4大停车环节能为购物中心创收而不产生任何影响吗？

1、停车场是实体商业的重要功能空间之一，它只是开车和载客的场景。对于购物中心来说，停车场存在商业价值转化不足的问题。然而，找车位难、找车难、排队付费难等问题也影响了消费者在购物中心的整体体验。数字时代，智能停车、非诱导支付等技术已经渗透到停车场景的某些方面，但并不能带来明显的体验来提升或释放停车场的经济价值。商业停车场怎么了？未来科技会给停车场带来哪些变化？

2、没有消费空间，停车场很难产生附加值。

3、由于国内地下空间对商户经营的限制，地下停车场通常独立于购物中心的消费空间，缺乏联动。因此，停车场虽然是购物中心重要的流量入口，但始终只承担基本功能，难以为购物中心创造商业附加值。

4、除了停车费，购物中心的停车收入还有两个来源：场地租金和寄生业态的广告收入。停车场寄生业态的丰富度较低，如汽车美容、宠物托管等。面积小，难以产生规模效应，收益有限；车位堵塞，广告展示价值也低。一般来说，其收益和寄生收益只能覆盖停车场的运营成本，但很难激发停车场自然流动的商业价值。

5、停车场景体验不足

6、对于国内消费者来说，停车场存在车位难找、购物后找不到车、出站缴费等待时间长等问题，导致在实体商业停车场体验较差。这种体验让很多消费者害怕开车和购物。那些规划合理、体验良好的停车场恰好成为购物中心提升辐射能力、吸引车主参与活动的抓手。驱动客户的消费能力通常非常强，这极大地促进了现场收入。

7、购物中心停车场体验差一方面是由于停车位资源不足，尤其是在土地资源稀缺的一二线城市，停车难成为城市静态交通管理的难题。另一方面，由于停车场面积较大，即使投入大量人力进行运营管理，仍有难以覆盖的角落，会影响停车场的整体体验。

8、信息化停车场利用车辆管理系统实现车辆自动识别和计费，一定程度上提高了车辆进出的效率，节省了部分人力成本，但仍无法优化停车场整体使用场景。随着视频反向寻车、非感应支付等技术的应用，停车场的运营管理逐渐进入智能化时代。

9、智能停车，提升场景体验

10、目前，购物中心的智能停车场注重改善消费者体验。消费者在停车场要经历四种使用场景：进停车场找车位，出停车场找电梯，从电梯回来找车，出停车场付钱。

11、目前，智能停车场主要集中在找车位、购物后找车、付费等方面。这三个场景也是为消费者创造良好体验的重点和难点。视频逆向寻车系统和非感应支付是目前智能停车场的主要技术应用。反向视频寻车利用部署在停车场的摄像头对车位进行检测捕捉，判断车位是否空置，并将此数据传输至智能终端，提高消费者寻找车位的效率。消费者在找车的时候，通过输入车牌号就可以得到汽车的位置和自己的位置。

12、目前，我们正从物联网走向物联网时代。物联网使得所有能够独立运行的对象

13、万物互联时代，停车场人车互联匹配成为可能，核心难点在于车人定位。技术上，目前比较成熟的室内定位技术包括WiFi定位、红外定位、超声波定位、蓝牙定位和射频识别定位。除WiFi定位外，其他室内定位技术对环境要求严格，成本较高，不适合在购物中心停车场环境中部署实施(各技术具体优缺点见下表)。相比之下，WLAN可以实现大范围的定位、跟踪和监控。与其他室内定位技术相比，更适合成本相对较低的停车场。

14、基于WiFi的定位系统可以在消费者开车进入停车场时识别消费者手机的国际移动设备身份(IMEI)，同时匹配图像识别系统捕获的车牌号码，实现车与人的首次匹配。找到车位后，图像识别系统会先识别车的信息和位置，然后WiFi定位系统会根据车的位置识别国际移动设备识别码，通过AP(Access Point)的信号强度准确确认车主身份，再重新确认人车匹配关系。消费者购物后返回停车场时，WiFi定位系统识别车主信息后会自动为消费者提供寻车导航；当消费者离开停车场时，成熟的无感支付技术将完成整个停车场景的全程无感体验。

15、随着人工智能在图像识别领域的成熟，人们

16、基于人脸识别技术的定位系统，也可以应用于未来全市范围内的智慧停车无意识体验。人脸识别技术需要在停车场各处部署摄像头。消费者开车进入停车场时，首先利用入口处的摄像头捕捉消费者的面部信息，并与识别出的车牌进行匹配。下车后，人脸识别技术再次精准捕捉消费者面部信息，确认人车匹配关系。购物归来找车时，人脸识别系统可以在电梯入口等处捕捉消费者的面部信息，自动将匹配的车辆位置推送给消费者；在出发支付阶段，也可以通过车牌识别进行无感支付。

17、打破商业价值空间的壁垒

18、整个无意义体验的底层是数据的开放。人、手机、汽车等信息的统一，成为购物中心消费空间扩大的基础。消费空间之外的延伸，让消费者变成了用户，无论是消费空间内外，还是场馆内外，都要与购物中心互动。

19、消费者与消费者的区别在于，后者对商业主体的参与更为全面和深入。没有用户

20、采用新技术打通停车场各环节数据的优势在于，数据具有实时动态性。以停车下车后的内容推送为例，传统技术只能根据车主数据进行推送，图像识别技术可以识别到场的人数和性别，也可以根据身高等信息判断年龄，并以此为依据判断消费者是情侣休闲、家庭消费，还是闺蜜购物。根据消费者的到场目的，购物中心可以大幅增加内容推送的精准度，并根据场内的数据追踪和反馈，不断迭代算法模型。

21、用户数据不断沉淀，内容推荐越来越精准，购物中心的线上服务体验将得到大幅优化，可能会改变消费者的使用习惯，提高线上使用频次。在这种情况下，消费者转换为用户，与购物中心的交互从线下转到线上，从场内延伸至场外。融合更多线上的多维数据，购物中心将实现向智能商业体的演进。

22、在商业运营中，前沿科技的真正作用并非在于带来令人惊叹的感官体验，单纯为了科技而引入科技的做法在长期运营中是无法获取消费者认可的。在智能化时代，商业体应将前沿科技应用的真正目的锁定在将消费者转化为长期用户上，真正实现数据驱动的运营迭代。