高德云图地面零售解决方案
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消费品分销铺货解决方案
合作案例及业务效果 - 某国际啤酒公司售点清洗治理【需求背景】
该品牌在全国范围内畅销，销售渠道覆盖商超便利、酒吧餐饮等不同消费场景。由于酒水企业在线下渠道类型繁杂，覆盖多种不同类型的渠道
售点，庞大的数据来源方式多样，口径质量参差不齐，门店真实性未知，企业管理应用难。
【合作方案】数字分销&售点清洗治理
> 8000万+全量POI数据，覆盖餐饮、便利店、超市等多种渠道类别。
> 精准的售点匹配引擎，与企业自有数据匹配，提高数据验证效率。
> 企业售点库动态监测，有效识别门店变更情况，渠道数据更鲜活。
【合作效果】
400w家终端门店近80%+成功匹配有效提升数据清洗效率提供线下LBS核验工具组件能力，节约近六成核验人力成本。
合作案例及业务效果 - 某国际食品公司空白市场精准拓展【需求背景】
该品牌是国内最大的休闲食品企业。由于休食依赖经销商模式进行市场拓展，品牌对于线下渠道渗透情况掌控较弱，希望通过数字化手段进一步提升市场覆盖，巩固市场业绩。
【合作方案】数字分销&智慧门店洞察
> 更鲜活精准的售点匹配引擎，与企业自有数据匹配，确认已控售点。
> 未控售点识别统计，基于高德全量售点挖掘该渠道下未控门店。
> 零售通智慧门店POS数据对接，终端门店精准洞察识别。
【合作效果】
全国范围零售售点数据覆盖实现渠道参透情况快速洞察提供21万零售通智慧门店洞察数据，实现高价值门店精准拓展。
合作案例及业务效果 - 某卫生个护公司片区洞察及价值评估【需求背景】
该品牌是全球健康卫生护理领域的引领者，主要生产销售个人健康护理用品、家庭生活用纸和商用消费产品是公司三大核心业务，品牌希望进
步找到并提升对线下重点渠道售点的投入和布局，精细化调整市场运营策略进而实现业绩增长。
【合作方案】数字分销&售点卖力值
> 更鲜活精准的售点匹配引擎，与企业自有数据匹配，确认已控售点。
> 联合高德人地大数据对区域特定人群做覆盖度划分。
> 对片区目标门店做价值评估，确定片区资源投放策略。
【合作效果】
A类双高型售点占14%，高价值区块预测准确率达90%
整体推荐售点可用92%提升空白市场覆盖效率及准确度。
整体推荐售点可用92%提升空白市场覆盖效率及准确度。
门店网络数字化解决方案
合作案例 - 某咖啡品牌街边选址模型策略项目需求：需要高效精准的实现街边店的选址
基于品牌咖啡连锁店提供的北京街边门店样本，利用人地大数据能力，通过选址算法模型推荐除商场写字楼外合适开店的区域。
数据能力
人群统计、群体洞察、周边配套、定位轨迹、特色区块
模型框架
“五步法”选址模型
数据能力
人群统计、群体洞察、周边配套、定位轨迹、特色区块
模型框架
“五步法”选址模型
合作案例 - 某咖啡品牌街边选址模型策略去冗余
· 按照100*100 地块标准，将北京划分为100*100 地块；
· 根据商圈的范围，筛选出候选区域;
· 排除掉景点/政府/医院/学校等不太可能开店区域；
· 排除掉景点/政府/医院/学校等不太可能开店区域；
· 召回有临街POI所在的地块。
明客群
使用app搜索/点击/导航 到达过某咖啡地址的客群使用某咖啡app定位客户的人群。
建特征
通过咖啡店的客群分析得到覆盖的客群在500米/1000米之间，然后构建了客群/客流/POI/竞对/消费/其他特征来更好的支撑业务下游应用。
筛地块
通过上述构建好的特征，将某咖啡所在地块和非所在地块结合，利用Positive and unlabed leaming 算法构建模型训练所需要的正负样本。
定容量
· 使用模型对全量样本进行计算，得到推荐分值。
· 将地块按照推荐分值降序排序，取模型推荐top 200。
· 利用贪心算法，将推荐地块按照推荐高低依次加入名单，按照九宫格最小覆盖原则 得到推荐地块173。
· 将地块按照推荐分值降序排序，取模型推荐top 200。
· 利用贪心算法，将推荐地块按照推荐高低依次加入名单，按照九宫格最小覆盖原则 得到推荐地块173。
合作案例 - 某多品类生活好物零售店智慧补货选品方案【需求背景】
该品牌是国内头部零售店，全国范围内拥有4000+门店，在2024年需要对所有自营及加盟门店做门店经营策略优化，同时对于新开门店在前期判断好选品和补货的SKU品类占比，优化单店产出，提升整体收入。
合作案例及业务效果 - 某家电企业终端网络数字化建设【需求背景】
某品牌需要对全国范围内所有业务片区进行新开门店规划及现有门店数字化运营管理，利用市场大盘分析、城市人口及商业洞察、蓝海地块推荐等功能进行地毯式铺店。
【解决方案】
· 全国门店资产上图可视化：全国门店上图，一图看清门店分布、密度、门店扩张规划目标完成率。
· 全国门店资产上图可视化：全国门店上图，一图看清门店分布、密度、门店扩张规划目标完成率。
· 城市洞察能力引入：同业门店分布图；共生业态分布图；小区、商场分布图等商业洞察能力。
· 智能选址模型：通过构建专家模型，结合高德算法在全国范围推荐高潜优质地块，高效洞察高潜地块和门店。
【合作效果】
实现全国己有门店的上图及全面信息了解统计全国省、市、区县、乡镇的覆盖情况及商业环境了解发掘全国337个城市的蓝海商圈。
【合作效果】
实现全国己有门店的上图及全面信息了解统计全国省、市、区县、乡镇的覆盖情况及商业环境了解发掘全国337个城市的蓝海商圈。
合作案例及业务效果 - 某家电企业售后服务数字化建设【需求背景】
某行业领先品牌，售后订单日均15万单，在传统的业务管理模式下存在着较多的痛点，如因为地址不准确而导致的订单错派，如因无法管理履约过程而导致出现的客户服务体验下降，为了解决这一系列问题，品牌提出了售后服务提效的需求。
【解决方案】
· 订单智能分区匹配，提升派单分区准确率。
· 订单智能分区匹配，提升派单分区准确率。
· 精细化派单，从派单到区，升级为派单到人。
· 智能算路，优化服务人员上门路线。
· 在线云打卡，有效管理履约过程。
【合作效果】
· 有效降低错派改派率，派单分区准确率提升30%。
【合作效果】
· 有效降低错派改派率，派单分区准确率提升30%。
· 派单精细化能力得到有效提升，同区内订单可实现更精细化的派单到最优服务人员。
· 服务人员在途时长减少35%。
· 业务管理方式更透明，提供云打卡能力，履约过程“有据可依”。
· 服务人员在途时长减少35%。
· 业务管理方式更透明，提供云打卡能力，履约过程“有据可依”。
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