餐飲門店選址又有新招？3點(diǎn)了解地理大數(shù)據(jù)

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從古至今，線下店策劃最先考慮的因素就是店鋪的位置。

在《Artificial Intelligence in Retail》一書中，

作者就指出，采用人工智能的方法，

結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)，人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，到競爭者的距離等數(shù)據(jù)可以把選址模型推到一個(gè)新的高度。

現(xiàn)代選址新進(jìn)化

AI在選址的應(yīng)用并不是一個(gè)偶然，它是隨著技術(shù)的發(fā)展和行業(yè)人才的變化，在最近這一年突然變成了一個(gè)火熱的話題。

1.跨界從業(yè)者催生新變數(shù)

在美國，傳統(tǒng)用地圖和數(shù)據(jù)做零售企業(yè)做選址和市場的人，大多是地理系畢業(yè)的，他們有著豐富的地理信息系統(tǒng)軟件操作能力和對地理模型的理解。選址的模型多半采用空間交互模型這一地理人最容易理解的模型。最經(jīng)典的組成部分莫過于距離衰減模型。

此外傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)范疇的回歸模型和房地產(chǎn)從業(yè)者常用的近似模型，也是被市場所接受的。

隨著近年來地理信息學(xué)科的教育走向更加交叉的領(lǐng)域，特別在商學(xué)院的市場營銷/財(cái)務(wù)運(yùn)營管理等學(xué)科里滲入，越來越多的非地理人進(jìn)入到這一領(lǐng)域。

他們有著基本的概念，但是沒有很多地理信息系統(tǒng)軟件操作的經(jīng)驗(yàn)。對他們而言，最理想的事情就是在地圖上點(diǎn)個(gè)點(diǎn)，然后系統(tǒng)告訴他們預(yù)測的結(jié)果就行了。其他那些復(fù)雜的操作，對他們而言是沒有意義的。

2.選址軟件迎來新風(fēng)口

在這種情況下，選址的軟件和模型，就需要足夠的智能。

就在這個(gè)時(shí)候，人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，突然到了風(fēng)口，那么不難想象，在短短的時(shí)間里，大家都開始談?wù)撊绾文苡眠@些時(shí)髦的名詞和選址這個(gè)其實(shí)不那么時(shí)髦的事情結(jié)合在一起。

在美國提到選址的地理數(shù)據(jù)分析，估計(jì)大多數(shù)企業(yè)已不覺得是什么新鮮事，那些深化到職業(yè)分層的人群數(shù)據(jù)，要拿到手也并不難。

然而，在中國，地理數(shù)據(jù)分析卻一直處于瓶頸狀態(tài)。一方面是地理信息的獲取難度高。作為分析建模的基礎(chǔ)，沒有靠譜的數(shù)據(jù)，實(shí)屬巧婦之無米之炊。另一方面是建模的難度大。海量的初始數(shù)據(jù)存在精確度問題，沒有相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，很難把大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)起來。

舊基礎(chǔ)結(jié)合新規(guī)則

1.以人為本

對于零售企業(yè)，一切對地理數(shù)據(jù)的分析，都要回歸到企業(yè)所要服務(wù)的“人”身上。而人的畫像應(yīng)該如何描繪?

傳統(tǒng)零售企業(yè)的方法是靠問卷調(diào)查，街頭派發(fā)，有償回答。但這樣的方式導(dǎo)致的結(jié)果往往是：問卷的樣本人群大多是“有閑而無錢”的人群。

隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)越來越豐富，還需要完全依靠那樣傳統(tǒng)的問卷方式嗎?我們能怎樣打破局面?

古人曰，物物以理相連。一個(gè)咖啡廳開在小區(qū)的周圍，必然因?yàn)檫@里的居民離不開他，他也依靠小區(qū)的居民生存和擴(kuò)大規(guī)模，這我們稱之為地物人之間“性感”的吸引力。應(yīng)用在選址上，我們想到的解決方案是打通POI(信息點(diǎn))，用每個(gè)交通小區(qū)附近的店鋪特征來推測居住人群特征。

附近有多少家咖啡廳?對應(yīng)著怎樣消費(fèi)力的人群?這些人群中有多少是零售商的目標(biāo)群體?如何把地物特征與人群特征聯(lián)系起來?

而這種分析方法，是傳統(tǒng)地理信息系統(tǒng)所缺的。

2.充分利用網(wǎng)絡(luò)信息

移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)上保存的信息上千萬種，數(shù)據(jù)分析的發(fā)展空間大大提高。

囿于其分析原理，傳統(tǒng)的模型只能加入少量的指標(biāo)。而我們可以通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)曾經(jīng)同時(shí)分析兩百多個(gè)指標(biāo)，完成多指標(biāo)和它們之間復(fù)雜關(guān)系的分析，做到了傳統(tǒng)方法無法達(dá)到的事情，不僅有量的提高，還有質(zhì)的飛躍。

聰明的算法機(jī)制可以處理十幾個(gè)城市，數(shù)千萬POI地理位置數(shù)據(jù)。人口、交通、房價(jià)、消費(fèi)等等，在系統(tǒng)屏幕上一一閃現(xiàn)計(jì)算。

除了從大量數(shù)據(jù)中得出現(xiàn)實(shí)情況的規(guī)律，我們運(yùn)用隨機(jī)森林模型還能進(jìn)行未知數(shù)據(jù)的預(yù)測。通過早期大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，我們找到了最優(yōu)“方程”(廣義概念)。這樣便能基于已有數(shù)據(jù)(自變量)，計(jì)算出零售商感興趣的預(yù)測值，如客群規(guī)模、潛在銷量等。

機(jī)器運(yùn)算不夠成熟

那么，是否可以放心地說，AI在選址優(yōu)化的工作中已經(jīng)徹底打通關(guān)節(jié)，無所不能了嗎?

我的回答是：且慢。

1.影響餐飲的因素眾多

首先，一個(gè)門店是否成功，除了周邊的消費(fèi)者特性，還取決于地產(chǎn)本身的質(zhì)量，比如是否方便進(jìn)入，門頭是否足夠醒目，房東可以提供的面積和租金，以及自身人員管理水平等。

這些因素在中國要占到6成。

機(jī)器學(xué)習(xí)所訓(xùn)練的，都是那些可以統(tǒng)一獲取，沒有主觀因素的變量。而大量含有主觀因素的變量的采集過程，都是人為篩選的，再智能的機(jī)器，也無法預(yù)測一個(gè)新的地點(diǎn)的可租面積，無法預(yù)測門頭是否從四面八方都可以看見，人工智能無能為力。

2.機(jī)器始終不如人腦靈活

選址里面一個(gè)非常重要的故事是如何避免姐妹門店之間的相互蠶食，特別是連鎖加盟型企業(yè)，面對加盟商，如果保證每家店的利益，避免法律訴訟。

也許有人會(huì)說，我在模型里加入姐妹門店的距離，不就行了?以下面的地圖為例，這個(gè)門店的消費(fèi)者明顯來自于高速公路的西北面，很少有人從東南過來。假如只考慮距離，而不知道消費(fèi)者的分布，則很難告訴零售商，假如新增加一個(gè)門店這個(gè)區(qū)域里，開在哪里，不會(huì)蠶食現(xiàn)有門店的銷售額。

這種情況，人工智能依然無法做出判斷，因?yàn)閹缀鯖]有什么可以拿來學(xué)習(xí)，就算通過歷史銷售數(shù)據(jù)找出某些有可能出現(xiàn)蠶食的門店配對，學(xué)習(xí)的結(jié)論對于新的門店，依然毫無意義。這里就是體現(xiàn)出手機(jī)GPS定位數(shù)據(jù)的重要性了，但和AI無關(guān)。

結(jié)論

總體而言，機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能對零售選址帶來的革新，是積極的。

特別在中國，零售從線下轟轟烈烈地走到線上，又從線上回歸到全渠道發(fā)展服務(wù)客戶的商業(yè)本質(zhì)。所以線下的需求肯定還會(huì)重啟，特別是社區(qū)零售/連鎖餐飲/便利店，開店的需求在持續(xù)增長。

特別是中國，在地理數(shù)據(jù)不開放，數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，數(shù)據(jù)層次不多的情況下，我們已經(jīng)看到新方法可以有效地梳理出一些線索，完成從0到1的變化，這種質(zhì)變比起AI在美國的模型僅僅是改進(jìn)，是個(gè)飛躍。

對于選址專家來說，這一代技術(shù)進(jìn)步，為他們提供了一個(gè)智能慧眼，輔助著他們處理數(shù)據(jù)，尋找規(guī)律，AI技術(shù)提供了多種可能。

選址終歸是一個(gè)藝術(shù)和科學(xué)的結(jié)合，結(jié)合豐富的市場經(jīng)驗(yàn)和多方位的方法，這個(gè)為“新零售“選址的工作一定會(huì)更加高效。

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本文轉(zhuǎn)載自：界面

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