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編輯導語：基于LBS與POI，運營人員可以擁有更多的手段實現精準營銷和精細化運營，不過在此之前，你需要先了解LBS和POI的定義及區別。本篇文章里，作者就二者的定義，以及基于POI和地理圍欄的運營應用場景等方面做了總結，一起來看一下。

記得大學時，每年暑期開學，校園里各個運營商攤位賣手機、賣號卡，畢業工作后，互聯網浪潮興起，中午辦公園區吃飯看到路邊各種小桌子、小推車進行App應用地推，注冊新用戶發個小禮物。

其實，不管是居民區掃樓發傳單還是辦公區地推送禮品，本質都是希望盡可能地將到訪這一位置，也就是POI的用戶轉化成自己的有效流量。

如今，流量紅利過后，基于POI的運營手段，是否可以為企業帶來新的增長點，實現更精準的營銷呢?

一、POI相關的基本概念

POI和LBS的概念并不新，但是相信仍然會有很多人搞不清楚兩者的關系。

1. LBS服務

百科定義：基于位置的服務（LocationBasedServices，LBS），是利用各類型的定位技術來獲取定位設備當前的所在位置，通過移動互聯網向定位設備提供信息資源和基礎服務。首先用戶可利用定位技術確定自身的空間位置，隨后用戶便可通過移動互聯網來獲取與位置相關資源和信息。

LBS服務中融合了移動通訊、互聯網絡、空間定位、位置信息、大數據等多種信息技術，利用移動互聯網絡服務平臺進行數據更新和交互，使用戶可以通過空間定位來獲取相應的服務。

2. 應用場景

LBS服務目前的應用非常廣泛，最底層的主要是由百度地圖、高德地圖、騰訊地圖等地圖廠商提供基礎的位置信息能力，各個App通過接入或調用地圖服務接口，衍生出各種基于位置的產品功能。例如：

1）基于位置的產品搜索或召回服務

城市旅游景點、酒店住宿、出行打車、周邊的吃喝玩樂、休閑娛樂等，大眾點評就是典型的基于位置的產品服務。其他像社交軟件附近的人、短視頻應用同城周邊都屬于LBS的服務功能。

2）地圖導航或搜索服務

到陌生的地方利用地圖查交通路線或自駕導航，搜索周邊加油站、停車場。以及快遞或外賣配送員實時位置查詢，也都屬于LBS的范疇。

3. POI

POI是“PointofInterest”的縮寫，中文可以翻譯為“興趣點”。在地理信息系統中，一個POI可以是一棟房子、一個商鋪、一個學校、一個工廠等。

POI包含四方面信息，名稱、類別、坐標、分類。高德地圖提供了海量的POI信息數據，例如上海407W+POI，一個長寧區就包含了18W。通過高德提供的POI接口數據或者將數據爬取下來，加工處理，供后期使用。

4. 地理圍欄

POI是興趣點，即點的概念。實際在產品召回或者LBS營銷應用時，會從更大范圍的區域進行，即通過多邊形的方式，將POI周圍的區域圈定起來，就像打籬笆圍欄。

地理圍欄（Geo-fencing）是LBS的一種新應用，就是用一個虛擬的柵欄圍出一個虛擬地理邊界。當手機進入、離開某個特定地理區域，或在該區域內活動時，手機可以接收自動通知和警告。

有了地理圍欄技術，位置社交網站就可以幫助用戶在進入某一地區時自動登記。坐高鐵經過新的城市時，收到XX歡迎你的短信。

5. 概念小結

從以上定義可以看出，LBS范圍更加廣泛，一切基于位置的產品服務或者營銷觸達，都可以歸屬于LBS，而POI更多強調的是某一個位置點的屬性信息，即到底是商務樓宇、學校，是工廠，精細化運營背景下，人群的細分和精細化運營需要多種手段的識別。

而地理圍欄則是，基于目標點的范圍擴展，進入多邊形區域內的用戶（設備），進行產品或服務上的差異化。

二、POI和地理圍欄的應用場景

1. 用戶特征識別信息盲點補充

人群的差異化運營幾乎是現在每個精細化運營的企業都在做的事情。白領、學生、醫護、藍領用戶群體差異性非常大，對于外賣類的電商平臺，供給側要充分考慮群體的消費能力的差異，才能更好提高轉化。

很多業務流程為了減少操作步驟降低流失率，瀏覽商品后，靜默注冊，填寫手機號收貨地址即可完成交易流程。隨著數據安全法、個人信息保護法相繼執行，用戶數據的獲取安全門檻越來越高，能夠用來獲取用戶畫像特征的數據會受到較大限制。

當年外賣從學生市場拓展到白領市場時，業務面臨最大的痛點是，無法區分到底哪些用戶是學生，哪些是白領。我們是怎樣利用POI數據，識別用戶群體特征呢?

1）第一階段：收貨地址文本匹配

按照業務常識，梳理出不同地址類型的關鍵做模糊匹配，例如，如果地址中包含學校、大學、學院、中學等關鍵詞，就認為是學生訂單，規則匹配后，再人工校驗準確度，不斷豐富關鍵詞，經過幾輪優化后，準確率只能到達60%左右，因為抽樣發現，會存在很多地址不規范無法匹配的，如XX宿舍201，或者地址寫XX學校旁的小旅店。

2）第二階段：利用POI性質判斷用戶特征

用戶在瀏覽周邊商家或者外賣下單選擇收獲地址時，是可以獲取經緯度信息的，跟進訂單的經緯度，和地圖的POI區域進行匹配，高德地圖提供了每個POI點的非常細致的性質分類，即如果經緯度落在了學校的邊界內，即認為是學生訂單。

這一階段的準確度達到了90%以上，主要的差異來源于用戶可能會在區域周邊定位，或者住在學校里的老師。一般來說，準確度到90%以上，就可以進行業務上的應用了。

2. 區域精細化運營

有人會問具有位置屬性的產品本身都已經提供了LBS的搜索或召回運營的能力，例如地圖搜索附件的商家。那POI數據的處理是否還有必要呢？
例如，小區周邊新開了一家生鮮買菜的線下體驗店，需要對曾經在周邊1Km內取菜點取過菜的用戶進行短信推送，吸引用戶前來光顧，此時主要會用到【XX小區】+【周邊1Km】+【訂單數>0】等標簽條件，來圈選出目標人群，進行精準營銷觸達。

此外，相比較線上實時的LBS召回運營，提供POI圈選能力，可以讓運營同學有更多基于經驗規則運營的靈活性。再舉個栗子，當用戶在定位POI屬性是火車站或者機場（附件XXkm）時，可以進行AppPush推送酒店或者打車服務的優惠券。

三、POI精細化運營解決方案

從以上基本概念及應用場景可以看出，POI的精細化運營，需要結合用戶行為數據、交易數據等一系列的畫像標簽+定位的POI屬性進行組合使用，構建POI維度的用戶分層能力。

即，建立完善的LBS類的標簽，與已有的精準營銷平臺打通，實現從圈選到營銷觸達的一站式能力。數據產品規劃時，針對LBS標簽需求提供靈活的配置能力。

1. 產品實施步驟

1）場景調研

基于業務形態及用戶訴求，調研當前業務是否有POI精細化運營的需求，不是所有的業務模式都有應用場景。常見的包括：

• 品牌廣告投放：不同屬性的區域進行廣告的差異化投放，需要分析已有用戶的主要來源位置畫像，例如年輕用戶來源是學校周邊，還是那些地方。以站內數據和站外的廣告媒介資源進行匹配。因為廣告媒體的分類非常粗。
• LBS廣告投放：Banner廣告位或商家資源位，可以針對目標產品周邊的用戶進行展示，提升流量利用效率。
• POI營銷：工廠周邊、火車站、機場周邊的精細化運營。

2）數據獲取

主要是數據抓取與離線數據清洗工作，比如將高德幾千萬的POI信息落庫，構建POI的數倉模型，供后期使用。

數據處理，則是將站內用戶歷史定位的經緯度和POI進行匹配，提供用戶的POI分布分析及POI用戶的畫像分析能力。這里需要注意，對于一個用戶多個位置定位，可以取一段時間內，定位次數最多的位置。

3）產品規劃

對于POI運營平臺，至少需要具備四項核心能力，即：

• 數據分析：提供現有用戶的POI分析能力，如查看不同用戶群體分布在哪些POI，用戶主要來源區域熱力圖;或提供區域用戶畫像，即分析某一具體區域的用戶畫像特征，為廣告投放提供決策支撐
• 區域圈選：通過多種條件篩選出目標POI或周邊區域，如POI類型、屬性、省份、城市、具體地址信息等，離線場景直接圈選目標人群，實時場景輸出區域規則
• 服務輸出：圈選的目標區域，作為LBS位置標簽，對接精準營銷平臺，提供位置判斷的API服務，不同業務系統可直接調用
• 場景落地：與運營等業務部門聯動，進行場景的打樣，通過AB對比POI運營與業務規則運營的差異。

2. LBS標簽構建方案示例

針對實時營銷場景，POI標簽圈選是構建地理圍欄的規則，當用戶實時定位獲取到經緯度信息時，再經過Geohash匹配算法與圈選的規則進行匹配，如果命中規則就觸發相應的產品或運營動作。

四、總結

POI數據可以作為用戶屬性信息判斷的重要補充，例如學生群體判斷在獲取不到學信網的認證信息時，年齡+定位POI（學校周邊）的準確率要遠高于只用年齡。除此之外，對于特定類型的POI用戶進行運營觸達，可以實現用更少的流量完成同樣的KPI，提升流量的利用效率。

#專欄作家#

數據干飯人，微信號公眾號：數據干飯人，人人都是產品經理專欄作家。專注數據中臺產品領域，覆蓋開發套件，數據資產與數據治理，BI與數據可視化，精準營銷平臺等數據產品。擅長大數據解決方案規劃與產品方案設計。

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