全国零售连锁店的数据团队负责通过地理营销和位置情报来识别潜在的新商店位置。为此,他们依赖谷歌地图数据和其他数据,例如靠近主要高速公路、公共交通和机场的数据。
通过在地图上覆盖现有商店的位置,团队可以识别覆盖范围存在差距的区域以及开设新商店最有利的区域。他们还考虑竞争对手商店的位置,以确定竞争较少且成功机会较多的区域。这有助于零售连锁店做出有关开设新店的数据驱动决策并优化其营销策略。让我们考虑一下一家汉堡连锁店计划在洛杉矶开设一家新店。需要考虑的一个重要细节是汉堡 芬兰电话号码格式 王和麦当劳分店的位置以及它们之间的距离。分析这些信息将有助于确定新店有效竞争的最佳位置。让我们看一下 google 地图以了解更多信息。
汉堡王
麦当劳中心
正如您所看到的,仅这两家公司就拥有数十个不同的分支机构。在这种情况下,要执行地理分析,您必须间隔并定位孔。为此,您需要一个包含纬度和经度信息的数据集。使用 outscraper google maps scraper 创建此数据集非常容易。只需创建一个任务来扫描汉堡王和麦当劳。
outscraper 将以电子表格文件的形式为我们提供所需的所有数据。您将可以快速访问所有分支机构的 pdi 数据。这将使您能够专注于主要工作和分析,而无需浪费时间收集数据。
google maps数据提取结果文件
除了坐标之外,结果文件还提供不同的数据用于分析。其中,“大众时代”是餐饮业最重要的细节之一。了解连锁店在什么时间获得最多的流量将加深和丰富分析数据。
除了确定新的商店位置之外,位置智能和地理营销还可以帮助零售连锁店优化其送货路线并改善客户体验。物流团队可以通过分析交通模式和道路状况来优化送货路线,减少送货时间并提高客户满意度。
outscraper 具有 用于提取交通数据的extractor de tráfico de google maps 以及 google maps data scraper 服务。借助这项服务,可以通过分析 google 地图上的交通数据来优化路线和送货时间。
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