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      數(shù)說故事×香港城大:用機器學習破解零售選址難題

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      在當今復雜多變的零售市場中,精準定位到理想門店點位是成功立足市場的關(guān)鍵一步。然而,面對海量的潛在選址,零售企業(yè)常常陷入兩難境地:一方面,獲取每個潛在店鋪的詳細信息(如店鋪面積、租金等)需要耗費大量的人力和物力;另一方面,掌握這類信息,后續(xù)評估往往倚仗專家判斷,具有較大的主觀性。

      當企業(yè)面臨分布在多個城市的候選位置選擇,且缺乏店鋪級特征時,如何識別表現(xiàn)最佳的位置?

      當零售選址遇上AI,帶來了新的曙光。近日,香港城市大學與數(shù)說故事合著的論文《Retail store location screening: A machine learning-based approach》被全球最大的科學、技術(shù)和醫(yī)學全文電子資源數(shù)據(jù)庫——Science Direct收錄。

      現(xiàn)有研究多關(guān)注店鋪選址的“搜索”和“微觀”階段,而對“篩選”階段的研究較少。此次聯(lián)合研究聚焦于這一被忽視的階段,通過借助騰訊、百度等多平臺的 API 接口,采集城市經(jīng)濟、競爭對手態(tài)勢、POI 數(shù)據(jù),以及周邊目標群體指數(shù)(TGIs)這類公開大數(shù)據(jù),并基于數(shù)說故事沉淀多年的NLP算法和研發(fā)技術(shù),以及香港城市大學的前沿學術(shù)理論和研究方法,提出一種基于機器學習的「零售店鋪選址模型」。借此,零售品牌能夠以數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察替代經(jīng)驗式臆斷,在選址前期篩汰低潛力區(qū)位,將資源精準投放到有望催生高績效店鋪的地理節(jié)點,實現(xiàn)成本效益的最優(yōu)權(quán)衡與商業(yè)版圖的穩(wěn)健擴張。





      1、聚焦“篩選”階段,大數(shù)據(jù)與機器學習,深度融合的算法模型

      零售商的選址策略通常涉及三個階段的決策,第一階段是選擇地理區(qū)域,如國家、地區(qū)或特定城市,隨后選擇商圈,最終在選定區(qū)域內(nèi)確定具體店鋪位置。然而,在我們的模型中,城市選擇和具體店鋪位置的選擇是同時進行的。通過基于預測銷售額對多個城市的最佳店鋪位置進行排名,機器學習模型提供了一個全面的潛在地點視圖,而不局限于單一城市。

      本研究證明,借助大數(shù)據(jù)技術(shù),企業(yè)可迅速抓取公開數(shù)據(jù)用于建模訓練。伴隨大數(shù)據(jù)科技的持續(xù)演進,愈發(fā)豐富的消費者信息,如 TGI 數(shù)據(jù),得以融入模型之中,促使模型輸出更符合現(xiàn)實,也更具客觀性,為選址決策注入科學、精準的新活力。



      2、源于商業(yè)實踐,AI助力零售品牌精準選址

      此次研究以一家在中國市場運營多年的知名珠寶品牌為對象,收集了分布于190個城市的店鋪的銷售數(shù)據(jù),覆蓋了特定時間段的關(guān)鍵業(yè)績指標,再通過整合Wind經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫的城市數(shù)據(jù)、百度地圖的興趣點(POI)信息以及騰訊平臺的目標群體指數(shù)(TGI),構(gòu)建了全面的數(shù)據(jù)集。最后通過「零售店鋪選址模型」的機器學習技術(shù),進一步提升了預測精度,為珠寶品牌在復雜市場環(huán)境下的選址決策提供了科學依據(jù)。



      對于行業(yè)選址,隨著相關(guān)公司的數(shù)字化水平提升,可以挖掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律,優(yōu)化選址預測結(jié)果,精準篩選高潛力位置,實現(xiàn)資源高效配置與商業(yè)版圖穩(wěn)健擴張。同時,從憑經(jīng)驗選址到依托數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察,零售品牌可以持續(xù)將數(shù)據(jù)納入目標模型中,繼續(xù)提高決策的準確性和科學性,更好地理解目標客戶需求和市場潛力,從而不斷迭代,做出更優(yōu)的決策。

      此次與香港城市大學的合作,是一次將學術(shù)研究與社會實踐緊密結(jié)合的新嘗試,不僅推動了零售選址研究領(lǐng)域的發(fā)展,也為零售品牌的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的思路和方法,也為未來更多跨學科、跨領(lǐng)域的合作奠定了堅實基礎(chǔ)。

      在智能選址研究之外,數(shù)說故事與香港城市大學在研究“媒介KOL營銷模型”和“智能推薦”兩大課題上也實現(xiàn)了資源優(yōu)勢互補,共創(chuàng)的學術(shù)論文《An Empirical Study of User Engagement in Influencer Marketing on Weibo and WeChat(微博和微信影響力營銷中用戶參與度的實證研究)》曾獲權(quán)威「IEEE TCSS期刊」收錄。數(shù)說故事攜手香港城市大學發(fā)表頂級國際論文,并獲權(quán)威「IEEE TCSS期刊」收錄。

      未來,數(shù)說故事將繼續(xù)攜手香港城市大學,進一步拓展研究的深度和廣度,為零售行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展提供更多的創(chuàng)新解決方案。同時,也將持續(xù)發(fā)揮AI+大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專長,與更多國際頂尖機構(gòu)和高校合作,利用技術(shù)的力量推動跨學科研究的創(chuàng)新發(fā)展,為學術(shù)界和商業(yè)實踐帶來新的視角和方法論。

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