從星巴克開始說起

星巴克，誕生于美國西雅圖，靠咖啡豆起家。沒有鋪天蓋地的廣告，卻形成了家喻戶曉的品牌文化;產(chǎn)品相對單一，卻擁有千姿百態(tài)的客戶群體;不乏競爭者，卻能將領(lǐng)土擴張到世界各地。

這樣不科學(xué)的發(fā)展速度，在讓人矚目的同時，也讓人想問：為什么?

答案之一也許是：星巴克從未放棄利用最新的技術(shù)完善自己。

星巴克在1999年進入中國大陸，在北京國貿(mào)開了中國大陸的第一家門店，從此中國大陸就成為了星巴克無法割舍的龐大市場。

2013 星巴克全球關(guān)店900家，新開1500家，其中，317家開在中國

2014 星巴克中國新開門店約400家

2015 星巴克中國新開門店約500家

2019 星巴克中國門店擬將達到3400家

而開過店的人都知道，開一家店至少要從十個備選店面中選擇最優(yōu)的，也就是說假設(shè)星巴克開設(shè)3400家店面，就要至少考察34000家店面，才能實現(xiàn)最終的目標(biāo)。

中國的確是一個愛吃也會吃的國家，因此餐飲企業(yè)都想在中國市場上分一杯羹，在中國市場上，沒有什么比做餐飲更簡單的事，也沒有什么比做餐飲更難的事。

面對中國這一個人生地不熟的新鮮土地，面對中國人這一自古品茶論道的客戶群體，作為咖啡館的星巴克是怎樣完成這樣的壯舉的呢?

星巴克公司的IT部門始終致力于一個目標(biāo)——為客戶提供世界級的商業(yè)智能和信息產(chǎn)品。 無論是咖啡還是IT，客戶始終是其服務(wù)的中心。作為一家已經(jīng)在全世界范圍內(nèi)擁有20,000家咖啡店的公司，順利擴張的奧秘在于：分布在15個國家的超過700名星巴克員工，使用基于Esri地圖軟件的市場規(guī)劃和商業(yè)智能解決方案尋找新的位置。

不要以為借助科技來完成新店的選址，只是“趕時髦”的行為。對于星巴克這樣的大型連鎖店而言，這意味著實打?qū)嵉墓?jié)約成本。試想如果省去了人工調(diào)研的環(huán)節(jié)，而是在某個平臺上直接對比各種各樣的數(shù)據(jù)，了解車流量、消費群體分布、安全信息、商業(yè)構(gòu)成以及其它相關(guān)信息，是不是就能有效地削減開支與提高效率呢?

星巴克全球市場計劃經(jīng)理帕特里克·歐·漢根在美國圣地亞哥舉辦的Esri用戶大會上告訴參會者，星巴克現(xiàn)在使用一個叫作Atlas的內(nèi)部繪圖和商務(wù)智能平臺，來決定在哪開設(shè)新門店。Atlas的使用遍及全世界;星巴克如果要在中國開設(shè)新門店，歐·漢根的團隊就會使用這一平臺，讓當(dāng)?shù)氐暮献骰锇樵u估附近的零售商圈、公共交通站以及小區(qū)的人口分布圖。

這些區(qū)位數(shù)據(jù)還有一些其它意想不到的用途。舉例而言，星巴克的數(shù)據(jù)分析方法不僅僅對于門店選址有利,他們還會利用當(dāng)?shù)刂悄苁謾C的用戶數(shù)量，決定在美國南方州市的哪一區(qū)域進行手機應(yīng)用優(yōu)惠推廣。再比如，星巴克還會因為各地氣溫的差異來調(diào)整星冰樂產(chǎn)品的數(shù)量。

它們也愛GIS

麥當(dāng)勞

麥當(dāng)勞將位置智能視為一種無處不在的服務(wù)，并將所有部門的地圖需求整合到統(tǒng)一平臺上，包括品牌營銷、經(jīng)營模式、商業(yè)運營等部門。借助地理大數(shù)據(jù)和空間分析等能力，輔助麥當(dāng)勞實現(xiàn)智慧選址，減少了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集的工作量，分析結(jié)果也可直觀呈現(xiàn)。幫助門店伙伴實現(xiàn)業(yè)績提升，幫助領(lǐng)導(dǎo)層直觀快速了解業(yè)務(wù)全貌，掌握業(yè)務(wù)未來的發(fā)展方向。

Wendy’s

Wendy's是全美第三大的快餐連鎖集團，使用Esri提供的地圖軟件和地圖服務(wù)幫助其進行選址，使用 兩年后，就幫助Wendy's節(jié)省了約75萬美元，這筆費用原本計劃用于市場探索和分析。此外，Wendy's還用Esri軟件來了解各地的工資需求和可用人力情況，地圖可視化客戶投訴分布信息，跟蹤不同區(qū)域的銷售情況。

GIS能為餐飲業(yè)做什么?

比如精準(zhǔn)選址

比如查看備選門店街景圖

結(jié)合各種因素分析，比如交通

比如尋找商業(yè)相似區(qū)

統(tǒng)計以麥當(dāng)勞、肯德基門店為中心一定范圍內(nèi)的人群、店鋪、競品、住宅等因素，將這些影響店鋪盈利水平的因素量化，并以空間為維度將他們以地圖的形式呈現(xiàn)出來。用不同的顏色、熱度等地理可視化手段將他們渲染，在全市、全省甚至全國范圍內(nèi)去尋找類似的區(qū)塊。

找到這樣的區(qū)塊之后，再詳細(xì)分析、對比它們與成功店鋪周圍的盈利因素吻合度，這個值越高，那么證明這個地方越適合開店，開店后盈利的可能性越大。這樣的方式被實踐證明十分有效，能夠極大地保障加盟店盈利水平，為特許經(jīng)營類企業(yè)開店提供了非常準(zhǔn)確的參考依據(jù)，如下圖所示：

比如查看某個范圍內(nèi)的全部餐飲相關(guān)數(shù)據(jù)

比如尋找特定的客戶群體

從商業(yè)智能到地理信息

商業(yè)智能是英文單詞Business Intelligence的翻譯，縮寫為BI。商業(yè)智能的概念最早是在1996年提出來的。當(dāng)時，將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。

這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商等，和來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)，而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、聯(lián)機分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。

其實，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是數(shù)據(jù)倉庫、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的綜合運用。從行業(yè)發(fā)展來看，商業(yè)智能作為業(yè)務(wù)驅(qū)動的決策支持系統(tǒng)，其發(fā)展是以較為完善企業(yè)的信息系統(tǒng)和穩(wěn)定的業(yè)務(wù)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的，商業(yè)智能的應(yīng)用與企業(yè)和行業(yè)內(nèi)信息化的基礎(chǔ)狀況密切相關(guān)。

當(dāng)前，盡管商業(yè)智能已經(jīng)在許多企業(yè)得到廣泛應(yīng)用，但是商業(yè)智能應(yīng)用依然存在一個比較突出問題，那就是大量的數(shù)據(jù)倉庫中的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)含有地理信息，也就是帶有“地域性”或“區(qū)域性”特征，而許多商業(yè)智能系統(tǒng)并不能很有效的處理這些帶有位置屬性的信息。這種“地域性”或“區(qū)域性”特征往往會成為影響企業(yè)管理提升，效益增加的十分重要的“價值因素”。

例如：確定郵件寄往不同郵區(qū)，該如何選擇最佳送貨路線?根據(jù)不同區(qū)域的居民數(shù)量，客戶流量、發(fā)展趨勢，該如何選擇新店開發(fā)地址?根據(jù)不同商業(yè)區(qū)域，客戶流量，商品類型等該如何布局?

許多成功應(yīng)用的案例表明，在運用商業(yè)智能進行數(shù)據(jù)挖掘的過程中，往往必須要考慮地理信息因素。把智能分析工具和GIS工具整合起來處理數(shù)據(jù)，常常會產(chǎn)生增值效益。因此，實踐中一些用戶還把GIS與主流的事務(wù)處理應(yīng)用軟件和數(shù)據(jù)庫集成起來、把復(fù)雜的位置數(shù)據(jù)添加到商業(yè)智能分析工具中，加以整合利用，甚至把場地模型影響店址選擇的多因素分析和非結(jié)構(gòu)化空間信息庫的資源利用緊密結(jié)合起來。其實，上述這些應(yīng)用正是地理營銷系統(tǒng)的基本功能，一個好的地理營銷系統(tǒng)可以實現(xiàn)更多的功能，可以使商業(yè)決策系統(tǒng)更加智能和精準(zhǔn)。