 100% 50% 0 六、智慧服務分析 相比特色景區型步行街移動支付快速增長，沈陽中街商業綜合型步行街在2019年移動支付上有111%的同 比增長。分析其原因，主要得益于沈陽中街步行街內小店經濟的蓬勃發展，移動支付已覆蓋包括：餐飲、交 通、購物、生活服務等絕大部分小金額高頻次使用場景，基本滿足用戶不用

44、攜帶現金出門的需求。 6.5 移動支付提振步行街小店經濟發展 2019年6月與2018年6月沈陽中街用戶移動支付爆點比較數據來源:智慧足跡（藍色圓點代表移動支付類應用使用量） 2018年6月2019年6月 七、分析總結與改造建議 7.1 分析總結 所屬城市等級 一線 一線 一線 類型 綜合型 綜合型 綜合型 步行街 北京王府井 上海南京路 廣州北京路 基于樣本數據分析的總結 改造效果： 北京2018年人均可支配收入在11城中排名第二且人均消費支出名列前茅，與步行街高消費定 位符合，可持續引進首店、旗艦店來提高街內商業質量，滿足高消費需求。 街內2019年本市客流同比增長率領跑其他同類街區，符合

45、王府井本身提高本市客流的改造方 向。 待提高：北京2017年的技術輸出及輸入均在11城中排名第一，建議可聯合城市內技術公司， 加快打造智慧街區相關項目，來滿足消費者對智慧服務的相關需求。 改造效果 上海2018年社零售總額規模在11城中排名第一，這與居民日常消費活躍、夜經濟發達傾向有 很大關系，與步行街提高夜經濟定位符合。 2019年街內客流跨境電商類應用使用量占比排名11條步行街第二，說明客流傾向國際品牌需 求旺盛，與步行街本身國品牌與潮流定位吻合。 待提高：2019年南京路街內客流二手電商網站類應用使用量占比在11條步行街中排名第一, 說明到訪客流有精打細算需求，建議多舉辦街內促銷活動，形

46、成差異化消費層次的街內消費 文化底蘊。 改造效果 廣州2017年入境過夜游客總人次數與旅游人數占比均在11條步行街中排名第一, 2019年北京 路客流總量同比增長率排名同類街區第一，街內文化展覽及體驗互動類業態占比在11條步行 街中排名第二，說明步行街業態能較好滿足旅游客流需求。 2019年北京路街內客流生活服務類應用和短視頻類應用使用量占比分別在同類步行街中排名 均為第一,說明與打造智慧步行街發展方向符合度較高。 待提高：廣州2019年城鎮居民平均消費傾向在11城中排名為第三，居民有較高的消費欲望， 建議多舉辦促進消費活動，進一步提高解街內消費文化底蘊。 七、分析總結與改造建議 7.1 分析

47、總結 所屬城市等級 新一線 新一線 新一線 類型 綜合型 綜合型 綜合型 步行街 天津金街 沈陽中街 武漢江漢路 基于樣本數據分析的總結 改造效果： 天津2019年居民平均消費傾向在11城中排名為第一，截止2019年1月金街街內業態多樣、業 態聚集在11條步行街排名均為第一，說明步行街豐富的業態結構很好滿足客流較旺盛的消費 需求。 2019年10月，金街到訪客流街內城市叫車類、公共交通類應用使用量均呈較高增長，說明打 造“慢行交通”的規劃及治理效果顯著。 待提高：截止2019年1月，金街街內購物和美食業態的小店類占比在11條步行街中排名分別 為第一和第二，由于小店數量占比較多，建議可升級小型臨

48、街店鋪，提高街內商業質量。 改造效果： 沈陽2018年居民平均消費傾向在11城中排名為第二，2019年55歲以上客流增速在同類步行 街中排名第二，截止2019年1月，中街街內美食和生活服務類小店占比在11條步行街均排名 第一，說明步行街業態結構較好符合到訪客流消費需求。 2019年中街街內到訪客流使用移動支付量在同類街區中排名第一,結合美食和生活服務類小店 占比較高，說明街內打造智慧街區在便捷移動支付方面表現較好。 待提高：基于大數據分析結果顯示中街到訪客流在11條步行街中最喜歡短距離活動范圍，通 過提高智慧交通的使用場景，可更好調度交通資源，滿足近距離到訪客流交通便利需求。 改造效果： 武漢

49、2019年第三產業增速高于GDP，在11城中排名第四，2018年社零總額增速在11城中排 名第一，截止到2019年1月生活服務類小店占比在同類街區中排名第三，2019年江漢路到訪 客流占比總客流在11條步行街中排名第一，說明江漢路基于發達的第三產業占比，街內業態 結構符合大背景，很好滿足了湖北省內客流較強的消費需求。 待提高：基于打造品牌步行街的規劃，建議多引進品牌店、首店、旗艦店，來提高街內商業 質量。 七、分析總結與改造建議 7.1 分析總結 所屬城市等級 新一線 新一線 新一線 類型 綜合型 特色型 特色型 步行街 重慶解放碑 成都寬窄巷子 南京夫子廟 基于樣本數據分析的總結 改造效果： 重慶2017年住宿餐飲業規模在11城中均為第三，截止到2019年1月美食業態下小店占比在 11條街中排名第三，說明步行街業態結構定位與居民消費習慣較好吻合。 重慶2017年相對其他11城以吸納技術為主,2019年解放碑街內到訪客流城