棱镜产研 | PJP-片区划分，降本增效覆盖大市场

本期内容分享嘉宾，棱镜数聚西南大区项目经理关剑飞受邀登场，与我们一起分享“业代销售片区划分系统（Permanent Journey Plan）”，简称“PJP-片区划分”关于“大数据与AI算法实现细分市场的洞察与分配 ”的内容分享。

剑飞的演讲时间：

非常开心和大家继续分享我们的产品。

如果说上期棱镜产研中，“ODM-售点匹配”产品是从 “点”出发帮助品牌商们解决售点数据标准化管理问题的，那么本期的“PJP-片区划分”产品则是从“面”出发，利用大数据与AI算法帮助品牌商们实现细分市场洞察与分配的。

棱镜数聚官网中对 “PJP-片区划分”产品的定义是：搭载腾讯大数据与动态均衡负载AI规划引擎，通过快速组装，灵活适配多种业务场景下不同的片区划分需求，基于全面准确的市场与资源洞察，助力快消品牌完成销售片区与销售代表的合理分配，最终实现销售资源投入产出的最大化！

接下来，我将具体说明“PJP-片区划分”是如何在实际业务场景中发挥作用的：

在市场洞察方面，“PJP-片区划分”首先结合品牌商实际业务需求，通过行政划分、路网划分、网格划分三种划分方式将目标城市切分为多个地理片区，我们称之为原始片区。

在此基础上，“PJP-片区划分”一方面可对LBS大数据与客户内部数据为主的融合数据库，结合市场潜力业务模型进行计算，通过对各划分片区内对应的人口画像、竞品、全量售点、已控及未控售点等相关数据对各划分片区进行评分，并将高分片区在地图上做可视化呈现，以此帮助品牌商锁定高潜低覆盖片区，聚焦市场洼地，拉升销售业绩！

另一方面， “PJP-片区划分”可以将原始片区选择性通过经营场所、业态街区、商业聚集区、辐射圈四种方式进行划分，同时借助LBS大数据能力，精准定位城市价值高地，包括学校、景区、商场等相对封闭的区域，餐饮街、商圈、酒吧街等商业聚集区，以地铁站等点位为中心辐射的圈层，社区、办公区等业态区域，以此有效帮助品牌商及时洞察市场变化，精准圈定重点市场！

由大划小、由整划散的“片区划分”思维，不仅为市场洞察业务场景提供了高效的方式，也为市场资源分配提供了新的途径。

为了达到销售人员与机会市场合理分配的市场目标， “PJP-片区划分”依托动态负载均衡引擎能力，可根据市场等量原则进行价值型市场片区划分、或根据销售工作饱和均等分配原则进行大众化市场片区划分，以此杜绝抢地盘或三不管的现象，避免人员过载或限制，帮助市场管理者提供岗编优化建议，达到销售分配兼顾公平与效率。

以棱镜数聚服务的某世界500强日化品牌客户为例。该客户的销售区域在治理前，存在边界模糊、范围交叉、空白区域、销售分配不均衡等问题。“PJP-片区划分”以腾讯大数据及腾讯云地点云能力，精准获取全域市场售点分布信息，通过PJP动态负载均衡引擎，划分形成以路网为边界、业务规模均等的业务片区，帮助客户完成业务片区划分与飞地门店归属，并为销售门店走访提供高效拜访分组计划。

以上，就是棱镜数聚“PJP-片区划分”在解决市场洞察与分配方面的能力说明。

当然，品牌商们的渠道架构和发展阶段的不同，会导致品牌商对于区域划分场景的业务期许不尽相同。对此，棱镜数聚“PJP-片区划分”产品与我们的“DRTM-精密分销”、“ODM-售点匹配”等数字智能产品一样保持了灵活的属性，它也可以通过灵活解构、封装组成适配品牌商不同业务场景下的方案级产品。

讲者：关剑飞

毕业于国际关系学院，8年零售管理咨询从业和项目管理经验、4年渠道布局选址经验，曾在戴尔中国负责全国商场店Alienware门店布局，擅长为企业客户提供运营策略支持及改善建议，帮助客户提升市场管理效率。

“ODM-售点匹配”帮助品牌管理者挖掘价值售点，“PJP-片区划分”将挖掘的价值售点进行了合理分配，那么市场销售人员如何才能做到事半功倍的寻访售点呢？下一期「棱镜产研」专题，聚小编将继续邀请剑飞带来“业代拜访路径规划系统（Sales Route Plan）”，简称“SRP-路径规划”产品的内容分享。一起期待吧~

​

*文中涉及的其它名称及商标属于各自所有者资产。

*文中数据结果是根据公开资料整理，仅供参考，文中企业及本媒体均不承担任何责任。