谷歌云地图：谷歌云地图的等时线功能如何优化门店选址？

1. 精准匹配目标客群

结合人口属性数据（如Google Places API），分析等时线范围内居住/办公人群的年龄、收入、消费偏好，验证选址与目标客群分布的重叠度。

2. 竞品渗透率评估

绘制现有竞品的等时线覆盖网络，识别服务空白区域。例如某咖啡品牌通过分析发现，竞品在办公区午休时段（11:00-14:00）的10分钟步行圈覆盖率不足60%，据此选定新店位置。

3. 多交通方式协同分析

针对外卖型店铺，叠加电动车配送15分钟范围与高订单密度区域；针对便利店，重点分析早晚高峰步行5分钟覆盖的社区出入口。

4. 新店业绩预测建模

基于历史门店的等时线内人流数据（通过Maps JavaScript API获取）与销售额关联性，建立预测模型推算新选址的潜在收益。

典型服务链路

1. 数据合规对接：协助完成地理数据跨境传输的法律合规审查
2. 定制化开发：将等时线API与企业CRM系统集成，实现客户分布热力图叠加
3. 成本优化：通过代理商的资源池化调用，降低中小企业的API使用成本
4. 持续运维：提供7×24小时技术支持与算法模型迭代更新

案例：某跨国餐饮品牌通过代理商，在东南亚3国快速部署定制化选址平台，将新店选址周期从8周缩短至2周。