新消费时代，线上流量增速放缓，获客成本剧增;与此同时，实体店铺凭借良好的购物体验和服务逐渐“回春”。淘宝、京东、亚马逊等以主打线上购物脱颖而出的电商纷纷开起线下店，相关报告指出，与线上购物的流量趋势相比，线下仍然保持着平稳的发展曲线与较高的用户忠诚度。
不过，伴随着日趋激烈的市场竞争，一方面这对商家运营提出了更高的要求，需要有针对目标消费群体的定制化营销方案;另一方面，所谓“酒香也怕巷子深”，如何为线下门店选择一个适宜的地址也是极为关键的一环。
大数据洞察选址新风向
联通大数据位置洞察产品，以中国联通4亿+用户数据为基础，融合运营商、互联网、政府及商业等数据，采用AI化、标签化、模型化数据处理技术，深度挖掘城市人口数据，全方位洞察城市居民的真实生活轨迹与属性偏好，为商企洞察目标消费群、营销决策、门店选址提供快速高效的SaaS级服务。
进入产品页面后，用户仅需根据目标客户特点圈定符合条件的人群，即可在选定城市中快速识别出最佳商圈荐点;通过对人口热力、人群画像、兴趣画像、人群驻留、人群流向、消费能力、手机终端品牌、互联网偏好特征等进行进一步筛选，可深入分析圈定目标区域内的潜在客群情况，从而为商家营销、选址等提供决策依据。目前，该产品已覆盖全国100余个大、中型城市。
心里有“数”，“算”出位置
下图中，A小姐计划在北京城区开设一家母婴店，通过将人口类型、年龄、性别、消费水平限定为居住及工作在北京、20-40岁、中高消费水平女性后，可以得到北京城区内潜在客户的人群热力图;不同的颜色反映出潜在客群数量，通过结合店主所倾向的区位，并考量价格、交通等因素即可初步选出适宜的商圈。
我们以初步选定的客群聚集地为中心，向外圈定可接受的范围距离，经对比不同商圈内人流量、人群画像、驻留情况、消费水平等数据，便可以轻松发现理想的门店位置。此外，通过分析互联网行为特征，可以更好的洞察目标客户偏好，从而为店铺营销活动提供依据。
联通大数据位置洞察产品充分利用数据连续性、实时性的独特优势，将运营商大数据及多源大数据作为生产资料，背后依托强大的云计算集群处理能力，通过对不同样本特征进行挖掘，对多源数据进行融合，运用神经网络深度学习，发现优秀区域特征属性，得出最优荐点，从而满足不同行业用户的场景需求，为企业实体经营提供指导。
示例1-人口热力
示例2-人群画像
当前，联通大数据位置洞察产品已应用于金融、零售、餐饮等多个行业。在某国有银行使用过程中，由该产品推荐的前10点位全部命中客户业绩前10网点，正确率100%，其中8个点位排名与业绩排名一致，从而为新网点的选取提供了可靠的选址平台及方法论支持。
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