零售大数据智能平台整体解决方案 百度大数据部 retail.baidu | 线下零售数据需求场景 在营项目 在建项目 1.项目所在商圈变化趋势？ 2.竞品经营情况如何？ 3.本项目客群在其他项目的表现？ 4.…… 1.有哪些合适的开店候选点？ 2.候选点辐射多少目标客群？ 3.候选点周边竞争态势如何？ 4.…… 【传统数据获取方式】 ? 调研公司，问卷调研 ? 人工数，二手数据 孤立数据难以打通 人工主观性误差 小样本偏差 时效性及延续性差 | 百度大数据优势 技术领先 资源丰富 平台智能 ? 中国最大的GPU集群 ? 业内领先的数据分析模型 ? 高精度到店模型算法 十亿网民搜索、浏览数据 千万级别用户标签 ? ? ? 百度全流量生态平台 深度理解客户需求场景 精准线上线下营销 ? ? ? 上亿实体知识图谱 97.560 200 60 % 万 覆盖中国网民 日均搜索请求 网盟合作伙伴 日均地理位置定位请求 | 百度数据应用于线下零售的优势 全网、全域覆盖 Web+移动端覆盖10亿以上用户，全国范围渗透 多维度融合打通 百度系（搜索、地图、统计、外卖、 糯米等）线上线下数融合打通，刻画 人、POI、AOI等多主体 策略灵活 根据应用场景灵活调整人群类型、 时间、区域、置信度等策略 区域公平 统计时效 各区域统计口径统一，保证客观公平性 天级别响应周期，快速、周期性统计数据 | 业内领先的用户理解能力 用户画像的核心构成元素，从7个维度28个欧亿·体育（中国）有限公司、细分10万+个标签描述用户的属性和兴趣 性别 年龄 汽车 房产 人生阶段 消费水平 受教育程度 欧亿·体育（中国）有限公司&职业 车产状况 手机设备 更多 教育培训 医疗健康 游戏 国内游 出国游 旅游 餐饮 汽车 培训 更多 文字港澳 台 手机品牌 手机型号 更多 人口属性 兴趣&关注 *等28个垂直欧亿·体育（中国）有限公司细 分万级标签 手机使用时段 意向 调研 比价 购买 身份特征 需求场景 履约能力 行为偏好 人脉关系 信用历史 大数据 用户画像 决策阶段 预测时间 预测位置 信用评分 消费场景 时间 地点+概率 APP行为 常驻位置 工作地 工作时段 居住地 卸载过的APP-list 下载、卸载时间 首、末次使用时间 总使用时长 实时位置 安装过的APP-list APP使用行为 在家时段 常访地 总使用次数 详细地址 省、市、区县、街道、门牌号、经纬度、X/Y