日前，腾讯云联合国内领先的数据智能服务商TalkingData，在“2018 云+未来峰会”上正式对外公布了面向线下品牌商的数据智能产品——智选。

这是一款将海量数据与机器学习有机整合，旨在解决实体门店的选址、商圈经营等场景问题，为智慧零售及多元化线下产业助力的数据智能产品。

近年来传统零售行业面临着前所未有的挑战，从网络、电商的飞速发展，至逐渐升级的线上线下有机整合，体验提升，智慧零售逐渐走进生活，改变着人们的消费习惯。智慧零售是新技术和实体产业的完美融合，倡导开放共享的生态模式，核心是社群、数字化、体验，以支付为原点、以“人”为中心、以大数据为驱动，帮助实体零售实现“降本提能”，拓展业务能力、耦合行业资源。这些元素在本次发布的“智选”产品中都得到了充分体现。

开店是线下品牌商面临的第一个问题，如何选择符合自身品牌特质的区域，目标城市、目标客群是否符合自身需求?各区块之间存在什么样的差异？具体到运营层面，目标区块内的潜在客户对商品的需求是怎样的?对不同品牌的接受度如何等问题，都是线下零售业面临的挑战。以往，由于缺乏有效的数据支持，这些问题往往得不到解答。而像选址、商圈运营等决策问题，只能靠人工收集材料后凭借过往经验进行判断。

“智选”依托于强大人本数据、地理信息数据和商业经济数据，结合经典模型和预测算法，从商圈区位洞察、潜客浓度探索、职住通勤研究，以及商圈配套与经济研究等多种角度，帮助企业在新消费环境下打破时空信息的不对称，高效量化推动基于位置商圈的经营决策，获得竞争先机。

“智选”致力于对选址中三大核心问题的解决：

从跟随友商式的“盲选”模式，向“优质区位优选”模式的演进；

从商圈宏观客流研究模式，向潜客深入挖掘的演进；

从研究汇报模式，向直抵根源的营业额预测方向演进；

结合经典选址模型实现的“一键区位推荐”，是“智选”的一大特色。综合考量全城市每个区块区位的客流和人口规模、意向客群浓度、区位商业浓度氛围、周边临近竞争形势，量化为模型评分，将原本需要几个月完成的工作秒级一键输出;推荐选址点精确至百米街道级别。打破过去被动评估模式，让品牌联营商在城市进驻时的门店覆盖战略，能够做到有的放矢。

图1：图为“一键区位推荐功能”为某零售商精选的百米精度高分段区位

除了提供便捷、高效的智能选址功能外，“智选”通过强大数据能力，全方位、深度分析意向商圈区域，对商圈客流坪效进行评定，涵盖客流、性别、年龄、职业、兴趣爱好、消费偏好、区域配套设施等全面维度;同时提供月份、周度、全日24小时的客流潮汐变化，帮助零售企业全面评估其意向客群在客流中的深度和占比。在量化数据的基础上，为选址的开、停、并、转研究场景提供决策支持。

图2：图为“商圈区域洞察功能”为某餐饮加盟店出具的部分深度客群洞察

此外，选址和客群研究的最终目标是门店业绩得到保障，解决选址点的销售预测问题是从根本解决的方法。“智选”通过在机器学习预测上的经验积累，将成熟的生产级预测评估模型整合在产品中，以“品牌-城市-训练”的方式，在线高效提供选址点的销售预测数据，为经营分析人员提供量化、准确的决策支持，极大提升以位置为核心的商圈经营策略成功率。

图3：图为“机器学习云选功能”为某连锁便利品牌预测的百米店址区位与月营业额匹配关系

腾讯云大数据应用产品总经理聂晶表示：“通过结合双方优势，利用先进的大数据建模能力，共同致力于’智选’平台为行业带来革新，让大数据更加公正、准确、便捷地为线下企业提供商业化选址。”

聂晶 腾讯云大数据应用产品总经理

TalkingData产品副总裁闫辉表示：“双方的合作，使得我们的业务理解和算法得以落地，打破时空信息的不对称。如今我们联手发布产品，让更多的实体品牌客户选址更便利，改变原有大海捞针的被动选择为有的放矢。”

闫辉 TalkingData产品副总裁