近几年来,大数据技术突飞猛进的发展和智能算法的广泛运用,使大数据和AI赋能实体店铺成为可能。基于手机用户的位置数据、网民上网行为特征数据、美团/大众点评的商户评价数据、POI点位数据,实现店铺选址的智能化以及运营决策的智慧化,越来越受到各业态实体零售店铺运营者的青睐。

　　目前,使用大数据进行零售店铺选址的平台和产品主要有:阿拉丁智店“慧选址”阿里智能选址、腾讯智能选址、联通“极目洞察”“商圈秀”“边界猎手”等。

　　一、阿拉丁智店“慧选址”

　　阿拉丁智店“慧选址”是阿拉丁大数据旗下的零售大数据选址平台。该平台通过整合多源高质量数据,辅以商圈洞察、店铺选址、智慧运营智能算法,为餐饮、生活服务(如美容美发)、教育培训、购物服务(如汽车、药店)等零售业态提供大数据选址服务。

　　优点:

　　(1)数据最全:三大运营商数据、百度大数据、银联消费者数据、全量POI数据、美团/大众点评数据、全国住宅小区、写字楼数据。

　　(2)算法最完整:构建了空间插值算法、核密度算法、ODPA算法、价值因素算法、商圈洞察算法,可进行卡方分析、相关性分析、回归分析、时间序列、k-mean聚类、决策树(cart树)分类对比、贝叶斯分类、LOF离群点算法、apriori关联分析等。

　　(3)产品完整:“慧选址”“智店”APP和小程序;“慧选址”“商圈雷达”“品牌烽火台”“Mall鹰眼”“客群魔镜”SaaS平台。

　　缺点:虽然该公司已经注册了“慧选址”商标,但还有其他公司也有相同或相似的产品,造成一定的混淆。

　　二、阿里智能选址

　　优点:基于阿里的天猫、淘宝数据,基本能覆盖中国大部分电商用户;可以识别电商用户的居住地址。

　　缺点

　　1、用户数据不全。虽然阿里几乎能覆盖我国100%的城市人口,但不能获取每个人365天每天24小时每分钟的连续时空轨迹数据,这是支付宝“健康码”不得不使用运营商数据来查询用户通勤状况的根本原因。

　　2、由于不能获取全量用户实时轨迹信息,人流、客流数据准确性偏差较大。

　　3、只面向大B,没有SaaS平台,也没有面向C端的平台APP或小程序。

　　三、腾讯智能选址

　　优点:基于腾讯的微信、QQ用户数据,基本能覆盖中国大部分手机用户;

　　缺点

　　1、用户数据不全,虽然QQ和微信的用户数合计达到10亿,仍不能覆盖所有手机用户;跟阿里相同,几乎能覆盖我国100%的城市人口,但不能获取每个人365天每天24小时每分钟的连续时空轨迹数据。

　　2、由于不能获取全量用户实时轨迹信息,人流、客流数据准确性偏差较大。

　　3、没有面向C端的平台。

　　四、联通“智能选址”

　　优点:基于联通、京东的手机用户、电商数据开发,能覆盖一定比例(约25%)的人群;

　　缺点:联通的手机用户占比约为25%,无法覆盖中国移动、中国电信的手机用户数据,意味着有75%的手机用户的行动轨迹无法获取。

　　五、商圈秀

　　优点:主要是美团、大众点评的评论数据和POI数据;

　　缺点:(1)没有人群人流数据,仅有的4个客群标签(人口数、学历、年龄、性别)是通过统计局数据估测的额,准确性较低,容易误导选址决策。(2)没有店铺销量、客单价数据,数据价值较低;(3)主要做餐饮行业,其他领域受限于数据获取能力应用不多。

　　六、边界猎手

　　优点:主要是统计局人口数据和POI数据;

　　缺点:(1)没有人群人流数据,客群标签是通过统计局数据和高德数据估测得出,准确性较低,容易误导选址决策(2)没有店铺销量、客单价数据,数据价值较低;(3)选址模型和算法方面比较欠缺,数据整合程度不够。

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