日前，騰訊云聯(lián)合國內(nèi)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)智能服務(wù)商TalkingData，在“2018 云+未來峰會”上正式對外公布了面向線下品牌商的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品——智選。

這是一款將海量數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)有機(jī)整合，旨在解決實(shí)體門店的選址、商圈經(jīng)營等場景問題，為智慧零售及多元化線下產(chǎn)業(yè)助力的數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品。

近年來傳統(tǒng)零售行業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，從網(wǎng)絡(luò)、電商的飛速發(fā)展，至逐漸升級的線上線下有機(jī)整合，體驗提升，智慧零售逐漸走進(jìn)生活，改變著人們的消費(fèi)習(xí)慣。智慧零售是新技術(shù)和實(shí)體產(chǎn)業(yè)的完美融合，倡導(dǎo)開放共享的生態(tài)模式，核心是社群、數(shù)字化、體驗，以支付為原點(diǎn)、以“人”為中心、以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動，幫助實(shí)體零售實(shí)現(xiàn)“降本提能”，拓展業(yè)務(wù)能力、耦合行業(yè)資源。這些元素在本次發(fā)布的“智選”產(chǎn)品中都得到了充分體現(xiàn)。

開店是線下品牌商面臨的第一個問題，如何選擇符合自身品牌特質(zhì)的區(qū)域，目標(biāo)城市、目標(biāo)客群是否符合自身需求?各區(qū)塊之間存在什么樣的差異？具體到運(yùn)營層面，目標(biāo)區(qū)塊內(nèi)的潛在客戶對商品的需求是怎樣的?對不同品牌的接受度如何等問題，都是線下零售業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。以往，由于缺乏有效的數(shù)據(jù)支持，這些問題往往得不到解答。而像選址、商圈運(yùn)營等決策問題，只能靠人工收集材料后憑借過往經(jīng)驗進(jìn)行判斷。

“智選”依托于強(qiáng)大人本數(shù)據(jù)、地理信息數(shù)據(jù)和商業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)合經(jīng)典模型和預(yù)測算法，從商圈區(qū)位洞察、潛客濃度探索、職住通勤研究，以及商圈配套與經(jīng)濟(jì)研究等多種角度，幫助企業(yè)在新消費(fèi)環(huán)境下打破時空信息的不對稱，高效量化推動基于位置商圈的經(jīng)營決策，獲得競爭先機(jī)。

“智選”致力于對選址中三大核心問題的解決：

從跟隨友商式的“盲選”模式，向“優(yōu)質(zhì)區(qū)位優(yōu)選”模式的演進(jìn)；

從商圈宏觀客流研究模式，向潛客深入挖掘的演進(jìn)；

從研究匯報模式，向直抵根源的營業(yè)額預(yù)測方向演進(jìn)；

結(jié)合經(jīng)典選址模型實(shí)現(xiàn)的“一鍵區(qū)位推薦”，是“智選”的一大特色。綜合考量全城市每個區(qū)塊區(qū)位的客流和人口規(guī)模、意向客群濃度、區(qū)位商業(yè)濃度氛圍、周邊臨近競爭形勢，量化為模型評分，將原本需要幾個月完成的工作秒級一鍵輸出;推薦選址點(diǎn)精確至百米街道級別。打破過去被動評估模式，讓品牌聯(lián)營商在城市進(jìn)駐時的門店覆蓋戰(zhàn)略，能夠做到有的放矢。

圖1：圖為“一鍵區(qū)位推薦功能”為某零售商精選的百米精度高分段區(qū)位

除了提供便捷、高效的智能選址功能外，“智選”通過強(qiáng)大數(shù)據(jù)能力，全方位、深度分析意向商圈區(qū)域，對商圈客流坪效進(jìn)行評定，涵蓋客流、性別、年齡、職業(yè)、興趣愛好、消費(fèi)偏好、區(qū)域配套設(shè)施等全面維度;同時提供月份、周度、全日24小時的客流潮汐變化，幫助零售企業(yè)全面評估其意向客群在客流中的深度和占比。在量化數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，為選址的開、停、并、轉(zhuǎn)研究場景提供決策支持。

圖2：圖為“商圈區(qū)域洞察功能”為某餐飲加盟店出具的部分深度客群洞察

此外，選址和客群研究的最終目標(biāo)是門店業(yè)績得到保障，解決選址點(diǎn)的銷售預(yù)測問題是從根本解決的方法。“智選”通過在機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測上的經(jīng)驗積累，將成熟的生產(chǎn)級預(yù)測評估模型整合在產(chǎn)品中，以“品牌-城市-訓(xùn)練”的方式，在線高效提供選址點(diǎn)的銷售預(yù)測數(shù)據(jù)，為經(jīng)營分析人員提供量化、準(zhǔn)確的決策支持，極大提升以位置為核心的商圈經(jīng)營策略成功率。

圖3：圖為“機(jī)器學(xué)習(xí)云選功能”為某連鎖便利品牌預(yù)測的百米店址區(qū)位與月營業(yè)額匹配關(guān)系

騰訊云大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品總經(jīng)理聶晶表示：“通過結(jié)合雙方優(yōu)勢，利用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)建模能力，共同致力于’智選’平臺為行業(yè)帶來革新，讓大數(shù)據(jù)更加公正、準(zhǔn)確、便捷地為線下企業(yè)提供商業(yè)化選址。”

聶晶 騰訊云大數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品總經(jīng)理

TalkingData產(chǎn)品副總裁閆輝表示：“雙方的合作，使得我們的業(yè)務(wù)理解和算法得以落地，打破時空信息的不對稱。如今我們聯(lián)手發(fā)布產(chǎn)品，讓更多的實(shí)體品牌客戶選址更便利，改變原有大海撈針的被動選擇為有的放矢。”

閆輝 TalkingData產(chǎn)品副總裁