日前，騰訊云聯合國內領先的數據智能服務商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據智能產品——智選。

這是一款將海量數據與機器學習有機整合，旨在解決實體門店的選址、商圈經營等場景問題，為智慧零售及多元化線下產業助力的數據智能產品。

近年來傳統零售行業面臨著前所未有的挑戰，從網絡、電商的飛速發展，至逐漸升級的線上線下有機整合，體驗提升，智慧零售逐漸走進生活，改變著人們的消費習慣。智慧零售是新技術和實體產業的完美融合，倡導開放共享的生態模式，核心是社群、數字化、體驗，以支付為原點、以“人”為中心、以大數據為驅動，幫助實體零售實現“降本提能”，拓展業務能力、耦合行業資源。這些元素在本次發布的“智選”產品中都得到了充分體現。

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的區域，目標城市、目標客群是否符合自身需求?各區塊之間存在什么樣的差異？具體到運營層面，目標區塊內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，都是線下零售業面臨的挑戰。以往，由于缺乏有效的數據支持，這些問題往往得不到解答。而像選址、商圈運營等決策問題，只能靠人工收集材料后憑借過往經驗進行判斷。

“智選”依托于強大人本數據、地理信息數據和商業經濟數據，結合經典模型和預測算法，從商圈區位洞察、潛客濃度探索、職住通勤研究，以及商圈配套與經濟研究等多種角度，幫助企業在新消費環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營決策，獲得競爭先機。

“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“優質區位優選”模式的演進；

從商圈宏觀客流研究模式，向潛客深入挖掘的演進；

從研究匯報模式，向直抵根源的營業額預測方向演進；

結合經典選址模型實現的“一鍵區位推薦”，是“智選”的一大特色。綜合考量全城市每個區塊區位的客流和人口規模、意向客群濃度、區位商業濃度氛圍、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;推薦選址點精確至百米街道級別。打破過去被動評估模式，讓品牌聯營商在城市進駐時的門店覆蓋戰略，能夠做到有的放矢。

圖1：圖為“一鍵區位推薦功能”為某零售商精選的百米精度高分段區位

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

圖2：圖為“商圈區域洞察功能”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是門店業績得到保障，解決選址點的銷售預測問題是從根本解決的方法。“智選”通過在機器學習預測上的經驗積累，將成熟的生產級預測評估模型整合在產品中，以“品牌-城市-訓練”的方式，在線高效提供選址點的銷售預測數據，為經營分析人員提供量化、準確的決策支持，極大提升以位置為核心的商圈經營策略成功率。

圖3：圖為“機器學習云選功能”為某連鎖便利品牌預測的百米店址區位與月營業額匹配關系

騰訊云大數據應用產品總經理聶晶表示：“通過結合雙方優勢，利用先進的大數據建模能力，共同致力于’智選’平臺為行業帶來革新，讓大數據更加公正、準確、便捷地為線下企業提供商業化選址。”

聶晶 騰訊云大數據應用產品總經理

TalkingData產品副總裁閆輝表示：“雙方的合作，使得我們的業務理解和算法得以落地，打破時空信息的不對稱。如今我們聯手發布產品，讓更多的實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產品副總裁