►导语

郭恩熹认为，国内很多商业地产招商、店铺做经营调整等，往往是拍脑袋做决定，缺少全面的数据做参考。

拿单个店铺来说，它从ERP、流水账单中能得知自己的经营状况，但是店铺所处的商圈如何，店铺在同行中的竞争力有多大，核心顾客的消费潜力等，它无从得知。

去年8月，郭恩熹创办小满信息（XmanData），他要利用数据（以全量消费数据为主）构建商圈模型，基于四个维度为中小微商户提供数据分析。

◆ 四个分析维度

产品取名为商圈雷达，郭说：“对于商户，我们就是迷宫上空的无人机，指挥作战、精确制导。”

他打了个比方：一个店铺就是个嗷嗷待哺的小崽子，要看爸妈（商圈、顾客）给的奶够不够吃，奶水质量如何；你喝奶快不快，消化能力强不强；在一群小崽子中叫声大不大，能不能抢到奶喝；是否能快速找到一起抢奶喝的小伙伴。

目前，商圈雷达的微信端正在开发中，预计9月正式上线。

注: 郭恩熹已确认文中数据真实无误，铅笔道愿与他一起为内容真实性背书。

“大数据风潮一来，大家都知道要做大数据。但是大数据能够带来什么价值，很多企业无法回答这个问题。”

这也是郭恩熹的困惑。在大数据公司星环科技工作两年，他发现必须深入到客户业务中，帮其解决核心问题，才能体现出大数据的价值。

如何让数据本身真正产生商业价值？先去找一些有价值的数据源，比如运营商、政府数据等，然后从里面挖掘价值，在此基础上建立延伸商业服务。

抱着如此设想，机缘巧合，郭恩熹与国内权威消费数据源（因签有保密协议，名字暂不公开）达成了合作意向。对方提供数据环境，郭来挖掘价值。“他们有国内近2000万家店的交易数据，覆盖70%的线下交易。”

◆ 数据团队

有了数据源，郭想真正尝试一下。去年8月，他成立小满信息（XmanData）。彼时，他带着团队正蓄势待发。“说服对方合作并不是件容易的事儿，我们当时有3个人的科学家团队，均来自AC尼尔森。从技术、商业上考虑，对方觉得你能做出来，才会给出机会。”

然而，他的创业理念在当时并未打动投资人，“很多人说看不懂或不看好”。于是，创始团队拿出100万，先自我验证。

◆ 因果网络框架

郭恩熹最初的想法是，在消费数据源基础上，利用算法（因果网络模型）构建商圈模型，由此指导商家经营。

由于数据源有严格的保密与合规要求，小满的技术团队需要到合作方的机房去建模，“不能把数据带出来，输出数据要合规”。“在企业的全量消费数据的基础上，先设定一个方向再建模，如销量预测模型、用户行为预测模型等。”

建模过程困难重重。

首先，由于数据量庞大，数据质量参差不齐，以及数据孤岛效应，郭恩熹不少“理想化”的构思因此放弃。“曾想做实时的用户行为监控、行为预测等，但受制于数据的孤岛效应和实时性。”

于是，技术人员只能不断迭代算法模型。“比如利用因果网络模型设想一系列结论，数据源不支持，再换一个结论尝试。”

第二个难点在于保证信息不泄露，即输出的数据不能反查到是哪一家商户或者个人。“如果数据没有得到单个商户授权的话，我们需要把信息加工成标签化的数据，才能输出。”

但是，跨过以上障碍，并不能还原整个商圈全貌。“如果数据质量很好，每一个店铺位置都很清楚的话，可以做到。但后来发现数据达不到要求，一个商场里有500家店，我们可能只掌握20家店的准确信息。”

最为理想的做法是，派出大量线下人员，挨个把商圈信息扫回来，包括哪个商场的每一层有多少家店铺，分别是什么类型等。“但是，这么做成本太大，要得到全国所有商圈的信息也不现实。”

现实情况是，郭恩熹要用这20家店铺的信息去还原一个500家店的商圈。他从数据的关联性入手，利用算法重新构建店与店之间的关系，即关系族谱。

他们利用商圈一年的消费数据去找寻店与店之间的关系。“就像人们逛街，刚才在A店消费，过一会又在B店消费，同一人的消费把两个店关联起来。”

其间，还要考虑时间、距离、概率等因素，“因为是长达一年的数据，会排除众多偶然因素”。

通过这种方式构建的商圈与实际商圈做对比。郭的第一个验证目标是上海来福士广场。

至去年年底，不带POI（地理位置信息）的商圈模型，其还原的商圈结构与固体商圈结构相比，重合度为70%。“还原了商场有多少家店，涉及多少行业，不同消费层次的店分别有多少家等。”

郭恩熹坦言：“最初的重合度为50%，慢慢涨到60%，再到70%，最后是80%，过程很痛苦。”

商圈模型的建立，只是第一步。基于此，具体能为商家做什么，郭计划试水验证。

经过考量，郭打算先针对大型连锁品牌试水，“得到的效果更直观”。

去年11月，小满信息推出产品——Halo。“想看看这些模型对于品牌到底有无吸引力，先免费为其做咨询。”

第一家客户是一个国产鞋类品牌，郭在其所在商圈模型的基础上，做了定制化。

郭恩熹认为，要让企业快速感受到价值，那么要让它快速增加收入。

第一、让品牌了解哪些用户身上有消费潜力可挖。“品牌把会员数据导出，我们来评估其消费潜力。”

“一个用户在阿迪每月消费200元，但他在其它体育用户的消费每月有2000元。阿迪只知道这是个好客户，却不知道他的消费潜力更大。”

还有些用户在几个品牌中处于摇摆状态，没有品牌忠诚度。“我们用数据把他们找出来，打上标签，品牌可以花更多精力去转化这些摇摆用户，相比去转化竞争对手的忠诚用户，成本更低。”

第二、让品牌了解店铺的潜力。

◆ 单个店铺分析

该鞋类品牌在上海的几个商圈中，有的店铺本身竞争力强，且所处竞争环境也激烈；有些店铺看着人流不错，但销售数据惨淡；还有些店铺在商圈中几乎没有竞争，轻松赚钱。

该品牌以往的做法是，往销售业绩好、装修好的店铺投入更多的营销资源。

经数据模型验证后，郭建议，要往本身竞争力强但周围竞争少的店铺多投入资源；而对于竞争能力较弱的店铺，要做整体门店的提升，包括改进装修，引入更懂竞争的店长等。

由于数据保密，小满信息不会告诉品牌单个消费者、竞争对手的消费数据，只会展示品牌在商圈中或与其它品牌相比的评分水平。

服务该品牌两个月，其核心店铺月流水增长相比去年同期提高10%。

此外，Halo还为某运动服饰品牌做了选址评估。

◆ 分析图像

该品牌此前在一线城市开超市店，现在正杀向二三线城市。但他们发现在一线城市的选址经验，用到二三线城市行不通，“在哪儿开店举棋不定”。

以往的选址逻辑是，看下整个城市的GDP水平、运动品牌的消费状况、房价、人均消费水平等信息。

郭恩熹的做法是，从此前的经营数据中，找出该品牌面对的用户群体，他们有多大，消费能力如何，对品牌的忠诚度如何等。

此外，利用这个人群的消费数据找到与该品牌联动的其它品牌。“比如，该品牌的主要顾客经常在星巴克消费，也喜欢优衣库，但明显不喜欢X品牌。那做预测的时候，有星巴克和优衣库的商圈对比预测值带来显著的加分，有X品牌会带来扣分。”

如此，综合目标用户和品牌相关性，为品牌做选址数据决策，并预测其大概收入情况。

Halo产品体系验证以后，郭发现每个项目都是定制化，“卖的是咨询的那个人脑和技术能力”，难于实现规模化。“我们的数据服务能力，能不能让中小商家也能轻松享受到。”

为此，郭恩熹调转船头，针对中小微商户（涵盖连锁品牌、单店等）设计产品。

◆ 产品功能

他把产品取名商圈雷达，基于消费数据和其它外部数据，为商户提供四个维度的分析。

一、所处商圈的发展情况。“告诉商户这是不是个正在健康发展的商圈，能不能带来足够的人流。如果是做服装的，让商户了解商圈中的服装产业是否在良性发展。”

二、了解商户自身经营情况。“首先，帮商户诊断自身经营是否健康；然后分析其在商圈中、同行中处于哪个梯队，哪些地方做得好，哪些没达标。”

三、知道主力顾客群体是谁。“知晓这些顾客的消费潜力。”

四、清楚自己在商圈中可以合作的小伙伴。类似于前文所述的星巴克与优衣库，可能某服饰店铺与某化妆品店铺，顾客群体类似又不是竞品，那两者可以合作营销，互相引流。

目前，商圈雷达的微信端正在开发中，郭预计将于9月上线。在产品中，他们将加入其它合作伙伴的数据，如“智惠图”、“Talkingdata”、“极光推送”等。“用这些线下人流数据，补充线上消费数据。”

今年5月，小满信息获得京北投资的200万天使轮融资。

近期，郭恩熹正在储备一些中小微客户。他计划短期内先集中在上海市场，然后在全国铺开。

接下来，他计划在雷达商圈中加入金融借贷服务。

以往，商户借贷主要依托POS贷（银行主要依据小微企业POS机刷卡交易的流水，来测算其经营规模，再根据交易流水来给予小微企业贷款）。“商户获得POS贷比较难，而且产业链中存在刷单现象，坏账率较高，对于银行来说风险相对高。”

在商圈雷达的模型中，刷单的店铺会被排除在商圈模型外。“这个店铺刷单的话，销售数据会跟其它商家没有联动。”

此外，商圈雷达除了提供经营数据模型外，还能验证该商户在商圈、同行中的排名；以及店铺和行业未来的发展潜力等，“能够帮金融机构规避掉更多风险”。

现在，他正与一些P2P、租赁公司等洽谈合作。

编辑 | 叶子

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