当代年轻人接触到的知识很多，随着互联网时代的广泛发展，对于艺术也有自身的喜好和追求。同时一些画作和会展，也能成为潮流青年拍照娱乐的场所。但由于会展中心本身的选址比较固定，同一区域内又存在很多可提供办展的场地，对于办会展的线下负责人来说往往是一个难题。某会展公司的朱经理就打算在合生汇地区办理某主题艺术展，在犯难之际，经朋友介绍了解到可以通过大数据地图工具解决自己需要获取的人群结构、人群画像、业态分布数据。
方法论
1、通过客群画像，了解商圈人口结构和人群画像，获取当地人口以居民人口还是工作人口为主。基于人群画像，分析艺术展的潜在客群年龄和学历。
2、通过配套设施，了解商圈附近学校和交通情况，学校越多则到访潜在客群越多。而交通便利程度决定客流情况。
3、通过周边业态，了解商圈附近会展中心分布情况，选择合适的地理位置，举办展会。
详细分析
朱经理的诉求在于会展的目标人群是有一定学历和阅历，并且对某主题艺术展感兴趣的目标客群。选择合生汇一方面是距离朱经理的公司较近，准备购置会展所需资料较为方便，另一方面也是觉得合生汇商圈有一定常驻人口，潜在目标客群比较大。而考虑到会展的范围吸引度较广，不同于一般的餐饮和零售服务。因此圈选的范围也比较大，选择半径3km的圆形。
客群画像
从人群结构来说，合生汇商圈所选商圈范围共有140余万常驻人口，远远超出城市负荷。人口数量非常庞大的同时地区也以工作人口为主。
对于开设会展来说，越靠近人口热力集中商圈的会展中心，越适合开设。合生汇商圈居民人口和工作人口呈现两极分化。工作人口集中在西北，居民人口集中在西南。因此选择在西部开设展览馆会是一个好主意。
居民人口、工作人口热力图
人群画像应考虑商圈客群的年龄和学历。教育水平来说，地区本科及以上人群画像占比在30%以上，有一定的客群比例。而地区18-34岁的年轻人也占地区年龄分布的半数以上。对于朱经理所办会展的目标人群来说，基本符合要求。
配套设施
合生汇商圈最著名的高等院校当属北京理工大学，不过比较可惜的是通常理工类大学对于会展的兴趣不是很高。
交通设施方面合生汇商圈整体十分便利，可以说每五百米就有一个公交站，每公里就有一个地铁站，停车场更是密密麻麻。此外北京东站也位于合生汇商圈，如果朱经理的会展影响力较大，能够吸引到外地客群，那么也有利于他们出行。
交通点位分布图
当代年轻人接触到的知识很多，随着互联网时代的广泛发展，对于艺术也有自身的喜好和追求。同时一些画作和会展，也能成为潮流青年拍照娱乐的场所。但由于会展中心本身的选址比较固定，同一区域内又存在很多可提供办展的场地，对于办会展的线下负责人来说往往是一个难题。某会展公司的朱经理就打算在合生汇地区办理某主题艺术展，在犯难之际，经朋友介绍了解到可以通过大数据地图工具解决自己需要获取的人群结构、人群画像、业态分布数据。
方法论
1、通过客群画像，了解商圈人口结构和人群画像，获取当地人口以居民人口还是工作人口为主。基于人群画像，分析艺术展的潜在客群年龄和学历。
2、通过配套设施，了解商圈附近学校和交通情况，学校越多则到访潜在客群越多。而交通便利程度决定客流情况。
3、通过周边业态，了解商圈附近会展中心分布情况，选择合适的地理位置，举办展会。
详细分析
朱经理的诉求在于会展的目标人群是有一定学历和阅历，并且对某主题艺术展感兴趣的目标客群。选择合生汇一方面是距离朱经理的公司较近，准备购置会展所需资料较为方便，另一方面也是觉得合生汇商圈有一定常驻人口，潜在目标客群比较大。而考虑到会展的范围吸引度较广，不同于一般的餐饮和零售服务。因此圈选的范围也比较大，选择半径3km的圆形。
客群画像
从人群结构来说，合生汇商圈所选商圈范围共有140余万常驻人口，远远超出城市负荷。人口数量非常庞大的同时地区也以工作人口为主。
对于开设会展来说，越靠近人口热力集中商圈的会展中心，越适合开设。合生汇商圈居民人口和工作人口呈现两极分化。工作人口集中在西北，居民人口集中在西南。因此选择在西部开设展览馆会是一个好主意。
居民人口、工作人口热力图
人群画像应考虑商圈客群的年龄和学历。教育水平来说，地区本科及以上人群画像占比在30%以上，有一定的客群比例。而地区18-34岁的年轻人也占地区年龄分布的半数以上。对于朱经理所办会展的目标人群来说，基本符合要求。
配套设施
合生汇商圈最著名的高等院校当属北京理工大学，不过比较可惜的是通常理工类大学对于会展的兴趣不是很高。
交通设施方面合生汇商圈整体十分便利，可以说每五百米就有一个公交站，每公里就有一个地铁站，停车场更是密密麻麻。此外北京东站也位于合生汇商圈，如果朱经理的会展影响力较大，能够吸引到外地客群，那么也有利于他们出行。
交通点位分布图
截止至2021年底，全国已开大型商场有6500+家，顺为城市地图利于空间大数据结合人群迁移趋势算法得出结论：预计全国大型商场到达1万家左右的时候市场将趋于饱和，从目前商场保有量来看，开店竞争属于蓝海阶段，但当开店数量到达1万家后，商场见的竞争将会非常激烈。
如何能够提升商场的竞争力呢？客户到场来的原因无外乎有两个原因：
一、周边没有其他更好的去处；
二、商场业态配比成熟，提供服务全面，符合客群到场预期，其他的商场配备相对不成熟，不符合客群预期。
找到一个客源充足、需求量大、没有竞品的位置去开设商场，不能说肯定没有，但是应该是机会渺茫，这是所有商业地产投资方梦寐以求的事情，但是现实确是骨感的，这点我相信大家都认可对吧，只有寡头垄断的国家才有可能实现上面的梦想。
目前现状是开放商很多，优质开店的位置相对有限，选址竞争很激烈，哪怕你先找到了一个好位置并且已开店，但是不久的将来，必定会有竞品商场开在你的附近。
基于上述分析结论，我们可将侧重点放到第二个原因上：商场业态配比成熟，提供服务全面，符合客群到场预期，利用顺为大数据发现问题，通过运营手段去解决问题。
当然选址也是非常非常非常之重要的一步，同时也是可以利用大数据去解决选址问题，如何解决这个问题我将再另写一篇文章。
如何能做到商场提供的服务就是客群想要？
实现这个目标，也是同样有两种方法：
方法一：找到符合本商场服务业态范围的人群（符合商场服务条件的客群）。
其实想要实现这点并不容易，为什么呢？通过顺为大数据找到这样的人群不难，我们可以提供给客户一张热力图，找到符合本商场业态偏好的客群分布，如下图所示会是分布在全市各个区域，难点在于如何让客户来到商场，商场的服务范围有限，不可能让一座城市的所有符合条件客群都能到场来消费，距离长短和交通便利性等问题都是阻碍客户来的基础条件。
符合商场消费画像的人群分布热力图
方法二：按照周边客群需求对商场进行整改
第一步：目标客群分析
顺为城市地图能够提供商场周边X公里范围内客群画像数据，如下图所示圈定围栏范围后，利时空大数据分析得出周边客群的客群画像及需求画像：
商场服务范围
业态偏好
业种偏好
年龄分布
收入水平
小孩年龄
除了上述画像内容以外，我们还可以利用顺为大数据分析并得到：出行方式、同行人、停留时长、到访频次、消费能力、大类业态偏好、细分类别业态偏好已经品牌偏好等数据结论。
数据示例
截止至2021年底，全国已开大型商场有6500+家，顺为城市地图利于空间大数据结合人群迁移趋势算法得出结论：预计全国大型商场到达1万家左右的时候市场将趋于饱和，从目前商场保有量来看，开店竞争属于蓝海阶段，但当开店数量到达1万家后，商场见的竞争将会非常激烈。
如何能够提升商场的竞争力呢？客户到场来的原因无外乎有两个原因：
一、周边没有其他更好的去处；
二、商场业态配比成熟，提供服务全面，符合客群到场预期，其他的商场配备相对不成熟，不符合客群预期。
找到一个客源充足、需求量大、没有竞品的位置去开设商场，不能说肯定没有，但是应该是机会渺茫，这是所有商业地产投资方梦寐以求的事情，但是现实确是骨感的，这点我相信大家都认可对吧，只有寡头垄断的国家才有可能实现上面的梦想。
目前现状是开放商很多，优质开店的位置相对有限，选址竞争很激烈，哪怕你先找到了一个好位置并且已开店，但是不久的将来，必定会有竞品商场开在你的附近。
基于上述分析结论，我们可将侧重点放到第二个原因上：商场业态配比成熟，提供服务全面，符合客群到场预期，利用顺为大数据发现问题，通过运营手段去解决问题。
当然选址也是非常非常非常之重要的一步，同时也是可以利用大数据去解决选址问题，如何解决这个问题我将再另写一篇文章。
如何能做到商场提供的服务就是客群想要？
实现这个目标，也是同样有两种方法：
方法一：找到符合本商场服务业态范围的人群（符合商场服务条件的客群）。
其实想要实现这点并不容易，为什么呢？通过顺为大数据找到这样的人群不难，我们可以提供给客户一张热力图，找到符合本商场业态偏好的客群分布，如下图所示会是分布在全市各个区域，难点在于如何让客户来到商场，商场的服务范围有限，不可能让一座城市的所有符合条件客群都能到场来消费，距离长短和交通便利性等问题都是阻碍客户来的基础条件。
符合商场消费画像的人群分布热力图
方法二：按照周边客群需求对商场进行整改
第一步：目标客群分析
顺为城市地图能够提供商场周边X公里范围内客群画像数据，如下图所示圈定围栏范围后，利时空大数据分析得出周边客群的客群画像及需求画像：
商场服务范围
业态偏好
业种偏好
年龄分布
收入水平
小孩年龄
除了上述画像内容以外，我们还可以利用顺为大数据分析并得到：出行方式、同行人、停留时长、到访频次、消费能力、大类业态偏好、细分类别业态偏好已经品牌偏好等数据结论。
数据示例