咨询行业的商圈分析方法与技巧

大数据技术在商业上实际应用十分丰富。应用数据挖掘技术，可以帮助咨询行业行业找出有价值的信息，十分有助于企业发现商机、制定开发计划与营销策略。对于咨询行业行业市场研究，市场发展趋势研究、竞争对手研究、客户研究等等非常重要。

在进行商圈调查的时候，我们建议以数据为中心，切忌凭感觉，这对你最后的选择会起到至关重要的作用。

商圈的形成源自于人们对商品的需求以及获得商品的便利性的需求。

商圈是在商业集聚的基础上逐步形成与发展起来的，商圈就是有一定辐射范围的商业集聚地。随着商业集聚地的辐射范围不断扩大，容量不断变大，商业网点不断增加，业态业种不断完善，商围就形成了。

通过数据采集、整理、分析、挖掘等大数据技术,建立城市商圈商业选址评估模型,实现对城市商圈房产、美食、酒店、景点、停车场、加油站、商超等衣食住行配套设施覆盖情况、商圈内密度、消费购买力、地价发展潜力进行综合分析,为城市商圈建设和商业选址提供辅助决策参考。

以下为商圈分析需要注意的因素：

目标区域内的建筑分布，人群资料及交通；

目标区域内业态的分布，购物业态，餐饮业态，商业气候，比如若干家同类型扎堆，分析其为什么要扎堆，其中有无龙头店；

几个需要单独考虑的因素，比如影响巨大的品牌店，如商圈内麦当劳、肯德基，一些人气旺盛的大型商场，这些因素经常会改变商圈气氛，并形成商圈内局部的经营小环境，需视情况加以利用；

其他外因素，学校、公园等，这些因素看上去好像与商圈无关，但却经常会带来对经营者意想不到的影响，在调查中关注这些因素，然后加以利用或规避。

下面我就国贸商圈，用大数据软件进行数据采集及可视化呈现。（数据来源：www.data-dance.com）。

人群画像数据：

人群画像数据

如上图所示：

常住人口约是240万人，人口密度很高，居民人口约100万人，外地人口占一大部分。

区域内已婚人口占多数，占比是71%，已婚人口占比高。比较适合做家庭消费类生意。

大专及以上学历占比59.63%相对较多，高学历人群在新鲜事物上的接受程度以及自我学习能力具有良好的属性。

人群画像数据

8K至19K收入水平范围人群占多数，收入与消费是因果关系，有收入才会有消费，高收入人群消费趋于精品化、个性化消费，他们衣食住行都无忧。

商圈内私家车出行占比75%相对较高，说明这里的车辆比较多，同时本地人群比较愿意为享受、便捷买单。

消费水平“高”的占多数，愿意消费才会有生意。

人群画像数据

25至34岁占多数，这类人群大多有一定经济基础，且生活压力不会太大，愿意为享受生活消费。

人口分布数据：

人口热力图

通过上图可以看出红框区域人口分布还是比较集中的，尽量把店铺开在人密集的地方。

建筑分布：

各类建筑数量及分布情况

通过上图可以看出这个商圈的各类建筑分布情况，其中商务写字楼数量最多，属于典型的商务区。

交通设施的数量及分布：

交通设施数量及分布情况

通过上图可以看出这个区域的交通设施是比较丰富的，交通比较便利。

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