高德地图门店网络数字化解决方案
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传统企业如何构建数据分析体系-好的数据和客观的指标是一切的基础
解决方案概览：围绕两阶段展开:开新店及助力新店初期成长
行业大盘洞察：及时关注不同颗粒度下市场趋势和友商布局变化
如何选城市？行业的市场情况是什么样的？-基于时空数据库的AIGC-行业发展检测报告。
市场表现如何 - 联合蚂蚁数科构建区域品牌力分析模型
专属模型打造：城市内优质地块挖掘，结合门店覆盖情况确定布局优先级人口规模
· 居住/工作/常驻/活跃人口指数
· 客流-日常/节假日/工作日
· 潜客规模
· 居住/工作/常驻/活跃人口指数
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· 潜客规模
· 人群洞察
周边设施
· 购物中心
周边设施
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· 写字楼/住宅区
· 医院
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· 学校
共生业态
· 关注品牌
· 行业友商
交通设施
· 地铁站数量
· 公交站数量
· 停车位
共生业态
· 关注品牌
· 行业友商
交通设施
· 地铁站数量
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· 停车位
潜客人群圈选
可提供人群圈选标签：
· 基础属性…
· 搜索/导航/到访偏好
· 媒体偏好：喜欢使用哪类APP...
门店销量因子分析
结合品牌现有门店销售情况，适用门店所在地块及点位周边2000+维特征进行训练，提取销量相关性高的特征，作为地块推荐维度设置参考。
门店辐射圈分析
结合出行OD及可达圈分析，以门店为中心看到店人群来自哪里，以及外卖业务可送达范围，进而判断门店空间影响覆盖。
可提供人群圈选标签：
· 基础属性…
· 搜索/导航/到访偏好
· 媒体偏好：喜欢使用哪类APP...
门店销量因子分析
结合品牌现有门店销售情况，适用门店所在地块及点位周边2000+维特征进行训练，提取销量相关性高的特征，作为地块推荐维度设置参考。
门店辐射圈分析
结合出行OD及可达圈分析，以门店为中心看到店人群来自哪里，以及外卖业务可送达范围，进而判断门店空间影响覆盖。
专属模型打造：城市内优质地块挖掘，结合门店覆盖情况确定开店优先级
云睿：基于时空信息的产业融合大模型
案例：时空商业洞察平台
智能决策
“答为所问，智能生成”。
“答为所问，智能生成”。
30+行业全国地块、POI评价。
2000+行业指标智能响应。
90%+评价、推荐、预测准确率。
基于云睿 - 品牌专属选址大模型构建
新店客群增长分析：通过分析人群线下行为特征，制定客群运营策略通过对区域范围内人群的线下行为偏好（搜索、导航、到达某品牌某店）分析，实现人群细分聚类，并结合企业自身业务发展目标，帮助企业找到高价值目标客群，实现新店客群增长精细化运营。
合作案例 - 某咖啡品牌街边选址模型策略项目需求：需要高效精准的实现街边店的选址
基于品牌咖啡连锁店提供的北京街边门店样本，利用人地大数据能力，通过选址算法模型推荐除商场写字楼外合适开店的区域。
数据能力
人群统计、群体洞察、周边配套、定位轨迹、特色区块
模型框架
“五步法”选址模型
数据能力
人群统计、群体洞察、周边配套、定位轨迹、特色区块
模型框架
“五步法”选址模型
合作案例 - 某咖啡品牌街边选址模型策略去冗余
· 按照100*100 地块标准，将北京划分为100*100 地块；
· 根据商圈的范围，筛选出候选区域;
· 排除掉景点/政府/医院/学校等不太可能开店区域；
· 排除掉景点/政府/医院/学校等不太可能开店区域；
· 召回有临街POI所在的地块。
明客群
使用app搜索/点击/导航 到达过某咖啡地址的客群使用某咖啡app定位客户的人群。
建特征
通过咖啡店的客群分析得到覆盖的客群在500米/1000米之间，然后构建了客群/客流/POI/竞对/消费/其他特征来更好的支撑业务下游应用。
筛地块
通过上述构建好的特征，将某咖啡所在地块和非所在地块结合，利用Positive and unlabed leaming 算法构建模型训练所需要的正负样本。
定容量
· 使用模型对全量样本进行计算，得到推荐分值。
· 将地块按照推荐分值降序排序，取模型推荐top 200。
· 利用贪心算法，将推荐地块按照推荐高低依次加入名单，按照九宫格最小覆盖原则 得到推荐地块173。
· 将地块按照推荐分值降序排序，取模型推荐top 200。
· 利用贪心算法，将推荐地块按照推荐高低依次加入名单，按照九宫格最小覆盖原则 得到推荐地块173。
合作案例 - 某咖啡品牌外卖配送业务拓展支撑需求背景
该品牌是国内知名新兴快速崐起的咖啡品牌，在崛起初期重点关注在办公楼附近开店，并在咖啡领域主打店内自提和配送上门两种取货方式，因此需要电子围栏监测办公楼内工作、客流人口，并构建步行、骑行配送可达圈确定门店辐射范围。
【合作方案】AOI 点位围栏&可达圈
> AOI电子围栏：商务写字楼、商住两用楼宇、产业园区、商场...
> 可达圈：步行、电动车骑行、自行车骑行、公交、地铁、驾车...
> 可达圈：步行、电动车骑行、自行车骑行、公交、地铁、驾车...
【合作效果】
> 实现全国范围内门店可达圈辐射范围圈定，辅助门店配送及选址。
> 实现指定范围内电子围栏划定，辅助客流监测及门店规划。
合作案例 - 某多品类生活好物零售店智慧补货选品方案【需求背景】
该品牌是国内头部零售店，全国范围内拥有4000+门店，在2024年需要对所有自营及加盟门店做门店经营策略优化，同时对于新开门店在前期判断好选品和补货的SKU品类占比，优化单店产出，提升整体收入。
合作案例 - 某家电龙头品牌门店网络数字化改造【需求背景】
该品牌是国内龙头家电品牌，全国范围内拥有15万+门店，在2023年需要对全国范围内所有业务片区进行新开门店规划以及现有门店的数字化运营管理，利用市场大盘分析、城市人口及商业洞察、蓝海地块推荐等功能进行地毯式铺店，重点攻坚薄弱区域，全国乡镇不留空白。
【合作方案】全国门店规划&商业洞察地图
> 全国门店规划:通过构建专家模型，在全国范围推荐建店位置，测算全国各区域门店覆盖率，并持续监测各区域建店目标完成率。
>商业洞察地图:展示城市人口热力图;同业门店分布图；家电电子卖场、家居建材市场分布图；小区、商场分布图等商业洞察数据。
>商业洞察地图:展示城市人口热力图;同业门店分布图；家电电子卖场、家居建材市场分布图；小区、商场分布图等商业洞察数据。
【合作效果】
实现全国15万+已有门店的资源评价，统计全国4万+乡镇的覆盖情况，发掘337个城市的蓝海商圈及空白乡镇。
合作案例 - 某咖啡品牌选址及店铺运营【需求背景】
该品牌是全球咖啡龙头品牌，最近整体市场被新势力侵袭，对于数据的使用有自身的整套方法论，看重我们的数据质量、数据全面性、数据可挖掘性而展开战略合作。
【合作方案】
AOI围栏：商务写字楼、商住两用楼宇、产业园区、商场..
网格内POI分类统计：餐饮、友商、生活服务、写字楼、购物服务..
网格内人口数据：居住人口、工作人口、常驻人口..
网格内人群洞察：性别、年龄、职业、行业、常去商场top...
网格内客流数据：月均客流、月度周级客流、月度天级客流、客流洞察.
网格内POI分类统计：餐饮、友商、生活服务、写字楼、购物服务..
网格内人口数据：居住人口、工作人口、常驻人口..
网格内人群洞察：性别、年龄、职业、行业、常去商场top...
网格内客流数据：月均客流、月度周级客流、月度天级客流、客流洞察.
【合作效果】
地图数据中台重构，全面替换腾讯数据；
特定场景人群特征分析，为经营决策提供帮助；
全城网格评分卡打分，挖掘可开店的空白区域；
已开门店综合评价，指定大数据运营策略。
合作模式
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