GIS在零售业成功之路上的潜能挖掘

鉴于位置报告（location report）引擎的稳定进步，为了提高竞争力，大多数国家组织已经使用地理编码和新的地图技术来补充现有基于位置的分析工具，并且公司内部的效率开始提高。

零售行业的管理者可以通过了解他们的消费者来提供更优质的服务。零售分析师通过定位技术和人口数据获得客户行为和购买偏好。通过运用GIS以提高盈利能力并且实现更高的投资回报率，同样也便于启动扩张战略。

想要充分利用基于位置的地理编码系统，零售商首先必须在储存级别至少收集客户的地理位置信息，比如邮政编码这样最基本的数据。最好这些信息还包括姓名和地址，它们购买的产品和其花费。再通过与地理人口信息叠加以获得新的并且有意义的购买洞察。

在零售商的营销计划发展过程中，首要目的是知道哪些客户群可能是最“有利可图”的，因此应该更加注重这些人群的需求，同时获取更高的营销预算。已经在使用客户建模应用的零售商可应用地理人口统计数据，以配合现有的信息来补充周边的人口数据。它为零售商提供一个理想化的机会来发现哪些是最有价值的本地消费群体，并且在人口信息图上展示他们的喜好。

在投资复杂的客户关系管理（CRM）系统后，零售企业一般是通过自己的邮政编码，收入和其他人口特征了解消费者的购买习惯。但在没有超越人口特征（类似南北差异）的情况下，地理位置对消费者行为的影响同样也很多。若要充分了解消费者，零售商必须了解他们的生活和他们所处的地理位置。

结合CRM和地理编码的零售分析有助于更好地进行商业决策-基于历史消费及相关存储数据。零售高级管理人员现在可轻松配备装有需求与销售预测的工具，可以根据消费者做销售趋势分析。

在CRM数据库收集客户信息是一个必要的步骤，但零售商了解他们只能通过统计分析并从这些数据中谋取利益。数字并不能使零售商走得更远，要真正分析数据的最佳方式是通过基于位置的情报。只有这样，零售经理才能了解客户现实情况下的行为，然后为其提供更好的服务。

收入、环境和其他一些人（无论是种族和民族）定义所谓的社区，但事实上是当涉及到任何社区时，他们都只是一部分。有效的市场营销的目的是审视所有这些因素，并确定以适当分配预算社区集群和他们的购买习惯。

随着移民和向上流动因素的动态变化，具有相似的文化背景和观点的人倾向于彼此或“集群”，形成一个可识别的社区。一旦搬进某一个社区，人们自然倾向于效仿他们的邻居，采取类似的社会价值、口味和期望。最重要的是对于零售组织及其管理者，这些邻居分享的购买决策和可预见的消费行为都颇为类似。

引入协同定位技术不久之后，零售商开始在街区内匹配明显的特点。知道自己的营销绝不会针对两个不同的消费者推荐同类产品，当固定的模式出现，助长了对市场份额的激烈竞争战。例如，在汽车行业实现每个社区可能有几个相似的特征，并享受同质化，但从豪华欧系车到物美价廉的亚洲汽车可能都是他们的选择。借助地理人口信息，零售商可以创建一个更有效吸引目标客户的营销方案。

国情不同，中美人民的生活方式上的差异依旧很大，美国的社区文化很深厚，并且像上文所提到的一样，同个社区内的居民生活习惯也很相似。国内不同，似乎国内更认同南北、东西的生活习惯差异很大。因此辰智的商圈秀平台放眼全国，以省市为大的单位，正致力于县市级的区域商业人口特征布局，并专注于以门店为最小单位的运营诊断研究。

门店管理，无论门店规模，都可通过接入门店的内部数据，销售数据以及人员数据等，进而在商圈秀上显示出来。这样一来门店管理者不必再去看生硬的报表，只需点点鼠标，门店情况一览无余。另外，通过接入地理人口数据，打通客户的门店数据，便可了解门店周边情况，进而对门店的人员、营销、产品等进行调整，提高效率，降低成本。

发现产品销售的驱动因素，并量化每个驱动因素的影响是所有零售企业的关键。确定为什么现实中的销售与一个深思熟虑的计划大相径庭。如何迅速，以最大限度地提高营销工作，无论是通过交叉销售和向上销售，或在对的时间将对的产品推向对的消费者都是零售成功的关键。

本文译者：鲜纬辰

原文链接：https://www.gislounge.com/geomarketing-for-the-retail-industry/

大数据应用专家-辰智深圳公司总经理梁世盛

开店选址就是对店址商圈周边的人口、人流、竞争、交通、商业等信息进行综合分析，最后决策的一个过程。

GIS技术天生是多源数据的容器，为空间信息的叠加分析提供了可能。

用GIS进行科学选址并为门店运营提供指导方向，用大数据精准定位品牌经营思路，并为顾客提供差异化的服务，提升到店频次及到店意愿，在普通零售商的角色之外，更是消费者的贴心顾问。

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