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数据揭秘亚马逊收购“全食”背后的地理逻辑
近日，亚马逊以137亿美元收购全食超市（Whole Foods Market）的新闻刷爆网络。有人说亚马逊是为了进入生鲜市场、有人说是为了借助全食超市的地产布局为货物投递提供便利。线下零售生意首先考虑的是位置，那么我们就从地理的角度来研究亚马逊究竟看重什么？
近年，全食超市业绩不佳，股价一度从接近70美元跌至30多美元。几乎每个季度的财报后，都会传出股东对其表现不满意、希望私有化和出售的声音。所以全食超市的这笔收购对于熟悉美国零售市场的专家而言并无震撼，只是没想到买家是亚马逊而已。
全食超市（NASDAQ:WFM）过去四年股价及被亚马逊收购之后的涨跌幅：
全食超市选址勾勒亚马逊“线下”野心
在专家解读中，最重要的一个观点是全食超市在美国的460多家门店会成为货物中转站，使亚马逊更好的实现送货上门服务，这将成为亚马逊与沃尔玛竞争的重要武器。
是否如此？我们从门店进行数据分析解析。
综合选取全食超市在美国所有的门店，对每个门店生成3英里半径和1小时车程的覆盖区域，并对出现大量重合的地方进行合并。
将Kroger超市作为对比，Kroger是美国最大的生鲜超市（沃尔玛在美国被归为综合超市），亦是此前被曝有可能收购全食超市的7家机构之一。Kroger年收入1153亿美元，各类门店总计接近2800家，其中生鲜大卖场约1500家。就数量而言，要比全食超市多。
全食超市及其1小时车程覆盖区域：
Kroger超市及其1小时车程覆盖区域：
从地图来看，虽然Kroger超市门店数量超过全食超市三倍，但大多偏于美国阿巴拉契亚山脉和中部大平原之间，对西海岸、东北纽约、波士顿地区和东南沿海的覆盖能力较弱。而全食超市的选址则非常巧妙的涵盖了所有美国大都市区域。
通常来讲，消费者去生鲜超市采购食材，3英里是一个可接受的范围。
从这个数据看，3英里半径内两家超市覆盖的家庭和人口数量非常接近，但全食超市在收入上则要高于Kroger近30%。由于其覆盖的家庭数量多，人口总量却较少，说明其客户群里小家庭、单身、高收入的比例略高。
3英里半径人口收入：
从开车1个小时的角度出发，假设亚马逊选择这些门店，是为了完善物流体系提供更加便捷的送货上门服务，特别是生鲜食材的速递。我们发现相对于三倍体量的Kroger超市， WFM的优势巨大。
1小时覆盖半径人口收入:
KFM覆盖的人口数量达到2.3亿，占到美国总人口3.2亿的72%。而他总的覆盖面积只有100万平方公里，仅占美国总面积的10%。这72%的人群，有可能就是亚马逊眼里最有价值的消费群体。
可以想象的是，收购全食超市后的亚马逊，挑战沃尔玛线下门店地位并非不可能。
沃尔玛以其4600家门店，在1小时车程内几乎覆盖美国100%的人群。但沃尔玛以其10倍的门店数量、5倍的覆盖面积，在覆盖人群方面只比全食超市多40%。且沃尔玛比全食超市多覆盖的9千万人群，1小时车程内覆盖的家庭收入中位数为4万美元，只占全食超市人群家庭收入（8万2千美元）的一半。
实际上，对于亚马逊而言，这部分人群极有可能是低价值人群，那么送货上门这项服务，特别是生鲜产品的速递服务，自然可以放弃了。
沃尔玛超市及其1小时车程覆盖区域：
从“线上”到“线下”，“新零售”的标本
一方面顾及客户群的上门访问。另一方面用尽量少的门店覆盖更多的客户群，给生鲜食材送货上门这项服务打下了非常好的房地产基础。亚马逊收购全食超市，可谓是给“新零售”做了一个榜样。
马云曾表示，纯电商时代已经过去，未来十年、二十年没有电子商务这一说，只有新零售这一说，也就是说线上线下和物流必须结合在一起。
未来新零售必然会面对房地产选址及空间优化等问题。绝大多数的门店、餐饮、网点在自己辐射区域里，最关心的是60%-70%的核心客户。
换句话说，在辐射区域之外的客户，大多是临时路过，而其中的情况往往无法预测，可暂不列入研究范围。
我们做个假设，如果上海某商家准备开50家门店，客户群针对所有人群。那么商家要开在哪里 ？如何分布最优？
现在从三种情况考虑：
方案1
假设商家开7家店，每家店的辐射区域半径约10公里，怎样分布能够覆盖尽可能多的客户？ 根据最大覆盖的算法，基于已有备选的地址（通常称为种子），计算出下图7个位置，最多可覆盖到69%的客户。对于商家而言，这69%直接覆盖核心区域里的客户群，足以达到他们的预计设想。
7家门店69%覆盖率：
注：图中黄色的点代表消费人群。实际工作中客户群的分布可通过线上零售商根据线上客户收货地址的地理编码，线下零售商则根据已有客户填写的会员信息，或门店调研信息获得。此外还有一种新的获取人群分布的方式，就是通过移动设备的信令数据或从智能手机App中抓取的数据获得。
方案2
假设商家没有足够的资金，只能开5家。同样算法，发现在减少了2家门店的情况下，门店同样覆盖的客户群仅减少7%。
对商家而言，若62%的市场覆盖率足以满足对核心客户群的把控，销售额减少在可控范围内。假设上海各地租金相同，则运营成本会显著减少40%。
这就是全食超市的选址策略。当然，这里假设的只是一个简单的零售场景，实际的情况将更加复杂。
5家门店62%覆盖率：
注：图中黄色的点代表消费人群。以上预先定义的备选地址不一定是准确位置，而是指导商家选址的区域。这个区域指一个中观尺度的可接受范围（这个范围可能在一站路以内）。
上述是门店优化，而仓储优化则与之类似又不尽相同。仓储优化需要照顾到所有的客户群，需顾及到某些偏远地区。
假设案例中，同样是优化7个地址，我们发现崇明岛上有属于自己的中转中心，上海最西南的奉贤地区也有自己的仓储中心，对应的是市区核心区域地点的减少。
当然，这里是直线距离，不考虑从路网结构中获得真实的驾驶数据，真实的情况会大有不同。
由此可见，同样是空间优化，不同的目标，优化结果也会有很大不同。
方案3
7家仓库的分布：
上述方案其实也印证了本文开始的故事，亚马逊收购全食超市的背后逻辑：
1、每个新零售的经营者都将重新或更加科学的看待“位置”在零售里的地位。
2、选址问题其实是财务问题。地产成本和人力资源愈发昂贵的今天和未来，需要用最小的投入获得更高的收益。这也是沃尔玛今年把房地产选址部门重组到财务部门的原因。
3、数据和算法将是未来的选址关键。无人零售店来了，传统门店里不可控的管理因素被标准化，如何理解客户群线下生活？ 数据和算法让布局优化和预测销售额更加准确将成为现实。
假如中国市场的京东、阿里们，不想自己从头慢慢搭建遍布全国的实体网络，那么哪家零售商符合他们收购的最大利益？
本文转自微信公众号：镝次元数据传媒实验室（dyclub-org），作者：陈少飞 转载于微信公众号：数据化管理
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