【技术实现步骤摘要】
一种融合多维特征的连锁门店选址推荐方法
[0001]本专利技术涉及信息
，尤其涉及一种融合多维特征的连锁门店选址推荐方法。
技术介绍
[0002]连锁门店的选址是决定门店运营成败的重要因素之一。传统的选址方法主要依据经验和直觉，难以保证选址准确性和效率性。而当一家企业属于连锁店性质，则多个门店是否应该具备相同的装修与形象，门店之间应该具有什么距离，都是未解决的问题。尤其是，针对顾客的一端，不同的商圈会聚聚不同的顾客，例如大学周边，都是学生，工厂附近都是工人，高端小区周边都是消费能力高的人，城中村都是消费水平低的人群。人群具有各自的圈子，能够互相影响，具有相互作用。有些人关注便利，有些人关注品牌形象。在有限的资金投入的情况下，究竟是去选择租金更贵地段还是选择投入到门店形象的提升上，这是个需要数据支撑来进行判别的决定。因此，如何利用社交圈子分析技术为连锁门店的选址和形象提升提供重要的数据支持，提高连锁门店的竞争力和市场占有率是现在未解决的问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供了一种融合多维特征的连锁门店选址推荐方法，主要包括：
[0004]通过商业推荐指数五维评估模型获得门店初步选址，所述通过商业推荐指数五维评估模型获得门店初步选址，具体包括：使用时间序列模型，建立未来人流量预测模型，基于聚类分析，确定竞争门店的数量和质量；根据商圈内不同社交圈子的特点，采用消费数据分析、社交媒体分析、视频监控分析，获取门店周边不同圈子的数据信息；通过对数据信息进行分析和判断，得到不同圈子的消费习惯...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种融合多维特征的连锁门店选址推荐方法，其特征在于，所述方法包括：通过商业推荐指数五维评估模型获得门店初步选址，所述通过商业推荐指数五维评估模型获得门店初步选址，具体包括：使用时间序列模型，建立未来人流量预测模型，基于聚类分析，确定竞争门店的数量和质量；根据商圈内不同社交圈子的特点，采用消费数据分析、社交媒体分析、视频监控分析，获取门店周边不同圈子的数据信息；通过对数据信息进行分析和判断，得到不同圈子的消费习惯、社交方式、品牌喜好、门店质量需求、服务员形象需求属性；根据圈子内的人群特点，为不同圈子和不同属性的消费者提供相应的消费决策，所述根据圈子内的人群特点，为不同圈子和不同属性的消费者提供相应的消费决策，具体包括：使用CART决策树算法，为不同属性的消费者提供相应的营销策略，基于逻辑回归算法，为不同圈子的消费者提供相应的营销决策；基于社交圈子分析，通过门店锁定的区域位置以及多门店布局和优化，判断不同圈子的消费者对选址的关注度与销量差异，所述基于社交圈子分析，通过门店锁定的区域位置以及多门店布局和优化，判断不同圈子的消费者对选址的关注度与销量差异，具体包括：使用逻辑回归算法建立分类模型，预测消费者对门店选址和布局的偏好和需求，使用K均值算法对门店进行聚类分析，确定多门店布局优化方案；基于社交圈子分析，根据门店外观、内部布局、产品陈列、员工形象、环境卫生，判断不同圈子的消费者对门店形象的关注度与销量差异，具体包括：根据逻辑回归算法，构建门店形象与销量之间的关系模型；根据逻辑回归算法判断各因素对门店的影响程度，确定多个连锁门店优化的重点；根据连锁的门店所在商圈的需求和关注点，对具有不同社交圈子人群的门店进行针对性广告设计与宣传，所述根据连锁的门店所在商圈的需求和关注点，对具有不同社交圈子人群的门店进行针对性广告设计与宣传，具体包括：基于用户的协同过滤算法，建立消费者购买行为的推荐模型，根据逻辑回归算法确定客流量和销售额的变化，对广告进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过商业推荐指数五维评估模型获得门店初步选址，包括:根据所选城市、商圈、网点的历史经济商业表现数据，获取过去五年的GDP、零售额、人均可支配收入、人均消费指标数据；通过数据分析，得到该地区的经济发展趋势，判断发展潜力；以历史数据和预测数据为依据，给所选城市、商圈、网点的发展潜力打分；获取所选城市、商圈、网点的常驻人口、工作人口、居住人口、流动人口、分时客流信息；通过权重赋值，对人口数量进行评估，通过综合计算得出人口数量得分；根据所选城市、商圈、网点的性别年龄分布、职业学历分布、婚姻家庭状态、消费水平及偏好、兴趣爱好信息，获取人口质量数据；对人口质量数据进行赋权打分，通过综合计算得出人口质量得分；获取所选城市、商圈、网点的基础设施网点数量，如医院、学校、公园、商场；通过权重赋值，对基础配套进行评估，通过综合计算得出基础配套得分；获取所选城市、商圈、网点内重点行业种子品牌的网点数量；通过权重赋值，对品牌氛围进行评估，通过综合计算得出品牌氛围得分；将以上五个指标的得分进行加权平均，得出最终的开店可行性指数；根据指数的高低，选择商业推荐指数高的地区作为门店的初步选址；包括：使用时间序列模型，建立未来人流量预测模型；基于聚类分析，确定竞争门店的数量和质量；所述使用时间序列模型，建立未来人流量预测模型，具体包括:收集人流量数据，并对其进行筛选和清洗，以确保数据的准确性和可靠性；使用统计学
方法对采集到的数据进行处理和分析，根据该区域的人口结构、季节性变化业务属性，对数据进行分类；使用层次聚类算法来对人流量数据进行聚类，更好地了解数据的结构和模式；基于历史数据和业务属性分析结果，使用时间序列模型建立未来人流量预测模型，预测未来人流量的变化趋势；所述基于聚类分析，确定竞争门店的数量和质量，具体包括:收集门店的位置、经营物品、经营规模数据，通过数据清洗和预处理，得到干净的数据集；将门店的位置、经营物品、经营规模作为特征，通过计算门店之间的相似度，筛选出与当前门店相似度大于预设第一阈值的门店；通过基于物品的协同过滤算法，对门店进行聚类分析，将相似门店聚集在一起；收集竞争门店的信息，并对其进行分析，确定其数量和质量；基于聚类分析结果和竞争门店的信息，对竞争门店进行排名和评估，确定其数量和质量；同时，对与当前门店相似度大于预设第二阈值的门店进行筛选，以进一步确定竞争门店的数量和质量；综合考虑聚类分析结果、竞争门店的信息和与当前门店相似度大于预设第三阈值的门店，确定竞争门店的数量和质量。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据商圈内不同社交圈子的特点，采用消费数据分析、社交媒体分析、视频监控分析，获取门店周边不同圈子的数据信息，包括:通过消费数据分析，获取门店周边不同圈子的消费习惯信息，包括人均消费、消费偏好、消费时间、消费频率；同时，根据消费场景，确定不同社交圈子的消费场景偏好，并对其进行分类；其次，采用社交媒体分析，获取门店周边不同圈子的社交互动信息；通过社交圈子的互动频率、形式、内容，获取社交圈子规模，以及组成成员的特点，推断出社交圈子的来源地区；然后，通过视频监控分析，获取门店周边不同圈子的健康状况信息，包括体重、运动、饮食习惯；同时，根据视频监控的观察，判断不同社交圈子的态度和价值观，以及消费行为和态度的影响因素；最后，综合以上信息，确定不同社交圈子的特点，包括社交圈子的规模、互动程度、消费习惯、健康状况、来源地区和态度价值观。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过对数据信息进行分析和判断，得到不同圈子的消费习惯、社交方式、品牌喜好、门店质量需求、服务员形象需求属性，包括:首先，针对消费习惯属性，获取不同年龄、收入水平、地域和职业的消费者的消费习惯和偏好；通过数据分析，得到不同年龄的消费者有不同的消费习惯和偏好；其次，对于社交方式属性，针对不同社交圈层、性格特点、年龄和性别的消费者进行分析；对于品牌喜好属性，根据品质、时尚度、地域和职业进行判断；针对门店质量需求属性，分析不同圈子的消费者对门店设施、环境、服务质量和地理位置的需求；最后，对于服务员形象需求属性，分析不同圈子的消费者对服务员的着装、仪表、语言、技能和服务态度的需求；通过对不同圈子的消费习惯、社交方式、品牌喜好、门店质量需求和服务员形象需求属性进行判断。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据圈子内的人群特点，为不同圈子和不同属性的消费者提供相应的消费决策，包括:使用CART决策树算法，为不同属性的消费者提供相应的营销策略；基于逻辑回归算法，为不同圈子的消费者提供相应的营销决策；所述使用CART决策树算法，为不同属性的消费者提供相应的营销策略，具体包括:对消费者数据进行预处理和清洗，将数据分成小组，并根据属性进行分类；同时结合业务属性，对数据进行分析，所述业务属性为职业、收入水平；选择年龄、性别、职业、收入水平作为特...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄利鑫，王喜瑞，赖旦冉，吴鹏，徐亚波，李旭日，
申请(专利权)人：广州数说故事信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。