以下是联通智慧足迹首席运营官赵华以“位置大数据，商企营销与运营分析新视角”为演讲题目的主题演讲报告(未经本文审核)。
赵华：非常高兴能跟大家讲一下位置大数据商企营销与运营分析新动能。既然做位置大数据，今天我们报告的就是垂直领域的，我们的一些应用，在商企领域我们的应用就是商企营销与运营分析的新动能。刚才王总分享了一下，在空间位置数据，商企领域的做法和用法，我也思考一下在商企领域到底有什么样的新的变化，特别是在实体经济情况发生了一个怎样的变化，我们知道实体经济是财富的一个重要源泉，同时实体经济也是创造大量的就业岗位，也是业务发展创新的一个重要源泉，但是我们不得不承认，现在实体经济它存在着比较复杂的一个经济环境，同时实体经济也面临着更加变化更加创新的一个发展趋势。
那我们从几个方面来看，从消费者来看，消费者的主体更加年轻化，原来在说八零后，九零后的年代，现在可能更多是九零后，零零后的一代。同时在我们来看，传统的说实体经济，更多是说一些线下的商企工厂这样一些企业，那实际上现在新型的电子商务已经变得不再新型，已经成为电子商务，成为经济当中，贡献主体当中很重要的一个部分，包括跨境的代购，还有在做实体经济的时候，也会发现竞争对手不再是我们熟知的他，而是变成跨界的，我们不认识的那个他，包括经营模式，品牌策略和运营的方式都发生着深刻的变化。
那作为一个新生代的消费者，他们到底需要什么呢?可能感同身受的说，他们需要的是更便宜，更便捷，更友好体验这样的一个服务，所以商企在面临这样的一个日新月异的变化和消费主体的一个更新，那么实际上商企更需要全面深入的去了解客户，大数据在商企领域是必然有用武之地的。这里分析一下消费的一个趋势，消费的趋势，个性化凸显，我相信这个观点放之四海而皆准，这是2017年青年人消费趋势的一个报告上，我摘取的一些数字，这个数字让我感觉为之一振，除了它消费的个性化，又出现了在北上广深这样一级城市，有了明显地域的消费趋势的特点。
以北京为例，北京实际上它的还贷压力是最大，上海是一个最会玩的城市，它旅游的人群年消费是1.2万元每人。广州是吃的最棒的一个城市，它是人均消费1.8万元是在饮食消费上，深圳的消费更加均衡，也从北上广深以及年轻人消费的趋势和变化上，这种消费除了年龄，与时代，周边环境相关以外，还有重要的因素就是地理位置。
所以今天也基于更好的一个结合，它形成了一个客观的市场条件。刚才我跟各位专家报告了一下智慧足迹，它到底有那些特殊之处呢?后续我们会强调我们的三大优势，比如在数据源，在商企上的应用，可能最大的优势就是线上的数据和线下数据相结合，我相信在座的很多人都会跟这样的一些企业去打交道，那么这样的一些企业他说，我能描述你企业的精准的客户群的画像，我能分析出你的客户群有什么样的特征，它在线上都如何进行消费的，等我们再进一步去要求它提供更详尽的解决方案的时候，他可能说我在线上的，无法找到它真实在哪儿，那实际上回到智慧足迹来说，我们的优势就是我有基于联通行为的，线上标签的数据，同时我又因为我是智慧足迹公司，我有基于手机限量的，人的真实的位置的数据，也就是说您在哪儿，有那些消费偏好，消费偏好当中又有那些与目标企业相结合，我们是有这样的一个客观实现通达的一个渠道的。
当然我特别强调一下后续我也会报告，我们所有的线上线下数据都是匿名的，都是群体的，在不做任何没有经过个人用户授权的任何个体业务。那我刚才就是带了一句，我们是中国联通旗下的专业大数据公司，那作为我们的股东，中国联通的数据资源可以说是，在整个，虽然是数据企业，或者传统行业，或者新兴行业当中屈指可数的，有庞大资源和卓越资源的企业，中国联通到底有什么样的数呢?我们可以看到，中国联通覆盖4.1亿的用户，而且特别提出的是，我们有三大运营商当中，中国联通是最早一家实现数据集中的，然后现在数据集中的程度也是三大运营商最高的一个水平。然后此外我们有3800个用户标签，有5480亿条的上网数据，此外我们还能够识别4200个手机品牌，以及20万个互联网产品等。
其实我们联通的数据看起来是一些枯燥的数字，但是做大数据的，大家都懂，正是这样的数据他们提供的是全面的，中立的，客观的，基于人的一个准确的洞察，那么这个数据之间交互形成的价值，应用的场景就会更加的广泛，无论是基于位置的，基于特征的，终端的，消费的，所以在交叉应用的场景下能够形成更加丰富的应用场景。刚才报告说有三大优势，一是基于联通背景优势的数据源，第二是数据处理能力，还是说数据源。
刚才也跟唐总沟通，就是说联通的数据源位置信息是怎么样被采集的，这里我可以做个小普及，实际上我们只要用手机，实际上我们的手机无论是在主动的打电话，发短信，还是被动的发生位置的变化和切换都是要与基站进行连接，进行交互的，那么这个限定实际上它是被进入了时间和位置的信息，就是时空标签，把这种时空标签实际上基于一个人的时空标签，最长时间不超过半个小时内，肯定会有一个标签的记录，可能短的话是几秒钟，或者几分钟就有这样的时空标签的记录。
所以说这样位置信息密度是非常大的，还有我们每个人使用手机，记录这种是不被感知的，是非常真实的，是几乎没有什么伪造手段的。所以这样更真实的反映了我们的轨迹和出行的情况，剩下比如说包括你时间上的连续性，空间上的完整性，以及我们以亿为单位人员的信息重量很大等等，更加明确了在位置信息的采集上。
然后再说数据处理的能力，其实刚才说位置信息量很大，那么可以说到底位置信息是什么?用一张非常难看的图，大家就可以看到，实际上真正的位置信息，采集上的信息是非常非常，就像一个拎不起来的一个线团一样，以北京为例，一天产生信息是百计量的规模，任何一个精算的算法师都无法来区分这条限令是如何运行的，以及如何进行降噪，排解，甚至包括这一群人的干预如何区分，最好的一个算法就是我们用这样一个软件，通过这个软件把原始的升级限令输入软件之后，我们进行了深度的降噪处理，同时在降噪的基础上，我们按照我们的应用场景进行群体化的分析，匿名化的外推，从而实际上是非常清晰的简易的数据表，各位专家可以看到，这是指定的，就是说这样同一个人在一天里不同的时间，它的经纬度的变化。
当然也强调了一点，我们实际上是做匿名的，就是茫茫人海当中，我知道有您，但我真的不知道哪个是你，这样的情况下实际上我们通过一个人洞察已经这样连续和精确之后，那么我们就可以通过一群人，商圈服务的，商企服务目标客户是一群人，那城市的服务可能是一个城市的人，我指定画一个圈，这个范围内都可以来识别，这一类人的一些出行规律，一些位置信息的应用特点。
那以这个为例，包括这可能，我们这是位置信息大概的一个示意图的意思，无论是发的短信，还是进行了位置切换实现的基站的切换，还是打电话，还是我什么都没做，基站主动搜索限令密度，通过限令密度的清晰，降噪处理之后，能够还原出一个人的真实轨迹，每一个人真实轨迹被还原之后，那么一群人在这条路上的真实轨迹也就知道了，对于这条路的规划，建设，还是后期的调整就有非常明确的一个应用了。
那还回到今天的主题，我们报告的是手机位置大数据，在商企领域的应用，在我们看来，我们主要是做六大场景的一个应用，第一块是商场或者是商圈的一个客群洞察，第二是目标定位分析，第三块就是商业或房地产的一个，地产的一个价值评估与选址，还有基于位置的精准营销，城市位置洞察的一个接口服务，其实这些方面的应用后面我都详细的报告一下应用的场景，也非常期待能在这六个领域当中与在座的各位进行合作。
第一块是客户群的洞察，刚才张楠也讲过，是包括比如指定咱们国家会议中心这个区的冷热分布，主流市场，客户高峰，因为我们手机限令有这样的直接输出物，实际上是可以做洞察的，这类的场景就是客流情况是怎么样的，应用主要是一些，比如像大型商超，大型枢纽场所进行人群洞察的一些应用。还有一类应用是客户从哪儿来得，比如我只是，我没有这样一个大的店，我只是这样一个小店，我希望知道这个客户群都从哪里来，来到我这里又去了哪里，那实际上手机位置限令的大数据也有这样一个解决方案。还有一类是顾客是什么样的，基于线上消费的行为和偏好行为，可以看线上的偏好，以及它的终端信息，从一个角度去反映线上的行为，在与我们的位置信息结合就形成了线上线下共同打通的，对一个人完整清晰的立体画像。
这客群当中实际上是我们把，已经做了一个可视化的平台，也就是说实际上各位可以看到，我们这是一个栅格，这栅格是，我们是这样的一个处理原则，我们把地图，我们把任何的区域可以画成250乘号250米，我就通过基站定位当中把人落在栅格上，人的一个变化包括人的总量统计都通过栅格直观表现出来，既然每个栅格都做到精确，我们就确定会议中心范围内，在这个期间正在开这个会，空间大数据崛起这个会议的期间，到底有多少人，可以指定画一个圈就可以算出有多少人，无论是在企业，包括商圈，像大悦城，包括我们已经做过大悦城这样的项目，还有一些比如说像政府，公安也是希望得到这样的一个数据和应用。
还有客群的来源分析，包括客群的特征分析，还有竞争环境的分析等等。在客群洞察上，我们也做了一些，就是包括融合了银联和其他的数据源，然后在做，也跟不同的行业在做数据的融合，包括消费品零售，包括旅游等等，然后我们通过商圈的消费比数，它消费金和消费品牌来，对于商场和商超形成更加精准的分析，对于商场商超运营者，对辅助决策可以得到大数据的一个抓手。
这就是我们刚才所说的一个应用的案例，我们做了五十个城市，两千个商圈分析的项目，实际上我们提供的是，指定商圈，任何指定商圈的一个平均人流量，周末的人流量，法定节假日的人流量，甚至包括真正到这个商圈当中它的居住人占比，工作人占比，居住的人他去哪里工作，工作人又从这里居住的时候，他又在哪里工作等等，因为这样有静态和动态，包括迁徙的数据，从而对商圈它本身的一个定位和日常的一些商圈营销活动，有了一个清晰的指引。
那刚才说的实际上还是，要简单的可以说是划定一个圈，分析圈内的一些情况，那这个时候其实我们还有一种应用场景，就是我有我的目标客户群，我希望我在茫茫人海当中，找到符合我目标用户群定位的这样一些人，人群分布在哪里，这里又回到了我们的一些标签能力，因为我们除了线上标签，还有把我们刚才所说的，手机限令处理的位置数据进行了标签化处理，目前有大概不少于200个关于位置类的标签，无论是居住，工作，你的到访，出勤时刻都可以贴上一个标签。在5月份经常出现西单大悦城的人会有哪一些人，那我就可以去做6月份的营销活动，他们都分布在哪里等等，那我如果在点到面广营销的时候我也知道我的目标触点应该放在哪里，实际上这一点是属于，按照标签找人这样的一个应用。
这里我们已经把应用的场景进行了可视化，可视化的一个特点就是我还是基于我们的栅格，基于标签，基于选择形成指定标签编号的目标受众人数，那实际上这一点应用在很多大型商企，或者是说在全国范围内，点多面广这样的企业，它是希望能够得到这样的一个数据应用的。这就是目标客户群的定位，包括线下的数据如何跟线上进行打通。
包括目标客户的一个分析，因为线上的分析，无论现有的一些手段或者一些技术分析的工具是可以有迹可循的，但线下实际上很难去抓寻到它的一些信息，比如我们做得北京市的一个夕阳流的客户群动态分析，老年人可能已经，可以说要么就赋闲在家，或者有较长的时间空间出去旅游的这样一个人群，我们先以北京为例，就在北京境内他经常去什么地方，我们选择的办法，因为我们有年龄信息，我们目标区域的老人，然后又有通过年龄信息筛选，又可以区分出那些老人是属于已经赋闲在家退休的老人，工作在哪里，居住在哪里。
当然还有一些老人去呈现那种比较规律性的变化，可能实际上虽然已经到了退休年龄，还是有了第二个职业，生涯等等，那这样的老人虽然有一些出行，更多的是一种商业出行，通过种种排除，最后锁定住比如说六十岁以上的老人，赋闲在家，并且经常出游的老人，在哪里，他们住在哪里，然后常去哪里，选择什么样的交通方式，我们可以看到半壁江山是选择火车这种出行方式，然后居住的区域都是在三四环之间这样的区域。
然后还有一块是选址评估，可以说手机位置大数据是做选址评估最天然的一个产品和应用，那选址评估我们最解决客户，最要紧的问题就是我这个店应该开在哪里，可以说如果说精确的解决，我这个店应该放在这条街还是那条街，甚至开在这条街还是对面的街面，最后一公里其实我们是不提供决策的，我们提供的是什么呢?你在整个区域范围内，你没有办法更精准的选择布点的时候，或者你是一个集团型企业需要在全国范围内但多面广进行布点，统筹规划各种渠道关系的时候，你更多需要我们的数据和服务提供这样的支撑。
那实际上我们在选址方面基于联通，包括基于银行的分支机构的选址，还有包括石油企业等选址一些案例总结出，实际上我们有一个叫选址的六步法，当然主要的方面是一个指数的分析，这包括要分析区域的热力，分析区域的竞争，分析区域的交通便利的程度，然后分析区域，最后能形成的贡献，最后有个综合指数排名，不管参数如何变化，无非解决的是三个领域的综合指数，第一方面是人，因为你开店最终服务的是人，人口的热力，特征指数，这是解决人的问题。
第二个是解决行业，我开一个火锅店和开一个星巴克绝对不是，虽然在餐饮业，但它服务的目标客户群是不一样的，行业生态和竞争贡献都是不一样的还有真正要开这个店，那一定要有交通便利，好停车或者是说商业地价的指数能符合整个开店的成本预期等等等等。
还有一块是基于位置轨迹的一个精准营销服务，当然现在基于个体的精准营销服务，我们也正在授权下安全的推广，技术实施领域上完全具备这样的能力的，还有包括广告的评估，我们知道线上的广告，还是有一些比较明确的企业专门检测你的线上广告当中，PV，CV各种转化量，比如线下的大屏，到底这个广告受众多少，实际上没有一个确切的评判标准，有一些企业主打广告的时候，他自己的广告就是，换句话说打水漂了，我投了很多，但是因为收益很少，他就会在指定的广告点去数，实际上原理是大同小异的，那么我们做得线下广告的评测主要是包括大屏，包括户外设施的时候，因为我有人的热力，有人的位置，我就知道你这个大屏辐射半径的范围内有多少人驻足在此，有多少人关注了他，有多少人长时间的逗留再没有离开，没有离开的人他就会很清楚，没有离开的人实际上，我们就可以识别出他对整个广告大屏的关注度，从而优化广告组的投入策略和营销策略，都有一个清晰的数据支撑。
这个我们是给国际上比较知名的一个企业，就是媒体运营商做的一个服务，他实际上包括分点分线和分片，分点它有一些叫户外广告大屏，我们就给识别出大屏它的受众比例是什么样，受众的标签什么样，应该向那些投广告，分线就是比如说指定的公交线路上，打的一些公交广告的时候，受众的群体是什么样，每天有多少人驻留于此，我就想在这一个区域搞一个大型的营销活动，它的受众情况是如何的。还有一块服务实际上，我们是可以说，我们一直的思路是在以成品的思路去做半成品，通过这种半成品的服务更多嵌入合作伙伴应用平台，这一个服务实际上我们可以称它为半成品服务，换句话说我提供的是数据接口，那比如说现在我们在城市规划领域，在数据接口上应用比较多，当然现在商企选址上也很多，比如我就是一个选址厂商，您所需要的，您有丰富的选址方法论，比我们研究更加透彻，更加清晰，但是您没有这样一个数据支撑，那么我还是如此，我可以在中国960万平方公里上任何一个区域画出栅格，这个范围内我可以输出这样的人流量和人的特征，包括这里面有多少人，那些人是在这里经过的，到访的，那些人在这儿居住的，这些人都有什么样的特征，输送给您之后，成为您作为选址，作为商企营销的一个重要的抓手。这个丑丑的界面它实际上提供的是比较精确的数据集，可以嵌入任何领域提供这样的数据服务。
当然我们实际上在做商企领域，我们是公司做位置大数据的提供商，还是一个在垂直领域上做的比较精细，当然我们在整个合作过程中发现，单独一点的数据是无法解决客户全面的需求的，我们也在积极的跟各位的合作伙伴，包括我们也在跟其它运营商的数据，房产的数据，产业的数据进行打通，在按照需求场景给客户提供按需而便的一个应用服务。在我们的应用场景上，实际上除了商企是六大领域之一，因为我们还有提供城规，交通等等这样一些位置大数据的产品和方案。可以这样说，在手机限令位置大数据这个领域，我相信没有太多的企业像我们做的这么深，做的这么全，做的这么细致和做的这么独具匠心，所以我特别希望能跟在座的企业，在座的各位能够深入的合作，然后共同拓展基于空间，基于位置的一个大数据的市场，谢谢。
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