连锁品牌 AI 选址决策
系统方案

数据底座自建1.5km 统一口径模型权重公开可解释多源地图服务·不依赖单一配额私有化部署源码全量交付可对接自有CRM/BI用真实门店数据回归校准

手机打开即可：查商圈 · 看评分 · 比备选 · 查竞品 · 调带看清单 · 回填现场踏勘结果 —— 在路上、在铺位现场就能给出结论，不用回办公室翻报表。

点位评估卡导出 · 带看清单导出 · Excel/CSV 数据包 · 开放 API 对接你的 CRM / 拓展系统 / BI 看板 —— 选址数据沉淀进企业自己的系统。

多源地图服务聚合：同时接入多家地图服务的商业 POI 能力，配合多 Key 池轮换 + 落库缓存 + 离线预计算，避免单一服务的配额瓶颈影响业务连续性。

分城增量采集：按城市建立采集任务，POI 分类清洗、连锁品牌识别与去重、跨城市同名商圈识别；采集结果统一落库，形成可复用的城市数据层。

数据不依赖单次调用：常态查询走自建库，新城市/新点位才触发生成，边采集边沉淀。

五维评估模型：商圈热度 42% + 竞品格局 28% + 配套密度 18% + 商圈评分 12%，合成为 0–100 选址指数。

无热度标的代理估值分：部分非核心商圈在公开数据中热度为空，则用 9 项代理指标打分（连锁密度 / 竞品格局 / 竞品人均 / 商场口碑 / 区位中心度 / 夜间餐饮 / 住宅 / 交通商务 − 自我竞争），按 A≥62、B 45–61、C<45 分档。

可解释、可重定权：每个分数可追溯到分项依据，不做黑箱；权重支持按业态重配（茶饮 / 餐饮 / 娱乐 / 药店 / 美业敏感项完全不同）。

回归校准：用已开门店的实际经营结果反推权重修正，模型越用越准。

统一硬口径：默认 1.5km 直线半径，保证不同点位之间可比、可排序；可按业态配置（便利店 500m 精细圈 / 大型娱乐 3km 车程圈）。

按距离精准取样：圈层内 POI 按距离排序取最近，不是按热度取样 —— 保证统计的是"门口真实的 1.5 公里"。

五类统计：人口与居住、竞品网络、商业配套、夜间餐饮活跃度、交通可达性。

口径版本化：半径与统计口径变更必须记录并回溯说明，避免历史结论不可比。

原始采集层 → 清洗归一层 → 城市数据层（商圈 / 竞品 / 连锁 / 圈层）→ 应用层（评分 / 排行 / 决策大屏 / 评估报告 / API 输出）。

不上屏、不出库个人隐私信息（姓名 / 手机 / 身份证）· 客户数据仅用于约定用途、不对外提供 · 私有化部署做到数据不出企业 · HTTPS 传输加密 · 敏感字段加密 · 角色权限（RBAC）与全链路操作日志审计 · 按《个人信息保护法》与地图服务条款执行

① 城市数据底座：商圈档案 / 竞品网络 / 连锁对标 / 圈层数据
② 评估模型配置：维度权重表 + 口径字典（可版本化）
③ 决策大屏 + 移动端：多城市驾驶舱、点位评估、备选落点
④ 全套文档：口径字典 / 字段说明 / 操作手册 / 数据来源说明
⑤ 完整源码（私有化模式）：可自主维护与二次开发

不承诺"保证涨多少业绩"；可验收的是过程与结论质量（点位覆盖数、评估完成度、结论与现场核实的一致率）。

两个自有连锁品牌的门店拓展全程走本系统：城市筛选 → 商圈分级 → 点位评估 → 带看尽调。加盟商报备点位统一走系统评估。我们既是软件方，也是真的在开店的品牌方 —— 选址踩过的坑，都变成了模型里的权重。