洞悉人货场，数驱高增长——位置大数据产品零售行业应用与实践案例

洞悉人货场，数驱高增长 位置大数据产品零售行业应用与实践案例 CONTENTS目录 2.1位置大数据零售行业核心产品2.2 位置大数据助力零售企业市场拓新及经营升级2.3 位置大数据产品优势2.4 腾讯位置大数据行业合作实践05050608 零售行业机遇与挑战 行业内卷加剧驱动经营逻辑演变：从增量到存量1.1 伴随现实与数字场景加速融合，以及人口红利见顶、供需失衡等因素影响，零售行业内卷趋向高度白热化，行业竞争从增量逻辑向存量逻辑演变。过往粗犷式、经验式经营模式已很难获取足量增长，以消费者为中心，数据洞察与应用为支撑的精细化运营正在成为当下构筑竞争力的关键。 企业增长的主要路径：新市场开拓+老市场提效1.2 新的市场环境与竞争态势要求企业在稳态经营及市场拓新两端齐头发力，找到科学有效的协同发展机制。立足于数字化赋能，企业可以实现高效精准增量拓展，同时形成科学存量经营方法论，以此构筑企业经营双轮驱动、闭环反哺的长红增长模型。 位置大数据洞察助力企业构筑生意增长新引擎1.3 以消费者为中心的万物互联产生了海量数据，数字技术的发展为市场拓新、经营提效提供了基础条件。依托数字化手段融通内外部数据，企业可建立起全景、真实、科学的数据洞察体系，并以此重构人货场关系，形成数据驱动业务增长的经营链路。 数字化链路面临多重挑战，掣肘精准运营1.4 在数字化应用链路中，技术和业务错配成为企业当下贯穿数据获取、管理、应用全链路的主要痛点。在数据获取环节，数据不足、不准、标签难统一；在管理环节，结构紊乱难治理；在应用环节，缺乏科学方法论、智能程度弱。因此，如何有效获取、管理、应用数据，形成保真、标准化的数据处理方案和科学的应用模型将成为企业运营制胜的关键。 零售企业数字化痛点贯穿数据获取、管理、应用全链条 数据管理标准化弱、数据孤岛 数据获取数据量不足、质量差 数据应用方法论缺乏、智能程度弱 一方数据采集数量和方式受限，导致企业自身掌握数据不足三方数据经常存在数据标签少、维 度单一、不 精 准 等质量问题 数据分析缺乏科学有效的方法论指引，陷入有数据却不懂应用的盲区销售预测、点位 选址、机会洞察等功能的智能化程度有待提高 数据入口多且无法标准化，数据结构混乱、清洗困难受 限 于 围 栏 范 围、隐 私 政策、组织管理等问题，数据难以进行打通融合 腾讯地图位置大数据零售行业核心产品 腾讯地图位置大数据零售行业核心产品2.1 腾讯地图位置大数据是一款人地时空大数据分析产品，基于腾讯鲜活的时空大数据和完善的生态体系，助力零售企业在门店选址和渠道分销两大场景实现智能升级。通过区域分析、客群洞察、售点匹配、售点挖掘等人地时空大数据能力，提供以消费者为中心、以数据为驱动的人货场经营策略，助力零售企业提升运营效率，节约成本，实现业绩增长。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。 位置大数据助力零售企业市场拓新及经营升级2.2 产品核心优势2.3 海量数据覆盖 8000万+POI点位 10亿+用户 腾讯地图位置服务定位能力日均达1,200亿次+，覆盖全国网民 。 覆盖全国全量POI数据，包括高鲜活度的购物中心、写字楼、房产小区等商业化点位。 精准全面的人口数据、丰富多元的人群画像 支持居住人口、工作人口、客流人数、迁徙人数、通勤人数等多种人口数据，以及基础画像、消费画像、偏好画像、到访画像等多个画像标签。 繁荣生态体系 微 信、企 业 微 信、Q Q、小 程 序、Q Q 浏 览 器、腾 讯 视 频、腾 讯 新闻、王者 荣 耀、和平精 英、Q Q飞车、使命召唤、天天P图、腾讯出行服务 位置分享朋友圈签到小程序位置 腾讯生态 门址数据合作物流地址优化到家场景服务POI数据合作定位服务合作检索服务合作导航服务合作 京东、美团、快手、拼多多、滴滴、顺丰、达达、得物 合作伙伴 专业数据指标 针对零售场景单独建设多项数据指标及标签，并基于强大的算法及大模型能力，实现全景数据洞察，还原真实商业表现，为客户在门店选址和渠道拓展时提供更加强有力的决策依据。 城市/商圈商场/小区 POI数据 消费者数据 智能模型服务 基于智能大模型底座，构建选址、铺货等模型分析能力，提供科学、便捷、可量化的辅助决策服务，助力零售企业增长。 业绩预估 时空大模型 腾讯地图位置大数据合作实践 门店选址应用与实践 连锁门店经营痛点分析3.1 数据质量差 数据获取难 数据应用弱 缺乏足够市场、商圈、竞争数据做分析支撑，入局风险大绩优、绩差门店 经营 评 估 缺少 外 部 数 据 依 据，策略调 整滞后 数 据 标 签 少、维 度 单 一，不足以支撑门店经营科学有效分析采 购 的 数 据准 确 度差，无 法为门店经营有效赋能 拥有数据但缺乏分析方法指引，对分析使用无从入手市场盲区发现、新址挖掘缺少科学评估机制，持续盈利难 门店选址产品：全景市场洞察+智能评估推荐，助力门店全生命周期管理3.2 智能门店选址产品能力矩阵 点位评估 城市洞察 —— 宏观城市智能洞察 提供人口、业态、品牌、门店等多维度的城市洞察能力，从全城宏观视角，分析人口和门店的关系。介绍 城市级宏观人口及业态分析，可视化、图层化、对比便捷。优点 分析多种人口类型在城市中的分布 情 况，包 括 居 住 人口、工作人口、高消费人群、精英白领等人群的分布。数据呈现支持网格化或商圈化呈现，并进行top区域排序。 分析多种业 态POI在城 市分布情况。� 支持小吃快餐、咖啡店、药房等共200+个业态类型。 业态分布 分析连锁品牌在城市的门店分布情况。� 支持上传自有门店信息数据。 可 叠 加 其 他 图 层 进 行 综 合 规划分析。 支 持多品牌对比查 看，以 及 按时间筛选品牌门店。 门店分布 品牌分布 区域洞察 —— 智能区域深度分析 针对特定区域提供人口、画像、客流、业态、竞品、消费等多维度数据分析，从区域视角，实现目标区域的精准评估分析。 介绍 效率高，秒级返回数据；多区域对比，维度多，数据刻画丰富。优点 支持区域内的人口规模统计 分析和人口分布热力图呈现。 分析区域内常驻人口和客流的画 像，包 括 基 础 属 性、财 富 属性、旅 行 偏 好、到 访 偏 好 等 多维度画像标签。 人口特征 画像洞察 分析区 域内的 客流 指 数，以 及客流画像，支持全部客流、工作日客流、节假日客流。 分 析 区 域 内 各 业 态 门 店 数 量和 区 域 聚 客 点 名 称 、位 置 及类 型 等。 业态分析 分析区 域内竞 品门店数 量、门店名称及人气值等。 分析区 域 内人群 的 消 费 能 力，包括美食 消费情 况、酒店 消费情况等。 消费指数 竞品分析 商场评估 —— 全方位商场分析 聚焦分析全城所有商场的客流情况，围绕商场内消费者，精细化分析商场客流、商户数据。介绍 数据丰富全面，多维度商场排行及丰富的购物中心客群画像。优点 商场地图 商场筛选 商场洞察 支持按照多维度指标对商场进行排序，形成各种榜单，并在地图上显示商场信息，包括总客流排名、不同客群类型热度排名等多种排名数据。 支持多维度商场信息洞察，包含商场基本信息、商场周边、商场客流、客流 来源、客流画像、入驻商户等。 支持按照客流、人口、业态、品牌四大类指标综合筛选商场，精准选取目标商场。 人群洞察 —— 智能人群挖掘能力 提供特定人群的多维数据分析及多种人群圈选挖掘能力。介绍 全面的人群数据，丰富的人群挖掘能力，广告营销打通。优点 所选人群的指定画像或多维交叉画像分析，输出各画像标签的占比/人群覆盖度及TGI指数。 分析所 选 人群所在 的 to p居 住地 和工作地，及分布热力图。 职住分析 人群画像 分析所选人群的热门到访POI及品牌，可 支 持 制定区域 或 指定城市。 精选人群画像分析，输出各人群画像标签的占比/人群覆盖度及TGI指数。 热门到访 按照热门到访地点、热门到访品牌、指定画像标签、自定义区域等方式定向挖掘相应的人群。 将人群推送至腾讯广告平台，进行精准定向（联动腾讯广告）。 人群推送 点位评估 —— 智能评估点位 点位评估是基于对拟开店区域的打分评估分析功能。通过底层打分模型，对该区域从人口聚集度、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。 介绍 直观得到量化分析结果，减少人工走访与分析成本，提高分析的准确率和选址效率。优点 总体展示综合得分和各维度得分情况。 展示 评 估区域 的客流 规模、分布 热 力，并 输出 聚客点 列 表。�支持居住人口、工作人口、客流指数、节假日客流指数等维度。 评估雷达图 展示评估区域的客流画像和其他业态消费能力。包括住宅小区房价、餐厅均价、酒店均价等。 展示评估区域的业态分布数量和利好业态分布列表。 商圈成熟度 客群匹配度 展示评估区域的交通状况并输出交通设施分布列表。包括公交车站 数 量、地铁站 数量、停车场数量等。 展示评估区域的竞争业态的分布列表。 竞争友好度 智能推荐 —— AI大模型智能推荐 支持基于人口聚集度、客群匹配度等维度进行模型配置，对目标城市进行一键评估，快速推荐出评分排名靠前的网格。同时还支持基于优秀门店的大模型算法推荐，自动推荐相似门店位置。 介绍 可基于灵活的自定义策略或者智能的AI大模型进行自动化精准推荐，减少人工走访与分析成本，提高分析的准确率和选址效率。优点 智能推荐 以店选店 模型打分 基于人口聚集度、客群匹配度、商圈成熟度、竞争友好度、交通便利度 五个维度 进行自定义权重设定模型。 根据模型配置推荐城市内最匹配得分最高的top网格。 基于客户的优选门店，通过机器学习及大模型能力，自动化推荐相似的高潜选址点位。 门店选址产品应用场景3.3 商业选址 从宏观到微观洞察所有待评估点位的格局，进行多维数据对比，优选最适合自身入驻开店的位置。 数据测算：目标测算-点位筛选-产品应用3步走，智慧选址模型支撑点位潜能评估，助力商业选址。 经营分析 基于门店周边客流、竞争业态、地理环境等信息，结合店铺自身经营数据，为店铺升级、调改提供数据基础与科学依据。 门店周边信息 门店经营信息 整体交易数据整体客单价品类交易数据商品交易数据 周边客流周边画像周边品类周边竞品 门店竞争环境 门店地理环境 地理基础信息交通情况周边环境门店朝向 自有店铺数量非竞品店铺数量竞品店铺数量竞争饱和度分析 选品组货 基于品牌一方人群洞察及挖掘，结合品牌周边客群、商品属性的融通计算及解析匹配，灵活调整门店货品及资源结构，实现选品组货、营销活动的“千店千面”。 门店选址：智慧选址模型赋能加盟扩张及区域规划3.4 某茶饮品牌 某茶饮品牌成立于2008年，凭借独特的品牌定位、创新的产品和专业的管理，位列中式茶饮行业头部梯队。现品牌全国门店数已超8000家，覆盖了全国343个城市，主要依托加盟合作形式实现门店扩张。 业务挑战 在加盟门店的区域规划和选址决策方面，该品牌较依赖于招商开发人员的主观经验，缺乏客观信息数据支撑，难以与当下品牌高速扩张及科学管理的发展规划相适配。因此，构建一套符合品牌拓展规划和精准选址的评估体系，是该品牌在当下高度内卷的环境下竞争制胜的关键。 解决方案 借助腾讯数字化选址系统，品牌将门店历年的经营数据、店铺信息进行萃取分析，并与腾讯地图位置大数据客流、客貌、商圈、竞对数据进行有机融通，构建了高度适配品牌需求和规划的数智化门店选址模型，以此为经销商精准选址拓店及区域规划管理提供科学决策依据。 业务成效 该品牌智慧选址系统植根于对腾讯地图位置大数据及企业内部数据的融通应用，借助算法和模型实现了对经销商选址拓店的高效赋能及全国区域科学管理，使