如何用大數(shù)據(jù)看風(fēng)水?以星巴克和海底撈的選址為例

有人問小度,你們整天說大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的,它到底有啥用???今天就給大家用三分鐘講講看看如何用大數(shù)據(jù)來看“風(fēng)水”!

說起看風(fēng)水開店選址,大家腦海里浮現(xiàn)出來的十有八九是風(fēng)水先生們拿著羅盤走來走去的畫面。

而在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,商家們緊跟時(shí)代步伐已經(jīng)學(xué)會了用大數(shù)據(jù)看“風(fēng)水”。簡單說來就是基于搜索數(shù)據(jù)來推斷出來哪個(gè)地方的用戶對服務(wù)和商品有需求,相當(dāng)于是根據(jù)需求的密集程度來選址——這大概是開店選址最關(guān)鍵的一步,也是百度大數(shù)據(jù)最獨(dú)特的地方。


舉個(gè)例子,下面是一份研究的是星巴克和海底撈未覆蓋地區(qū)的用戶對這兩家店的需求分析的數(shù)據(jù)圖表(看不懂的可以直接跳過看下面的大白話解釋):


唔,看完之后是不是發(fā)現(xiàn)果然看不懂?沒關(guān)系,我們已經(jīng)為你翻譯好了:

圖一:對比一周的需求,吃貨們在周末對海底撈的需求高過星巴克。

圖二:在一天之內(nèi),單身狗喜歡在午飯后約女神喝星巴克(果然是占用上班時(shí)間,拿老板的薪水來泡妞)。

圖三:七成星巴克消費(fèi)者一般選在附近1公里,而吃海底撈一般需要跑更遠(yuǎn)的距離(大約3公里)。

Big Data Lab(百度大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室)要做的就是通過分析這些時(shí)間、空間、網(wǎng)點(diǎn)、交通便利程度、競爭對手情況等等因素,結(jié)合用戶需求,告訴你應(yīng)該在哪里開店。

上面的數(shù)據(jù)經(jīng)過大數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理,就得到下面的兩幅圖:


現(xiàn)有網(wǎng)點(diǎn)未覆蓋的用戶需求分布熱力圖,紅色的點(diǎn)表示現(xiàn)有的海底撈火鍋店的位置。


是不是又看不懂了?沒關(guān)系,往下看:

選址優(yōu)化模型計(jì)算出的新網(wǎng)點(diǎn)候選位置,如圖中氣泡標(biāo)示。(老板看到這種圖表數(shù)據(jù)報(bào)告,首先會亮瞎,其次就會給你漲薪。)

用大數(shù)據(jù)測算結(jié)果跟實(shí)際地址對比一下。水滴標(biāo)記是初算的地址,小圓點(diǎn)是第二、三步復(fù)算出的地址,大圓點(diǎn)是最終的建議選址。結(jié)合商鋪?zhàn)詈蟮倪x址感受一下,如有雷同,不是巧合!

前方圖片高能!

海底撈選址效果驗(yàn)證(石景山萬達(dá)店)

星巴克選址效果驗(yàn)證(星巴克北辰購物中心店)

好了好了,可以收起你們的目瞪口呆了~這種小預(yù)測對Big Data Lab(百度大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室)來說so easy的啦。

我們的大數(shù)據(jù)選址服務(wù)不但只是給出現(xiàn)有情況的數(shù)字和結(jié)論,而且可提供未來決策的合理化建議。

最后要說的是,我們正在緊張建設(shè)“大數(shù)據(jù)堪輿”的用戶接口,如果你對這項(xiàng)科技感興趣,可以寫郵件給:wuhaishan@baidu.com

End.

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2015-06-16
如何用大數(shù)據(jù)看風(fēng)水?以星巴克和海底撈的選址為例
說起看風(fēng)水開店選址,大家腦海里浮現(xiàn)出來的十有八九是風(fēng)水先生們拿著羅盤走來走去的畫面。

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