【前言】

近年来，外部大数据在银行咨询的应用一直是业内关注的焦点。我们期望和诸位透过手机信令数据来看一看商业银行选址的那些事。我们以厦门市商业银行布局为例，结合手机信令数据来分析厦门市银行选址的偏好特征、布局特征、覆盖客群特征等，最后以信令数据为引，和诸位共同探讨大数据在运用中的现实意义与不足。

【正文】

银行商业选址的一个底层逻辑是为自己联系到更多的客户。因此，在传统选址中，人口数量一直扮演着重要的角色。职住人口、流动人口越多的区域，往往是网点选址的优选区域。如果我们将全市网格中人数排名作为选址区域的数量“优度”，那么何种“优度”才符合网点的选址一般规律？

普遍存在的“掐尖效应”

凡有投入，必以产出为优先。这使得在商业选址中，区域覆盖的“掐尖”现象普遍存在于各行各业。

从厦门市银行网点覆盖的核心（80%）区域来看，“掐尖效应”普遍存在于区域中各类人口选择中。具体来看，银行覆盖区域主要为全市各类人口排名前 50% 区域，居住、工作、到访依次为前41.36%、43.1%、25.56%，我们暂将其定义为选址的“掐尖率”，以此反应对选址中对各类指标的“严苛”程度。

【选址掐尖率=1 - 前80%覆盖区域的最小百分比排名】

同样，在肯德基、麦当劳、星巴克等知名连锁餐饮店，以及当地连锁商超夏商门店中，居住人口、工作人口平均集中在排名前33% 的区域,到访人口平均集中在全市排名前15.6% 的区域。

惊人相似的“空间优度”

如果将渠道覆盖核心（80%）区域的最低全市排名作为选址布局的整体优度，可以发现无论是银行还是品牌连锁商业，在人流量（到访人口）方面空间的优度明显高于职住人口优度。

而对居住/工作/到访人数的优度比来看，商业银行优度比为0.79：0.76：1；而在品牌商业这一比例为0.78：0.79：1。

普遍存在的掐尖效应，是否能为泛功能的商业选址寻得低成本解决路径？相似的银行与品牌商业优度背后，银行与品牌连锁商业还有哪些异同？当我们回到“客户”，各商业银行覆盖客群有哪些异同，大数据又能否为银行产品定位提供帮助？

且看后续分解！