【腾讯云】2025年洞悉人货场数驱高增长-位置大数据产品零售行业应用与实践案例报告_37页_6mb

零售行业机遇与挑战
行业竞争从增量逻辑转向存量逻辑，企业需通过数字化转型实现精细化运营。传统粗放式增长模式失效，数据驱动成为核心竞争力。企业增长依赖新市场开拓与老市场提效的双轮驱动，需整合内外部数据构建科学决策体系。

腾讯位置大数据核心价值
腾讯地图位置大数据基于全国10亿+用户及8000万+POI信息，提供人货场全景洞察。通过智能模型与算法，支持门店选址、渠道分销等场景的精准分析，覆盖人口画像、消费能力、竞品分布、交通条件等多维度数据。产品形式包括SaaS平台、API接口、私有化部署等，满足不同企业需求。

门店选址解决方案

1. 数据融通：整合企业自有数据与腾讯位置大数据，构建选址模型，分析人口聚焦度、客群匹配度、商圈成熟度等核心指标。
2. 智能评估：通过评估雷达图、热力分布、竞品分析等功能，量化区域潜力，优化选址策略。
3. 案例应用：
   • 茶饮品牌通过模型推荐实现26%营收增长，闭店率降至行业最低水平；
   • 赛百味利用数据优化门店存活率，加盟店两年半存活率提升4个百分点；
   • 女装品牌重构评估体系，实现门店进店率与转化率提升；
   • 运动品牌通过人群画像精准选品，部分门店营业额增长113%。

渠道分销数字化管理

1. 售点治理：标准化售点信息，清理无效数据，提升渠道管理效率。
2. 潜力挖掘：基于人口密度、消费场景、经营场所等指标，推荐高潜售点。
3. 智能规划：优化销售路径，缩短在途里程，提高业代执行效率。
4. 案例成效：
   • 零食品牌清理19万无效网点，覆盖50城100万存量售点；
   • 中顺洁柔精准锁定高潜售点，区域生意提升76%；
   • 太古可乐实现20%产值增长，业代服务效率提升10%；
   • 饮料品牌通过人群画像锁定60km²目标区域，渠道成本降低。

行业挑战与应对策略
企业面临数据获取不全、管理混乱、应用低效等痛点。腾讯通过以下方式提供解决方案：

• 数据覆盖：整合商场、小区、交通枢纽等场景数据，解决信息碎片化问题；
• 模型应用：利用时空大模型预测客流、消费潜力，辅助科学决策；
• 全链路支持：从市场洞察、点位评估、售点匹配到营销执行，形成闭环管理体系。

核心优势总结
腾讯位置大数据具备：

1. 全国范围高精度人口与商业数据采集能力；
2. 灵活配置的智能模型（如商圈评估、人店匹配）；
3. 多场景应用（选址、分销、营销）及自动化工具支持；
4. 行业定制化解决方案，助力企业实现降本增效与精准增长。