位置聚合数据，实体商业大数据应用案例分享

上月底辰智总裁葛建辉受邀参加由市场研究协会举办的《第七届营销与市场研究峰会》，从实体商业开店选址、渠道精耕以及智慧运营三个方面分享了大数据技术与场景结合的运用实例，为实体商业盈利方向和技术应用提供些许想法和思路。

选址对实体商业经营成败起着决定性作用。在过去的3年内，辰智做了十几场的高峰论坛，累积了2000多个客户。辰智通过对这些客户问卷调查，了解“影响他们一个店生意好坏的因素有哪些”，得到了两个不一样的结果：如果店铺生意好，接近50%的老板认为是因为选的店铺地址不错；如果店铺生意差，超过60%的老板会说是因为这个店没选好。

而选址，恰是实体商业布局第一步！在实体商业发展过程中，我们可将选址场景分为两个：

一是店铺开在哪儿。辰智认为包含几个关键变量，第一个是人口，因为人在哪里，商机就在哪里，对实体商业来讲是非常现实的；第二个是消费能力，要符合商家的品牌定位； 第三个是竞争，有些商业的竞争达到一定程度的时候，商业体聚合会带来一个共性的人流，比如4S店，但有些商业体聚合会造成分流，比如说大卖场；第四个是交通，客户是否方便到达，除了金钱的成本之外，另外一个就是时间成本，所以交通的状况非常重要。辰智基于这些因素构建了一个模型，通过特定的位置算法，为门店选址给出一个综合推荐指数，基于这些指数、结合上述人口分布、消费能力、交通状况以及商业竞争等变量，我们可以给门店提供商圈的评分和门店地址的评分，同时可以告诉门店业态匹配以及关联的品牌。

分析点址概要及区域商圈图

二是网点规划。尤其针对那些门店从30家往100家扩张的时候，网点规划会变得越来越重要也越来越复杂，传统选址方法必将带来前所未有的庞大工作量。为了充分发挥技术的力量，辰智目前已建立七十几个行业的模型，用来帮助企业做现有网点的分布分析、机会商圈及机会店址的分析和可行性评估，从而基于门店的经营逻辑找到这个城市适合开店的区域。目前已经有超过1000个品牌在开店选址的业务领域跟辰智合作，其中包含几十位世界五百强的零售和餐饮品牌。

辰智商圈秀网点规划图

辰智认为，实体商业大数据的第二大应用场景是渠道精耕。“人、货、场”，是辰智最底层的数据架构逻辑，而最核心的思维就是“人”到“场”里买“货”。对于“人”，重要的是做好用户画像，定位目标人群；而对于“场”，做好渠道画像，进而帮助企业做好渠道精耕，提升铺货率。各类提供“货”相关业务的品牌商，在做好自身的品牌建设和产品研发的前提下，可以通过辰智实体商业大数据进行渠道的市场洞察，助力品牌商直控终端，提升效益。

在辰智渠道精耕板块大数据应用里，我们形成了相对完善的基于数据、策略和平台的3大系列9个类型的解决方案。

1.银行品牌餐饮市场精耕数据支持

支付宝和微信支付的餐厅场景化营销让所有银行的持卡用户流失严重。截止2015年，某银行涉及的餐饮市场渠道客户补贴活动的餐厅总数不到5万，增长乏力。

辰智500多万餐厅的数据库结合该银行对业务拓展的需求，构建模型，有效输出适合该银行业务拓展的餐饮，覆盖100多个城市，每个月近20万的优质餐厅品牌门店数据，帮助该银行构建目标市场全量重点餐饮客户数据库，并根据不同城市市场拓展阶段目标，对全量重点餐厅进行分级分类，并按餐厅类型，输出每一个城市最有市场拓展价值的TOP餐厅品牌与门店。助力该银行业务部门精确制导，有效转化，精准营销。

2.奶粉品牌母婴门店市场精耕策略咨询

2015年母婴渠道贡献了整体婴儿奶粉市场近五成的销售额，增长率达21%，是各大奶粉厂商必争之地。据粗略统计全国有母婴店铺8万多家，由于各母婴店的奶粉品类销售能力良莠不齐，店内的客流结构也不尽相同，因此在实际业务操作中还需要建立门店分类体系，以指导奶粉品牌在母婴渠道门店开发、铺货选品、营销策略的制定及资源的合理分配。

辰智独有的基于位置的数据聚合引擎，能够帮助客户打通企业内外部数据，实现渠道管理创新与智慧经营决策！

3.通信运营商全量数据渠道精耕系统

通信运营商的目标客户包括公众客户和政企客户，辰智区域精细化营销管理系统帮助运营商采集整合区域市场全量的家庭数据和政企数据，比如在公众客户市场领域，了解个人、家庭市场容量，用户分布等基础数据。获取外部数据之后有效整合到现有CRM系统中，形成周期性的市场容量发展趋势分析。利用能够持续获得的、可靠的居民和企业的统计数据， 推算地区通信市场的容量增长量，作为设定各区域营销目标的基础信息，集成企业对渠道管理、客户分析、商圈分析、销售管理、经营KPI考核等需求，辰智基于企业级地图平台，采用位置智能技术，帮助运营商搭建全量数据渠道精耕系统。

案例示例

辰智在基于位置聚合各类商业数据的过程中，总结了一个大数据应用场景称作智慧运营，主要针对商场的场景而言，辰智认为顾客洞察是智慧运营的基础，“知客”才能去做营销。辰智的基础逻辑有两块，第一个是每一个顾客到实体店消费，都有一个购物之旅，对企业的营销部门而言，这是一个客户漏斗。在这个体系里有一个顾客的转化过程，每一层转化都会有关键的影响因素，这种影响因素就是在做顾客研究过程中需要重点分析的地方。

辰智以人、货、场三个要素作为关键变量，聚合每一家门店内部和外部的数据源，然后去打通企业内部的数据孤岛，帮助每一家门店实现顾客流量数字化运营。

为实现实体门店顾客流量智慧运营，辰智从用户画像、客户识别、智能导流、精准引流、会员拉新吸粉、沉睡会员激活到流量金融变现。形成辰智智慧运营核心逻辑的九层数据架构： 

辰智自主研发的【辰数知客】设备，单层1万平米的商场，只要一个设备就可采集到全量的用户信息。辰智帮助门店对接匹配外部大数据标签，这些数据可以帮助商场深刻理解客流量【商场业绩的晴雨表】、客户来源【DM海报推送的方向指引】以及用户画像【商场流量引导，精准营销策略与营销通道选择的指南】。

结语：

实体商业是一种基于【位置】的商业模式，离不开“位置”数据，基于位置聚合数据，不仅能够知道在哪里发生了“什么”，亦可知道“为什么”发生，还可以知道未来这个位置的周边可以发生些“什么”。辰智从三个大数据应用场景——开店选址、渠道精耕、智慧运营出发，结合商业数据与地理信息数据，全面助力商业大数据应用在实体商业的落地开发，帮助中国实体商业实现产业升级。