讓商家選址更有“數”百度大數據新勢能爆發

在一個愈來愈講究用數字說話的時代，大數據的概念如同這個盛夏般持續火熱。曾在春運遷徙、高考作文預測表現優異的百度大數據如今又將應用領域拓展了。在近日召開的中國云計算大會上，百度展示了一套利用大數據能夠幫助客戶自動確定最優店鋪選址的解決方案。該方案由百度研究院大數據實驗室（BigDataLab,BaiduResearch)的數據科學家研發，能夠精準發現明確的消費者，自動挖掘出未覆蓋的需求分布，通過機器學習優化算法自動尋找最優的店鋪位置。這讓與會的不少企業家眼前一亮。

　　這一次，百度將服務對象瞄向商家，展開一場基于大數據驅動商業地產優化的試驗。

　　精準營銷前，大數據還能為商家帶來什么？

　　維克托?邁爾?舍恩伯格在《大數據時代:生活、工作與思維的大變革》已經用“黑匣子”將大數據的意義概括地很形象。問題從一個端口進去，中間是一個集合成千上萬數據的“黑匣子”，經過一番計算機工程后，答案從另一個端口出去。所以，思忖一下大數據對于這個信息化時代的價值便是——它是將充斥世界的海量數據采用數學算法予以“提純”、鉆取并隨后或抽出規律，或處理成有用信息。

　　于是，在最急切尋求將技術黨手中大數據變成切實真金白銀的商家而言，追求人和商品高匹配的精準營銷成了大數據的最普遍應用方式。成功案例當然也屢出不窮，沃爾瑪曾用大數據分析“啤酒與尿布”的購買關聯性，這個發現為商家帶來了客觀的利潤，也成為同行紛紛效仿的經典商業案例。

　　但如果研究另一個美國品牌案例，人們可能也會發現另一個有意思的細節。眾所周知，麥當勞的強大一點不僅僅在于它的漢堡，在每一次商業變現前，他們都在從事一個精準選址的過程，一個對數據深入挖掘、可能帶來一樁意義遠大于賣漢堡的的“房地產生意”。而每一次選址點似乎總在被它的對手KFC觀摩與模仿。

　　這意味著事實上在商業鏈條的每個階段，大數據都有應用的空間，并可以給企業帶來科學、準確的決策依據。當然不僅僅停留在“當你買了一支電動牙刷，網站自動給你推送牙膏、牙線”的精準營銷階段。

　　百度如何實現讓商鋪選址更有“數”？

　　關于商鋪選址，派人深入該地實地調查應該是最笨的土辦法。而當將范圍擴展至全國百余城市的重點商業圈時，個人和小團隊僅憑商業直覺和有限的知識是遠遠不夠的。這從而推動了利用商業地理數據進行商業選址及消費者地理細分的普及。但目前市面上已有基于數據驅動的選址方案同樣也存在一定問題，一般是通過人群密度或者人群畫像，來觀察可能的消費者的分布。但是人群密度大的地方，并不代表潛在的消費者分布也多；同樣，人群畫像的屬性也難以準確表達用戶對具體位置服務的需求。

　　這些痛點也給百度大數據應用商業選址提供了發揮空間。

　　選址優化模型計算出的新網點候選位置，如圖中氣泡標示

　　百度讓商鋪選址更加有“數”：第一，基于用戶需求。百度大數據實驗室主要通過挖掘線上移動端數據檢索數據量化，可將有直接服務需求的用戶予以反饋。這避免了傳統人群畫像方法帶來的誤差。比如，在傳統人群畫像中，消費星巴克咖啡的大多為商務人士。但按照基于用戶需求的方式，會發現中學生其實也構成星巴克消費的一大群體；第二，基于用戶需求后的步步優化路徑。當用戶給出需求為覆蓋的大概區域后，百度將結合機器學習優化算法，融合將不同類型的約束，如空間、時間、交通資源、周圍網點等信息逐漸縮小范圍，最終給客戶提供優化后的網點候選位置。

　　當然，這一切讓商家更有“數”的背后基于百度背后的技術實力。

　　作為全球最大的中文搜索引擎、中國最大的移動分發平臺及視頻播放平臺，各維度數據成功構筑成百度的大數據倉庫，在數據就是“石油”的今天，百度本身就是一個天然的巨大“金礦”。尤其在移動端，百度旗下14款app產品注冊用戶已達10億，百度地圖月活躍用戶3億，而這些都是用戶搜索與位置數據的來源。當將搜索+LBS技術打通后，倘若北京某六環外城鄉結合部頻繁出現“火鍋”關鍵詞搜索后，海底撈、小肥羊們可以適時可以考慮開家分店了。

　　隱藏在強大產品矩陣背后的技術還有看不到的百度云端，包含深度學習算法、數據建模、大規模GPU并行化平臺等技術。

　　未來，讓數據繼續在商家與用戶充分流淌

　　商業地產+大數據，對于百度而言是一場探尋商業地產新模式的落地機會。而這個模式最完整和理想的狀態早在去年百度與萬科方面的合作已得到初顯輪廓。

　　去年6月，萬科與百度正式確立了戰略合作伙伴關系，通過百度技術可以將線下消費者行為大數據收集、整合、分析進而轉化為線上語言，從而為萬科打通商業經營的整個環節。萬科可以針對用戶偏好進行選址、招商策略，也可以分析商場消費人群，掌握人流活動軌跡、消費習慣等，提供個性化定制服務和精準營銷。

　　當這一切針對商家的服務鏈條打通后，其實也便實現了大數據可以提供個性化服務、實時反哺用戶的價值。對，此處強調的是實時反哺。只有當數據在商家與用戶間充分流淌，才可以打破二者之間的信息鴻溝，讓雙方的需求能夠及時得到反饋，得到最優化的解決方案。

　　根據此前相關機構預測，2015年全世界的電子數據存儲量會達到天文數字般的800萬拍字節，這相當于十多萬個美國國會圖書館的藏書量。對于急于尋求經濟回報的商家而言，如此海量的數據其實是開啟一個新商業時代的鑰匙。而當這把鑰匙旋轉前，必須同時發揮其反哺服務商家和用戶的價值。

　　在充分發揮大數據反哺意義前，李彥宏在2014年百度聯盟大會上給大數據提出了最中肯的建議——要想找到有價值的數據，除了技術，最關鍵的還有domainknowledge（領域知識）、experience（經驗）、以及跨領域的思考能力。