[发明专利]一种门店选址的方法、装置

说明书

本申请公开一种门店选址方法、装置，其中，所述门店选址方法，包括：获得待选址门店所属品牌的品牌群像；根据所述品牌群像和用户所属的特征标签，召回用于为所述待选址门店选址的基础人群数据；对所述基础人群数据进行聚类处理，获得基础人群数据聚类结果；根据所述基础人群数据聚类结果，确定为所述待选址门店选择的地址信息。该方法基于待选址门店所述品牌的品牌群像以及用户所属的特征标签，召回待选址门店的基础人群数据，确保待选址门店面向的基础人群，进而通过对基础人群数据的聚类处理结果，确定为所述待选址门店选择的地址信息。

技术领域

本申请涉及数据分析领域，具体涉及一种门店选址方法、装置；本申请同时涉及一种电子设备及计算机存储介质。

背景技术

随着品牌商产业规模的扩大，门店选址成为了品牌制定经营目标和经营战略过程中比不可少的环节。

目前，门店选址主要通过搜集和调研不同地段的客流数据来进行选址，但这种选址方式往往成本较高，且受限于人力资源，搜集和调研的客流数据并不全面，无法为商家提供优质、准确的门店地址。

发明内容

本申请提供一种门店选址方法、装置以解决上述技术问题。本申请同时还提供一种电子设备及计算机存储介质。

本申请提供的门店选址的方法，包括：获得待选址门店所属品牌的品牌群像；根据所述品牌群像和用户所属的特征标签，召回用于为所述待选址门店选址的基础人群数据；对所述基础人群数据进行聚类处理，获得基础人群数据聚类结果；根据所述基础人群数据聚类结果，确定为所述待选址门店选择的地址信息。

可选的，所述获得待选址门店所属品牌的品牌群像，包括：获得所述待选址门店所属品牌的其他已选址门店的消费者特征标签；确定所述消费者特征标签与预设的品牌特征标签之间的相似度；将相似度大于预设相似度阈值的品牌特征标签作为预选特征标签，获得由所述预选特征标签组成的品牌群像。

可选的，所述获得所述待选址门店所属品牌的其他已选址门店的消费者特征标签，包括：获得选址服务器发送的其他已选址门店的消费者历史消费数据；根据所述消费者历史消费数据，获得所述消费者特征标签；或者，获得所述其他已选址门店的服务器发送的该已选址门店的消费者历史消费数据；根据所述消费者历史消费数据，获得所述消费者的特征标签。

可选的，所述获得待选址门店所属品牌的品牌群像，包括：获得选址客户端发送的所述待选址门店所属的品牌信息；根据所述待选址门店所属的品牌信息，获得所述待选址门店所属品牌的品牌群像。

可选的，所述根据所述品牌群像和用户所属的特征标签，召回用于为所述待选址门店选址的基础人群数据，包括：获得所述用户所属的特征标签；依次计算所述用户所属的特征标签与所述品牌群像之间的相似度；根据所述相似度，获得预设数量的所述用户作为所述基础人群数据。

可选的，所述依次计算所述用户所属的特征标签与所述品牌群像之间的相似度，包括：根据所述用户特征标签，获得用户特征向量；根据所述品牌特征标签，获得品牌特征向量；计算所述用户特征向量与所述品牌特征之间的余弦相似度，获得所述用户所述的特征标签与所述品牌群像之间的相似度。

可选的，所述对所述基础人群数据进行聚类处理，获得基础人群数据聚类结果，包括：获得基础人群分布区域地图和所述基础人群数据中用户的位置信息；采用预设大小的网格对所述基础人群分布区域地图进行网格划分，结合所述基础人群数据中用户的位置信息，确定各个网格中用户的密度，将所述各个网格中用户的密度作为所述基础人群数据聚类结果。

可选的，所述根据所述基础人群数据聚类结果，确定为所述待选址门店选择的地址信息，包括：确认用户密度排在首位的网格的密度中心作为为所述待选址门店选择的地址信息。

可选的，所述对所述基础人群数据进行聚类处理，获得基础人群数据聚类结果，包括：根据预设的聚类半径，对分布在不同位置的用户依次进行聚类分析，确定各个用户的聚类半径内的其他用户数量。