“选址”一直是实体店经营者不断探索的话题。尤其是在互联网经济不断冲击实体经济的今天，实体店的生存更加艰难。
“如何选择一个好的地理位置，如何有效地分析和洞察周边顾客的特点和喜好，如何全面提升实体店的经营效率”成为亟待解决的问题。虽然市场上已经有很多供应商可以提供位置解决方案，但都各有利弊，很难形成规模。
不久前，北京市商务委宣布，用3年左右的时间，使全市连锁便利店数量达到6000家以上。每个社区原则上配备两家连锁便利店，实现了城市社区全覆盖，实体店经营在一定程度上迎来了新的发展机遇。
作为实体店先发制人的核心要素——选址，选择一个符合自身经营业态的门店位置，合理的门店布局，深入洞察周边客户群体和区域特点，成为企业的第一竞争优势。
今年5.17世界电信日，足迹发布了智能选址洞察产品——吉姆1.0。历经近半年，吉姆1.0全面升级为2.0，将大数据资源优势与模型技术充分融合，并将其发挥到极致。目标2.0采用地理空间多准则分析空和随机森林回归等机器深度学习方法，对数据进行建模和训练，自动生成智能选址推荐。同时，基于多源数据融合，利用时间衰减算法时间衰减算法、ID映射和网格级访问，形成全面的360°人群画像和区域洞察。
智能选址≠大数据选址！
为什么Polar 2.0是智能选址平台而不是大数据选址平台？
传统的大数据选址平台只是简单的大数据统计展示，更多的是选址洞察，而不是有真正推荐的站点。可以说是一款洞察报告产品，而不是一款面向商业的选址产品。
目标2.0智能选址平台只是以运营商的大数据和多源大数据为生产手段，依托背后强大的云计算集群处理能力。通过挖掘不同的样本特征，融合多源数据，利用神经网络进行深度学习，发现优秀的区域特征和属性，得到最佳推荐点，从而满足不同行业用户的场景需求，为经营实体管理提供指导。
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长期稳定的自有数据资产+多源数据融合，实现精细化数据价值最大化。
目标2.0以中国联通4亿+手机用户信令数据为基础，充分利用数据连续、实时的独特优势，在地图上输出城市任意位置的30天*24小时人口热力变化趋势，细分区域内的人口属性，如工作人口、常住人口、来访人口的数量及变化，整合多源数据，帮助企业决策者快速分析区域人口特征，找到商铺位置。
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洞察全方位区域客户群体特征和剧情属性特征，深度挖掘市场机会。
目标2.0以中国联通真实生动的用户数据为基础，引入京东金融、腾讯、银联等多源数据维度进行融合建模，对圈定的目标区域内的人口属性、消费能力、品类购买偏好、线上行为偏好进行深度分析，让企业决策者充分了解区域和客户群体的特征，对区域客户群体的洞察更加全面和准确。
便捷的交通通道可以有效增加客流，带来更多的客源。基于位置大数据的洞察，吉姆2.0清晰描绘出划定区域内的客流来源和各点停留时长，帮助决策者快速掌握区域交通状况和竞争业态。
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剧情价值一目了然。去哪里开店？智能推荐
Polar 2.0的另一大特点是，在数据优势的基础上，优化空之间的多准则分析等算法模型，整合不同品类的人口数据、消费数据、POI，评估整个城市的地块价值，获取不同地块的价值指数，智能推荐合适地块，为选址既省力又省心。通过评估点市场的总量和布局，解决了“是否适合建店，需要开多少家店”的问题。
此外，吉姆2.0不仅支持按人群标签属性筛选区域，还可以借助各种工具助手查看任意多边形区域，洞察人群属性、居住地、流向、画像等。在这个地区。未来还将进一步开放自己的积分能效预测、积分市场总量、布局功能。
在实际场景应用中，吉姆2.0还可以广泛应用于金融行业的网点选址、旅游景点的游客洞察、智慧城市的规划建设、物流仓储管理等。
比如一家国有银行，需要利用极致平台选择100家新网点。在初步验证中，极速平台推荐的前10分全部命中客户业绩前10名网点，正确率100%，其中8分的排名与业绩排名一致，为新网点的选择提供了可靠的选址平台和方法论支持。
这篇文章来自Tencent.com。
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