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__37页_6mb

洞悉人货场，数驱高增长

核心内容

本文档主要围绕零售行业在当前市场环境下的机遇与挑战，重点介绍腾讯地图位置大数据在门店选址与渠道分销场景中的应用与实践，旨在帮助企业通过数据洞察实现精准运营，提升增长效率。

主要观点

• 零售行业面临内卷加剧、增长路径从增量转向存量的挑战，需通过数据驱动实现精细化运营。
• 企业增长依赖于新市场开拓与老市场提效的双轮驱动，而数字化手段是实现这一目标的关键。
• 位置大数据提供全量、精准的人口与消费数据，支持从宏观到微观的多维度洞察，帮助企业在人货场关系中建立科学决策体系。
• 数字化链路中，数据获取、管理与应用存在诸多痛点，如数据不足、标签不统一、缺乏方法论等，需构建标准化与智能化的数据处理方案。

关键信息

1. 零售行业机遇与挑战

• 行业趋势：行业竞争从增量转向存量，消费者为中心、数据为驱动的精细化运营成为关键。
• 增长路径：企业需在新市场开拓与老市场提效两方面协同发力，构建闭环增长模型。
• 数字化痛点：数据获取难、管理混乱、应用方法论缺乏，限制了精准运营能力。

2. 腾讯地图位置大数据产品

• 产品定位：基于腾讯鲜活的时空大数据与生态体系，为零售企业提供门店选址与渠道分销的智能升级。
• 核心功能：
  • 门店选址：包括城市洞察、区域洞察、商场评估、人群洞察、点位评估、智能推荐等功能。
  • 渠道分销：涵盖全量售点、售点匹配、售点挖掘、潜力评估、销售拜访自动化等能力。
• 产品优势：
  • 数据覆盖广，支持10亿+用户、8000万+POI点位。
  • 提供丰富的数据标签与智能模型，支持精准分析与决策。
  • 支持多种产品形式，包括SaaS平台、API接口、私有化平台等。

3. 门店选址应用与实践

• 核心能力：提供全景市场洞察与智能评估推荐，实现门店全生命周期管理。
• 应用场景：
  • 商业选址：通过多维数据对比，优选适合开店的区域。
  • 经营分析：结合门店周边客流、竞品信息、地理环境等，支持门店升级与策略调优。
  • 选品组货：基于人群画像与消费偏好，实现精准人货匹配。
• 实践案例：
  • 茶饮品牌：借助腾讯选址系统，实现高效选址与区域规划，提升开店速度并降低闭店率。
  • 赛百味：通过腾讯位置大数据，构建科学选址模型，提升加盟店存活率。
  • 女装品牌：基于客流与人群画像，优化选品与营销策略，提升门店运营效率。
  • 运动品牌：通过精准人群分析，实现多品类、多SKU的智能配货，提升销售转化率。

4. 渠道分销应用与实践

• 核心能力：提供售点治理、高潜售点挖掘、潜力评估、销售拜访自动化等能力。
• 应用场景：
  • 已控售点治理：标准化售点数据，提升渠道管理效率。
  • 高潜售点开发：通过多维数据筛选与聚类分析，识别高潜力售点。
  • 售点运营提效：结合片区划分与路径优化，提升销售团队效率。
• 实践案例：
  • 零食品牌：借助售点匹配与潜力评估，实现高效渠道拓展。
  • 中顺洁柔：通过售点挖掘与潜力评估，优化渠道布局。
  • 太古可口可乐（中国）：实现售点数据标准化与精准营销触达。
  • 饮料品牌：结合人群画像与售点数据，提升销售与市场渗透率。

结构清晰总结

门店选址

• 产品功能：城市洞察、区域洞察、商场评估、人群洞察、点位评估、智能推荐。
• 核心优势：
  • 提供多维度的量化评估，减少人工成本。
  • 支持高潜点位挖掘与选址策略制定。
• 应用场景：
  • 商业选址、门店经营分析、选品组货优化。
• 实践案例：
  • 茶饮品牌：实现精准选址与区域管理，提升开店效率。
  • 赛百味：构建科学选址模型，提升加盟店存活率。
  • 女装品牌：优化门店评估与营销策略，实现精准运营。
  • 运动品牌：实现人货匹配，提升销售转化率。

渠道分销

• 产品功能：全量售点、售点匹配、售点挖掘、潜力评估、销售拜访自动化。
• 核心优势：
  • 数据全面、更新及时、字段丰富。
  • 支持售点标准化治理与高潜售点识别。
  • 提供高效的销售路径优化与拜访管理。
• 应用场景：
  • 售点治理、高潜售点开发、售点运营提效。
• 实践案例：
  • 零食品牌：优化渠道布局与售点选择。
  • 中顺洁柔：提升渠道拓展效率。
  • 太古可口可乐：实现精准营销与售点管理。
  • 饮料品牌：提升市场渗透与销售转化。

智能模型服务

• 智能选址模型：基于人口、客群、商圈、竞争、交通等维度进行打分与推荐。
• 智能推荐：支持基于核心门店与AI大模型进行自动化推荐，提升选址效率。
• 潜力评估模型：结合售点数据与消费者行为，实现售点潜力的智能评估。

数据支撑体系

• 数据来源：腾讯地图位置服务日均定位次数超1200亿次，覆盖全国POI数据。
• 数据维度：包括人口特征、消费画像、出行偏好、商业体评估等。
• 数据应用：支持城市级市场容量测算、门店评估、选品优化、精准营销等场景。

结论

腾讯地图位置大数据为零售企业提供了一套完整的数字化解决方案，涵盖从宏观市场洞察到微观门店评估、从选址到渠道分销的全链条支持。通过智能模型与数据融合，助力企业实现精细化运营、科学决策与高效增长。