無論你是大型連鎖機構的員工，還是一家小店的店主，只要你從事線下的買賣業務，那麼對于“店鋪選址”這個詞你一定不會陌生。為了找到理想的開店地址，你需要進行一系列的考察和研究，可能要跑遍這個城市的大街小巷，查遍所有的網站、黃頁，詢問市場行，了解人流狀況及商圈位置等等。換句話說，要做一份選址報告，首先要掌握大量的數據。那麼，一份選址報告需要包含哪些基本容呢？首先，要從“大”著手，先把握大環境。在進行了宏觀分析之后，心中應該已經有備選的幾個地點了，這時候就需要將范圍小，對備選點展開周邊商圈調查。最后，針對特殊地點還要再進行評估。
然而，對于如此復雜的商業過程，有一個簡單的解決方案，那就是借助于位置智能的幫助。比如智圖獨有的街區數據，就是商業選址的一柄利。對于零售選址的決策過程來說，通常需要經過4個流程。首先是對地理需求的確定，即確定該產品/服務的用戶所在；其次需要分析地理競爭，通過這個來確定公司的競爭者所位置；第三步需要進行核心度分析，該分析可以確定不同零售類型的易區；最后通過多層級分析（The analytical hierarchy process）來確定最佳位置。通過街區本附帶的屬，例如人流和房價屬結合，可以評估出每個街區不同的地理需求，了解潛在的客戶數量和購買能力等。通過特定的選取，可以判斷同個街區有多的主要競爭者和次要競爭者。然后可以確定易區以及探究易區的況。
要確定一個功的選址位置，需要考慮四大因素，即設施、位置、人口統計和競爭。設施涉及到銷售面積、停車位等基于單個點數據來進行的分析。位置涉及到汽車可達、步行可達、可見和人流經過量等。人口統計涉及到潛在的市場、社會人群特征、區域增長、季節等。而競爭因素需要考慮不同競爭者的距離、品牌的認知、競爭者的大小與類別等，這些因素都是從單個位置的角度考慮的。
街區數據因為其獨特的地理分割特征，可以更好地反應城市不同區域的況。不同于網格的統一分割，街區數據因為考慮了自然地理分割，能夠更準確地將消費者行為進行統一劃分。同時，街區數據可以貫穿整個選址過程，幫助企業更好地進行選擇。而位置智能能做的，遠非選址這麼簡單。世界上超過80%的組織數據都有位置屬。通過使用先進的技和分析，位置智能可以幫助管理者和企業級用戶制定關鍵的業務決策，進而為企業提供重要價值。通過加載經濟學、人口學、自然理學和其他相關位置的數據，位置智能可以幫助監測風險、發現機會，而這些通過基礎的電子表格是很難看得出來的。
在零售行業中，位置比任何其他因素都重要。位置智能工可以幫助零售業主確定最佳倉儲位置，同時最大限度地提高市場份額和每個分店的銷售業績，對銷售業績進行量化，避免分店之間的蠶食，對運營和戰略規劃進行詳細的預測，據目標群選擇確地和營銷信息來源，幫助將一個概念從一個市場向另一個市場進行轉化，找到表現欠佳的商店，并決定是否要關閉或進行變革。
在金融服務領域，位置智能可以幫助金融服務供應商最大限度地提高各個分部的業績，評估擴張機會，優化配置分支機構和銷售人員，避免因某個表現不佳而拖累企業，更好地了解客戶的需求和行為，據不同需求為客戶匹配金融產品組合，確定表現不佳的分支機構，并決定是否保留、搬遷或關閉。
在保險行業中，位置智能工可以幫助保險公司準確地評估市場潛力，更好地聚焦市場營銷、銷售和分銷管理，通過提供更準確的曝分析提高承保決策，通過更細致、更準確的定價來提高競爭力，幫助部署自保險系統、增強規則引擎技、增強面向服務的架構，從而提高組織的效率和盈利能力，據投資組合進行風險管理，并遵守法規的報告要求，簡化理賠理流程，并提供高附加價值的服務容。
當然，位置智能的應用遠遠不只局限于上述三個行業，更多的行業正在自己的領域挖掘位置智能的新用途。位置智能工可以幫助企業在決策過程中更好地利用數據，優化業務運營，發現機會，降低風險，并提供重要的價值。通過位置智能的應用，企業可以更加確地選擇最佳的開店地址，從而提升業績并取得功。