零售行业机遇与挑战
- 行业变革： 零售行业内卷加剧，经营逻辑从增量转向存量，企业需通过新市场开拓和老市场提效实现增长。
- 增长路径： 企业增长路径为“新市场开拓+老市场提效”，通过数字化赋能实现高效精准增量拓展和科学存量经营。
- 位置大数据价值： 位置大数据洞察助力企业重构人货场关系，形成数据驱动业务增长的经营链路。
- 数字化挑战： 企业在数据获取、管理、应用环节面临多重挑战，如数据不足、不准、标签难统一，结构紊乱难治理，缺乏科学方法论、智能程度弱等。
腾讯地图位置大数据核心产品
- 产品介绍： 腾讯地图位置大数据是一款人地时空大数据分析产品，助力零售企业在门店选址和渠道分销场景实现智能升级。
- 产品形式： 包含SaaS平台、API接口、私有化平台、分析报告和离线数据等多种形式。
- 核心功能： 提供区域分析、客群洞察、售点匹配、售点挖掘等人地时空大数据能力，助力企业提升运营效率，节约成本，实现业绩增长。
- 产品优势： 海量数据覆盖、精准全面的人口数据、丰富多元的人群画像、繁荣生态体系、专业数据指标、智能模型服务等。
门店选址应用与实践
- 连锁门店经营痛点： 数据获取难、数据质量差、数据应用弱、市场盲区发现、新址挖掘缺乏科学评估机制、持续盈利难。
- 门店选址产品： 提供全景市场洞察和智能评估推荐，助力门店全生命周期管理。
- 城市洞察： 提供人口、业态、品牌、门店等多维度的城市洞察能力。
- 区域洞察： 提供人口、画像、客流、业态、竞品、消费等多维度数据分析。
- 商场洞察： 提供商场基本信息、商场周边、商场客流、客流来源、客流画像、入驻商户等多维度商场信息洞察。
- 商场筛选： 支持按照客流、人口、业态、品牌四大类指标综合筛选商场。
- 点位评估： 基于人口聚焦度、客群匹配度、商圈成熟度、竞争友好度、交通便利度五大维度进行量化分析。
- 智能推荐： 基于人口聚集度、客群匹配度等维度进行模型配置，或基于优秀门店的大模型算法推荐相似门店位置。
- 应用场景： 数据洞察、数据测算、门店经营信息、门店选址、经营分析、选品组货。
- 实践案例： 茶饮品牌、赛百味、女装品牌、运动品牌。
渠道分销应用与实践
- 渠道分销场景痛点： 客资信息厘清难、空白售点发现难、售点潜力评估难、开发走访规划难、精准营销触达难。
- 渠道分销产品： 精准人货场洞察，助力企业实现渠道网络数字化管理。
- 基础字段： 覆盖全国的售点数据，涵盖基础位置信息、卖力值等特色字段和多种渠道类型标签。
- 特色字段： 覆盖铺货场景的多种特色字段，如品牌、标签、卖力值、经营场所等。
- 数据匹配： 将客户已控售点和腾讯全量售点进行数据匹配，识别出空白售点。
- 售点上报： 针对暂未纳入腾讯POI大库的客资数据，客户可进行实时上报。
- 片区划分： 基于路网切分城市，形成最小业务单元，支持灵活调整售点所属片区范围。
- 售点挖掘： 基于某点批量生成围栏，通过POI聚类算法生成围栏，快速识别场景体量和消费能力。
- 潜力评估： 基于售点基础数据，结合客流情况、消费能力、卖力打分等多维数据，综合评估售点潜力。
- 高潜售点推荐： 根据门店360度画像，结合一方数据建立数据模型，识别生意机会，推荐高潜力门店。
- 销售拜访管理： 基于片区划分，结合门店优先级、门店间路线，为客户规划最优拜访路线，提升拜访效率。
- 应用场景： 已控售点治理、高潜售点开发、售点运营提效、售点精准营销。
- 实践案例： 零食品牌、中顺洁柔、太古可口可乐、饮料品牌。
