选址解决方案

确定门店类型和位置范围--分析周边门店业态--竞品分析--挖掘周边人群--输出选址建议和方案

应用场景

门店选址

结合门店周边人群、POI大数据和门店特征，采用前沿人工智能算法，高效识别潜力网点
智能选品

计算潜在最佳商品组合，发掘门店销量提升空间
智能铺货

智能识别目标门店，一键生成铺货计划，确保销售目标达成
销售预测

基于门店销售及网点商圈大数据、精准预测目标门店的商品品类销量

现在的问题是什么？

新消费时代，市场竞争加剧，开店成本增加，而传统选址方式更多的是凭借自身经验和商业体感决策，无科学数据评估模型，存在着市场信息不对称和诸多的不确定性
单纯依靠传统人工管控调查以及人工采集，时间和人员成本极高，并且追踪难度较大，数据也有处理不及时或是丢失的风险，无法形成一套可复用的系统及标准

我们的方案

大数据模型

基于人、货、场三大维度数据融合，利用先进的大数据模型，从城市-商圈-网点层层聚焦“人-货-场”的最优匹配，制定精准的商业策略：商圈洞察、战略选址、精准铺货、区域精耕等
人群数据

覆盖全国范围90%的手机用户，包含人群基本信息（性别、年龄、学历、职业等）、常驻位置、职业细分、行为偏好、消费标签等
门店数据

覆盖全国3000万+线下门店、40万+品牌数据、8000+购物中心以及小区、写字楼、医院、学校等场景信息
铺货数据

覆盖主流O2O平台和即时零售平台，包含平台门店月订单量、在售SKU信息及月售销量等数据