某零售连锁企业注意到竞争对手在其市场区域开设了新门店。

销售负责人提出疑问：这对我们的门店客流量产生了何种影响？

答案隐藏在数以百万计按时间和日期追踪门店访问量的数据点中。

要从中找出答案，需要强大的分析能力——这正是地理信息系统（GIS）技术所能提供的。

地理空间分析能够处理数百周的访客数据，并精确显示竞争对手进入市场后，客流量的具体变化情况。

借助生成式AI，GIS能将这种处理分析能力交到了决策者手中。如今，企业领导者能够亲自提出此类商业业绩问题，并在数秒内获得答案。

构建全国商业业绩全景图

本视频展示了空间分析如何借助来自Placer.ai的数据，直接通过搜索栏，在全美范围内揭示零售客户趋势的洞察。

在此场景中，零售企业的首席财务官（CFO）指示系统绘制该公司在佛罗里达州的所有门店位置。

点击任一门店，即可生成其业绩图表，包括不同时段的平均访客量以及每周独立访客数量。

接着，这位高管在全美范围内搜索拥有至少十个竞争对手的门店位置。

这项原本可能需要数小时数据收集和手动分析的任务瞬间完成。动态业务看板会映射出相关位置，并附带竞争对手数量和每家门店的日均访问量。

为了分析另一个变量——例如与社交媒体影响者合作的效果——首席财务官要求查看2月至3月期间访问量增长至少50%的门店。

分析符合该条件的30家门店之间的共性，可以揭示哪些营销策略正在吸引顾客。

幕后，GIS分析引擎处理着海量数据集，但高管们看到的只是一张地图——以及他们关注的问题答案。

在竞争分析中获取优势

为了解全国趋势如何在地方层面体现，首席财务官接下来将目光投向盐湖城，那里最近有两家主要竞争对手开业。

动态业务看板捕获了逐周数据，显示竞争对手开业后，该高管所在门店的客流量下降了7.3%。

这些发现有一个重要底层地图数据是：该零售商的商圈范围，以及与竞争对手的商圈的重叠区域。

地图基于CRM数据和人员流动指标显示了每家门店的商圈范围——这些位置分析让战略决策更清晰。

例如，该零售公司可能希望展用户粘性计划，以加强与竞争对手尚未进入区域的客户联系。

同时，在多个品牌争夺客户注意力的区域，高管们可能希望部署质价比和其他差异化优势的营销活动。

将海量数据转化为战略指引

过往，从数百个SKU或数百万条客流量记录中快速精准地挖掘高价值洞察，只有少数科技巨头的能实现。

如今，一位配备了由生成式AI增强的GIS的高管，仅需调出一张地图并提出正确的问题，就能做到同样的事情。