大数据和位置智能：助力企业数字化战略落地

大数据和位置智能可以在建立用户信任、提高品牌忠诚度、辅助企业运营决策、实现差异化竞争四个方面助力企业数字化落地。
 

“麦当劳不是卖汉堡的，它的本质是房地产商。”这句话出自约翰·李·汉考执导的麦当劳公司创始人Ray Kroc的传记片《大创业家》。作为风靡全球半个多世纪的快餐零售食品服务业龙头，麦当劳始终将店面选址作为企业核心竞争要素，并将房地产所有权作为企业利润的重要来源。

在工业革命时代，企业的战略多围绕满足客户的基本需求。“满足客户的基本需求”正是麦当劳成功的秘诀，为消费者带来快捷、便利、“物美价廉”的标准化产品。自1955年全球第一家麦当劳餐厅在美国伊利诺伊州芝加哥Des Plaines创立至今，全球有超过37000家麦当劳餐厅，每天服务100多个国家和地区的6900万名顾客，在BrandZ全球最具价值品牌排行榜连续十一年排名前10名，品牌价值超过1300亿美元。

然而数字化时代，企业的竞争需要差异化，能够洞察并满足客户多层次个性化价值需求，才能赢得市场。今天，数字世界可以通过多种方式和实体世界联结，大数据和位置智能技术的快速发展正不断推动其商业应用和规模化落地：首先，数字化为传统的选址问题带来更加精细的解决方法。人们可以精确地计算步行、骑行、驾车这三种方式在一定时间条件下的活动范围，使用更加贴近客户真实活动状态的交通等时圈来替换传统选址方法中采用的直线距离；今天的选址方案可以精确到附近办公楼到一家便利店的步行时长，或是某餐厅可以覆盖的半小时车程边界。其次，数字化使地理特征具有更高的可视化程度。

例如，2019年初，百度地图慧眼联合Keep、嘀嗒出行，通过慧眼地图可视化技术以3D柱形图、飞线图、星空图等展现了北京工作人口的24小时流动轨迹。最后，数字化帮助企业更准确地捕捉用户个性化需求。例如，在不同地域，麦当劳采用不同的菜单，满足客户的差异化价值需求，如在中国曾推出米饭套餐，在美国部分地区推出龙虾卷。

事实上，大数据和位置智能所解决的并非只限于上面列举的几个场景，对于正在为数字化转型而奋斗的企业管理者来说，它应成为企业实施数字化战略的重要组成部分，有效利用好大数据和位置智能帮助企业建立客户信任，提高品牌忠诚度，辅助企业运营决策，以及实现差异化竞争。
我们首先从介绍大数据和位置智能的核心——“位置数据”开始。

什么是位置数据？

位置数据是特定设备行踪的地理信息，这类设备通常带有时间装置。设备产生的数据多与人相关，但设备标识会将相关人的身份隐藏，使此人与从数据生成的有价值信息分离开来。

位置数据产生有三个关键要素，一是位置信号源。信号源并非由被定位设备产生，而是来自外部技术，例如GPS、Wi-Fi、通信基站、智能信标等。以GPS为例，其卫星信号发射器向地面设备发出信号，并根据信号传输时间计算相对距离，当设备接收到4个卫星信号时，其地理位置就可以被精准确定。

二是设备唯一标识符。每个智能手机都有一个设备标识符，可以记录设备随时间变化的运动轨迹。对iOS系统而言，它叫IDFA；对安卓系统而言，它叫AAID。位置信号源与设备唯一标识符相结合，将产生设备随时间移动的位置数据。

三是元数据或其他数据集（可选）。要从位置数据中获取更多价值，需要结合元数据或其他数据集。例如，显示伦敦人在早上7~10时移动的位置数据可能很有用，但若将此数据与包含地铁站和主要旅行路线的数据集绑定，可以对初始数据执行更多操作（表 1）。

位置数据的来源有多种渠道，不同的来源可能带来不同质量的位置数据。位置数据的质量可由两个维度理解：一是位置数据的准确度，指用于表示测量位置与设备实际位置的接近程度；二是位置数据的精度，指两个或多个测量值彼此的接近程度。图1形象地解释了位置数据的四种质量分类。

图 1 位置数据的四种质量分类

位置信息时代有三个重要特征，一是不断扩大的位置数据提供者与使用者，使用者从最初使用的制图师和地理专家，转变为今天数以万计的公司和软件开发者。二是数据量的快速增长：越来越多收集位置信息的方式，包括无线网络、GPS 设备、应用程序、网站、摄像机、RFID 芯片、卫星、刷卡等。三是不断加强的智能推论能力，位置数据可以作为不同信息片段之间的纽带，以构建更完整的个人或事件描述。位置数据通常被聚合，以便对人群的移动进行规模分析。

助力企业数字化落地的四个方面

位置数据在金融（识别欺诈交易、设置个性化交通卡）、医疗保健（利用可穿戴设备监控医学指标）、房地产（帮助投资决策）、政府机构（更好地了解城市如何运行、进行城市规划）和市场营销（消费者细分、改善客户体验）等领域都有十分广泛的应用。从企业的角度来看，大数据和位置智能在以下四个方面可助力企业数字化落地。

建立客户信任  信任是企业与客户建立关系的基础。要实现客户信任，企业必须准备好捕获和分析整个产品生命周期，需要企业在细分市场的层次上深入了解消费者和市场行为，而这正是大数据和位置智能最擅长解决的问题。下面我们介绍三个例子。

轮胎制造商：在美国堪萨斯城，有一家具有配送中心的轮胎制造商，它们借助大数据和位置智能，预测和分析该地区基础设施建设增减、异常恶劣的天气变化、同区域是否有新竞争者出现等事件，并研究这些事件如何影响和改变消费者对产品的需求。这种智能化的洞察力，可确保它们正确地预测库存需求，并计划在需要的时间和地点交付，从而最大限度地提高客户服务水平。

眼科诊所选址：企业需综合考虑交通、学校和小区分布、竞争等因素，筛选出满足开店的自然街区。基于眼科诊所客源主要来自中小学和各个小区，借助大数据和位置智能，可对中小学和各住宅小区计算相应的便利度指数。便利度指数利用开放数据—兴趣点（POI）数据评价不同区域的公共服务设施现状、居民社区生活便利性、基于社区生活圈的社区商业布局等因素，实践证明基于POI数据的便利度指数对眼科诊所选址的成功至关重要（图 2、图 3）。

图2 郑州某区域中小学分布
资料来源：极海信息技术有限公司

图 3 郑州某居民社区便利度指数示意图
资料来源：极海信息技术有限公司

商业房地产投资：JLL是一家总部位于芝加哥的商业房地产投资公司，世界第二大公开交易的商业房地产公司，在全球80个国家拥有5万多名员工。为满足世界各地客户日益增长的需求，JLL花大力气打造全球地理信息系统（GIS）。该公司的GIS系统将各种维度的数据（交通、经济发展、政治稳定性等）匹配至数字地图，实现24小时实时可视化，为客户带来更精确、更自信和数据驱动的投资决策。GIS系统充分发挥大数据和位置智能技术的优势，将全球相关信息有效对接，分析和比较关键战略决策，包括市场规划、选址、站点最优化和资产优化，正如JLL高级副总裁Wayne Gearey博士所说：“我们已经从一个孤立的公司，变成一个真正连接全球的公司。”

提高品牌忠诚度  品牌忠诚是消费者对品牌感情的量度，提高品牌忠诚度的重点在于满足客户的个性化需求。通过大数据和位置智能，企业能够更深入地了解消费者心理与行为，将企业对消费者的见解从“何时与如何”(when and how)提升到“何地与为何”(where and why)的高度。在了解、互动、满足客户个性化需求的过程中，通过发展基于位置的客户参与，积极提供与客户行为相关的创意，企业可逐渐培养客户忠诚度，树立良好的品牌形象。

以通用汽车为例，集团将IT集成的地理信息系统（IT-integrated GIS）作为一个重要的数字化转型切入点。GIS 驱动的智能数据地图可有效帮助管理者了解市场变化，并制定短期和长期经销规划。通用汽车已将集团未来战略定位为物联网（IoT）汽车的领跑者。分析师预测，到2020年底，将有3500万辆汽车拥有车载传感器，这些传感器将连接到通信、导航、交通管制、智能城市，甚至道路上的其他汽车，所有这些都将为公司的数据（尤其是基于位置的数据）分析贡献宝贵的资源。通用汽车GIS高级系统网络分析经理Bruce Wong认为：“数据不是目的，数据中的信息才是至关重要的。通过 GIS，我们可以将数据以地图的形式呈现出来，并应用地理分析来了解导致实际问题的空间关系。”

大数据和位置智能不仅可以助力通用汽车所有部门，还可以助力其经销商。大数据和位置智能可揭示特定经销商所服务的社区购买趋向，指导经销商做更有针对性的广告投放。通用汽车通过GIS 将人口普查区域数据与基于人口统计的消费者概况相结合，进而借助交互式地图阐明特定区域人员的汽车购买特点。经销商利用这些信息来制定战略，以满足其社区的相应需求。同样，位置智能可以确定经销商的潜在客户居住地点，以及他们买车的意愿或保养汽车的财力。

辅助企业运营决策  实时的大数据和位置智能技术可以辅助企业的运营决策：小至根据周边客户分布选择收货和送货地点，大至根据周边竞争者分布规划整体竞争布局。我们举两个例子：中国的瑞幸咖啡和巴西的Natura。

瑞幸从当初的“外卖咖啡”快速发展成以“快取店”为主的经营模式。瑞幸咖啡能快速扩张其线下“快取店”门店，得益于大数据和位置智能技术的强有力支持。值得一提的是，瑞幸咖啡拥有的核心位置数据主要靠自己收集：来自前期“外卖咖啡”业务。瑞幸咖啡通过顾客“外卖咖啡”的订单热图，用相对比较短的时间和较低的成本，准确地定位到了自己的客户群体，从而分析出最佳的门店选址位置，使其快速大量布局线下门店的战略得以顺利实施。

瑞幸在2017年底从北京和天津开始，仅用不到两年时间就已经拓展到了40多个城市。相比之下，星巴克完成同样多的城市拓展花了足足13年时间（图 4）。

对瑞幸过去两年大规模拓展的城市（一线和新一线）来说，“外卖”业务的“战略使命”已基本完成（表3）。从数据看，在这些城市中，瑞幸“外卖厨房”店的占比迅速下降，被“快取店”取代：从2018年第一季度的占比66%降到2019年第三季度的3%，外送订单的比重在同期从超过60%下降到不到20%（图 5）。

另一个例子来自Natura。Natura是巴西第一大家居用品制造商，拥有7000多名员工，在全球21个国家和地区拥有自己的业务，产品遍及数千万个家庭。自1969年成立以来，Natura一直坚持可持续发展战略。2013年，公司投产Ekos生产线，承诺使用来自巴西本土的天然原料，以支持生物多样性并减少对环境的影响。Ekos生产线非常独特，其供应链并非始于任何工厂，而是亚马逊雨林。因此，企业面临更为复杂的供应链，同时还需通过供应链公平分享利益。为了实现可持续发展目标，Natura近年来开始实施新的数字化转型计划，借助GIS构建企业范围的供应链可追溯系统。

Natura使用企业GIS平台来收集数据，并将分析结果可视化后分发给供应链上相关的当地员工。亚马逊雨林中的很多地方缺乏基础设施，也没有互联网，收集数据和进行地理考察工作并非易事。借助GIS软件，员工可以使用移动设备在亚马逊雨林中离线收集生产数据。离线收集的数据，会在设备连接到互联网时自动同步，并可在整个公司内即时分享。因此，即使条件不尽如人意，企业也将能够回答日常运营决策所遇到的问题：在哪里收获庄稼？原料从何而来？从农场到下一级供应站的最快路线是什么？天气因素是否会影响物流运输？GIS 还能将位置数据与来自Natura核心业务系统SAP的业务数据相结合，从而加快信息流，使工作流程变快。

随着信息从亚马逊雨林流入Natura的核心业务系统，公司不仅能够确保其质量标准得到把控，同时赋予供应链各方应有的权利，确保公司履行对农业合作社、消费者和股东的义务之间取得平衡。所有员工都能够查看整个生产链，获取详细的信息，以帮助维持对社会生物多样性和环境管理的承诺。Natura 意识到 GIS 和位置智能的潜力，正在探索软件的创新应用，以数字化改造其他部门以及销售、营销和物流工作流程。

实现差异化竞争  基于大数据和位置智能的分析，企业不仅可以将日常的运营决策优化，还可以实现大规模的业务增长，契机之一就是在与对手竞争的过程中“知己知彼，百战不殆”，实现差异化竞争战略。

还是来看一下瑞幸和星巴克的例子。下面几个数据体现了两个品牌在定位上的差异：首先，虽然在店面数量上两家几近持平，但在门店的体量上，两者并不具有可比性：瑞幸门店的平均店铺面积、平均雇员数量和单店销量都较星巴克少很多（表4）。

店铺的开销将直接反映到单杯咖啡的成本上，因此瑞幸的单杯成本较星巴克要低30%左右。瑞幸的房租和日常运营成本能够降到很低的水平，从而形成了与星巴克的定价错位（图6）。

从店铺服务区域来看，无论瑞幸还是星巴克，在北京和上海这两座发展成熟的城市门店类型都相当接近。分布在办公区的瑞幸占比60%左右，而星巴克只有38%，而商业区和交通枢纽，星巴克的门店占比都明显高于瑞幸，由此可以看出，两家品牌在消费者倾向以及自身定位上的显著差异（图7）。

毫无疑问，大数据和位置智能在瑞幸与星巴克的竞争中扮演了极其重要的角色，帮助瑞幸作为后来者，仍能找到差异化品牌定位的门店区域，从而实现差异化竞争。

事实上，无论是星巴克,还是瑞幸咖啡都已不是简单的咖啡公司，它们是数据技术公司，是数字化公司在食品和饮料零售领域的典型代表。早在2014年，星巴克就采用苹果公司的Apple iBeacon的位置系统和物联网技术；2017年推出Digital Flywheel对目标细分市场和忠诚计划会员进行个性化促销；2019年，星巴克推出Deep Brew,利用AI技术减少员工做咖啡的时间，让员工有更多机会同客户交流，提高客户感受。

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在数学化时代的今天，无论哪个行业，企业都需要通过全面数字化（转型），战略性关注并且利用新技术和数据（包括位置数据和位置智能）。更重要的是，有效建立起数据与技术同商业的联系，正如本文作者之一的方跃教授在《数字化领导力》一书中强调的：“数字化不是一个单纯的技术概念，其重点不是利用数字技术提高某个商品的销量或提高某条生产线的效率，而是全面重新构建流程、产品和服务，向数字业务转移，提高数字化竞争力，最终实现商业转型。”