近几年，GIS越来越多运用于商业领域，其中最主要最直接的用途之一，就是店铺的选址。
而随着街区数据的推出，智图的商业选址功能更加如虎添翼。下面，就来看看街区数据是如何应用于店铺选址的。
对于零售选址的决策过程来说，通常需要经过4个流程。首先是对geodemand的确定，即确定地理需求，通常可以用于确定该产品/服务的用户所在；其次需要分析geocompetition，就是地理竞争，通过这个来确定公司的竞争者所处位置；第三部需要进行kernel density analysis 核心密度分析，该分析可以确定不同零售类型的交易区，最后通过多层级分析（The analytical hierarchy process）来确定最佳位置。
通过街区本身附带的属性，例如人流和房价属性结合，可以评估出每个街区不一样的地理需求。有多少潜在的客户，客户的购买能力可能是怎么样的等等。
图一 不同街区人流差异
接着还可以通过特定的选取，来判断同个街区内有多少的主要竞争者（primary competitor），次要竞争者（secondary competitor）。
图二 不同街区某类商品竞争门店对比
然后可以确定交易区以及探究交易区内的情况。而要确定一个成功的选址位置，需要考虑四大因素，设施（establishment），位置（location），人口统计（demographics），竞争（competition）。设施涉及到销售面积，停车位等基于单个点数据来进行的分析。位置涉及到汽车可达性（accessibility by car），步行可达性（accessibility by foot），可见性和人流经过量等。因为街区的定义特性，大多数由道路或一些自然特征而分割，因此在目标地的同一个街区内，可以认为是步行可达性最高的区域，而周边的街区就认为步行可达性下降一个等级。
此外，因为按道路分割的原因，汽车可达性也可以基于街区来进行分析计算，同个街区内可以认为是同一汽车可达性。人口统计涉及到潜在的市场，社会人群特征，区域增长，季节性等。街区数据可以提供人流，人流的增长变动等人群属性，可以辅助该因素的判断与比较（当然，汽车可达性使用智图导航服务能更精准分析）。
最后是竞争因素，需要考虑到不同竞争者的距离，品牌的认知，竞争者的大小与类别等，而这些因素也都是从单个位置的角度考虑的。
图三 交易区的选择
街区数据因为其独特的地理分割特征，可以更好地反应城市内不同区域的情况。不同于网格的统一分割，街区数据因为考虑了自然地理分割，能够更准确地将消费者行为进行统一划分。同时，街区数据可以贯穿整个选址过程。
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2016-6-1 13:49
