商业地理分析用于商业智能实践

Posted 2021-04-20 优点零售地产

本篇分享商业地理分析用于商业智能实践

上图大意：物以类聚，人以群分，特征相似的消费者也有类似的消费行为。从消费者特征看门店销售表现。

下面不同的图是不同维度的展示：

上图：各特征数据可以以热力图方式呈现，从而能够从不同的维度理解消费者行为，从而提高收入。

消费者支出：（第一段前面依旧提及了很多应用），以消费者支出来展示，蓝色代表低值1.5万美金，红色代表支出13.5万或者更多。

上图：消费者选择门店除了距离更近还有多种因素，上图代表了消费者可能会使用某些道路到底门店的可能性，不同颜色代表道路使用情况。

上图：道路类型和可能需要的时间是消费者选择不同道路的重要原因，这里不同颜色代表到底门店所需不同的时间。

上图：消费者偏好的门店，不同颜色代表不同的购物次数。

上图：16号门店的年消费超过2.5万的消费者居住分布

上图：销售表现优秀门店的顾客分布，第三、第四、第五门店其顾客分布的综合分析。

上图：结合ESRI的顾客细分数据（将美国居民细分成67类），可以分析出更多内容。

下图均以不同维度做展示，相应的内容对于中国实际情况没有太多的可参考价值，主要以图片展示为主，如果我们用这些技术做数据分析，一定会有不同的解读：

上图：使用ESRI消费者细分的消费者支出数据。

上图：高学历的消费者消费就会更高吗？假设会有这样的情况，但是数据显示有些门店占比高达88%，有些门店只有9%！

上图：可支配收入对于消费的影响。

上图：学历和收入的综合影响

下面是一个专题：

上图：人口密度与支出的关系

上图：生活方式与支出的关系

上图：可支配收入与消费者细分

上图大意：可比店（类似都是社区店，或者两个店类型相似，可以做分析对比）和消费者细分。

上图：基于消费者与门店分析，重新审视商业策略。具体内容忽略，基于上述技术和不同业态数据，会有不同的解读。

更多内容：

注：以上图片和英文来自esri官网

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