暗店选址：地理空间数据如何提供帮助

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在纽约市和等多家公司已开始提供从暗店到分钟内的当地杂货配送服务。随着这些服务扩展到其他人口密度较低的城市了解如何优化配送运营对于确保盈利能力至关重要。为了探索可能性我们使用地理空间数据和进行分析模拟了西雅图黑暗杂货店的选址过程。这包括使用来自的现有数据并通过数据观测站的见解进行丰富。但首先什么是暗店？暗店也称为幽灵店是一个提供店内取货或购物服务的配送中心相反这些杂货店的功能类似于仓库其主要选址目标是位置便利以便快速配送和配送。交付在线杂货订单。在某些情况下比如佛罗里达州克罗格的幽灵杂货店仓库本身是由机器人操作的而人类送货司机则在顾客门口取货和送货。目前在线杂货订单占所有杂货销售和配送的收入同比增长从亿美元增至亿美元更多杂货商开始将暗店配送模式纳入其扩张计划。例如英国在线杂货商和三年前合作在美国各地建立幽灵店仅投资万美元就在佛罗里达州建设了第一个配送中心。



如何使用地理空间数据进行黑暗杂货店的选址现在我们已经了解了黑暗杂货店的一些细节让我们探讨一个场景该场景将帮助我们了解如何使用来自数据观测站和雪花数据 冰岛移动数据 市场的地理空间数据来确定放置幽灵杂货店的最佳位置。在此示例中用户是一位扩张经理他需要在华盛顿州西雅图找到五个理想的幽灵杂货店地点。在拓展新市场时首先要关注的是市场的适宜性包括人口密度和消费群体等高层次因素。更困难的工作是在实地寻找幽灵杂货店的理想地点。在这种情况下我们的扩张经理的房地产团队已向其提供了个潜在位置。我们如何才能找到实现最大覆盖范围和市场契合度的个最佳地点？每个地点周围都有英里的送货半径空间分析可以帮助我们缩小正确的地点范围我们可以使用数据观测站和数据市场查看每个交付区域内的许多空间因素来分析每个潜在位置包括人口统计消费者细分收入人口密度采购模式住房单位使用空间索引扩展管理器可以在城市中找到多个合适的位置来开设新的暗店在本例中使用空间索引单元我们可以在整个城市周围创建一个网格并为每个单元测量多个空间数据流。







我们可以对这些测量值进行标准化以创建一个适宜性指数对每个单元格的所有这些变量进行评分。在这张地图中较暗的单元格具有更多成功定位的属性。每个细胞都富含许多同的变量分析工具箱提供的和空间分析功能使扩展管理器能够丰富覆盖全国每个市场的数百个网格变量。这提供了对每个市场的完整覆盖和细致的洞察以帮助找到最佳的位置。接下来我们需要使用位置分配和应用程序注册数据找到最合适的暗店位置使用位置分配分析以及中已存储的当前应用程序注册我们可以找到最合适的个位置。我们仅使用当地道路因为我们的骑手将使用自行车。例如称为位置集覆盖问题的分析与用于查找消防站最佳站点的分析相同。它为我们提供了在最短的服务时间或距离内最大的需求覆盖。我们的扩展管理器现在拥有覆盖当前应用程序注册的最佳位置我们现在共有六个地点可以满足我们距离暗店一英里的所需覆盖范围。