商圈分析如何大数据软件采集相关要素

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 点不断增加，业态业种不断完善，商圈就形成了。

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。

传统的商圈分析一般采用问卷调查的方法，传统的靠人力勘察、经验判断的方法不仅存在效率低、随机性大、时间长等缺陷，而且限制了调查范围的大小，需要花费较多的时间和费用。利用大数据商圈分析的重要性日益突出。

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。

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。

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。

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：

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：

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：

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。

业态的分布：

通过上图可以看出这个区域的购物业态及餐饮业态都是比较丰富的。

知名的品牌分布：

学校、公园分布：

通过上图可以看出公园的分布先对比较密集。

总结：

您还可以基于常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态，部分消费类提供有人均消费和评分等信息继续分析，小编就不逐一放图说明了，有兴趣您可以自己去看下。