GIS案例-基于人口密度、竞品分布的零售门店选址评分
基于人口密度、竞品分布的零售门店选址评分案例分析与应用
在零售行业竞争日趋激烈的当下，门店选址直接决定了客流量、客户黏性与投资回报率，是企业战略布局的核心环节。传统选址依赖经验判断，易受主观因素影响，导致部分门店出现“开业即亏损”的困境。而地理信息系统（GIS）凭借强大的空间数据整合与量化分析能力，可将人口密度、竞品分布等关键选址要素转化为可计算的指标，为零售企业提供科学决策依据。本文以连锁便利店品牌“XX便利”的选址实践为例，详细拆解基于人口密度与竞品分布的GIS选址评分体系构建与应用过程。
一、案例背景：XX便利的选址痛点与需求
XX便利是一家深耕华东地区的连锁便利店品牌，截至2024年初拥有门店超800家，主要布局于城市社区、写字楼集群、交通枢纽等场景。随着市场竞争加剧，该品牌发现传统选址模式逐渐暴露出三大痛点：一是人口数据碎片化，仅依赖 census 普查数据，无法实时反映区域人口流动与密度变化，导致部分社区门店客流过少；二是竞品监测滞后，仅通过人工排查记录周边竞品位置，难以全面覆盖3公里辐射范围，且无法量化竞品竞争力对门店的影响；三是评分标准模糊，以“地段好坏”“人流量大小”等主观描述为核心，缺乏统一的量化评分体系，不同选址人员给出的结论差异较大。
为解决上述问题，XX便利引入GIS技术，联合地理信息服务商搭建“选址智能分析平台”，核心需求明确为：构建以人口密度、竞品分布为核心，兼顾交通便利性等辅助因素的量化评分模型，实现选址区域的精准评估与排名，将新店开业成功率从原来的72%提升至85%以上。
二、核心分析逻辑：选址评分体系的构建
零售门店的客流量与盈利能力，本质上取决于“需求端”（人口密度、消费能力）与“供给端”（竞品数量、服务能力）的平衡。基于此，XX便利的GIS选址评分体系以“需求-供给”为核心框架，将人口密度作为需求端核心指标，竞品分布作为供给端核心指标，两者加权计算得到基础评分，再结合交通便利性等辅助指标进行修正，最终输出选址区域的综合得分。
2.1 指标选取与权重设定
通过德尔菲法邀请10位选址专家、5位区域经理与3位GIS分析师进行权重投票，最终确定各指标权重：人口密度（权重0.5）、竞品分布（权重0.3）、交通便利性（权重0.15）、周边配套成熟度（权重0.05）。其中人口密度与竞品分布作为核心指标，合计权重占比80%，直接决定选址区域的基础潜力。
2.2 指标量化方法
为确保指标可计算、可对比，XX便利通过GIS技术实现各指标的量化处理，具体方法如下：
人口密度指标量化：整合多源人口数据，包括最新 census 普查数据、移动运营商实时人口热力数据、社区居委会登记数据等，通过GIS的空间数据融合工具，生成100米×100米的网格级人口密度数据（单位：人/平方公里）。采用极差标准化将数据转化为0-100分的“人口潜力得分”，公式为：人口潜力得分=（区域人口密度-区域最低人口密度）/（区域最高人口密度-区域最低人口密度）×100。得分越高，说明区域人口需求越旺盛。
竞品分布指标量化：通过GIS的POI（兴趣点）采集功能，实时爬取3公里辐射范围内的全部竞品门店数据，包括便利店（如全家、罗森）、超市（如永辉mini）、夫妻老婆店等，并根据门店面积、品牌知名度、24小时营业情况等设定“竞品竞争力系数”（知名连锁品牌系数1.0、本地连锁系数0.7、夫妻老婆店系数0.3）。计算“竞品综合压力值”=Σ（单个竞品竞争力系数/与选址点距离），再通过反向标准化将其转化为0-100分的“竞品压力得分”，得分越低，说明区域竞品压力越小。
辅助指标量化：交通便利性通过1公里内公交站点数量、300米内地铁口数量加权计算；周边配套成熟度通过1公里内写字楼、学校、医院等配套设施数量评估，两者均标准化为0-100分后按权重计入总分。
综合评分公式为：综合得分=人口潜力得分×0.5+竞品压力得分×0.3+交通便利性得分×0.15+配套成熟度得分×0.05。根据综合得分将选址区域划分为三个等级：80分及以上为“优质选址”，60-79分为“合格选址”，60分以下为“风险选址”。
import geopandas as gpd
import pandas as pd
import numpy as np
from shapely.geometry import Point# 1. 读取数据（示例数据：区域边界、人口密度、竞品位置）
# 区域边界（面数据）
regions = gpd.read_file("regions.shp") # shp文件为矢量边界数据
# 人口密度数据（关联到区域）
population = pd.read_csv("population.csv") # 含region_id和population_density列
# 竞品位置（点数据）
competitors = gpd.read_file("competitors.shp") # 含geometry列（点坐标）# 2. 数据关联：区域匹配人口密度
regions = regions.merge(population, on="region_id")# 3. 计算每个区域内的竞品数量（空间关联）
# 对区域进行空间连接，统计每个区域内的竞品数
regions["competitor_count"] = regions.sjoin(competitors, how="left", predicate="contains").groupby(level=0).size()
regions["competitor_count"] = regions["competitor_count"].fillna(0) # 无竞品的区域填0# 4. 选址评分模型（加权得分：人口密度越高得分越高，竞品越少得分越高）
# 标准化指标（0-100分）
regions["pop_score"] = (regions["population_density"] - regions["population_density"].min()) / \(regions["population_density"].max() - regions["population_density"].min()) * 100
regions["comp_score"] = 100 - (regions["competitor_count"] - regions["competitor_count"].min()) / \(regions["competitor_count"].max() - regions["competitor_count"].min()) * 100# 加权计算总分（人口密度权重0.6，竞品数量权重0.4）
regions["total_score"] = regions["pop_score"] * 0.6 + regions["comp_score"] * 0.4# 5. 输出高分区域（候选选址）
top_regions = regions[regions["total_score"] >= 80]
print("推荐选址区域：\n", top_regions[["region_name", "total_score"]])# 6. 保存结果为 shp 文件（可在ArcGIS/QGIS中可视化）
top_regions.to_file("top_candidate_regions.shp")三、GIS实施过程：从数据整合到选址落地
XX便利的GIS选址评分流程分为数据准备、模型计算、结果可视化与实地验证四个阶段，全流程通过“选址智能分析平台”实现闭环管理。
3.1 多源数据整合与预处理
数据是选址分析的基础，XX便利通过三种方式完成数据采集与整合：一是基础地理数据，从地理信息服务商获取研究区域的矢量地图（含道路、行政区划、建筑轮廓等），导入GIS平台作为空间基准；二是人口数据，与移动运营商合作获取近3个月的区域人口热力数据，结合 census 数据与社区数据，通过GIS的空间插值工具填补数据空白，生成连续的人口密度热力图；三是竞品与配套数据，通过GIS的POI采集接口实时抓取3公里范围内的竞品门店、交通站点、公共设施等数据，手动补充未被抓取的小型夫妻老婆店信息，并对数据进行去重、坐标校准等预处理，确保数据准确率达95%以上。
3.2 评分模型的GIS实现
在GIS平台中搭建自动化评分模型，具体步骤如下：
划定选址范围：选址人员在GIS地图上圈定目标城市的待选区域（如某区的写字楼集群或新建社区），系统自动提取该区域的100米×100米网格单元。
指标计算：系统自动调用整合后的人口数据，计算每个网格的人口潜力得分；基于POI数据计算竞品综合压力值并转化为竞品压力得分；同步计算交通便利性与配套成熟度得分。
综合评分：系统根据权重公式自动计算每个网格的综合得分，生成“选址评分热力图”，红色区域为优质选址，黄色为合格选址，蓝色为风险选址。
以XX便利在杭州市某新建商务区的选址为例，系统通过分析发现该区域东北侧网格的人口潜力得分92分（周边3个写字楼+2个大型社区，人口密度达1.2万人/平方公里），竞品压力得分85分（3公里内仅2家小型便利店，竞品综合压力值低），交通便利性得分90分（1公里内8个公交站点+1个地铁口），配套成熟度得分80分（周边有1所学校+1家医院），综合得分90.5分，被判定为优质选址。
3.3 结果可视化与实地验证
GIS平台将评分结果以“地图+表格”的形式可视化呈现：地图上标注各网格的综合得分、人口密度热力、竞品位置分布等信息，支持选址人员点击查看具体数据；表格中列出优质选址区域的详细信息，包括坐标、面积、周边人口数量、竞品清单等。
针对系统筛选出的优质选址区域，选址人员进行实地验证，重点核实人口流动的真实性（如写字楼的实际入驻率、社区的入住率）、竞品的实际经营状况（如客流量、客单价）以及场地租赁成本等信息。若实地情况与系统分析一致，则纳入备选门店库；若存在偏差（如系统显示人口密度高但实际为在建社区），则反馈至平台更新数据，优化评分模型。
四、应用成效与经验总结
4.1 核心成效显著
XX便利的GIS选址评分体系自2023年1月投入使用以来，取得了显著的实践成效：一是新店开业成功率大幅提升，2023年新增的120家门店中，开业6个月后实现盈利的有103家，成功率达85.8%，较之前提升13.8个百分点；二是选址效率提升50%，传统模式下完成一个城市的选址评估需7-10天，借助GIS平台可缩短至3-4天，且覆盖范围从原来的重点区域扩展至全城市；三是投资回报周期缩短，优质选址门店的平均投资回报周期从18个月缩短至14个月，部分核心区域门店甚至实现12个月回本。
典型案例可见：2023年5月在杭州市某优质选址区域开设的门店，凭借周边高人口密度（写字楼日均人流量8000人+社区常住人口5000人）与低竞品压力，开业首月销售额即突破40万元，较同城市平均水平高出35%，6个月后稳定实现月均净利润5万元。
4.2 关键经验总结
XX便利的实践为零售企业基于GIS的选址提供了三大核心经验：一是多源数据融合是基础，单一数据难以反映区域真实情况，需整合官方统计数据、实时动态数据与实地调研数据，通过GIS实现数据的空间关联与互补；二是量化评分是核心，将主观经验转化为可计算的指标与权重，建立统一的评分标准，可有效减少人为误差，提升选址决策的一致性；三是“技术+人工”结合是保障，GIS提供量化分析结果，但实地验证可弥补数据滞后或偏差的问题，两者结合才能确保选址的精准性。
五、延伸应用：评分体系的迭代方向
基于本次实践，XX便利计划进一步迭代选址评分体系：一是引入时序数据，分析不同时段（如工作日与周末、早高峰与晚高峰）的人口密度变化，针对写字楼、社区等不同场景制定差异化评分标准；二是融合消费行为数据，通过会员消费记录关联GIS空间数据，分析不同区域的消费偏好，为门店商品陈列提供辅助决策；三是增加风险预警模块，通过GIS监测周边区域的城市规划（如新建道路、拆迁计划），提前预判选址区域的潜力变化，规避投资风险。
六、结论
人口密度反映了零售门店的“需求潜力”，竞品分布决定了“竞争压力”，两者的平衡是选址成功的关键。XX便利的案例证明，借助GIS技术构建量化的选址评分体系，可有效整合空间数据、消除主观误差、提升选址效率与成功率。对于零售企业而言，GIS不仅是选址工具，更是实现精细化运营与战略布局的核心支撑，未来随着数据维度的丰富与模型的优化，其在零售行业的应用价值将进一步凸显。