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    【案例】某国际知名零售连锁企业:基于人工智能选址解决方案

    2、国内基于人工智能的全套选址方案匮乏,缺少可借鉴的经验 在中国,大多数公司还是基于调查问卷、统计假设的传统选址方法进行新店选址和撤点选择。这样的方法不仅耗费大量的人力物力,在模型精度上也得不到保证。 因此,在国内匮乏大数据选址经验的情况下,极海需要基于中国国情条件,开创性地使用极海庞大的数据储备和人工智能能力产出一整套的选址方案。 应用技术/实施过程 在极海创造性设计的人工智能选址解决方案中,极海使用了机器学习进行零售选址选址效果较好,具体实施过程如下: 1、地理编码过程 极海首先将会员的文本数据,传输到云端,进行快速存储。 因此,基于极海人工智能选址解决方案,能够将新店选址和撤点选择做的更加精准有效。 5、商圈竞争分析 新店选址除考虑周边地物、客户结构外,还需考虑商圈内的竞争关系。 通过对该企业客群分布的分析和预测,为其在中国数十个城市的零售店铺选址提供了全面的、基于人工智能的决策支持。

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    星巴克的选址逻辑:用数据决策模型规避风险

    选址和相亲有什么共同点?答案是:选错了,再变更成本极大。 选址利用GIS选址 对于快餐连锁店,能够对比各种各样的数据,了解车流量、消费群体分布、安全信息、商业构成以及其它相关信息,可以帮助他们在决定门店选址中节省大量的开支。 星巴克全球市场计划经理帕特里克·欧·汉根在美国圣地亚哥举办的Esri用户大会上告诉参会者,星巴克现在使用一个叫作Atlas的内部绘图和商务智能平台,来决定在哪开设新门店。 星巴克的数据分析方法不仅仅对于门店选址有利。他们还会利用当地智能手机的用户数量,决定在美国南方州市的哪一区域进行手机应用优惠推广。 但在中国,星巴克也会委托专业的第三方招商团队帮助他们选址。 商圈的成熟和稳定是选址的重要条件,而选址的眼光和预测能力更为重要。

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    数据分析:火锅实体店开店选址和经验建议分析

    新店铺的开张充满不确定性,该店想要通过数据分析为店铺开张提供可行性分析和建议,主要解决的问题包括: 1、线下实体店选址:为店铺的选址提供建议 2、外卖的菜品分析:为菜品的选择提供建议 3、比较成功店铺的经营特色分析 一、分析思路 线下选址的分析要综合考虑人流量、周边消费人群特点、周边租金、目标辐射距离等维度;菜品分析,主要考虑的是同类型店铺主力消费菜品,同时需要分析客户对菜品的普遍需求,尽力满足会口味的要求;消费人群分析和经营特色分析 二、数据来源 爬去大众点评、美团网、饿了么所有的火锅店,数据维度包括店铺名、位置经纬度、人均价格、菜品、服务评分、口味评分、环境评分、营业时间等,如下图: image.png 三、选址分析 通过对采集的火锅店铺的数据 image.png 在上图中,颜色越偏红表示火锅店的数量就越多,从图上可以看到,石家庄的火锅店主要集中在石家庄最富盛名的北国商圈和怀特商圈,商圈中包含大量的建材、百货公司,是传统意义上的商圈,因此初步建议选址在北国商圈和怀特商圈 通过以上我们可以得到店铺的选址建议,对经营的初步分析建议。以上只是比较粗地做分析,在实际工作,我们考虑的因素会非常多,比如选址上,我们会考虑租金情况、周边的人流量分布、投资回报率和回报周期等等因素。

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