一年一度的京东11.11立刻就要降临，本年京东物流“与图”最新推出的位域大数据服务在线下零售、商业地产等多个职业逐渐落地使用，依据“人车货场客销”场景布局，融兼并深度发掘时空多源数据价值，构建区域、业态、顾客等多维度画像，为客户供给安全、安稳、鲜活的数据服务，助力企业省心决议方案、降本提效。

  “街无两端旺，一步差三市”，门店的方位直接影响着企业经营效益，门店选址决议方案无疑是重要一环。怎么选到最合适的开店方位，渐渐的变多的企业期望可以经过大数据来进行科学合理的决议方案，替代人为片面判别，可是海量的地舆数据、商场数据、人群画像数据，企业获取困难、时效性差、本钱高。与图“位域数据”，就能很好地帮企业处理这一难题。

  某快消品牌客户具有许多线下零售门店，每日货品配送量很大，尤其在大促前，门店备货需求剧增。但由于门店方位散布不合理，导致配送本钱居高不下，客户急需经过科学选址来削减相关本钱。在跟与图协作后，客户施行了“四步走”方案：一是经过门店掩盖区域的可视化发现掩盖不均的问题；二是结合无留白AOI（Area of Interest，指地图数据中的区域状的地舆实体）发现很多留白区域；三是拟定依据订单数量密度和人口潜客的AOI评分模型；四是选取区域内间隔各个订单间隔最近的点位进行选址引荐，并采纳单量均衡算法做到合理的区域区分。依据地舆方位数据及订单数据，客户使用智能算法一键获取区位数据，选址决议方案更快速精准，全体配送本钱节约50%，配送时效提高30%。

  与图不只能大数据选址，还能对店址进行方位评价。某餐饮品牌客户方案本年招募近万家加盟商，总部有开店评价的需求，但由于缺少数据才能，如单纯依托人力造访评价店肆，不只功率低，本钱还高。客户凭借与图的方位评价功用，完成“足不出户”，也能快速科学获取店址的评价信息，加快了加盟事务的展开，“运筹于千里之外”。

  与图在客户圈选区域后，会回来周边区域画像（如小区数量、区域房价、区域业态等）、客群画像（性别份额、年纪散布、美食偏好等）、商业消费画像（如区域内人群的消吃力层次、消费趋势等），终究依据全方位数据和信息，树立合适客户事务展开的选址模型，一键生成方位引荐指数，协助客户完成高效的方位评价决议方案。

  此外，针对商业地产客户，与图还供给品牌招商的咨询服务。某闻名购物中心客户面临着新的商场环境、竞赛格式、消费习气所带来的冲击，经过与图对邻近的寓居人口及到访客流进行了深入剖析，精准识别出方针客群在线上商城的品类品牌消费偏好。结合同类商业地产的相关状况，与图输出了品牌引进的专业主张，为客户后续的品牌招商供给有力的数据支撑。

  依托于人、商、地联系大数据生态全景，与图面向物流、零售、金融、政企等职业，供给客群剖析、人群挑选、品牌监测、区域挑选、方位评价、选址引荐等专业剖析才能，助力客户从多维度提高事务水平，发明可继续的价值。未来，与图还将继续深耕智能地图技能的研制与立异，灵敏获取并满意快速改变的企业需求，为客户发明更大价值。【推行】

  外媒：以色列麦当劳给以军无偿供给餐食，多个国家麦当劳发声明撇清联系