体验式购物中心可以利用大数据分析顾客需求的方法如下：
数据收集：体验式购物中心可以通过各种方式收集顾客数据，包括购买记录、在线行为、社交媒体活动、问卷调查等。这些数据可以帮助了解顾客的偏好、行为习惯和需求。
数据清洗和整理：收集到的数据需要经过清洗和整理，确保数据的准确性和完整性，以便后续分析使用。
数据分析：通过大数据分析工具，可以对顾客数据进行深入分析，发现隐藏的规律和趋势。例如，可以通过数据分析发现某个产品的热销时段、地点，或者发现顾客喜欢的品牌和款式。
个性化推荐：利用数据分析的结果，体验式购物中心可以为顾客提供个性化推荐，推动销售增长。例如，可以向顾客推荐与其购买历史相似的产品，提高购买转化率。
营销策略优化：通过数据分析，体验式购物中心可以优化营销策略，制定更有针对性的促销活动和广告投放计划，提升市场竞争力。
案例：某体验式购物中心利用大数据分析发现，周末下午是购物高峰期，女性顾客更倾向于购买护肤品和化妆品，男性顾客更喜欢购买运动装备。基于这些数据分析结果，购物中心可以在周末下午增加护肤品和化妆品的促销活动，吸引更多女性顾客；同时在该时段增加运动装备的展示和推广，吸引更多男性顾客，从而提升销售业绩。
综上所述，体验式购物中心可以通过大数据分析顾客需求，提升服务质量，增加销售额，提高顾客满意度。