京东物流“与图”位域大数据服务落地应用，助力企业决策更省心

今年京东物流“与图”最新推出的位域大数据服务在零售连锁、商业地产等多个行业逐步落地应用，基于“人车货场客销”场景布局，融合并深度挖掘时空多源数据价值，构建区域、业态、消费者等多维度画像，为客户提供安全、稳定、鲜活的数据服务，助力企业省心决策、降本提效。下面介绍几个合作案例。

快消品牌门店选址

“街无两头旺，一步差三市”，门店的位置直接影响着企业经营效益，门店选址决策无疑是重要一环。如何选到最合适的开店位置，越来越多的企业希望通过大数据来进行科学合理的决策，代替人为主观判断，但是海量的地理数据、市场数据、人群画像数据，企业获取困难、时效性差、成本高。与图“位域数据”，就能很好地帮助企业解决这一难题。

某快消品牌客户拥有很多线下零售门店，每日货物配送量很大，尤其在大促前，门店备货需求剧增。但由于门店位置分布不合理，导致配送成本居高不下，客户急需通过科学选址来降低成本。在跟与图合作后，客户实施了“四步走”方案：一是通过门店覆盖区域的可视化发现覆盖不均的问题；二是结合无留白AOI（Area of Interest，指地图数据中的区域状的地理实体）发现大量留白区域；三是制定基于订单数量密度和人口潜客的AOI评分模型；四是选取区域内距离各个订单距离最近的点位进行选址推荐，并采取单量均衡算法进行合理的区域划分。基于地理位置数据及订单数据，客户利用智能算法一键获取区位数据，选址决策更快速精准，整体配送成本节省50%，配送时效提升30%。

（图为客户选址“四步走”方案）

家政品牌加盟店位置评估

与图不仅能大数据选址，还能对店址进行位置评估。某餐饮品牌客户计划今年招募近万家加盟商，总部有开店评估的需求，但由于缺乏数据能力，如单纯依靠人力走访评估店铺，不仅效率低，成本还高。客户借助与图的位置评估功能，实现“足不出户”，也能快速科学获取店址的评估信息，加速了加盟业务的发展，“运筹于千里之外”。

与图在客户圈选区域后，会返回周边区域画像（如小区数量、区域房价、区域业态等）、客群画像（性别比例、年龄分布、美食偏好等）、商业消费画像（如区域内人群的消费力层次、消费趋势等），最终根据全方位数据和信息，建立适合客户业务开展的选址模型，一键生成位置推荐指数，帮助客户实现高效的位置评估决策。

（图为区域画像示例）

商业地产品牌招商

此外，针对商业地产客户，与图还提供品牌招商的咨询服务。某知名购物中心客户面临着新的市场环境、竞争格局、消费习惯所带来的冲击，通过与图对附近的居住人口及到访客流进行了深入分析，精准识别出目标客群在线上商城的品类品牌消费偏好。结合同类商业地产的相关情况，与图输出了品牌引入的专业建议，为客户后续的品牌招商提供有力的数据支撑。

依托于人、商、地关系大数据生态全景，与图面向物流、零售、金融、政企等行业，提供客群分析、人群筛选、品牌监测、区域筛选、位置评估、选址推荐等专业分析能力，助力客户从多维度提升业务水平，创造可持续的价值。未来，与图还将持续深耕智能地图技术的研发与创新，敏捷获取并满足快速变化的企业需求，为客户创造更大价值。