商业地产案例分享-南京虹悦城项目(三)
原创 北京云阿云智库•商业地产项目组
导读:重度运营重构商业价值,双核破局引领存量革命。城南旗舰以“轻资产+REITs”化解7.8亿债务,焕新轻奢矩阵与亲子体验;江北2.0版借 70%年轻客群占比 打造电竞社交、夜经济引力场,以 数据驱动招商(首店贡献35%营收)与 时空场景革命(夜间坪效1.1万/㎡)实现年销20亿+。云阿云赋能 会员资产证券化,构建“客流-资产-资本”闭环,为中国商业地产提供“运营即资产”模式;全文共30600字,由北京云阿云智库•商业地产项目组供稿。
南京虹悦城项目资产运营管理优化方案
重度运营与资产增值创新实践
目录
一、项目概述
二、SWOT分析及战略总结
三、竞品分析及行业启示
四、项目定位与挑战破局
五、 业态规划与品牌创新
六、招商策略升级
七、运营管理创新体系
八、资产保值增值与资本运作
九、发展计划与实施路径
十、项目启示与行业意义
五、 业态规划与品牌创新
(四)创新验证:南京虹悦城 VS 行业标杆
指标 | 虹悦城模式 | 传统购物中心 | 溢价优势 |
首店贡献率 | 35%总营收 | 15-20% | 87% |
快闪转化率 | 22%升级为常驻品牌 | <8% | 175% |
夜间坪效 | 1.1万元/㎡(22:00-02:00) | 3500元/㎡ | 214% |
创新业态占比 | 38% | 15% | 153% |
终极目标:通过 垂直聚落×首店分级×算法汰换 构建业态护城河,实现 “日均客流6万+,年轻消费占比80%” 的Z世代引力场。
六、招商策略升级
(一)数据驱动的精准招商
1.品牌适配度算法模型——Brand-Match系统
数据输入 | 评估维度 | 核心算法指标 | 输出结果 |
30 万会员消费数据 | 客群重合指数 | 目标客群画像匹配度 | 品牌评分 |
30 万会员消费数据 | 坪效潜力值 | 预估单位面积产出能力 | 品牌评分 |
30 万会员消费数据 | 场景协同度 | 与现有业态的互补性评分 | 品牌评分 |
30 万会员消费数据 | 内容创造力 | 主题活动与内容产出能力 | 品牌评分 |
核心参数解析:
客群重合指数:比对品牌CRM数据与项目会员画像(如lululemon用户中18-35岁占比78% VS 虹悦城70%);
坪效潜力值:参考同城标杆(如江北泡泡玛特坪效1.8万元/㎡,预测新店潜力);
场景协同度:测算业态联动价值(如Blueglass轻食店与瑜伽课消费重叠率65%);
内容创造力:评估营销事件产出能力(如霸王茶姬联名敦煌IP单店曝光2000万+)。
应用案例:通过模型筛选CHUU入驻,预测客群重合度82%,实际开业首月坪效2.1万元/㎡,超预期17%
2.靶向招商地图——三类黄金标的
招商类型 | 代表品牌 | 数据价值锚点 | 落地策略 |
网红裂变型 | 霸王茶姬 | 单店小红书笔记5000+篇 | 首年免租,要求举办 3场联名快闪 |
社群深耕型 | 超级猩猩 | 会员月均到店8.6次 | 提供专属运动动线设计 |
体验革命型 | Bounce减压馆(蹦床拳击) | 客单价258元(行业3倍) | 联营分成模式(0租金+25%流水) |
(二)创新合作模式:风险共担与生态共建
1.风险共担机制——弹性合约体系
阶梯式分成模型(以餐饮业态为例):
月营业额 | 租金模式 | 品牌案例 |
<50万元 | 保底租金 70元/㎡ | 新锐烘焙店 |
50-100万元 | 8%流水抽成 | 太食獸泰式茶餐厅 |
>100万元 | 15%超额分成 | 巴奴毛肚火锅(月销250万) |
创新业态保护:元宇宙试妆间 VTOUCH 享 6个月免租期,要求孵化期会员转化率>18%。
2.生态位招商法——关键物种+伴生群落
幸福蓝海影院生态圈构建:
生态层级 | 物种类型 | 具体业态 / 店铺名称 | 生态定位 |
关键物种 | 核心影院 | 幸福蓝海 IMAX | 流量引擎与体验核心 |
伴生群落 | 次主力店 | “胶片咖啡馆” | 延伸观影场景的社交空间 |
伴生群落 | 次主力店 | 影视主题剧本杀馆 | 结合 IP 的沉浸式娱乐补充 |
伴生群落 | 配套店 | 24 小时自习室 | 服务周边客群的功能性配套 |
伴生群落 | 配套店 | 电影衍生品店 | 挖掘 IP 商业价值的零售补充 |
运营数据验证:
影院生态圈带动非票收入占比 35%(行业平均15%);
配套区坪效 9000元/㎡(纯零售区1.6倍)。
伴生品牌收益设计:
衍生品店:支付 基础租金+5%影院会员消费分成;
剧本杀馆:提供 19.9元观影套餐加购券,影院从中抽成 30%。
(三)招商政策汇总
1.基本政策框架
政策类型 | 适用品牌 | 核心条款 | 案例应用 |
保底分成制 | 餐饮/体验业态 | 基础租金 70元/㎡ + 营业额超 50万 后抽成 8-20% | 巴奴火锅:月销 250万 支付 15% 分成 |
首店激励包 | 城市/区域首店 | 装修补贴 300元/㎡ + 6个月 免租期 | %Arabica咖啡:获补贴 60万 |
孵化保护期 | 创新业态/新锐品牌 | 0租金 试运营 3个月,考核达标转正 | 国潮美妆“秦淮胭脂”成功转正 |
2.品类专项政策
2.1.黄金珠宝类
风险对冲条款:
商场承担金价波动 ≤5% 的风险(合作老铺黄金);
提供 第三方鉴定驻场,降低客诉率。
联营升级方案:
“旧金置换通道”:品牌方支付 交易额3% 作为服务费,商场引流客户。
2.2美妆类
首店特权
品牌等级 | 装修补贴 | 分成模式 |
国际顶奢首店 | 500元/㎡ | 保底租金+ 12% 流水 |
国货高化首店 | 300元/㎡ | 0保底+18% 流水 |
数据赋能:免费提供 《Z世代美妆热力图》(价值 50万/年)。
3.创新合作模式
3.1生态位共生模型
生态层级 | 角色定位 | 合作机制 | 价值交换方式 |
主力店 | 流量核心 | 与次主力店 | 分成联动条款(如销售额抽成) |
主力店 | 流量核心 | 与配套店 | 流量反哺机制(导流到周边) |
次主力店 | 体验补充 | 与主力店 | 共享客群,提升消费时长 |
配套店 | 功能完善 | 与主力店 | 承接溢出流量,增加消费触点 |
3.2案例:影院生态圈
剧本杀馆支付 基础租金+5% 影院会员消费分成;
咖啡馆销售 “电影+咖啡” 联名券,影院抽成 30%。
3.3数据对赌协议
品牌承诺 坪效≥1.2万元/㎡ → 可享 租金减免20%;
若未达标 → 补足差额 + 次年租金上浮 10%。
4. 数字基建支持
赋能工具 | 功能说明 | 适用阶段 |
热力图选址系统 | 预测店铺客流密度 | 品牌落位决策 |
联营分账平台 | 自动拆分租金/分成 | 合约执行 |
品牌健康度仪表盘 | 实时监测坪效/复购率 | 汰换预警 |
5 新锐品牌扶持计划
5.1“三步跃迁”机制
阶段 | 时间区间 | 租金政策 | 权重 | 考核指标 / 权益 |
试炼区 | 0-3 个月 | 0 租金 | 3 | 考核会员转化率 |
加速区 | 4-6 个月 | 动态租金 | 3 | 按业绩阶梯支付租金 |
正式店 | 7 个月 + | 标准合约 | 5 | 享受 S 级品牌资源 |
毕业标准:连续3个月坪效 >8000元/㎡,会员复购率 >25%。
5.2政策效益对比
指标 | 传统政策 | 升级政策 | 增效效果 |
品牌存活率 | 68% | 89% | +31% |
招商周期 | 6-8个月 | 3-4个月 | 缩短50% |
创新业态占比 | 12% | 35% | +192% |
空置率 | 8.5% | 3.2% | -62% |
政策内核:以 “数据驱动精准匹配、风险共担弹性绑定、生态协同价值共生” 构建招商竞争力,实现 品牌方与商场的双向奔赴。
(四)战术执行保障
1.招商漏斗数字化管理
四阶转化模型:
转化阶段 | 关键步骤 | 初始数量 | 筛选 / 存活率 | 阶段成果 |
数据初筛 | 算法匹配 | 1000 家 | 入选率 30% | 初步筛选出 300 家候选品牌 |
深度研判 | 实地考察 | 300 家 | 淘汰率 50% | 剩余 150 家进入谈判阶段 |
合约谈判 | 弹性条款协商 | 150 家 | 签约率 70% | 105 家品牌完成签约 |
开业培育 | 3 个月保护期扶持 | 105 家 | 存活率 85% | 最终 89-90 家品牌稳定运营 |
2.创新实验室机制
试运行专区:划定 B1层500㎡ 为“新业态试验田”,提供:
动态租金:首月 0元/㎡,次月起按业绩阶梯递增;
数据支持:免费开放 “热力图” 分析系统;
成功案例:
国潮美妆 “秦淮胭脂” 试运行期会员复购率 42%,3个月升级为正式店铺。
(五)效益验证:传统VS升级模式对比
指标 | 传统招商 | 升级策略 | 增效幅度 |
品牌存活率(1年) | 68% | 89% | +31% |
招商周期 | 6-8个月 | 3-4个月 | 缩短50% |
非租金收入占比 | 15% | 38% | +153% |
空置率 | 8.5% | 3.2% | -62% |
终极目标:通过 “算法靶向招商×弹性风险共担×生态位共生” 构建 招商护城河,实现 品牌汰换成本下降40%, 创新业态占比突破35%。
七、运营管理创新体系
(一)“重度运营”深化战略:时空革命与会员资产化
1.时空场景革命
时间维度创新(参考德基艺术博物馆):
时段 | 传统模式 | 升级方案 | 数据目标 |
22:00-02:00 | 闭店或基础运维 | 开放“夜光艺术馆”+“冥想音乐会” | 夜间客流占比提升至 25% |
工作日午间 | 常规运营 | 职场人“快速充电套餐”(瑜伽+轻食) | 午间坪效 突破万元 |
空间再造计划:
动态改造机制:每季度更新 10%公共区域,如:
扶梯改造 “光影诗廊”(投射南京诗词,扫码可购文创);
休息区升级 “情绪疗愈站”(香薰机+ASMR耳机,收费 19元/15分钟)。
案例成效:2024年试点“星空减压舱”,客均停留延长 40分钟,关联消费增长 35%。
2.会员资产证券化
2.1三级价值转化模型:
价值层级 | 转化路径 | 核心产品 / 服务 | 商业价值实现方式 |
会员消费力 | 预付卡资金池 | 虹悦生活储值卡 | 形成资金沉淀,通过低风险理财增值 |
会员消费力 | 积分外部通兑 | 跨品牌积分联盟 | 扩大权益网络,提升会员粘性 |
会员消费力 | 会员费溢价 | 付费会员制(对标 Costco) | 通过差异化服务收取会员年费 |
2.2具体策略:
虹悦生活卡:预付 5000元 享 8%消费返现,资金池 30% 配置国债逆回购(年化 3.5%);
积分生态扩容:
积分消耗场景 | 合作方 | 兑换比例 |
机场贵宾厅 | 龙腾出行 | 500积分/次 |
视频会员 | 腾讯视频 | 1000积分/月 |
电竞装备租赁 | 雷蛇 | 300积分/小时 |
会员费升级:
推出 黑卡会员(399元/年):含 12次免停+专属活动通道,目标将会员费收入占比提升至 5%(现1.2%)。
(二)智慧管理系统升级
1.能耗AI管家
系统架构与降本成效:
模块 | 技术方案 | 降本效果 |
人流预测引擎 | 阿里云ET大脑 | 准确率 92% |
智能照明控制 | 西门子Desigo CC系统 | 离峰时段关灯 30% |
动态温控 | 红外热成像+变频空调 | 电费降低 18% |
综合效益:年节省能耗成本 600万元(占总支出18% → 目标降至 15%)。
2.物业精益管理
“5S+1”标准化体系:
阶段 | 操作步骤 | 权重 | 执行标准 |
整理 | 废弃纸巾即时清理 | 1 | <2 分钟内完成废弃物清除 |
清洁 | 台面水渍擦干 | 3 | 使用消毒喷雾擦拭消毒 |
安全 | 防滑垫巡检 | 2 | 每小时记录防滑垫状态 |
创新工具应用:
智能寻车系统:
车牌识别 1秒定位,压缩离场时间至 3分钟(行业平均8分钟);
反向寻车导航误差 <0.5米。
商户协同巡检:
每月 15日联合安全日,商场与商户组建 “安全联盟”,隐患整改率 100%(2024年0事故)。
(三)数据验证与行业对标
指标 | 虹悦城升级方案 | 传统购物中心 | 溢价优势 |
夜间坪效 | 1.1万元/㎡(22:00-02:00) | 3500元/㎡ | +214% |
会员费收入占比 | 5% | 0.5-1.5% | +233% |
能耗成本占比 | 15% | 18-22% | -20% |
客均停留时长 | 4.5小时 | 2.8小时 | +61% |
(四)执行保障:三步攻坚计划
阶段 | 核心任务 | 成功标尺 |
2024Q4 | 上线“夜光艺术馆” | 夜间客流占比> 20% |
2025Q2 | 黑卡会员突破 5万人 | 会员费收入 2500万元 |
2026 | 全域智慧能耗系统覆盖 | 能耗成本占比 14.8% |
运营哲学:以 “时间切割创造增量,空间再造激活存量,会员资产兑现价值” 重构商业运营范式,在南京商业红海中建立 不可复制的效率壁垒。
八、资产保值增值与资本运作
(一)估值提升路径:NOI优化与Cap Rate管理
1.NOI(净运营收入)三维优化模型
优化维度 | 关键指标 | 直接影响路径 | 目标结果 |
租金坪效提升 | 单位面积租金收入 | 提高分子(总收入) | NOI 增长 |
空置损失压缩 | 空置率降低 | 减少无效面积 | NOI 增长 |
运营成本降低 | 能耗 / 人力 / 维护费用下降 | 降低分母(总支出) | NOI 增长 |
表格说明:
NOI 计算公式:NOI = 总收入 - 运营费用
三维度分别对应公式的关键变量:
租金坪效直接提升总收入;
空置损失压缩减少潜在收入流失(空置面积无租金);
运营成本降低减少非必要支出。
模型通过 “增收 + 节支” 双轮驱动,实现 NOI 最大化,是商业地产运营的核心优化逻辑。
核心策略与目标:
指标 | 现状(江北项目) | 2027年目标 | 实施路径 |
租金坪效 | 200元/㎡/月 | 250元/㎡/月 | 引入 LV美妆、老铺黄金 等高溢价品牌 |
空置率 | 5.2% | ≤5% | 动态品牌汰换算法(末位淘汰率 8%) |
运营成本率 | 47% | 40% | AI节能系统降耗 18% + 物业外包优化 |
公式验证:NOI = 潜在租金收入 × (1 - 空置率) - 运营支出
按目标测算:NOI增幅可达 28%(年复合增长率 8.5%)。
2.资本化率(Cap Rate)压缩策略
估值跃迁逻辑:
指标 | 初始状态 | 优化后状态 | 变化幅度 |
NOI | 1.0 | 1.28 | +28% |
Cap Rate | 6.8% | 6.0% | -11.8% |
资产价值 | 14.7 | 21.3 | +45% |
计算逻辑:
初始资产价值 = NOI / Cap Rate = 1.0 / 6.8% ≈ 14.7
优化后资产价值 = 1.28 / 6.0% ≈ 21.3
增幅 = (21.3 / 14.7) - 1 ≈ 45%
核心结论:
通过提升 NOI(运营效率优化)和降低 Cap Rate(资产质量溢价)的双重作用,资产价值实现跨越式增长。该模型揭示商业地产 “运营增值→估值提升” 的底层逻辑,验证 “空间运营能力是核心竞争力” 的论断。
Cap Rate下调支撑点:
风险溢价降低:年轻客群占比 70%(租赁需求稳定);
资产稀缺性:江北唯一 电竞主题商业体;
现金流韧性:非租金收入占比 35%(行业平均15%)。
(二)资本管理创新:证券化与轻资产转型
1.存量资产证券化(类REITs方案)
基础资产包设计:
资产类型 | 估值(亿元) | 收益特征 | 证券化比例 |
智能停车场(1756个) | 4.8 | 年租金收入 2900万 | 100% |
冷链物流中心 | 6.2 | 冷链仓储年收入 3800万 | 80% |
屋顶光伏电站 | 1.5 | 绿电销售+补贴 900万/年 | 60% |
交易结构
参与方 | 角色定位 | 核心动作 | 资金流向 / 权利义务关系 |
资产持有人 | 原始权益人 | 转让资产给私募基金 SPV | 获得资产对价,退出资产持有 |
私募基金 SPV | 特殊目的载体 | 1. 收购资产 2. 发行类 REITs 份额 | 支付资产收购款,募集资金 |
类 REITs 份额 | 金融产品 | 向险资 / 养老基金发售 | 投资者获得收益权凭证 |
商管公司 | 运营管理方 | 负责资产运营提升 NOI | 收取管理费,对运营绩效负责 |
险资 / 养老基金 | 投资者 | 购买类 REITs 份额 | 支付资金,获取稳定收益分配 |
交易逻辑说明:
资产证券化路径:资产持有人将资产转让给私募基金 SPV,后者通过发行类 REITs 份额募集资金支付收购款;
资金闭环:险资 / 养老基金的投资资金通过 SPV 流向资产持有人,形成退出通道;
价值提升机制:商管公司通过运营提升资产 NOI,进而提高类 REITs 份额的收益分配,吸引长期投资者。
目标融资:15-20亿元,资本化率 5.8%,优先用于置换 城南项目7.8亿高息债务(年利率 9%→5%)。
2.运营分拆轻资产化
2.1“虹悦商管”业务矩阵:
业务类型 | 盈利模式 | 目标规模(2027) |
反向托管城南项目 | 基础管理费 800万/年 + 净利润分成 15% | 20.8万㎡ |
政府存量改造 | 江北老厂房更新(设计+运营) | 15万㎡ |
品牌管理输出 | 为区域商业提供“虹悦大脑”系统 | 3个项目 |
2.2轻资产扩张路径:
阶段 / 年份 | 关键动作 | 权重 | 项目详情 |
2024 年 | 成立虹悦商管 | 3 | 托管城南项目(启动轻资产运营) |
2025 年 | 中标政府旧改项目 | 3 | 承接江北棉三厂改造工程 |
2026 年 | 输出管理系统并签约 | 5 | 与 3 个外部项目达成管理输出合作 |
表格说明:
战略遵循 “能力构建→项目落地→规模扩张” 的递进逻辑:
2024 年通过成立商管公司建立轻资产运营主体,以托管项目验证模式;
2025 年切入政府旧改市场,拓展轻资产项目来源;
2026 年实现管理系统标准化输出,通过签约外部项目实现规模复制。
权重分配(3-5)体现各阶段重心:2026 年 “系统输出” 权重最高(5),标志着从 “项目运营” 向 “品牌 + 系统” 输出的升级,为轻资产扩张的核心阶段。
利润目标:三年累计 5000万元,ROE(净资产收益率) ≥18%。
(三)风险对冲与效益验证
1.资产证券化风险控制
现金流覆盖机制:
停车场+冷链中心年收入 6700万,需覆盖 优先派息8700万(5.8%收益率) → 缺口由 屋顶光伏收益+商场补贴 补足;
退出保障:
约定 华平投资 作为次级份额认购方,若5年未IPO,由其 溢价回购(年化 8%)。
2.轻资产运营风险规避
政府项目对赌条款:
指标 | 达标线 | 未达标惩罚 |
客流增长率 | ≥15%/年 | 管理费扣减 20% |
NOI率 | ≥6.0% | 运营保证金 50% 抵扣 |
数据来源:北京云阿云智库・商业地产项目数据库