市場調(diào)查教材第一講：市場調(diào)研與預(yù)測概論

第一講：市場調(diào)研與預(yù)測概論主講：梁滿發(fā)Email:35187958@電話：88260030QQ：35187958市場調(diào)查與預(yù)測市場調(diào)查與預(yù)測概念：市場調(diào)查與預(yù)測是指為決策需要，有目的針對市場而進(jìn)行的信息收集、整理和分析預(yù)測的工作過程，包括將相應(yīng)問題所需的信息具體化、設(shè)計信息收集的方法、管理并實施數(shù)據(jù)收集過程、分析數(shù)據(jù)、預(yù)測和判斷市場形勢與趨勢，得出結(jié)論并為決策提供依據(jù)。預(yù)測模型分析模型科學(xué)抽樣市場調(diào)查起源市場啟蒙時期物物交換時代，沒有市場調(diào)查概念自然經(jīng)濟(jì)時代農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)時代，“好酒不怕巷子深”商品經(jīng)濟(jì)初期商品殖民時期，有商品需要推銷，有簡單的市場調(diào)查需求后工業(yè)化商品經(jīng)濟(jì)時期繁榮的商品經(jīng)濟(jì)時代，商品營銷時期，需要專業(yè)的市場調(diào)查信息化時代供給側(cè)市場，大數(shù)據(jù)時代，精準(zhǔn)營銷和商業(yè)模式創(chuàng)新方式走進(jìn)大數(shù)據(jù)時代國家戰(zhàn)略數(shù)據(jù)驅(qū)動數(shù)據(jù)資源標(biāo)志“將投入巨資拉動與大數(shù)據(jù)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)”，數(shù)據(jù)為“未來的石油”，是美國綜合國力的一部分，是與陸權(quán)、海權(quán)、空權(quán)同等重要的“國家核心資產(chǎn)”。政府管理不僅要講究策略，還要講究手段，比如大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，2014年3月8日

“大數(shù)據(jù)”首次寫入政府工作報告。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和目標(biāo)的進(jìn)一步調(diào)整，中小企業(yè)將面臨更大的壓力，互聯(lián)網(wǎng)金融除了解決便利性問題外，更重要的是如何圍繞特有的大數(shù)據(jù)資源展開對實體經(jīng)濟(jì)的服務(wù)。行業(yè)數(shù)據(jù)處理方式價值銀行/金融?貸款、保險、發(fā)卡等多業(yè)務(wù)線數(shù)據(jù)集成分析、市場評估?新產(chǎn)品風(fēng)險評估?股票等投資組合趨勢分析?增加市場份額?提升客戶忠誠度?提高整體收入?降低金融風(fēng)險醫(yī)療?共享電子病歷及醫(yī)療記錄，幫助快速診斷?穿戴式設(shè)備遠(yuǎn)程醫(yī)療?改善診療質(zhì)量?加快診療速度制造/高科技?產(chǎn)品故障、失效綜合分析?專利記錄檢索?智能設(shè)備全球定位，位置服務(wù)?優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、制造?降低保修成本?加快問題解決能源?勘探、鉆井等傳感器陣列數(shù)據(jù)集中分析?降低工程事故風(fēng)險?優(yōu)化勘探過程互聯(lián)網(wǎng)/Web2.0?在線廣告投放?商品評分、排名?社交網(wǎng)絡(luò)自動匹配?搜索結(jié)果優(yōu)化?提升網(wǎng)絡(luò)用戶忠誠度?改善社交網(wǎng)絡(luò)體驗?向目標(biāo)用戶提供有針對性的商品與服務(wù)政府/公用事業(yè)?智能城市信息網(wǎng)絡(luò)集成?天氣、地理、水電煤等公共數(shù)據(jù)收集、研究?公共安全信息集中處理、智能分析?更好地對外提供公共服務(wù)?輿情分析?準(zhǔn)確預(yù)判安全威脅媒體/娛樂?收視率統(tǒng)計、熱點信息統(tǒng)計、分析?創(chuàng)造更多聯(lián)合、交叉銷售商機(jī)?準(zhǔn)確評估廣告效用零售?基于用戶位置信息的精確促銷?社交網(wǎng)絡(luò)購買行為分析?促進(jìn)客戶購買熱情?順應(yīng)客戶購買行為習(xí)慣13大數(shù)據(jù)4V特點海量數(shù)據(jù)（Volume）：超規(guī)模、大容量多源異構(gòu)性（Variety）：不同形式（如文本、圖像、音頻、視頻等）；非結(jié)構(gòu)化低價值密度（Value）：大量的不相關(guān)信息、需深度分析實時分析（Velocity）：流信息、即時需求、時間容錯大雜難慢交易型數(shù)據(jù)機(jī)器數(shù)據(jù)社交數(shù)據(jù)

數(shù)量結(jié)構(gòu)化生產(chǎn)能力速度半結(jié)構(gòu)化

數(shù)據(jù)提取種類高度非結(jié)構(gòu)化

精確性組織數(shù)據(jù)種類高度非結(jié)構(gòu)化數(shù)量大數(shù)據(jù)成功案例據(jù)《紐約時報》報道：在美國，有一位父親怒氣沖沖地跑到塔吉特賣場，質(zhì)問為何將帶有嬰兒用品優(yōu)惠券的廣告郵件，寄送給他正在念高中的女兒?然而后來證實，他的女兒果真懷孕了。這名女孩搜尋商品的關(guān)鍵詞，以及在社交網(wǎng)站所顯露的行為軌跡，使沃爾瑪捕捉到了她的懷孕信息?！吧唐妨闶鄞髷?shù)據(jù)”案例精準(zhǔn)營銷10亞馬遜“預(yù)測式發(fā)貨”的新專利，可以通過對用戶數(shù)據(jù)的分析，在他們還沒有下單購物前，提前發(fā)出包裹。這項技術(shù)可以縮短發(fā)貨時間，從而降低消費者前往實體店的沖動。從下單到收貨之間的時間延遲可能會降低人們的購物意愿，導(dǎo)致他們放棄網(wǎng)上購物?！跋M大數(shù)據(jù)”案例縮短供應(yīng)鏈“大數(shù)據(jù)+政治”案例

在籌備過程中，奧巴馬背后的數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊一直在收集、存儲和分析選民數(shù)據(jù)。在這次的大選中，奧巴馬競選陣營的高級助理們決定將參考這一團(tuán)隊所得出的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來制定下一步的競選方案。利用在競選中可獲得的選民行動、行為、支持偏向方面的大量數(shù)據(jù)。政冶綁架“證監(jiān)會大數(shù)據(jù)”案例12早在2009年，上交所曾經(jīng)有過利用“大數(shù)據(jù)”設(shè)置“捕鼠器”的設(shè)想。通過建立相關(guān)的模型，設(shè)定一定的指標(biāo)預(yù)警。

在馬樂案中亮相的深交所的“大數(shù)據(jù)”監(jiān)測系統(tǒng)，設(shè)置了200多個指標(biāo)用于監(jiān)測估計，一旦出現(xiàn)股價偏離大盤走勢，深交所利用大數(shù)據(jù)查探異動背后是哪些人或機(jī)構(gòu)在參與。聽其言，觀其行“互聯(lián)網(wǎng)金融”案例阿里“水文模型”是按小微企業(yè)類目、級別等分別統(tǒng)計一個阿里系商戶的相關(guān)“水文數(shù)據(jù)”庫。如過往每到某個時點，該店鋪銷售會進(jìn)入旺季，銷售額就會增長，同時每在這個時段，該客戶對外投放的額度就會上升，結(jié)合這些水文數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以判斷出該店鋪的融資需求?；ヂ?lián)網(wǎng)金融p2p“量化投資”案例14我于2011年五人合伙創(chuàng)立廣州玄同量化工作室，主持開發(fā)了全自動化“人工智能股指期貨交易系統(tǒng)”。采集滬深300成份股Tick級交易數(shù)據(jù)，使用人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)挖掘市場投資機(jī)會，運(yùn)用90臺服務(wù)器云計算，實現(xiàn)了無人職守自動交易。實現(xiàn)了從2011年管理資產(chǎn)200萬到2014年管理資產(chǎn)十億驚人業(yè)績，2014年公司估值3億事實。把投資做成科學(xué)“制造業(yè)大數(shù)據(jù)”案例15

在摩托車生產(chǎn)廠商哈雷·戴維森公司用軟件不停的在記錄著微小的制造數(shù)據(jù)，如噴漆室風(fēng)扇的速度等等。當(dāng)軟件察覺風(fēng)扇速度、溫度、濕度或其它變量脫離規(guī)定數(shù)值，它就會自動調(diào)節(jié)機(jī)械。哈雷·戴維森同時還使用軟件，還尋找制約公司每86秒完成一臺摩托車制造工作的瓶頸。智能、精準(zhǔn)制造16“醫(yī)療大數(shù)據(jù)”案例谷歌基于每天來自全球的30多億條搜索指令設(shè)立了一個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)在2009年甲流爆發(fā)之前就開始對美國各地區(qū)進(jìn)行“流感預(yù)報”。谷歌在這項服務(wù)的產(chǎn)品介紹中寫道：搜索流感相關(guān)主題的人數(shù)與實際患有流感癥狀的人數(shù)之間存在著密切的關(guān)系。分析結(jié)果與傳統(tǒng)流感監(jiān)測系統(tǒng)監(jiān)測結(jié)果的相關(guān)性高達(dá)97%。流行病醫(yī)學(xué)“能源大數(shù)據(jù)”案例17丹麥風(fēng)輪機(jī)制造商維斯塔斯，通過在世界上最大的超級計算機(jī)上部署IBM大數(shù)據(jù)解決方案，得以通過分析包括PB量級氣象報告＼潮汐相位、地理空間、衛(wèi)星圖像等結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的海量數(shù)據(jù)，優(yōu)化風(fēng)力渦輪機(jī)布局，有效提高風(fēng)力渦輪機(jī)的性能，為客戶提供精確和優(yōu)化的風(fēng)力渦輪機(jī)配置方案。大能源戰(zhàn)略“交通大數(shù)據(jù)”案例18UPS最新的大數(shù)據(jù)來源是安裝在公司4.6萬多輛卡車上的遠(yuǎn)程通信傳感器，這些傳感器能夠傳回車速、方向、剎車和動力性能等方面的數(shù)據(jù)。收集到的數(shù)據(jù)流不僅能說明車輛的日常性能，還能幫助公司重新設(shè)計物流路線。最終能幫助UPS實時地調(diào)配駕駛員的收貨和配送路線。該系統(tǒng)為UPS減少了8500萬英里的物流里程，由此節(jié)約了840萬加侖的汽油。智能交通“公安大數(shù)據(jù)”案例19大數(shù)據(jù)篩選犯罪團(tuán)伙，與鎖定的罪犯乘坐同一班列車，住同一酒店的兩個人可能是同伙，過去，刑偵人員要證明這一點，需要通過把不同線索拼湊起來排查疑犯。大數(shù)據(jù)可以幫助警方定位最易受到不法分子侵?jǐn)_的區(qū)域，創(chuàng)建一張犯罪高發(fā)地區(qū)熱點圖和時間表。不但有利于警方精準(zhǔn)分配警力，預(yù)防打擊犯罪，也能幫助市民了解情況，提高警惕。公安天網(wǎng)“文化傳媒大數(shù)據(jù)”案例20與傳統(tǒng)電視劇有別，《紙牌屋》是一部根據(jù)“大數(shù)據(jù)”制作的作品。制作方Netflix是美國最具影響力的影視網(wǎng)站之一，在美國本土有約2900萬的訂閱用戶。Netflix基于用戶視頻點播的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)如評分、播放、快進(jìn)、時間、地點、終端等，儲存在數(shù)據(jù)庫后通過數(shù)據(jù)分析，計算出用戶可能喜愛的影片，并為他提供定制化的推薦。觀眾畫像“航空大數(shù)據(jù)”案例21Farecast已經(jīng)擁有驚人的約2000億條飛行數(shù)據(jù)記錄。用來推測當(dāng)前網(wǎng)頁上的機(jī)票價格是否合理。Farecast預(yù)測當(dāng)前的機(jī)票價格在未來一段時間內(nèi)會上漲還是下降。這個系統(tǒng)需要分析所有特定航線機(jī)票的銷售價格并確定票價與提前購買天數(shù)的關(guān)系。產(chǎn)品推薦系統(tǒng)戰(zhàn)略資源重要生產(chǎn)力內(nèi)存在普遍關(guān)聯(lián)大數(shù)據(jù)+新興產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)思維除加減乘大數(shù)據(jù)取消大字，關(guān)鍵是數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)思維互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、企業(yè)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、機(jī)器大數(shù)據(jù)、穿戴大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)和個體創(chuàng)新之間的關(guān)系，形成長尾市場發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的小數(shù)據(jù)，從價值密度低的數(shù)據(jù)中獲得高價值密度的小數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)的運(yùn)算法則清遠(yuǎn)市

旅游大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺大數(shù)據(jù)+旅游深度結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)能力與旅游行業(yè)需求共建旅游產(chǎn)業(yè)智慧管理、智慧服務(wù)和智慧營銷的未來景區(qū)分析——實時流量分析顯示和客流預(yù)測城市分析——熱門線路分析、接待統(tǒng)計（旅游天數(shù)、人流量）等信息發(fā)布——實時發(fā)布入境歡迎、輿情預(yù)警、擁堵、災(zāi)害預(yù)警等核心功能產(chǎn)品定位基于運(yùn)營商級的海量數(shù)據(jù)挖掘的游客行為分析，應(yīng)急預(yù)警和精準(zhǔn)旅游信息發(fā)布系統(tǒng)，包括旅游大數(shù)據(jù)分析子系統(tǒng)及景區(qū)信息發(fā)布子系統(tǒng)。目標(biāo)客戶及用戶目標(biāo)客戶：旅游局以及有輿情分析需求的政府部門、電信運(yùn)營商目標(biāo)用戶：旅游局及相關(guān)政府部門各大旅行社、酒店、景區(qū)等旅游產(chǎn)業(yè)鏈中的企業(yè)用戶一站式解決方案——旅游大數(shù)據(jù)分析和應(yīng)急策略執(zhí)行，有效提升政府監(jiān)管水平，降低擁堵等事故發(fā)生幾率，為游客提供精準(zhǔn)個性化服務(wù)。優(yōu)勢及亮點旅游大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺介紹旅游行業(yè)宏觀分析通過省、市、景區(qū)多維度搜索數(shù)據(jù)分析，宏觀掌控旅游行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)，了解各大景區(qū)在清遠(yuǎn)乃至珠三角其他地區(qū)市民心中的認(rèn)知度。目的地游客特征多維分析從性別、年齡、消費水平、酒店偏好、目的地偏好、游客來源去向等多個維度對目的地游客進(jìn)行全面交叉分析，輔助景區(qū)、旅游局、旅游企業(yè)進(jìn)行游客市場細(xì)分、客源流失分析及潛在市場挖掘，有效進(jìn)行精準(zhǔn)營銷及新產(chǎn)品線路研發(fā)。實時客流量監(jiān)控及預(yù)測實時監(jiān)控目的地當(dāng)前人群密度，并對未來2小時及未來3-7日客流量及擁擠風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警；輔助景區(qū)、政府進(jìn)行相應(yīng)的人力、運(yùn)力安排，保障游客出行安全及體驗；幫助旅行社、OTA基于線路客流量進(jìn)行熱點線路產(chǎn)品銷售備貨、運(yùn)力調(diào)配。實時輿情監(jiān)控通過對多個平臺輿情數(shù)據(jù)的整合分析，輔助景區(qū)、政府、旅游企業(yè)等及時把握輿情事件影響面、網(wǎng)民情感傾向、主要傳播節(jié)點、及游客關(guān)注要點，有效進(jìn)行輿論引導(dǎo)并制定相應(yīng)措施，整體提升旅游服務(wù)體驗。旅游+大數(shù)據(jù)能幫助政府提升旅游相關(guān)數(shù)據(jù)應(yīng)用能力旅游數(shù)據(jù)公共平臺旅游電子商務(wù)平臺清遠(yuǎn)市旅游大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺清遠(yuǎn)市政府牽頭，開展旅游與交通、公安、氣象、環(huán)保等跨部門數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)開放平臺。目標(biāo)：數(shù)據(jù)融合數(shù)量超過1億條各級旅游行政管理部門、旅游企業(yè)及電子商務(wù)平臺接入開放旅游數(shù)據(jù)資源，輔助精準(zhǔn)旅游營銷目標(biāo)：兩年內(nèi)惠及清遠(yuǎn)市旅游企業(yè)不少于100家（清城區(qū)、清新區(qū)、連州市、英德市等）實現(xiàn)對旅游城市、重點景區(qū)游客流量的監(jiān)管、預(yù)警和及時分流疏導(dǎo)目標(biāo)：建設(shè)清遠(yuǎn)市旅游大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺旅游景區(qū)自己搞大數(shù)據(jù)？困難不小大數(shù)據(jù)源獲取困難。除了景區(qū)自身的數(shù)據(jù)外，對其他外部大數(shù)據(jù)獲取困難。大數(shù)據(jù)的集成、存儲困難。由于受資金、技術(shù)等的限制，景區(qū)缺乏足夠的硬件、軟件對大數(shù)據(jù)進(jìn)行集成存儲。大數(shù)據(jù)分析方法難以掌握。由于大數(shù)據(jù)挖掘、分析的技術(shù)性較強(qiáng)、門檻較高，景區(qū)人員短時間內(nèi)難以掌握。缺乏專業(yè)人士的解讀，景區(qū)很容易忽視有價值的挖掘信息、解決方案。景區(qū)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的困境及解決之道專業(yè)的事情需要交給專業(yè)機(jī)構(gòu)做。為此，旅游大數(shù)據(jù)的解決之道，在于整合國內(nèi)多途徑的大數(shù)據(jù)源，形成旅游大數(shù)據(jù)生態(tài)，為國內(nèi)旅游業(yè)提供大數(shù)據(jù)解決方案，促進(jìn)旅游業(yè)的轉(zhuǎn)型升級?？上驳氖?，國內(nèi)已有研究機(jī)構(gòu)開始跨界整合。目前，百度公司與多家咨詢機(jī)構(gòu)達(dá)成了跨界合作，在國內(nèi)旅游大數(shù)據(jù)的實踐方面邁出了第一步。產(chǎn)品定位-旅游大數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺基于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、百度用戶屬性數(shù)據(jù)、百度用戶行為數(shù)據(jù)、LBS數(shù)據(jù)等海量數(shù)據(jù)用戶軌跡追蹤分析法（UserTraceRecoverAnalysis，簡稱UTRA），全景構(gòu)建景區(qū)旅游大數(shù)據(jù)畫像區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)政策交通區(qū)位旅游市場游客年齡游客性別游客學(xué)歷游客職業(yè)游客客源地交通方式旅游路線游客量酒店住宿餐飲偏好游客情緒游客反饋網(wǎng)民認(rèn)知景點關(guān)注微博標(biāo)簽把握景區(qū)發(fā)展外部環(huán)境與市場導(dǎo)向，洞察游客基本屬性與行為特征，精準(zhǔn)分析游客旅游路線，實時監(jiān)控景區(qū)游客量為城市及景區(qū)實現(xiàn)旅游市場細(xì)分、旅游營銷診斷、景區(qū)精準(zhǔn)管理提供有力工具。產(chǎn)品價值——瞄準(zhǔn)目標(biāo)客源市場大數(shù)據(jù)判斷景區(qū)的重點客源市場游客類型景區(qū)類型旅游周期熱門景點挖掘景區(qū)旅游市場洼地線路規(guī)劃產(chǎn)品設(shè)計渠道挖掘提升客源市場轉(zhuǎn)化率游客來源目的地交通、酒店市場營銷識別客源流失的原因搜索趨勢旅游輿情公共事件服務(wù)質(zhì)量大數(shù)據(jù)幫助識別景區(qū)客源市場，挖掘市場洼地產(chǎn)品價值——提高目的地營銷效率大數(shù)據(jù)助力識別有效營銷渠道，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷產(chǎn)品價值——提升景區(qū)管理水平景區(qū)探針票務(wù)系統(tǒng)一卡通第三方大數(shù)據(jù)景區(qū)票務(wù)系統(tǒng)可統(tǒng)計游客量數(shù)據(jù)，通過與互聯(lián)網(wǎng)、運(yùn)營商等第三方大數(shù)據(jù)整合，可對未來幾天人流量、車流量進(jìn)行預(yù)測；智慧景區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)可對突發(fā)事件如踩踏、擁擠進(jìn)行實時監(jiān)測，及時預(yù)警；通過監(jiān)控系統(tǒng)及數(shù)據(jù)分析，對景區(qū)人力、物力資源進(jìn)行科學(xué)分配，并加強(qiáng)市場違規(guī)行為管理通過景區(qū)一卡通系統(tǒng)，可以對游客的屬性、行為偏好進(jìn)行分析，同時整合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，可以針對全國市場范圍進(jìn)行客源地與目標(biāo)消費者的精準(zhǔn)定位；產(chǎn)品價值——檢測景區(qū)網(wǎng)絡(luò)口碑識別景區(qū)的正負(fù)面評價，判斷景區(qū)網(wǎng)絡(luò)口碑發(fā)現(xiàn)游客的負(fù)面反饋，及時改善景區(qū)服務(wù)通過關(guān)鍵詞分析，評價景區(qū)在網(wǎng)民中的認(rèn)知度；通過挖掘，分析景區(qū)的熱點事件，并對其進(jìn)行影響評估對景區(qū)的媒體報道進(jìn)行分析，評價媒體對景區(qū)的輿論引導(dǎo)效果景區(qū)網(wǎng)絡(luò)輿情正負(fù)面評價游客反饋網(wǎng)民認(rèn)知輿論引導(dǎo)熱點事件產(chǎn)品形態(tài)——景區(qū)游客量預(yù)測景區(qū)游客量實時預(yù)報預(yù)測景區(qū)客源來向預(yù)測游客來訪交通方式預(yù)測各個客源地城市游客數(shù)量產(chǎn)品形態(tài)——擁擠預(yù)測及危機(jī)管理瞬時景區(qū)熱力圖預(yù)警，防止踩踏悲劇發(fā)生上海外灘跨年夜踩踏事件景區(qū)擁堵事件產(chǎn)品形態(tài)——景區(qū)熱力圖通過百度LBS定位與通信運(yùn)營商大數(shù)據(jù)結(jié)合實現(xiàn)游客人流密度與人流走向?qū)崟r動態(tài)監(jiān)測及時預(yù)警擁擠危機(jī)產(chǎn)品形態(tài)——人流熱力圖中秋前夜中秋

跨年上海外灘人群走向，跨年當(dāng)天明顯較中秋前后更亂通過百度LBS定位與通信運(yùn)營商大數(shù)據(jù)結(jié)合實現(xiàn)游客人流密度與人流走向?qū)崟r動態(tài)監(jiān)測及時預(yù)警擁擠危機(jī)實施服務(wù)方式旅游景區(qū)數(shù)據(jù)探針為景區(qū)部署探針，游客在獲取網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的同時，平臺獲取人群實時數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)監(jiān)測服務(wù)結(jié)合移動數(shù)據(jù)，提供景區(qū)人流監(jiān)測、來源地監(jiān)測、線路挖掘、市場分析解決方案營銷服務(wù)幫助景區(qū)、旅行社提供人群精準(zhǔn)定向投放服務(wù)城市-時空-人

基于LBS-GIS驅(qū)動政府城市規(guī)劃管理

大數(shù)據(jù)解決方案大數(shù)據(jù)工作組2017-2-22城市規(guī)劃與城市設(shè)計，歸根結(jié)底是要以居民為核心，滿足城市居民生活各方面的需求，而充分的了解城市居民的信息，如居住地、工作地、出行軌跡，進(jìn)而推演城市居民的聚集特征、出行規(guī)律等，是城市規(guī)劃設(shè)計部門重要的參考數(shù)據(jù)，對于城市規(guī)劃的空間布局、土地利用、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等都具有非常重要的意義。1、定量數(shù)據(jù)依據(jù)不足傳統(tǒng)方式獲取規(guī)劃數(shù)據(jù)，如居民出行問卷調(diào)查，多年一次的人口普查等，采用小樣本抽樣方式，數(shù)據(jù)采集效率、采樣率、準(zhǔn)確性等都有所欠缺，統(tǒng)計結(jié)果易具偏向性，數(shù)據(jù)時效性有限，而導(dǎo)致不能反映出總體的真實情況。2、人口連續(xù)活動特征獲取困難傳統(tǒng)規(guī)劃中，視頻、紅外等技術(shù)，雖然能夠較好地識別設(shè)備范圍內(nèi)的單個個體，但較難持續(xù)跟蹤分析人口的連續(xù)活動特征，數(shù)據(jù)可靠性、可信度一直未得到有效檢驗。傳統(tǒng)調(diào)研數(shù)據(jù)LBSGIS運(yùn)營商DMP消費類型消費偏好消費金額興趣愛好常駐位置消費聚集收入層次聯(lián)絡(luò)關(guān)系傳統(tǒng)城市規(guī)劃管理的挑戰(zhàn)如何升級？核心：LBS（LocationBasedService，基于位置的服務(wù)數(shù)據(jù)）規(guī)劃和土地管理的終極目的是為人服務(wù)。傳統(tǒng)的規(guī)劃和土地管理以“小”數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，它只能告訴規(guī)劃者和管理者人住在哪里，而無法告訴人在時空位置、行為特征的相關(guān)性。規(guī)劃者和管理者都希望獲取人具體屬性與時空位置，然而在傳統(tǒng)的技術(shù)條件下，這項工作有太多實踐層面的難度。阿里巴巴百度騰訊我們交易行為瀏覽軌跡通過Cookie跟蹤網(wǎng)站瀏覽軌跡關(guān)注、轉(zhuǎn)發(fā)、分享構(gòu)建社交畫像基于位置判定人群屬性定向、實時位置信息、曾走訪過的地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)對城市規(guī)劃管理啟發(fā)大數(shù)據(jù)能夠相對準(zhǔn)確告訴規(guī)劃和管理者

——人的時空行為特征如果居民攜帶手機(jī)，手機(jī)基站會記錄人的位置信息；居民搭乘出租車或公共交通，也會有完整的時空路徑信息；自行車也聯(lián)網(wǎng)了；甚至是步行，在多數(shù)時間內(nèi)也會被攝像監(jiān)控器捕捉到東廚集團(tuán)如何通過大數(shù)據(jù)規(guī)劃選址基于包含中餐、快餐、咖啡廳、茶藝館、甜品店、外國餐廳、糕餅店、冷飲店位置數(shù)據(jù)、大眾點評類、餓了么POI數(shù)據(jù)的分類與評論語義分析，優(yōu)化東廚餐飲旗艦店、社區(qū)店與商業(yè)店的人群定位、品類規(guī)劃與選址空間分布。2015年10月。商業(yè)功能集聚度識別商務(wù)功能集聚度識別公共服務(wù)功能集聚度識別商圈分析基于群體的位置分布及屬性結(jié)構(gòu)，為商圈提供準(zhǔn)確的客源分布分析、客流趨勢分析、客流軌跡、競品分析，會員分析等，基于人群分布屬性和人流量規(guī)律指導(dǎo)地產(chǎn)規(guī)劃，輔助提升商圈運(yùn)營，增加人流量和收入城市服務(wù)功能空間集聚特征識別商圈與商業(yè)網(wǎng)點選址規(guī)劃城市服務(wù)功能空間集聚特征識別

從【城市-時空-人】布局的角度考慮，基于客觀的經(jīng)濟(jì)地理數(shù)據(jù)，業(yè)態(tài)業(yè)種分布數(shù)據(jù)，人群時空聚集效應(yīng)，對規(guī)劃點位的地理位置、類型選擇和服務(wù)能力進(jìn)行最佳的配置。

數(shù)據(jù)處理——識別——對比分析數(shù)據(jù)類型涉及13個大類，分別為：餐飲、公共設(shè)施、購物、交通、教育、金融、景點、商務(wù)住宅、生活服務(wù)、體育、醫(yī)療、政府辦公、住宿服務(wù)全面了解規(guī)劃目標(biāo)區(qū)域整體情況，包括人口特征分析、地理位置特征分析以及交通流量等分析。識別：范圍識別——密度識別——核心區(qū)識別RSA識別模型三大指標(biāo)：RANGE指數(shù)、SQUARE指數(shù)、AVERAGE指數(shù)。極值指數(shù)通過統(tǒng)計公共服務(wù)功能區(qū)內(nèi)設(shè)施密度的最高值來表征發(fā)展水平；面積指數(shù)是通過統(tǒng)計公共服務(wù)功能區(qū)的格網(wǎng)數(shù)量多少來表征片區(qū)的面積；平均指數(shù)是通過統(tǒng)計公共服務(wù)功能區(qū)內(nèi)設(shè)施密度的平均值來表征整體發(fā)展水平。權(quán)重計算原則：將公共管理、公共服務(wù)設(shè)施以及商業(yè)、服務(wù)業(yè)設(shè)施聚集之地定位為城市中心區(qū)域。其中，公共管理、公共服務(wù)設(shè)施又以醫(yī)療、辦公及教育設(shè)施為主要表征，同時將餐飲、金融、住宿服務(wù)、體育及購物作為商業(yè)、服務(wù)業(yè)設(shè)施的代表。休閑娛樂功能區(qū)規(guī)劃與價值評估模型三個評價指標(biāo)：娛樂因子、交通因子及配套因子。結(jié)合POI數(shù)據(jù)，將體育和旅游景點納入娛樂因子，交通設(shè)施即為交通因子，餐飲、住宿及金融歸入配套因子。商圈客流來源分析市民出行OD圖（左）、現(xiàn)居地與搜索房屋距離PA圖（右）在分析如城市或區(qū)域人口通勤方向及發(fā)展趨勢時，則采用了OD/PA分析模型。該模型以千萬級的智能移動設(shè)備大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對全市人口出行進(jìn)行擬合計算，可以了解要素流動情況。上?；诘罔F的通勤出行者有130多萬持卡人，平均通勤時間為34.82min，平均通勤距離為12.4km分析主要就業(yè)地站的通勤出行與通勤時間，識別去往4個就業(yè)地站的通勤出行并從中挑選出行量大于100的通勤OD進(jìn)行可視化從通勤來源看，位于市中心的人民廣場對全市各個方向的通勤吸引水平相當(dāng)，輻射范圍最廣；漕河涇開發(fā)區(qū)輻射范圍略小于人民廣場，但其對西南方向的輻射性更強(qiáng)；張江高科類似于漕河涇開發(fā)區(qū)；而臨空經(jīng)濟(jì)園區(qū)所在的淞虹路則相對輻射范圍較小。從通勤時間上看，到達(dá)內(nèi)環(huán)內(nèi)各就業(yè)站的平均通勤時間差距不大，內(nèi)環(huán)外的漕河涇開發(fā)區(qū)、張江高科和淞虹路顯著長于內(nèi)環(huán)內(nèi)的就業(yè)站。識別從7個大型居住社區(qū)站點出發(fā)的通勤出行，并選取通勤出行量大于50的OD進(jìn)行可視化。結(jié)果顯示，各大型居住社區(qū)站點出發(fā)的通勤出行方向各不相同，泗涇地區(qū)主要前往漕河涇開發(fā)區(qū)周邊站點，周康航地區(qū)主要前往2號線地區(qū)諸如張江高科及陸家嘴地區(qū)，顧村地區(qū)主要前往7號線靜安寺、長壽路附近，江橋地區(qū)則主要前往13號線的真北路及長壽路附近，地鐵通勤量最高的是泗涇地區(qū)，顯著高于其他3個大型居住社區(qū)。這也反映了大型居住社區(qū)出行的主要方向并非完全是內(nèi)環(huán)內(nèi)，而是呈現(xiàn)了一定的就近就業(yè)特征。通勤時間上泗涇、江橋平均時耗較少于周康航、顧村，但四地均顯著高于外環(huán)內(nèi)的平均水平。力導(dǎo)圖-鎮(zhèn)區(qū)組團(tuán)模型采用力導(dǎo)向布局分析模型。該模型將每個要素表現(xiàn)為一個點，要素間的聯(lián)系（通勤、通話往來）表現(xiàn)為邊，通過計算各要素間的關(guān)聯(lián)度，繪制出拓?fù)潢P(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，表現(xiàn)要素間的聚集度和緊密度。交通斷面流量分析模型通過對軌道交通站點客流出行方向和數(shù)量的分析，從而對斷面客流量進(jìn)行評估和趨勢判斷。區(qū)域人群分析該板塊人口年齡輕、活力強(qiáng)，崗位供給上不僅有大量的產(chǎn)業(yè)工作，也有高端的公共服務(wù)和第三產(chǎn)業(yè)。更重要的是，其人口的聚集速度較崗位的聚集速度更快，整個地區(qū)正在高速發(fā)展中轉(zhuǎn)型。屬性數(shù)據(jù)商圈競爭對標(biāo)客流聚集區(qū)分析購物動線分析消費者洞察及會員分析地理營銷商圈與商業(yè)網(wǎng)點選址規(guī)劃人口屬性數(shù)據(jù)基于運(yùn)營商用戶的基本屬性信息（脫敏），如性別、年齡、職業(yè)、消費能力等人口分布數(shù)據(jù)客流來源客流駐留基于用戶的位置信息，判斷用戶位置分布狀況人口流動數(shù)據(jù)根據(jù)用戶通信基站變化，判斷用戶位置信息變化，獲得流動數(shù)據(jù)場景：商圈選址規(guī)劃與運(yùn)營支撐開店選址：查詢目標(biāo)人群分布區(qū)域，或合適的開店區(qū)域店面經(jīng)營：查看商超客戶所在區(qū)域的人流量及人群結(jié)構(gòu)特征、人群來訪頻次和時段、品牌布局位置營銷：對商家所關(guān)心的區(qū)域進(jìn)行鎖定，推出觸發(fā)式廣告人口社會屬性性別年齡段職業(yè)學(xué)歷收入段用戶興趣偏好互聯(lián)網(wǎng)行為分析高頻駐留位置行進(jìn)路線所屬商圈駐留數(shù)據(jù)搜索行為實時位置客流密度駐留行為途徑次數(shù)消費行為數(shù)據(jù)線上消費線下消費消費積分城市規(guī)劃管理大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)業(yè)發(fā)展工業(yè)農(nóng)業(yè)服務(wù)業(yè)公共服務(wù)商圈、CBD配套公園、綠道體育場館會展中心綜合交通航空高速公路鐵路水運(yùn)市政設(shè)施供水設(shè)施排水設(shè)施電力設(shè)施燃?xì)庠O(shè)施總體工作思路定位及招商策劃工作之目的在于結(jié)合對XXX市商業(yè)環(huán)境、競爭環(huán)境及消費者行為特點等分析的基礎(chǔ)上，初步確定本項目的定位、目標(biāo)消費群體、業(yè)態(tài)布局及招商策略等，以期為實踐執(zhí)行提供策略性指導(dǎo)宏觀環(huán)境分析經(jīng)濟(jì)環(huán)境人口結(jié)構(gòu)居民收入水平零售業(yè)環(huán)境分析競爭環(huán)境分析

XXX市商業(yè)環(huán)境分析項目周邊環(huán)境分析競爭對手分析消費者行為分析消費場所傾向顯性/隱性需求購買習(xí)慣關(guān)注因素及期望綜合分析1STP2市場細(xì)分目標(biāo)市場市場定位業(yè)態(tài)布局3招商策略4市場潛力核心商圈——輻射商圈競爭對手格局選址優(yōu)化建議競爭環(huán)境分析項目周邊環(huán)境分析：項目所處地段為XXX地段客流量相對集中區(qū)域，但由于并無臨街且周邊設(shè)施環(huán)境以及經(jīng)營素質(zhì)較差，因而本項目面臨著系列的挑戰(zhàn)。XXX步行街

XXX步行街全長800多米，共有商鋪194家，百貨店7家，總體營業(yè)面積達(dá)8萬平方米租金范圍在50-260元/㎡不等，平均租金達(dá)110元/平方米經(jīng)營面積一般為80-120㎡，商業(yè)開間較江南寬，少量達(dá)9米開間，進(jìn)深普遍較大，達(dá)到12-26米本項目A街A街北段主要以建材物料的銷售為主，南段的業(yè)態(tài)組合則較為豐富B路B路位于本項目南邊，其整體硬件環(huán)境較好，附近有公路客運(yùn)總站，共有店面290家，以餐飲、醫(yī)藥為主，副食、小超市為輔，電影院附近分布餐飲相對集中C街C街為過往農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場，因此該路段門店主要以水果和蔬菜的批發(fā)門市為主，總體環(huán)境較差項目周邊街道環(huán)境競爭環(huán)境分析項目周邊環(huán)境分析：項目所處地段為XXX地段客流量相對集中區(qū)域，但由于并無臨街且周邊設(shè)施環(huán)境以及經(jīng)營素質(zhì)較差，因而本項目面臨著系列的挑戰(zhàn)。根據(jù)實時客流位置設(shè)計營銷點位刷新時間5s，不同顏色代表不同類型的人員藍(lán)色：顧客橙色：營銷點位某小時，人流量漲速明顯，且集中于右上角區(qū)域350300250200150<=100競爭環(huán)境分析項目周邊環(huán)境分析：項目所處地段為XXX地段客流量相對集中區(qū)域，但由于并無臨街且周邊設(shè)施環(huán)境以及經(jīng)營素質(zhì)較差，因而本項目面臨著系列的挑戰(zhàn)。人流量集中區(qū)域消費者行為分析（1/5）消費場所傾向：綜合性百貨商場與生活日用品一體化模式的超市已成為XXX市消費者購物的主要場，相對個體經(jīng)營街鋪而言，消費者逐步傾向一站式購物場所并更加相信這類場所所具備的品牌效應(yīng)46.76%35.29%

XXX市消費者傾向于選擇綜合商場作為主要的消費場，并且對其的傾向性遠(yuǎn)高于其他類型的購物場所

消費者行為分析（2/5）消費者的顯性及潛在需求：XXX市消費者經(jīng)常性購買服飾、化妝品等個人形象相關(guān)的產(chǎn)品，更深層次地講，消費者追求個人形象的整體解決方案。另外，XXX市的消費者還希望在百貨商場內(nèi)配備就餐、娛樂、休閑等場所及設(shè)施，這部分需求目前有很大部分未被滿足，成為了潛在需求消費者顯性需求調(diào)查顯示，在消費者購物需求方面，消費者更關(guān)注或更經(jīng)常性購買服飾、化妝品等，這說明，相對于其他產(chǎn)品來說，消費者更關(guān)注個人形象相關(guān)的產(chǎn)品，更深層次地講，消費者追求個人形象的整體解決方案消費者隱性需求

XXX市的消費者還希望在百貨商場內(nèi)配備就餐、娛樂、休閑等場所及設(shè)施餐飲更傾向于兩個方面：一是傾向于全國各地小吃、新奇，甚至?xí)鲃铀褜ひ詽M足需求；二是傾向于優(yōu)雅、安靜、不受打擾的就餐氛圍消費者的另一潛在需求為娛樂，具體表現(xiàn)在電子游戲、臺球、網(wǎng)絡(luò)方面，這部分需求未被滿足消費者行為分析（3/5）消費者的購物習(xí)慣：XXX市消費者購物的黃金時間段為11：30-14：30，且越年輕的消費者愿意在商場逗留的時間就越長。最后，XXX市由于整體商業(yè)配套的不足限制了購物便利性，從而嚴(yán)重限制了消費者的購物半徑。11：30-14：30XXX市消費者購物的黃金時間段越年輕的消費者在商場逗留的時間越長

XXX市消費者的購物黃金時間段為11：30——14：30，其次為9：00——11：30，并且與節(jié)假日等因素?zé)o關(guān)由于購物時間段內(nèi)包含了午餐時間，因此，購物商場內(nèi)是否配備了餐飲場所，特別是午餐餐飲場所顯得尤為重要

XXX市消費者在商場逗留時間平均保持在60分鐘以上:越年輕的消費者逗留的時間越長女性消費者比男性消費者逗留的時間長購物的便利性嚴(yán)重限制了XXX市消費者的購物半徑調(diào)查結(jié)果顯示，XXX市購物半徑較短。進(jìn)一步結(jié)果顯示，江北地區(qū)消費者，更寧愿前往江南購物，這與消費者所能接受的交通時間是不吻合的，這在一定程度上反映現(xiàn)階段的消費者的行為嚴(yán)重受目前商業(yè)環(huán)境及目前商業(yè)配套的影響，消費者身不由己123消費者行為分析（4/5）消費者的關(guān)注因素及期望（1/2）：XXX市消費者青睞商品齊全的購物場所，但XXX市消費者的消費習(xí)慣存在一個怪圈：滿意的不常去，常去的不滿意。我們認(rèn)為，造成這一怪圈的原因主要是消費者被現(xiàn)有的商業(yè)環(huán)境所挾持，需求并未被滿足，但迫于現(xiàn)有市場提供產(chǎn)品的有限性、消費者可供選擇有限的前提下，消費者產(chǎn)生一種“身不由己”的被迫選擇行為消費者青睞商品齊全的購物場所消費者的無奈：常去的不滿意，滿意的不常去消費者行為分析（4/5）消費者的關(guān)注因素及期望（2/2）：XXX市消費者青睞商品齊全的購物場所，但XXX市消費者的消費習(xí)慣存在一個怪圈：滿意的不常去，常去的不滿意。我們認(rèn)為，造成這一怪圈的原因主要是消費者被現(xiàn)有的商業(yè)環(huán)境所挾持，需求并未被滿足，但迫于現(xiàn)有市場提供產(chǎn)品的有限性、消費者可供選擇有限的前提下，消費者產(chǎn)生一種“身不由己”的被迫選擇行為常去的不滿意，滿意的不常去！為什么會出現(xiàn)這個現(xiàn)象？1.消費者為什么對常去的商場不滿意？價格高（47%）服務(wù)態(tài)度差（43%）價格高、服務(wù)態(tài)度差2.消費者為什么對金鉆等商場滿意？3.消費者為什么對滿意的商場不常去？價格過高，非主流消費“品牌、質(zhì)量好”這一指標(biāo)遙遙領(lǐng)先于其他各個商場迫于市場上無法提供一個購物環(huán)境相對較好、品牌質(zhì)量相對較好且價格適中的商場，XXX市的消費者迫于無奈地選擇了服務(wù)態(tài)度較差但商品較為齊全、產(chǎn)品價格相對較低的商場對于市場進(jìn)入者來說，環(huán)境好、價格適中、服務(wù)態(tài)度好、管理完善、品種齊全的商場無疑是一個巨大的進(jìn)入機(jī)會，填補(bǔ)市場空白市場細(xì)分及項目定位（1/6）市場細(xì)分及細(xì)分現(xiàn)狀：目前XXX市百貨商場全都圍繞著“檔次”這一極其單一的維度細(xì)分市場，這單一的細(xì)分維度呈現(xiàn)出了系列的局限性，使得當(dāng)?shù)厣虉龅哪繕?biāo)市場非常廣泛，盲目追求商品的“多而全”

目前XXX市商場只簡單地運(yùn)用“檔次”作為細(xì)分市場的依據(jù)單一的市場細(xì)分方法會存在系列不足盲目追求商品品類的“多而全目標(biāo)市場追求“廣而泛”

缺乏市場細(xì)分的意識導(dǎo)致XXX市各個百貨商家盲目追求商品品類的多而全,單個品類的深度及廣度未達(dá)到消費者的要求商家本身認(rèn)為的“齊全”（指品類）與消費者認(rèn)為的“齊全”（指產(chǎn)品）出現(xiàn)了認(rèn)知上的偏差，因此，出現(xiàn)了消費者前往長春“淘貨”的現(xiàn)象

缺乏市場細(xì)分的意識在另一方面導(dǎo)致了XXX市各百貨商家盲目追求市場的“廣而泛”，將市場上各種各樣的消費者一刀切極其單一的市場細(xì)分導(dǎo)致了XXX市各商場現(xiàn)階段的競爭趨于同質(zhì)化（產(chǎn)品同質(zhì)化、品類同質(zhì)化、目標(biāo)市場同質(zhì)化、品牌形象同質(zhì)化），市場進(jìn)入惡性競爭的停滯發(fā)展階段，市場集中度極低市場細(xì)分及項目定位（2/6）市場細(xì)分加一個維度：為使市場細(xì)分更加精準(zhǔn)以及使本項目與競爭對手區(qū)分，結(jié)合一線商業(yè)實踐，在原來“檔次”維度之基礎(chǔ)上增加“年齡”維度，形成二維度細(xì)分市場。年齡段：18歲以下檔次：低端市場現(xiàn)狀：寧江區(qū)周邊農(nóng)村年齡段：18-30歲以下檔次：低端市場現(xiàn)狀：低端在職人員、低端學(xué)生及周邊農(nóng)村市場為主，容量較大，但利潤率等較低年齡段：18歲以下檔次：中端市場現(xiàn)狀：寧江區(qū)主流市場、江北年輕父母市場年齡段：18歲以下檔次：高端市場現(xiàn)狀：尚未發(fā)展年齡段：18-30歲以下檔次：高端市場現(xiàn)狀：前往長春購物，市場發(fā)展有限年齡段：30歲以上檔次：低端市場現(xiàn)狀：低職位,農(nóng)村市場,容量大,利潤率低年齡段：30歲以上檔次：中端市場現(xiàn)狀：主流市場，前往長春購物年齡段：30歲以上檔次：高端市場現(xiàn)狀：高端消費人群，期望一線城市購物年齡段：18-30歲檔次：中端市場現(xiàn)狀：隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這類年輕市場的發(fā)展將較為理想市場細(xì)分及項目定位（3/6）目標(biāo)市場選擇：綜合考慮各細(xì)分市場消費者的購物習(xí)慣、市場競爭強(qiáng)度、市場容量、市場前景及項目周邊環(huán)境，選擇細(xì)分市場E（定位中端并以18—30歲）作為項目的目標(biāo)市場目標(biāo)市場市場細(xì)分及項目定位（4/6）目標(biāo)市場分析：本項目選擇的目標(biāo)市場人群為18-30歲的中端消費者，根據(jù)市場調(diào)研結(jié)果顯示，這一細(xì)分市場消費者的品牌偏好度不高且對價格具有較高的敏感性特征一：品牌偏好度不高特征二：對價格較為敏感各年齡段對品牌偏好度各年齡段價格的關(guān)注度消費者在選擇購物時對品牌的關(guān)注程度并不商，只要價格合理就會選擇購買這一特征可在一定程度上減輕招商壓力目標(biāo)人群對價格較為敏感，期望商場舉辦更多的折扣等促銷活動目標(biāo)市場特征分析市場細(xì)分及項目定位（5/6）目標(biāo)市場分析：本項目選擇的目標(biāo)市場人群為18-30歲的中端消費者，根據(jù)市場調(diào)研結(jié)果顯示，這一細(xì)分市場消費者的品牌偏好度不高且對價格具有較高的敏感性目標(biāo)市場吸引力評估18-35歲人口成為XXX市的中堅力量1000-1500元中檔消費主力人群目標(biāo)市場的吸引力屬于中高水平市場細(xì)分及項目定位（6/6）項目定位：本項目市場定位于綜合性的購物中心，為消費者提供一站式360度的購物體驗，品牌定位于時尚、實惠，為消費者展現(xiàn)最新的時尚項目定位市場定位品牌定位綜合性體驗式購物中心集購物、休閑、娛樂、餐飲為一體的綜合性、體驗式購物中心精彩、實惠的時尚風(fēng)標(biāo)綜合性針對目標(biāo)人群這一已被細(xì)分的市場，圍繞目標(biāo)人群——年輕中端消費群體開發(fā)多樣業(yè)態(tài)在業(yè)態(tài)的廣度、品類及產(chǎn)品的深度上根據(jù)目標(biāo)市場的喜好及需求進(jìn)行精準(zhǔn)的深挖掘，是聚眾市場的綜合性

體驗式“消費者360度完美購物體驗”的全新購物概念：內(nèi)涵涉及消費者自進(jìn)入項目至消費者離開整個過程的全方位的情感體驗、感官體驗，包含品牌形象的感知、建筑風(fēng)格的感知、服務(wù)態(tài)度的感知、商品質(zhì)量的感知、商場內(nèi)嗅覺及味覺感知、聽覺感知等核心訴求點：精彩、實惠目標(biāo)人群來說，商品齊全（即多樣化的時尚）與價格適中對于商場來說是激勵因素，而服務(wù)、環(huán)境等則為保健因素，因此，將項目的核心訴求定位為：精彩時尚、價格實惠！品牌個性：時尚風(fēng)向標(biāo)、潮流代言人

時尚潮流：緊貼潮流，力爭成為XXX市地區(qū)的時尚風(fēng)向標(biāo)、潮流代言人；親和力：保持靈敏的時尚嗅覺、追求時尚最前沿的同時，應(yīng)具備較強(qiáng)的親和力，消除消費者與時尚的“代溝”；精致：唯有精致方可靈敏，才能把握潮流的脈搏；實惠：“平民的時尚盛宴”是本項目的核心訴求點，實惠是項目的核心賣點；年輕的：塑造年輕的個性、充滿活力；精彩的：項目集購物、餐飲及娛樂、美容美發(fā)為一體，在業(yè)態(tài)上極盡年輕群體的精彩，在商品類型上凸顯精彩。運(yùn)營商大數(shù)據(jù)

對外輸出能力介紹從服務(wù)、行業(yè)、數(shù)據(jù)三個維度進(jìn)行能力組合和商業(yè)模式創(chuàng)新通過API形成連續(xù)的行業(yè)數(shù)據(jù)輸出能力行業(yè)維度用戶靜態(tài)屬性數(shù)據(jù)服務(wù)維度數(shù)據(jù)維度用戶位置信息數(shù)據(jù)用戶寬帶上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)用戶上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)零售快消互聯(lián)網(wǎng)政府教育廣告媒體娛樂用戶通話行為數(shù)據(jù)用戶行為偏好標(biāo)簽LBS位置服務(wù)模型標(biāo)簽輸出全局標(biāo)識服務(wù)統(tǒng)計咨詢報告整合解決方案數(shù)據(jù)能力服務(wù)大數(shù)據(jù)變現(xiàn)模式API服務(wù)——面向外部客戶的標(biāo)簽產(chǎn)品服務(wù)方式1：標(biāo)簽結(jié)果數(shù)據(jù)查詢API輸入輸出輸入內(nèi)容輸入方式輸出內(nèi)容輸出方式合作域標(biāo)識+客戶約定ID實時約定的離線標(biāo)簽結(jié)果輸出（用戶長時間累積行為偏好標(biāo)簽）約定的實時標(biāo)簽結(jié)果輸出（用戶短時間實時行為標(biāo)簽）實時方式2：用戶標(biāo)簽匹配API輸入輸出輸入內(nèi)容輸入方式輸出內(nèi)容輸出方式合作域標(biāo)識+標(biāo)簽集