2018年-Talkingdata_【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

腾讯的使命：成为互联网连接器

腾讯致力于构建互联网连接器，通过连接人与人、人与内容、人与服务、人与商业，为商业决策提供数据支持。其核心在于通过大数据技术，打破信息不对称，实现精准选址与经营分析。

核心问题与解决方案

在传统商业决策中，存在以下关键问题：

• 无法准确预测开店后的销售额
• 不清楚门店周边目标客群的特征
• 依赖人工经验选址，导致开店达不到预期，再关店成本高
• 库存管理困难，缺乏铺货策略
• 影响开店的核心因素不明确

腾讯大数据通过分析人、货、场、商等多维度数据，为这些问题提供科学解决方案，提升商业决策的精准度和效率。

模型成功核心因素及权重

其中，3000m内的住宅小区数量对门店成功影响最大，其次是年轻客群数量和美食门店密度。

门店销量预测案例分析

某服饰集团案例

• 客户情况：服饰连锁集团，涵盖男装、女装
• 数据来源：广东省560家门店基本信息、近两年销售与促销数据、购买订单信息
• 预测效果：对15家门店的月度销售额进行预测，平均准确率为86.4%，所有门店准确率均高于77%
• 影响因子排序：门店、距离、500m内人群、3000m内区域等，其中腾讯数据提供的影响因子占比高，如门店、距离等，而客户数据则聚焦于500m内人群属性。

腾讯数据优势

腾讯拥有多维度的用户画像数据，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，覆盖中国99%以上网民，标签维度超过万维，且具备完善的画像准确度评价体系，持续优化数据质量。

独有社交/关系链数据

• 微信、QQ月活跃用户超10亿
• 线上社区与兴趣群覆盖广泛
• 线下实体关系精准挖掘，为商业分析提供独特视角

精细化LBS大数据

• 每日处理五百万级定位请求
• 全球定位成功率达99.72%
• 可区分用户常驻与差旅行为，为选址与经营提供精准参考

腾讯云大数据平台：智选

平台功能

• 选址模型定义：通过人、地理、经济等数据打破时空信息不对称，为位置经营提供决策辅助
• 区位推荐：根据行政区域与研究时段，运用空间聚集算法自动划定优质目标点聚集区位，一键推荐适合开店的区域
• 指定点区域洞察：监测指定区域内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

优势特点

• 100m精度定位：从被动评估转向主动寻源，实现从“大海捞针”到“有的放矢”的转变
• 数据驱动决策：在全维信息对称条件下，实现量化决策，提升商业竞争力

人货匹配应用案例：某国资背景烟草集团

通过腾讯大数据分析深圳2017年烟草零售配货情况，发现不同档次烟草在不同区域的消费占比存在明显差异。利用该模型，可指导在中低消费区寻找高价烟的价值洼地，实现更精准的地域铺货策略。

人货场商联动模型

该模型从人、货、场、商四个维度分析商业行为：

• 人：周边人流密度、居住人口、工作人口、性别、年龄、学历、收入、来源地、商业兴趣
• 货：烟草名称、价格区间、外观、尺寸、焦油含量、品牌、生产地、软包/硬包、是否鼓励品牌
• 场：小区、写字楼、商场、工业园区、宾馆酒店、政府机构、医院、学校、超市、便利店、公交、地铁站
• 商：商户属性、销售品类多样性、销售规模变化、是否优质商家、历史订单满足率、季节性差异

产品矩阵

腾讯大数据平台提供以下核心产品与服务：

• 营销推荐类：智能推荐、云推荐引擎、电子围栏营销
• 文本分析类：品牌舆情、政务舆情、金融舆情、企业图谱
• 经营分析类：数据采集、增长黑客、仪表盘、用户画像、支付数据、地理位置、网络舆情、工商数据、客户数据
• LBS城市计算：热力图、区域热力图、人群属性画像、定位数据

总结

腾讯通过构建“人、货、场、商”联动模型，结合精细化LBS大数据与多维度用户画像，为商业决策提供科学依据。其平台“智选”能够实现高效量化选址与评估，帮助企业在新消费环境下获得竞争优势。同时，腾讯在社交关系链、定位精度、数据覆盖等方面具有显著优势，为各类企业提供数据驱动的商业洞察与优化建议。