本發(fā)明屬于智能商業(yè)分析，具體涉及一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法。

背景技術(shù)：

1、隨著商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，以及消費(fèi)者需求的不斷變化，科學(xué)合理的商業(yè)選址成為了企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。目前市場(chǎng)上的商業(yè)選址技術(shù)主要包括以下幾種：

2、基于地理信息系統(tǒng)（gis）：結(jié)合地圖和地理數(shù)據(jù)，幫助識(shí)別和分析特定地區(qū)的特征，如人口密度、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分布、基礎(chǔ)設(shè)施等，輔助商業(yè)選址；

3、基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)（lbsn）數(shù)據(jù)：利用用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上的簽到數(shù)據(jù)來(lái)分析用戶的時(shí)空行為軌跡和偏好，從而推薦合適的商業(yè)店鋪位置；

4、商圈分析方法：涉及有效商圈范圍的調(diào)查、商圈顧客群的調(diào)查、競(jìng)爭(zhēng)店調(diào)查等，為商業(yè)選址提供數(shù)據(jù)支撐；

5、優(yōu)化算法：包括網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法，用于確定最佳物流布局、最小化運(yùn)營(yíng)成本或最大化收益的地點(diǎn)選擇。

6、然而上述商業(yè)選址技術(shù)高度依賴于準(zhǔn)確和全面的數(shù)據(jù)，如lbsn數(shù)據(jù)或gis數(shù)據(jù)，這可能受到數(shù)據(jù)質(zhì)量和覆蓋范圍的限制，使得商業(yè)選址的精確度和決策效率不高，因此我們需要提出一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法來(lái)解決上述存在的問(wèn)題，使其能夠利用智能化技術(shù)，提升商業(yè)選址的精確度和決策效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，能夠利用智能化技術(shù)，提升商業(yè)選址的精確度和決策效率，以解決上述背景技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

3、一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，包括如下步驟：

4、s1、根據(jù)不同目標(biāo)品牌，選取店鋪銷售額與對(duì)店鋪銷售額產(chǎn)生影響的自變量指標(biāo)，從店鋪、商圈、地理位置三個(gè)維度分別列舉指標(biāo)，搭建指標(biāo)體系；

5、s2、采集lbs位置數(shù)據(jù)、客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)和poi數(shù)據(jù)；

6、s3、對(duì)指標(biāo)進(jìn)行處理，處理內(nèi)容包括人口輻射能力計(jì)算、交通便利度計(jì)算、干道通達(dá)性計(jì)算和異行帶動(dòng)能力計(jì)算；

7、s4、對(duì)各指標(biāo)與店鋪銷售額進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)；

8、s5、根據(jù)自變量與因變量之間的內(nèi)在關(guān)系，建立回歸模型，確定最終模型；

9、s6、根據(jù)回歸模型預(yù)測(cè)候選位置的店鋪銷售額，指導(dǎo)目標(biāo)品牌的店鋪選址方案。

10、優(yōu)選的，所述lbs位置數(shù)據(jù)包括人的匿名id、停留位置、開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間；所述客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)包括婚姻狀況、年齡、性別、教育水平、子女年齡、收入水平、消費(fèi)水平和職業(yè)；所述交通數(shù)據(jù)包括城市路網(wǎng)、停車場(chǎng)數(shù)據(jù)和公交地鐵數(shù)據(jù)；所述poi數(shù)據(jù)包括店鋪名稱、店鋪類型、店鋪面積和店鋪銷售額。

11、優(yōu)選的，所述人口輻射能力計(jì)算的流程為分別提取目標(biāo)商場(chǎng)的人口數(shù)量為；計(jì)算每個(gè)距離人群到訪的可能性百分比，即，其中為提取人群的距離；計(jì)算每個(gè)距離人群的可能到訪人群數(shù)量，即，將各個(gè)距離人群的可能到訪人群數(shù)量求和，求和公式如下：

12、，其中，為提取不同距離人群的組數(shù)。

13、優(yōu)選的，所述交通便利度計(jì)算的流程如下：

14、a1、定義輻射范圍：設(shè)置公交和地鐵的輻射范圍是1km；

15、a2、確定周邊交通設(shè)施：根據(jù)輻射范圍，確定目標(biāo)區(qū)域的周邊設(shè)施；

16、a3、計(jì)算周邊交通設(shè)施到目標(biāo)商場(chǎng)的距離：標(biāo)準(zhǔn)化為得分；

17、a4、周邊交通設(shè)施根據(jù)品質(zhì)賦分為；

18、a5、計(jì)算周邊每個(gè)交通設(shè)施對(duì)目標(biāo)商場(chǎng)的影響力得分，即=*；

19、a6、計(jì)算交通設(shè)施對(duì)目標(biāo)商場(chǎng)的總影響力得分，并標(biāo)準(zhǔn)化：，再對(duì)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

20、優(yōu)選的，所述干道通達(dá)性計(jì)算是應(yīng)用gis構(gòu)建od成本矩陣，計(jì)算各起點(diǎn)到全城內(nèi)其他終點(diǎn)的平均干道通達(dá)時(shí)間；再應(yīng)用gis中的插值法根據(jù)已知位置的平均干道通達(dá)時(shí)間，獲取目標(biāo)位置的平均干道通達(dá)時(shí)間。

21、優(yōu)選的，所述異行帶動(dòng)能力計(jì)算的計(jì)算流程如下：

22、b1、提取指定范圍內(nèi)lbs位置數(shù)據(jù)：提取目標(biāo)店鋪到訪客群進(jìn)入目標(biāo)店鋪前后2小時(shí)的lbs位置數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗；

23、b2、計(jì)算目標(biāo)店鋪的各三級(jí)業(yè)態(tài)相關(guān)性：統(tǒng)計(jì)到訪目標(biāo)店鋪的客戶數(shù)量e，并按各三級(jí)業(yè)態(tài)分類進(jìn)行匯總得到各三級(jí)業(yè)態(tài)的客戶數(shù)量，計(jì)算每個(gè)目標(biāo)店鋪的三級(jí)業(yè)態(tài)相關(guān)性，其中j表示不同的三級(jí)業(yè)態(tài)；

24、b3、計(jì)算目標(biāo)店鋪的綜合相關(guān)性：將每個(gè)目標(biāo)店鋪的相關(guān)性匯總，計(jì)算綜合相關(guān)性數(shù)值；

25、b4、計(jì)算目標(biāo)店鋪緩沖區(qū)內(nèi)異行帶動(dòng)得分：提取目標(biāo)店鋪緩沖區(qū)內(nèi)各業(yè)態(tài)品牌明細(xì)，標(biāo)準(zhǔn)化目標(biāo)店鋪與其他店鋪距離為，計(jì)算目標(biāo)店鋪的異行帶動(dòng)得分為，匯總目標(biāo)店鋪緩沖區(qū)內(nèi)異行帶動(dòng)得分。

26、優(yōu)選的，步驟b4中，計(jì)算目標(biāo)店鋪緩沖區(qū)內(nèi)異行帶動(dòng)得分時(shí)，如果目標(biāo)店鋪是商場(chǎng)內(nèi)部店鋪，緩沖區(qū)為商場(chǎng)同層，否則緩沖區(qū)根據(jù)客戶到訪目標(biāo)店鋪前后2小時(shí)的行為軌跡確定。

27、優(yōu)選的，所述指標(biāo)在篩選時(shí)，需要對(duì)各指標(biāo)與店鋪銷售額進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)，之后對(duì)指標(biāo)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，判斷是否存在多重共線性，如存在則使用主成分分析法降維。

28、優(yōu)選的，所述回歸模型包括線性回歸法、前進(jìn)/后退法回歸分析、lasso回歸、嶺回歸、貝葉斯回歸。

29、本發(fā)明提出的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：

30、1、本發(fā)明通過(guò)根據(jù)不同目標(biāo)品牌，選取店鋪銷售額與對(duì)店鋪銷售額產(chǎn)生影響的自變量指標(biāo)，搭建指標(biāo)體系，采集lbs位置數(shù)據(jù)、客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)和poi數(shù)據(jù)；對(duì)指標(biāo)進(jìn)行處理，處理內(nèi)容包括人口輻射能力計(jì)算、交通便利度計(jì)算、干道通達(dá)性計(jì)算和異行帶動(dòng)能力計(jì)算，對(duì)各指標(biāo)與店鋪銷售額進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)，根據(jù)自變量與因變量之間的內(nèi)在關(guān)系，建立回歸模型，確定最終模型，根據(jù)回歸模型預(yù)測(cè)候選位置的店鋪銷售額，指導(dǎo)目標(biāo)品牌的店鋪選址方案，結(jié)合用戶lbs位置數(shù)據(jù)和客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)，不僅能夠保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，還能夠在保護(hù)用戶隱私的前提下，為智能化店鋪經(jīng)營(yíng)選址提供有力的技術(shù)支持。

技術(shù)特征：

1.一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：所述lbs位置數(shù)據(jù)包括人的匿名id、停留位置、開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間；所述客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)包括婚姻狀況、年齡、性別、教育水平、子女年齡、收入水平、消費(fèi)水平和職業(yè)；所述交通數(shù)據(jù)包括城市路網(wǎng)、停車場(chǎng)數(shù)據(jù)和公交地鐵數(shù)據(jù)；所述poi數(shù)據(jù)包括店鋪名稱、店鋪類型、店鋪面積和店鋪銷售額。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：所述人口輻射能力計(jì)算的流程為分別提取目標(biāo)商場(chǎng)的人口數(shù)量為；計(jì)算每個(gè)距離人群到訪的可能性百分比，即，其中為提取人群的距離；計(jì)算每個(gè)距離人群的可能到訪人群數(shù)量，即，將各個(gè)距離人群的可能到訪人群數(shù)量求和，求和公式如下：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：所述交通便利度計(jì)算的流程如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：所述干道通達(dá)性計(jì)算是應(yīng)用gis構(gòu)建od成本矩陣，計(jì)算各起點(diǎn)到全城內(nèi)其他終點(diǎn)的平均干道通達(dá)時(shí)間；再應(yīng)用gis中的插值法根據(jù)已知位置的平均干道通達(dá)時(shí)間，獲取目標(biāo)位置的平均干道通達(dá)時(shí)間。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：所述異行帶動(dòng)能力計(jì)算的計(jì)算流程如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：步驟b4中，計(jì)算目標(biāo)店鋪緩沖區(qū)內(nèi)異行帶動(dòng)得分時(shí)，如果目標(biāo)店鋪是商場(chǎng)內(nèi)部店鋪，緩沖區(qū)為商場(chǎng)同層，否則緩沖區(qū)根據(jù)客戶到訪目標(biāo)店鋪前后2小時(shí)的行為軌跡確定。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：所述指標(biāo)在篩選時(shí)，需要對(duì)各指標(biāo)與店鋪銷售額進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)，之后對(duì)指標(biāo)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，判斷是否存在多重共線性，如存在則使用主成分分析法降維。

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，其特征在于：所述回歸模型包括線性回歸法、前進(jìn)/后退法回歸分析、lasso回歸、嶺回歸、貝葉斯回歸。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及智能商業(yè)分析技術(shù)領(lǐng)域，具體公開(kāi)了一種基于銷售額預(yù)測(cè)的品牌店鋪商業(yè)選址方法，通過(guò)根據(jù)不同目標(biāo)品牌，選取店鋪銷售額與對(duì)店鋪銷售額產(chǎn)生影響的自變量指標(biāo)，搭建指標(biāo)體系，采集LBS位置數(shù)據(jù)、客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)、交通數(shù)據(jù)和POI數(shù)據(jù)；對(duì)指標(biāo)進(jìn)行處理，處理內(nèi)容包括人口輻射能力計(jì)算、交通便利度計(jì)算、干道通達(dá)性計(jì)算和異行帶動(dòng)能力計(jì)算，對(duì)各指標(biāo)與店鋪銷售額進(jìn)行相關(guān)性分析，篩選強(qiáng)相關(guān)性的指標(biāo)，根據(jù)自變量與因變量之間的內(nèi)在關(guān)系，建立回歸模型，確定最終模型，結(jié)合用戶LBS位置數(shù)據(jù)和客戶畫(huà)像數(shù)據(jù)，不僅能夠保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，還能夠在保護(hù)用戶隱私的前提下，為智能化店鋪經(jīng)營(yíng)選址提供有力的技術(shù)支持。

技術(shù)研發(fā)人員：王喻嬋,林睿孜,龐愛(ài)迪
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京先鋒數(shù)聚信息科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26