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将商业地理数据应用于商业选址和消费地理细分现在已经很普遍了，各连锁巨头都有专门的商业地理分析团队来帮助指导门店选址，而大数据商业地理只是简单地将大数据技术应用于商业地理分析，使分析更科学、更可靠。在商业数据中，80%的数据是包含地理信息的大数据商业地理，它通过大数据技术对这些数据进行收集、过滤、分析，将数据集中到正确的地点，可以说大数据商业地理就是帮助客户找到最适合的地点。在大数据的商业地理环境下，如何进行店铺选址？
第一，地理生态建设
定位最核心的信息肯定是建立在地理生态的基础上的，我们分析客流、分析用户都是以划分地理区域为依据，大数据商业地理是通过地理围栏技术，建立一个自定义商圈，在此范围内分析客流、消费行为等信息。大数据商务地理定位圈定都是非常方便和有针对性的，一般来说，企业可以通过一方 ID/地理围栏三种方式，根据实际任务需求，创造出适合企业自身定位的地理生态圈，在企业自己划定的地理区域内的信息对店铺选址有更大的指导意义。
二、客流情况分析
对于离线实体商店来说，客流与最终利润直接相关，传统选址中的客流也始终是参考数据的核心，与传统选址方法相比，大数据商业地理在客流信息统计上更精确，更多维。大数据商务地理以智能感知技术为基础，提供智能化的实时客流数据分析，实现客流数据从基本客流统计、热分布(每天不同时间不同地点的客流)、驻店时间(总驻店时间/人均驻店时间)、访问时间(小时/工作日/节假日)等多个维度的可视化，让企业对目标商圈的客流信息一目了然。另外，还可以根据客流趋势，了解每日新老顾客流量趋势，并根据不同的规则进行设置，帮助店铺了解顾客的入店情况，流失率，活跃度等，对于后期的店铺经营仍有很大的借鉴意义。
三、客户画像分析
和网上不同，离线实体具有很强的地域性，所以我们在选址之前会先统计出地理位置、客流信息等数据，但传统的选址方法对于用户需求是难以准确触达的，大数据商业地理可以利用标签系统帮助企业在已划定区域内建立客群的客户画像，了解用户的需求从而对比自己的店铺是否能提供相应的服务，或者哪个区域的用户对自家店铺的服务需求最高，这对于选址来说是非常重要的参考。
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