【T112018-_数聚零售_新零售峰会】智慧连接下的商业场景重构_18页_2mb

智慧连接下的商业场景重构总结

核心内容

腾讯通过大数据技术，构建了一个以“连接”为核心的商业决策支持系统，旨在帮助企业实现精准选址、优化铺货、提升销售预测能力。该系统整合了人、货、场、商等多维度数据，结合LBS（基于地理位置的服务）技术，提供全面的用户画像与区域洞察，助力企业在新消费环境下做出高效、量化的商业决策。

主要观点

• 连接为核心：腾讯以连接人与人、人与内容、人与服务、人与商业为使命，利用大数据技术打破信息不对称，提升商业决策的科学性。
• 数据驱动决策：通过腾讯云大数据平台，企业可以基于人货场商等多维度数据，实现选址、选品、配货的精准化。
• 精准用户画像：腾讯拥有丰富的用户数据，涵盖自然属性、家庭属性、地域属性、社交属性、教育属性、财富属性、职业属性、商业兴趣、金融属性等多个维度，提供高准确度的用户画像。
• LBS大数据优势：腾讯LBS数据具有高精度（100m）、高覆盖（全网Top 20 APP中占9席）和高成功率（99.72%），能够有效支持门店选址和区域分析。
• 销量预测能力：基于历史销售、促销、订单等数据，腾讯能够预测门店月度销售额，平均准确率高达86.4%，并找出影响销量的关键因子。

关键信息

影响门店销量的核心因素（按权重排序）

腾讯数据优势

• 用户画像维度丰富：涵盖自然属性、家庭属性、地域属性、社交属性、教育属性、财富属性、职业属性、商业兴趣、金融属性等。
• 社交关系链数据：微信、QQ月活跃用户超10亿，覆盖线上社区、兴趣群及线下实体关系。
• LBS数据能力：每日五百万级定位请求，支持100m精度定位，区分常驻与差旅用户。

选址模型——智选

• 功能定位：智选是腾讯云大数据推出的通用选址平台，利用人、地理、经济等数据，实现对位置经营的决策辅助。
• 模型特点：
  • 支持自定义选址纬度和权重；
  • 结合用户群体特征和销售额数据进行业务模型评分；
  • 运用空间聚集算法，自动划定优质目标点聚集区位。
• 推荐方式：一键推荐适合开店的批量区位，实现从被动评估到主动寻源的转变。

区位推荐与洞察

• 区位推荐：根据所选行政区域和研究时段，自动划定优质目标点聚集区位。
• 指定点区域洞察：监测指定区域的人流趋势及多维画像属性，包括性别、年龄、学历、收入、商业兴趣等。

人货匹配案例

• 客户背景：某国资背景烟草集团，希望通过腾讯大数据分析不同区域人群消费特征，优化烟草铺货策略。
• 分析内容：
  • 不同档次烟草在不同区域的消费占比差异；
  • 基于区域人口特性指导铺货策略。
• 模型应用：通过“人、货、场、商”联动模型，提升配货精准度，挖掘中低消费区的高价烟价值洼地。

腾讯大数据应用场景

• 营销推荐类：数据资管平台、智能推荐、云推荐引擎、数字营销。
• 文本分析类：品牌舆情、政务舆情、金融舆情、企业图谱。
• LBS城市计算：热力图、电子围栏营销、智能选址、商圈分析。
• 经营分析类：数据采集、增长黑客、仪表盘、用户画像、社交数据、支付数据、地理位置、网络舆情、工商数据、客户数据。

总结

腾讯通过构建全面的用户画像和精准的LBS大数据，为企业提供从选址、选品到配货的一站式解决方案。其核心在于利用数据驱动决策，打破传统商业中的人工经验依赖，提升选址效率和销售预测准确性，从而在激烈的市场竞争中占据先机。