過(guò)去幾年，在麥肯錫全球商業(yè)地理分析團(tuán)隊(duì)的幫助和多方努力下，我們已經(jīng)構(gòu)建了深入到街道級(jí)別的地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋近千萬(wàn)的商業(yè)信息點(diǎn)，并已經(jīng)應(yīng)用于數(shù)十個(gè)客戶(hù)項(xiàng)目的分析中，在中國(guó)處于領(lǐng)先地位。目前，全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)、房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)都已經(jīng)整合進(jìn)入這一空間數(shù)據(jù)庫(kù)。

　　從全球范圍來(lái)看，采用商業(yè)地理數(shù)據(jù)進(jìn)行商業(yè)選址及消費(fèi)者地理細(xì)分在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體已經(jīng)非常普及。為更精準(zhǔn)地服務(wù)不斷升級(jí)的中國(guó)消費(fèi)者，宜家家居、麥當(dāng)勞、星巴克等專(zhuān)門(mén)成立了商業(yè)地理分析團(tuán)隊(duì)，來(lái)指導(dǎo)其在中國(guó)的店鋪選址。麥肯錫的“解讀中國(guó)”商業(yè)地理分析團(tuán)隊(duì)亦感受到來(lái)自客戶(hù)方越來(lái)越強(qiáng)烈的需求。我們以下圖來(lái)說(shuō)明架構(gòu)在大數(shù)據(jù)之上的商業(yè)地理分析。

80%的商業(yè)數(shù)據(jù)都是帶有地理信息的
商業(yè)地理分析的目的就是把對(duì)的產(chǎn)品放在對(duì)的位置上
選址分析專(zhuān)家就是幫助客戶(hù)找到最有利位置的‘風(fēng)水’先生

　　科學(xué)選出最優(yōu)位置

　　我們服務(wù)過(guò)一家全國(guó)股份制商業(yè)銀行，該銀行希望規(guī)劃未來(lái)在中國(guó)某一線(xiàn)城市的網(wǎng)點(diǎn)開(kāi)設(shè)計(jì)劃。這些網(wǎng)點(diǎn)須開(kāi)設(shè)在(潛在)顧客集中的區(qū)域，方便個(gè)人及企業(yè)客戶(hù)的業(yè)務(wù)辦理，同時(shí)要避免選擇過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)的區(qū)域，確保業(yè)務(wù)的健康增長(zhǎng)。該如何科學(xué)地選出最優(yōu)位置?

　　而這正是商業(yè)地理分析最擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。評(píng)估某一個(gè)特定地點(diǎn)是否具有商業(yè)價(jià)值，深入該地進(jìn)行調(diào)查是傳統(tǒng)的“笨”辦法。若想從一百多個(gè)城市中選出每個(gè)城市的重點(diǎn)商圈，僅憑個(gè)人或者小團(tuán)隊(duì)的有限知識(shí)和商業(yè)直覺(jué)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。我們認(rèn)為，一個(gè)可行的方案是，利用這些城市的矢量地圖并加載更細(xì)層面的經(jīng)濟(jì)、人口和地理數(shù)據(jù)，借助地理信息系統(tǒng)(GIS)來(lái)實(shí)現(xiàn)批量處理和定量分析。打個(gè)比方，風(fēng)水先生一旦配備了現(xiàn)代化裝備，就升級(jí)成為商業(yè)地理分析專(zhuān)家，他們憑借商業(yè)地理數(shù)據(jù)幫助客戶(hù)尋找并確定城市中的最優(yōu)位置。

　　為了幫助這家股份制銀行挑選最有利位置，我們采取了抽絲剝繭層層深入的方法，從街道到商業(yè)樓宇，對(duì)可能的位置進(jìn)行深入分析。綜合該城市超過(guò)200個(gè)街道的人口統(tǒng)計(jì)信息、分區(qū)富裕程度、分區(qū)內(nèi)各銀行網(wǎng)點(diǎn)的分布及開(kāi)業(yè)年限、各類(lèi)商業(yè)信息點(diǎn)的分布等信息，將這些街道分區(qū)歸納為核心分區(qū)、次核心分區(qū)和避免分區(qū)三個(gè)大類(lèi)。新設(shè)網(wǎng)點(diǎn)時(shí)優(yōu)先考慮核心分區(qū)。接下來(lái)，深入到每一個(gè)街道分區(qū)內(nèi)部，根據(jù)分區(qū)特征、商業(yè)信息點(diǎn)的分布與區(qū)域聚集度進(jìn)行打分，結(jié)合該城市各分區(qū)內(nèi)已建/在建/籌建樓宇列表選出網(wǎng)點(diǎn)的最優(yōu)位置(見(jiàn)圖1)。

　　沙盤(pán)上的商業(yè)地理

　　商業(yè)地理分析正如將軍俯視沙盤(pán)，挖掘商業(yè)數(shù)據(jù)的地理緯度，將城市的戰(zhàn)略高地和價(jià)值洼地一覽無(wú)遺，運(yùn)籌帷幄，決勝千里。

　　打開(kāi)麥肯錫“解讀中國(guó)”的22個(gè)城市集群，查訪(fǎng)每一個(gè)城市，從市轄區(qū)到街道，從街道到居委會(huì)，乃至2km×2km的柵格，商業(yè)地理的分析工具使得“戰(zhàn)略圖景”的解析度和可視化程度大大提高。全新的高清影像不僅沖擊著跨國(guó)公司、本地龍頭企業(yè)，還有政策制定者。即使是城市軌道交通建設(shè)這樣長(zhǎng)期而浩大的工程，商業(yè)地理分析亦能提供獨(dú)特的視角。

　　近期我們獲邀為西南某省會(huì)城市的軌道交通發(fā)展把脈。從地理空間的角度來(lái)考察地鐵規(guī)劃再合適不過(guò)。該市地鐵尚處于公共軌道交通建設(shè)初期，而未來(lái)10年間將從現(xiàn)在的2條線(xiàn)增加到10條線(xiàn)。

　　將該市的地鐵規(guī)劃、人口分布、商業(yè)網(wǎng)點(diǎn)分布及樓宇價(jià)格都放在GIS平臺(tái)上，地鐵的未來(lái)藍(lán)圖躍然紙上(見(jiàn)圖2)。全面竣工后39%的城市人口將會(huì)在地鐵站點(diǎn)周邊800米內(nèi)。但與倫敦和莫斯科等國(guó)際都市相比，地鐵站點(diǎn)密度仍然偏低。同時(shí)，半數(shù)以上的醫(yī)院和學(xué)校超出了地鐵站點(diǎn)800米覆蓋范圍，站點(diǎn)附近尚缺乏足夠的配套公共服務(wù)設(shè)施。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，還有部分地鐵站點(diǎn)周?chē)丝谙∈枨疑虡I(yè)活動(dòng)不頻繁，可能是城市中的價(jià)值洼地(見(jiàn)圖3)。

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　　處于地理信息產(chǎn)業(yè)鏈的頂端

　　地理信息產(chǎn)業(yè)在中國(guó)方興未艾。近年來(lái)，提供地理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)和服務(wù)的公司呈現(xiàn)出跨越式增長(zhǎng)。從地圖測(cè)繪和遙感影像獲取，到地圖加工并構(gòu)建地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)，再到數(shù)據(jù)的批發(fā)與零售，一個(gè)完整的地理信息產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)形成。借助成熟的GIS軟件，通過(guò)圖形化的二次開(kāi)發(fā)界面，商業(yè)地理分析員可以根據(jù)客戶(hù)需求快速地進(jìn)行定制分析。

　　最大的贏(yíng)家將是站在產(chǎn)業(yè)鏈頂端的定制商業(yè)地理分析產(chǎn)品的提供者。商業(yè)地理分析產(chǎn)品將涵蓋：選址分析、銷(xiāo)售區(qū)域分配、配送路徑優(yōu)化、潛在消費(fèi)者空間分布、城市規(guī)劃等。其中，如前所示的選址分析應(yīng)用最廣最深，涉及經(jīng)濟(jì)環(huán)境分析、交通條件分析以及競(jìng)爭(zhēng)/互補(bǔ)店分析，稱(chēng)其為商業(yè)地理的靈魂亦不為過(guò)。

　　幾乎所有的行業(yè)都需要商業(yè)地理分析：銀行、快消、電信、醫(yī)藥、航運(yùn)、家具等等，即便是電子商務(wù)這樣虛擬的行業(yè)，也需要商業(yè)地理的幫助，來(lái)判斷消費(fèi)者的地理分布以及不同地區(qū)消費(fèi)者的特點(diǎn)，從而有的放矢地發(fā)布網(wǎng)絡(luò)或者平面廣告，抑或根據(jù)不同地區(qū)制定相應(yīng)戰(zhàn)略。物流公司更是離不開(kāi)商業(yè)地理分析的統(tǒng)籌規(guī)劃，通過(guò)與全面系統(tǒng)的商業(yè)地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合，傳統(tǒng)的運(yùn)籌學(xué)煥發(fā)出新的活力。

　　以我們?cè)?jīng)服務(wù)過(guò)的某物流公司為例，該公司希望知道在上海布局多少個(gè)配送中心才能使配送成本最小。利用GIS軟件中的Vehicle Route Problem模型可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題，我們測(cè)試從8個(gè)配送中心開(kāi)始，把配送中心地理位置、收寄件人的位置、配送員數(shù)量及載貨量、配送員小時(shí)工資和油耗、交通情況等作為參數(shù)，求解得到總成本，再與其他數(shù)量的配送中心求解得到的總成本進(jìn)行比較，得到一條配送中心數(shù)量與總成本的曲線(xiàn)，從而求得配送中心的最優(yōu)數(shù)量和地理位置 (見(jiàn)圖4)。

　　商業(yè)地理分析面對(duì)的客戶(hù)往往是有著成千上萬(wàn)個(gè)網(wǎng)點(diǎn)的實(shí)體零售商或電商、數(shù)以千萬(wàn)計(jì)接貨送貨人的物流公司、網(wǎng)點(diǎn)遍布全國(guó)的大型銀行。為這類(lèi)大客戶(hù)服務(wù)，決定了商業(yè)地理分析將處于地理信息產(chǎn)業(yè)鏈的頂端，并必然伴隨著豐厚利潤(rùn)回報(bào)率。而中國(guó)目前專(zhuān)門(mén)從事商圈分析及商業(yè)選址分析的公司還只是少數(shù)，擁有大客戶(hù)資源、掌握豐富數(shù)據(jù)且具備商業(yè)地理分析技術(shù)的公司將會(huì)成為新興產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)袖。

　　“數(shù)據(jù)難”制約中國(guó)商業(yè)地理分析

　　從商業(yè)地理的全球?qū)嵺`來(lái)看，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體可以將地理信息成熟運(yùn)用于商業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，在印度、印尼這樣的新興經(jīng)濟(jì)體中，地理信息技術(shù)也日益得到重視。

　　相比國(guó)外完善的商業(yè)地理數(shù)據(jù)服務(wù)，目前在中國(guó)，地理信息數(shù)據(jù)的可獲取性、準(zhǔn)確性和全面性仍然制約著中國(guó)地理信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。能夠提供商業(yè)價(jià)值較高的街道及以下層次(如街道、郵編區(qū)域、居委會(huì)乃至小區(qū))邊界的地圖供應(yīng)商極為稀少，與之相配套的數(shù)據(jù)，如人口、收入、消費(fèi)、住房房?jī)r(jià)和商業(yè)樓盤(pán)的租金，也不易獲取。在二線(xiàn)以下城市，邊界地圖數(shù)據(jù)可能要從各地測(cè)繪機(jī)構(gòu)零散地加以收集，獲取覆蓋全國(guó)的數(shù)據(jù)非常困難。

　　正如大數(shù)據(jù)改變著世界一樣，地理坐標(biāo)將推動(dòng)新一輪大數(shù)據(jù)的進(jìn)化。前瞻未來(lái)，也許重要的變革機(jī)遇就蘊(yùn)藏在商業(yè)地理分析中。