数字化时代，企业的竞争需要差异化，能够洞察并满足客户多层次个性化价值需求，才能赢得市场。如今，数字世界可以通过多种方式和实体世界联结，大数据和位置智能技术的快速发展正不断推动其商业应用和规模化落地：
首先，数字化为传统的选址问题带来更加精细的解决方法，今天的选址方案可以精确到附近办公楼到一家便利店的步行时长，或是某餐厅可以覆盖的半小时车程边界。其次，数字化使地理特征具有更高的可视化程度。最后，数字化帮助企业更准确地捕捉用户个性化需求。
事实上，大数据和位置智能所解决的并非只限于以上，对于正在为数字化转型而奋斗的企业管理者来说，它应成为企业实施数字化战略的重要组成部分，有效利用好大数据和位置智能帮助企业建立客户信任，提高品牌忠诚度，辅助企业运营决策，以及实现差异化竞争。
我们首先从介绍大数据和位置智能的核心——“位置数据”开始。
什么是位置数据？位置数据是特定设备行踪的地理信息，这类设备通常带有时间装置。设备产生的数据多与人相关，但设备标识会将相关人的身份隐藏，使此人与从数据生成的有价值信息分离开来。位置数据产生有三个关键要素：
①位置信号源。信号源并非由被定位设备产生，而是来自外部技术，例如 GPS、Wi-Fi、通信基站、智能信标等。
②设备唯一标识符。每个智能手机都有一个设备标识符，可以记录设备随时间变化的运动轨迹。对 iOS 系统而言，它叫 IDFA；对安卓系统而言，它叫 AAID。位置信号源与设备唯一标识符相结合，将产生设备随时间移动的位置数据。
③元数据或其他数据集（可选）。要从位置数据中获取更多价值，需要结合元数据或其他数据集。
位置数据的来源有多种渠道，不同的来源可能带来不同质量的位置数据。位置数据的质量可由两个维度理解：一是位置数据的准确度，指用于表示测量位置与设备实际位置的接近程度；二是位置数据的精度，指两个或多个测量值彼此的接近程度。
位置数据在金融（识别欺诈交易、设置个性化交通卡）、医疗保健（利用可穿戴设备监控医学指标）、房地产（帮助投资决策）、政府机构（更好地了解城市如何运行、进行城市规划）和市场营销（消费者细分、改善客户体验）等领域都有十分广泛的应用。
从企业的角度来看，大数据和位置智能在以下四个方面可助力企业数字化落地。
信任是企业与客户建立关系的基础。要实现客户信任，企业必须准备好捕获和分析整个产品生命周期，需要企业在细分市场的层次上深入了解消费者和市场行为，而这正是大数据和位置智能最擅长解决的问题。
企业需综合考虑交通、学校和小区分布、竞争等因素，筛选出满足开店的自然街区。基于眼科诊所客源主要来自中小学和各个小区，借助大数据和位置智能，可对中小学和各住宅小区计算相应的便利度指数。便利度指数利用开放数据—兴趣点（POI）数据评价不同区域的公共服务设施现状、居民社区生活便利性、基于社区生活圈的社区商业布局等因素，实践证明基于 POI 数据的便利度指数对眼科诊所选址的成功至关重要（图 2、 图 3）。
郑州某居民社区便利度指数示意图
郑州某区域中小学分布
品牌忠诚是消费者对品牌感情的量度，提高品牌忠诚度的重点在于满足客户的个性化需求。
通过大数据和位置智能，企业能够更深入地了解消费者心理与行为，将企业对消费者的见解从“何时与如何”(when and how) 提升到“何地与为何”(where and why) 的高度。在了解、互动、满足客户个性化需求的过程中，通过发展基于位置的客户参与，积极提供与客户行为相关的创意，企业可逐渐培养客户忠诚度，树立良好的品牌形象。
以通用汽车为例，集团将 IT 集成的地理信息系统（IT-integrated GIS）作为一个重要的数字化转型切入点。GIS 驱动的智能数据地图可有效帮助管理者了解市场变化，并制定短期和长期经销规划。通用汽车已将集团未来战略定位为物联网（IoT）汽车的领跑者。
分析师预测到2020年底，将有3500万辆汽车拥有车载传感器，这些传感器将连接到通信、导航、交通管制、智能城市，甚至道路上的其他汽车，所有这些都将为公司的数据（尤其是基于位置的数据）分析贡献宝贵的资源。通用汽车 GIS 高级系统网络分析经理 Bruce Wong认为：“数据不是目的，数据中的信息才是至关重要的。通过 GIS，我们可以将数据以地图的形式呈现出来，并应用地理分析来了解导致实际问题的空间关系。”
大数据和位置智能不仅可以助力通用汽车所有部门，还可以助力其经销商。大数据和位置智能可揭示特定经销商所服务的社区购买趋向，指导经销商做更有针对性的广告投放。通用汽车通过 GIS 将人口普查区域数据与基于人口统计的消费者概况相结合，进而借助交互式地图阐明特定区域人员的汽车购买特点。经销商利用这些信息来制定战略，以满足其社区的相应需求。同样，位置智能可以确定经销商的潜在客户居住地点，以及他们买车的意愿或保养汽车的财力。
实时的大数据和位置智能技术可以辅助企业的运营决策：小至根据周边客户分布选择收货和送货地点，大至根据周边竞争者分布规划整体竞争布局。
瑞幸从当初的“外卖咖啡”快速发展成以“快取店”为主的经营模式。瑞幸咖啡能快速扩张其线下“快取店”门店，得益于大数据和位置智能技术的强有力支持。
值得一提的是，瑞幸咖啡拥有的核心位置数据主要靠自己收集：来自前期“外卖咖啡”业务。瑞幸咖啡通过顾客“外卖咖啡”的订单热图，用相对比较短的时间和较低的成本，准确地定位到了自己的客户群体，从而分析出最佳的门店选址位置，使其快速大量布局线下门店的战略得以顺利实施。
瑞幸在 2017 年底从北京和天津开始，仅用不到两年时间就已经拓展到了40多个城市。相比之下，星巴克完成同样多的城市拓展花了足足 13 年时间。对瑞幸过去两年大规模拓展的城市（一线和新一线）来说，“外卖”业务的“战略使命”已基本完成。从数据看，在这些城市中，瑞幸“外卖厨房”店的占比迅速下降，被“快取店”取代：从2018 年第一季度的占比 66%降到 2019 年第三季度的 3%，外送订单的比重在同期从超过 60% 下降到不到 20%。
基于大数据和位置智能的分析，企业不仅可以将日常的运营决策优化，还可以实现大规模的业务增长，契机之一就是在与对手竞争的过程中“知己知彼，百战不殆”，实现差异化竞争战略。
来看一下瑞幸和星巴克的例子。下面几个数据体现了两个品牌在定位上的差异：首先，虽然在店面数量上两家几近持平，但在门店的体量上，两者并不具有可比性：瑞幸门店的平均店铺面积、平均雇员数量和单店销量都较星巴克少很多。
店铺的开销将直接反映到单杯咖啡的成本上，因此瑞幸的单杯成本较星巴克要低30% 左右。瑞幸的房租和日常运营成本能够降到很低的水平，从而形成了与星巴克的定价错位。
从店铺服务区域来看，无论瑞幸还是星巴克，在北京和上海这两座发展成熟的城市门店类型都相当接近。分布在办公区的瑞幸占比60% 左右，而星巴克只有 38%，而商业区和交通枢纽，星巴克的门店占比都明显高于瑞幸，由此可以看出，两家品牌在消费者倾向以及自身定位上的显著差异。
毫无疑问，大数据和位置智能在瑞幸与星巴克的竞争中扮演了极其重要的角色，帮助瑞幸作为后来者，仍能找到差异化品牌定位的门店区域，从而实现差异化竞争
在数学化时代的今天，无论哪个行业，企业都需要通过全面数字化（转型），战略性关注并且利用新技术和数据（包括位置数据和位置智能）。更重要的是，有效建立起数据与技术同商业的联系，正如方跃教授在《数字化领导力》一书中强调的：“数字化不是一个单纯的技术概念，其重点不是利用数字技术提高某个商品的销量或提高某条生产线的效率，而是全面重新构建流程、产品和服务，向数字业务转移，提高数字化竞争力，最终实现商业转型。”
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