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

零售行业机遇与挑战

• 行业竞争演变：零售行业从增量竞争转向存量竞争，精细化运营成为核心竞争力。
• 企业增长路径：新市场开拓与老市场提效是企业增长的双轮驱动。
• 数据洞察价值：利用数字化手段洞察消费者，重构人货场关系，形成数据驱动业务增长的经营链路。
• 数字化挑战：数据获取不足、管理混乱、应用缺乏科学方法论，制约精准运营。

腾讯地图位置大数据产品

• 产品介绍：腾讯地图位置大数据是一款人地时空大数据分析产品，基于腾讯鲜活的时空大数据和完善的生态体系，助力零售企业在门店选址和渠道分销场景实现智能升级。
• 产品形式：包含SaaS平台、API接口、私有化平台、分析报告和离线数据等多种形式。
• 核心优势：
  • 海量数据覆盖：8000万+POI点位，10亿+用户，日均定位能力达1,200亿次+。
  • 精准全面的人口数据与丰富多元的人群画像。
  • 繁荣生态体系：微信、企业微信、QQ、小程序等。
  • 专业数据指标：针对零售场景单独建设多项数据指标及标签。
  • 智能模型服务：基于智能大模型底座，构建选址、铺货等模型分析能力。

位置大数据助力零售企业市场拓新及经营升级

• 门店选址应用：
  • 连锁门店经营痛点：数据质量差、数据获取难、数据应用弱。
  • 产品能力：城市洞察、区域洞察、商场评估、人群洞察、点位评估、智能推荐。
  • 应用场景：商业选址、经营分析、选品组货。
  • 案例：
    • 某茶饮品牌：借助智慧选址系统，实现门店高效选址及模型构建，2023年同比增长26%。
    • 赛百味：利用位置大数据构建选址模型，加盟店2022年开业门店两年半存活率提升4个百分点。
    • 某国内女装品牌：重构门店评估模型，实现绩优门店规模化复制，绩差门店汰换，提升精细化运营能力。
    • 某运动用品品牌：基于人群洞察提升精准配货能力，文胸品类调改后部分门店营业额显著提升。
• 渠道分销应用：
  • 渠道分销场景痛点：空白售点发现难、客资信息厘清难、数据不足、维度浅。
  • 产品能力：全量售点、售点匹配、售点挖掘、潜力评估、销售拜访自动化。
  • 应用场景：已控售点治理、高潜售点开发、售点运营提效、售点精准营销。
  • 案例：
    • 某零食品牌：售点标准化治理，清理无效网点，构建全生命周期科学管理模型。
    • 中顺洁柔：精准锚定高潜门店，聚焦关键售点进行精准人货匹配，区域生意提升76%。
    • 太古可口可乐（中国）：业务片区重构、售点挖掘、业务规划、外勤执行升级，品牌产值增长20%。
    • 某饮料品牌：定位“西式精英”，精准锁定目标用户聚集片区和高潜售点，提升开发效率。

研究结论

• 腾讯地图位置大数据通过提供海量数据、精准洞察和智能模型，有效解决零售企业在门店选址和渠道分销中的痛点，助力企业实现数据驱动业务增长。
• 通过数字化手段，零售企业可以重构人货场关系，形成科学、高效的运营模式，提升市场竞争力。