便利店连锁行业如何进行商圈数据采集分析

原标题：便利店连锁行业如何进行商圈数据采集分析

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据聚合针对内外部数据进行多维数据快速汇聚。可通过实时接口、文件自动导入、主动查询等方式接入。并可对各类格式的数据进行智能清洗入库。

汇聚时，需要对各类来源数据进行精准提取：例如利用一些智能终端采集设备，提取入库后，对海量数据进行快速的清洗处理，将其以结构化数据、非结构化数据、半结构化数据为主体划分，而后进行标签化划分，利用图数据库赋予其不同标签，再下发到具体分析的人事物中，以多样可视化分析图表的形态直观展示数据结果。

大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据，通过利用各类手段统一协调成一个有机整体，然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户，让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标，并且为企业带来收益价值点。

关于用户分析，派人深入该地实地调查应该是最笨的土办法。而当将范围扩展至全国百余城市的重点商业圈时，个人和小团队仅凭商业直觉和有限的知识是远远不够的。这从而推动了利用数据进行用户画像细分及商业选址的普及。

便利店是一种用以满足顾客应急性、便利性需求的零售业态。随着我国城市化建设的迅速发展和城镇居民收入水平的提高、生活节奏的加快、消费观念的更新，人们越来越重视商品质量、服务品质和消费的便利性。因而，分散于各居民区和人流密集区的小型便利店业态在中国大地上频频以低成本、高效率的特许经营形式催生并迅速发展起来，成为连锁零售业发展最新的亮点。

便利店选址一般是以人口密度高的住宅区为佳，因为一般消费者都有利用附近设施，就近消费的习惯。但是同时，如果此地人口急增，则相对的竞争也就会更激烈。另外，零售店是服务行业，需要适度的情调和安静的环境，不宜选在闹市区最繁华最喧闹的地方，店面选择也不一定非要是一楼，只要此商圈交通方便，人群聚集，招牌明显，位置高一点的楼层也无妨。

人流量比较大的街道或办公楼附近 这些位置的人流量也比较稳定，虽然比繁华的商业地区少，但成交量会比较高，所出入的是中高端消费人群，中高档便利店定位的店铺可以选择这些地理位置。

人口居住量大的社区 社区居民的消费特点是居家消费和个人大单消费比较多，对商品的价格要求是物美价廉。因此，选择在这里为店址的便利店，要有丰富的产品、稳定的产品品质和优惠的价格，才能培养老客户，稳定客源。

商务商业集中区域，人流量大，人群的消费水平较高，因此便利店的店址都选择在城市繁华中心、人流必经的城市要道和交通枢纽。

消费群体以青年和中年的顾客为主 在选址过程中，消费群体的定位尤为重要，根据客户定位的特点，确定开店的基本原则。美容店的主要消费群体是以青年和中年层的顾客为主，基本上学生和上班族居多。

年龄比例图（数据来源：www.data-dance.com）