国外GIS商业分析应用案例介绍 - 14

01    MarketAnalyzer

FLEX 的业务特性，决定了其对 “空间数据” 的迫切需求。与普通快消品不同，汽车属于高单价、长决策周期商品，客户通常需到店试乘后才能完成购买，且 80% 以上的客户会驾车来店 — 这意味着商圏范围不仅受距离影响，更会被山川、拥堵路段等 “地理屏障” 分割。在导入 GIS 前，FLEX的总部营销团队陷入了一个困境：

一方面，总部与门店的信息严重割裂。总部只能通过 Excel 表格追踪线上咨询量、广告点击量等数字指标，却无法掌握门店周边的实际客群特征；门店虽能感知到 “来店人少”，却说不清 “人从哪来、为何不来”，仅靠客户问卷收集的信息也存在偏差，且总部与门店的休息日不同，进一步加剧了沟通障碍。

另一方面，广告投放陷入 “无的放矢”。由于不清楚真实商圏边界，广告常覆盖到被地理屏障阻隔、根本不可能来店的区域，导致预算浪费；而真正有购车需求的潜在客户，反而可能因广告未触达而错失。

正是在这一背景下，FLEX 尝试了我司的 “MarketAnalyzer® 5” 免费试用版。该工具能将自社客户数据、第三方统计数据（如家庭年收入、汽车保有量）、人流数据等整合到地图上，直观呈现商圏特征 — 这让 FLEX 意识到，GIS 或许是破解 “空间决策难题” 的关键，最终决定全面导入包含 MarketAnalyzer® 系列、KDDI Location Analyzer 及 MarketAnalyzer® Ads 在内的完整解决方案。

02    MarketAnalyzer

在 FLEX 的实践中，GIS 并非单纯的 “地图工具”，而是贯穿 “开店决策 - 门店运营 - 营销推广” 的核心支撑。其应用场景主要集中在三个维度：

1. 开店前：用数据测算 “盈利可能性”

FLEX 每年会新增或翻新 3-5 家门店，在选址阶段，GIS 就成为了 “决策指南针”。以往选址依赖 “位置感”（即老员工的经验判断），如今则通过数据实现 “定量评估”：

• 客群匹配度分析
  通过 MarketAnalyzer® 5，筛选出 “年收入 800 万日元以上、现有车辆为 5 年以上老车、居住在门店 30 公里辐射圈内” 的潜在客群，计算该客群的数量与密度，判断区域购车需求是否足够；
• 竞争环境评估
  利用 KDDI Location Analyzer 的热力图功能，可视化周边竞品门店的集客范围 —— 例如在北海道等竞争稀缺区域，可适当扩大门店规模；在大阪、名古屋等竞争密集区域，则重点分析竞品的客群特征（如年龄、购车偏好），寻找差异化定位；
• 风险预判与收益模拟
  结合地理屏障数据（如是否有河流阻隔、主要道路的通行效率），测算实际可触达的客群规模，并将其代入 “租金 - 客流量 - 销售额” 的收支模型，预判投资回收期。

这种 “数据 + 地理” 的分析方式，让 FLEX 的开店决策不再依赖 “感觉”，而是有了可量化的依据。

2. 运营中：用热力图找到 “业绩瓶颈”

对于已开业但业绩不佳的门店，GIS 成为了 “问题诊断仪”。FLEX 曾遇到一个典型案例：某门店位于人口密集区域，线上咨询量也不低，但实际来店量却远低于预期。通过 KDDI Location Analyzer 的人流热力图分析，团队发现了关键问题 — 门店与人口密集区之间隔了一条河，虽然河上有一座 400 米长的桥，但周末高峰时段过桥需 1 小时以上，成为了天然的商圏分割线。更关键的是，热力图清晰显示：河对岸的客户几乎都流向了竞品门店，而很少有人愿意耗时过桥到FLEX 的门店。

这一发现彻底改变了门店的运营策略：团队不再盲目增加线上广告投放，而是针对河对岸的客群推出 “过桥补贴”（凭过桥费票据可抵扣购车优惠），同时调整门店的试驾路线，避开拥堵路段。最终，该门店的来店量在 3 个月内提升了 25%。

类似的案例还有很多。FLEX 会定期结合 GIS 数据与门店反馈，验证分析结论 — 例如通过 MarketAnalyzer® 5 的 “哈夫模型”（模拟客群向门店聚集的 “吸引力”）推测商圏边界后，再电话询问店长 “当地客户通常会到哪个范围购物”，补充地图上无法体现的 “现场认知”，让分析更贴近实际。

3. 营销端：用 “实时定位” 抓住 “流动客群”

年末年始的 “新年特卖会” 是 FLEX 全年最重要的促销活动，但以往的营销效果却不稳定 — 核心问题在于，这一时期的客群多为 “流动客”（如返乡人群、旅行者），他们不在门店的常规商圏内，普通广告难以触达。

而 MarketAnalyzer® Ads 的 “实时地理定向” 功能，恰好解决了这一痛点。与传统 Web 广告不同，该工具能基于用户当前的实时位置（而非历史位置）投放广告：例如在元旦期间，针对门店周边 3 公里内的商场、停车场、高速公路服务区等区域，实时推送 “年初大甩卖” 的试驾优惠；同时，结合 KDDI Location Analyzer 的历史数据，锁定 “曾在露营地、户外用品店周边停留过” 的人群（这类人群更可能偏好兰德酷路泽的越野性能），精准推送广告。

2024 年末的实践证明了这一策略的有效性：FLEX 选择 6 家主营汽车用品的门店试点该广告模式，最终这些门店的销售额创下近 5 年同期最高纪录，开馆前就有客户排队等候，单日来店量较往年提升 40%。

03    MarketAnalyzer

对 FLEX 而言，GIS 的价值不仅体现在 “提升业绩” 上，更在于推动了整个企业的 “数据意识变革”。

在导入前，“商圏” 对 FLEX 的员工而言只是一个模糊概念 — 总部营销团队不懂门店的地理限制，门店员工也不理解广告投放的逻辑。而通过 1 年多的 GIS 应用，这种状况彻底改变：

• 经营层开始主动要求 “用数据说话”：在门店扩张会议上，会先查看 MarketAnalyzer® 5 的商圏报告，再讨论选址方案；
• 门店员工从 “被动接受” 转向 “主动参与”：店长会主动向总部反馈 “GIS 分析的客群特征与实际来店客户是否一致”，甚至提出 “能否针对周边新建住宅区增加广告投放” 的建议；
• 跨部门协作更高效：总部营销团队与门店不再因 “数据脱节” 产生矛盾，而是围绕 GIS 呈现的 “共同目标”（如 “突破某条道路的商圏阻隔”）制定策略。

这种 “数据共识” 的形成，让 GIS 从 “营销工具” 升级为 “组织协同的纽带”，为长期经营奠定了基础。

04    MarketAnalyzer

FLEX 的案例证明，在汽车零售行业，“空间” 是被长期忽视的关键变量。当行业从 “增量竞争” 转向 “存量竞争”，精准的商圏分析、高效的地理定向营销，将成为企业差异化竞争的核心能力。

未来， FLEX 还计划进一步挖掘 GIS 的潜力：例如结合露营、越野等户外赛事的举办地点，定向投放兰德酷路泽的广告；利用 MarketAnalyzer® 5 的客户画像数据，为不同区域的门店定制 “专属车型套餐”。而这种 “以空间数据为核心的精细化运营”，或许也将成为更多汽车零售企业的转型方向。