用于确定店铺的地理服务范围的方法与流程

1.本技术涉及数据处理，更特别地，涉及用于基于店铺的用户信息确定店铺的地理服务范围的方法。


背景技术：

2.在诸如餐饮和零售行业中的门店管理和经营中，结合数字技术实现门店颗粒度的精细化运营来提升门店经营效率和精准度是一个重要方面。
3.但是，现有的数字化平台获取的通常是在线上消费的用户(也称为在线用户)的画像信息，并且该画像信息通常是全局化用户画像，使得不能准确区分与门店的到店消费场景和在线消费场景相对应的用户画像信息。信息含量过少的门店线下数据无法为门店的精细化经营以及广告投放等提供强有力的数据支持。
4.因此，存在对门店的地理服务范围，特别是门店的线下运营场景的地理服务范围进行改进的需求。


技术实现要素：

5.根据本技术的实施例，提出用于确定店铺的地理服务范围的方法，其一个目的在于解决上文中提出的至少一个问题，实现店铺的地理服务范围的精准识别。
6.根据本技术的一方面，提出一种用于确定店铺的地理服务范围的方法，包括：获取所店铺的在线用户的信息，其中在线用户的信息至少包括在线用户的识别数据和地理位置；获取店铺的到店消费用户的识别数据；基于到店消费用户的识别数据与在线用户的信息来确定到店消费用户的地理位置；以及基于到店消费用户的地理位置确定店铺的地理服务范围。
7.根据本技术的另一方面，提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，实施如上所述的方法。
8.根据本技术的又一方面，提出一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，该处理器被配置为执行该可执行指令以实施如上所述的方法。
9.本技术提出的用于确定店铺的地理服务范围的方法，可以特别针对线下的到店消费场景准确地确定地理服务范围，进而确定在该店铺的地理服务范围内的用户画像信息，清楚地界定店铺的服务对象和生意情况，为店铺的精细化运营，潜在机会发现，项目筹备，以及诸如广告投放的个性化营销提供准确和强大的数据支持。通过结合线上数字运营平台的大数据和人工智能处理的支持，可以为线下店铺提供丰富的信息资源。这种店铺所辐射的服务范围的确定特别适用于诸如餐饮业和零售业的线下门店管理和运营。
附图说明
10.通过参照附图详细描述其示例性实施例，本技术的上述和其它特征及优点将变得
更加明显。
11.图1为根据本发明的实施例的用于确定店铺的地理服务范围的方法的示意性流程图。
12.图2为根据本发明的实施例的一种电子设备的示意性结构框图。
具体实施方式
13.现在将参考附图更全面地描述示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式；相反，提供这些实施方式使得本技术的公开内容变得全面和完整，并将示例性实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中，为了清晰，可能会夸大部分元件的尺寸或加以变形。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略它们的详细描述。
14.此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本技术的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本技术的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、元件等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法或者操作以避免模糊本技术的各方面。
15.在本文中，以店铺级别的颗粒度介绍店铺的地理服务范围确定方案。术语“店铺”与“门店”可以等同地理解，表示在该物理或地理场所向用户或顾客提供商品和/或服务的经营单位。例如在餐饮业中，商品通常包括餐饮门店提供的各种食品(也可以称为菜品)以及与食品相关联的服务。用户到达该餐饮门店进行堂食消费，或者通过在线的方式提交外卖订单在门店之外的位置消费。在零售业中，用户到该店铺购买产品(商品)或购买和接受店铺提供的服务。本文以餐饮业的门店(例如快餐门店)为例介绍本技术的方案，但是本领域技术人员将理解，该场景仅仅是示例性的而不是对本技术保护范围的限制。
16.针对线下到店消费的场景，确定门店对用户产生影响的在物理位置上的有效服务范围，即门店的地理服务范围(也可以称为门店的隐形商圈)，并且收集地理服务范围内到达该门店进行消费的用户情况，可以进一步为门店的精细化经营以及广告投放等活动提供有效的建议。
17.店铺的地理服务范围是店铺提供商品和服务的物理服务范围或辐射范围，该范围主要指在线下，即到达该店铺的物理/地理位置进行现场消费的用户的常驻地理位置的范围。在本技术中提及的店铺的商圈，覆盖商圈或隐性商圈指的是该地理服务范围，与城市或地区中的商圈(也称为商业圈)不同，后者一般指包括多个不同店铺的商业集中区域。
18.对于线下的店铺而言，店铺的经营和管理者更关心到店消费的用户的画像信息。因此，本技术的方案目的在于获取到店消费用户的用户画像信息，其中包括用户的类别属性(例如性别、年龄、职业、收入等)，与类别对应的用户数量，到店消费的时间(时刻和持续时间)和频率，用户对商品和/或服务的偏好等。到店消费用户的用户画像信息与该店铺的地理位置，用户自身所处的地理位置以及与这些地理位置周边的地理环境(例如道路、河流、特定建筑物等)呈现显著的相关性。例如，具有多个写字楼的商务区附近的餐饮门店通常服务于上班族，则到店消费用户的画像信息体现出上班族的特征，这些特征例如包括工作餐的消费比较多，通常在午餐时段到店，同时因为休息时间有限而使用户对食品的交付
时间有要求。对于住宅区附近的餐饮门店可能呈现出另外一种情况，这些门店通常服务于家庭用户，到店消费的用户的画像信息特征则在倾向的菜品上通常包括儿童餐，例如就餐时间为晚餐居多而且对菜品的交付时间相对不敏感等。在地理位置周边环境上，到店消费用户的位置分布可能由于一条城市快速路的阻挡而呈现明显的区域特征使得该餐饮门店的地理服务范围大概率止于该快速路，或者餐饮门店的附近存在其他竞争品牌的餐饮门店或同品牌的兄弟门店而出现在对应地理区域的分布密度下降。上述这种场景可能对于在线用户呈现完全不同的情况，某个餐饮门店的在线界面接受的订单(特别是外卖订单)对于地理位置和时间的敏感度较低。
19.门店的运营管理和营销活动对餐饮门店的到店消费用户(堂食用户)的用户画像信息的依赖性非常大。在门店精细化运营过程中，店铺中的菜品配置，人员配置，原料储备，门店选址等都需要与经常到店消费的用户的需求和偏好相适应。确定用户的画像信息首先需要确定所关注的用户群体，即经常到该店铺消费的那些用户。在概率基础上，这些到店消费用户应当分布在店铺的地理服务范围以内的区域，因此确定线下店铺的地理服务范围成为确定用户画像信息的基础。对于存在在线业务的门店来说，堂食用户可能不总是到店消费。例如，堂食用户也可以在线提交外卖订单，或者堂食用户到店后使用诸如移动电话的移动终端扫码点餐或微信点餐(此时该堂食用户同时属于在线用户)。但是，堂食用户一定是在该门店现场消费的用户，其在地图上的地理分布信息对店铺的管理和开设也有关，例如同一家品牌旗下的兄弟店铺的开店和关店需要考虑由于店铺间地理服务范围重叠而导致内部竞争的情况。诸如精准广告投放的营销活动还需要针对店铺的地理服务范围内的堂食用户的转化率、渗透率等进行进一步分析。
20.虽然作为提供堂食服务的餐饮门店的这类店铺更迫切需要准确了解这些到店消费用户的地理位置分布和用户画像信息，但是这与现有的数字化平台的信息获取来源存在不匹配的问题。如上文所介绍的，现有的数字化平台通常获取在店铺的在线界面消费的在线用户信息所形成的用户画像信息。由于店铺的在线界面通常由店铺所属的品牌方或母公司运营和维护，因此店铺的在线界面是整合所有下属门店的统一界面，使得在线用户在该在线界面上浏览、访问和提交订单时并不关注和指定具体的线下店铺的位置。通过在线界面上获取的在线用户的信息通常不限于该在线用户实际所处的地理位置，导致在线用户信息生成的用户画像信息通常是全局化用户画像信息，不能准确区分与店铺的到店消费场景和在线消费场景相对应的产生消费相关行为的用户画像信息。
21.到店消费场景与在线消费场景的最大不同在于，到店消费用户可能不会使用在线方式中使用的流量入口提供到店消费用户的信息而使数字化平台不能够准确获取这些用户的画像信息。例如，到店消费用户通过店铺的服务人员当面点餐并通过pos机刷卡或现金结算，或者到店消费用户事先通过固定电话或移动电话预约餐饮门店的座位并稍后到店消费，这些到店消费场景都无法通过提供在线订单服务的数字化平台，特别是在线的外卖界面或平台收集用户相关的数据。没有准确的用户画像信息就无法提取用户特征以辅助店铺进行精细化运营和向用户精准投放广告。以投放广告为例，线上广告可以通过提供在线服务的平台通过网站滚动页面或线上发券的形式推送给在线用户，线下广告可以通过灯箱和广告牌等的形式展现给路过的在先前某一时间到店消费的用户和其他潜在用户，其中线上和线下广告一般针对完全不同的两类用户。
22.因此，如何利用提供在线服务的数字化平台的数据来源获得可用于生成在线下店铺中进行到店消费的用户的用户画像信息的相关数据，是本技术的方案需要解决的问题之一。
23.下面结合图1介绍根据本技术的实施例的用于确定店铺的地理服务范围的示例性方法。
24.首先在步骤s110，获取店铺的在线用户的信息，其中信息至少包括这些在线用户的识别数据和地理位置。
25.在线用户的信息可以通过提供在线服务的数字化平台获取和采集。数字化平台可以包括如上所述的店铺的在线界面或第三方平台提供的在线界面(例如外卖点餐平台的在线界面)。一般来说，不论是来自店铺的自有网上平台的在线界面还是来自第三方平台的在线界面的在线订单(一般主要是外卖订单)，都需要向该线下的实体店铺提供为在线用户配送商品或提供服务所需的识别数据和地理位置，其中识别数据用于确认用户的身份，地理位置则表示该订单中的相应商品或服务将要送达的位置。在第三方平台可能不会提供用户信息时，方法也可以从其他途径获取用于确定用户信息的数据。因此，在线用户的信息至少需要包括该用户的识别数据和地理位置相关的信息。
26.在线用户以在线方式向该店铺提交在线订单或访问店铺/第三方平台的在线界面。在线方式可以包括以下中的至少一种：通过移动电话或设备的图像采集单元(诸如摄像头)扫描图像编码(条形码，二维码和其他形式的图案编码)，使用预先安装在移动电话或设备上的移动程序(app，一般由店铺的运营方提供)，使用内嵌在诸如微信等聊天软件中的小程序和诸如支付宝等提供的小程序(这些都可以称为消息传递小程序)，直接访问在互联网上提供的线上店铺版本的网页或页面，以及经由主要提供在线外卖服务的第三方软件平台。其中，当在线用户在线访问第三方平台时，店铺可以在经由第三方平台转发的外卖订单信息中提取在线用户的信息。
27.在线用户的识别数据用于确认用户的身份，可以包括用户在该店铺的会员账号，社交软件账号，支付账号和电话号码中的任何一个或其组合。会员账号可以由用户预先在该店铺现场建立或者在店铺的在线界面上建立。当用户第一次访问店铺的在线界面时，不管用户是否提交订单，都可以先建立会员账号。社交软件账号对应于从诸如微信或支付宝的社交软件小程序登录店铺的在线界面的情况。扫描图像编码根据该图像编码所指向的内容而定，如果图像编码所指向的内容或目标是以网页或页面形式的店铺的在线界面，可以通过会员账户登录并识别用户的身份，而如果图像编码所指向的是相应的移动设备app或社交软件小程序，则可以通过移动设备中的相应app以会员账号登录或者以社交软件账号登录。有些店铺提供的在线界面或社交软件支持以用户的电话号码(主要是移动电话号码)作为账号，此时用户的会员账号、社交软件账号和电话号码之间是相互联系的。除了登录账号外，还可以通过在线用户在建立订单过程的最后的支付步骤中提供的支付账号来识别用户的身份。支付账号可以包括银行账号(如果银行支持店铺获取储蓄卡或信用卡的账户或卡号信息)，电子支付账号(例如，微信支付，支付宝支付，银联支付，paypal等在线支付方式的支付账号)，在店铺的会员账号下绑定或单独购买的需要预存金额的支付卡账号，与上述账号绑定或虽然不绑定账号但是能够识别用户身份的打折卡和消费券等。在经由第三方平台提交订单时，相应的会员账号、社交软件账号或支付账号可能难以获得，此时外卖订单中
的在线用户的电话号码也可以用于识别用户的身份。
28.在线用户的地理位置可以通过用户提交的订单信息或用户的访问位置来确定。当用户以在线方式浏览店铺的在线界面或者提交订单时，可以通过用户的访问地址确定在线用户当前所处的地理位置。访问地址可以是用户的移动设备的位置或者是用户的接入互联网的固定终端所处的位置，其中移动设备的位置可以通过用户的移动设备所接入的无线网络或移动设备的定位单元提供，固定终端的位置可以由接入互联网的网络提供商提供。根据不同的定位技术，访问地址可以精确到街区，建筑，甚至以米为单位的区域。因此，即使用户仅浏览在线界面而不提交订单也可以将在线用户当前所处的位置作为在线用户的地理位置。当在线用户在店铺的在线界面上提交的订单是向该店铺直接提交的外卖订单或者在线用户在第三方平台的在线界面提交外卖订单时，还可以将该外卖订单中的配送地址确定为在线用户所处的地理位置。
29.通常，需要在线用户首先在店铺的在线界面上登录后再进行浏览和提交订单，因此可以将在线用户的识别数据与地理位置在浏览和/或选择店铺提供的产品和/或服务之前或同时相关联地获取。对于第三方平台中转提交的订单(主要是外卖订单)，则可以在收到订单后关联地获取识别数据和地理位置。
30.在线用户的信息可以实时地由在线的数字化平台获取并以实时或周期性方式提交给店铺，或者存储在数字化平台内的或与其分离提供的数据库中供店铺在需要时访问。
31.在步骤s120，获取店铺的到店消费用户的识别数据。
32.根据本技术的实施例，一般需要区分在线用户和到店消费用户。相比在线用户，获取到店消费用户的识别数据以确定用户的身份的途径较少。一般来说，到店消费用户主要采用在柜台或自助终端前排队点餐和在店内使用移动电话和设备扫码或使用app或小程序点餐两种方式来提交订单。在柜台或自助终端点餐时，用户向店员告知或在自助终端的用户界面上选择所选择的菜品后进行支付。柜台支持现金支付，pos机刷卡，电子支付(例如包括微信支付，支付宝支付，银联支付，paypal等在线支付方式)和支付卡/打折卡/消费券支付等多种支付方式。pos机刷卡相当于银行卡支付，因此除了现金支付外，柜台支付的所有其他支付方式与在线用户进行订单支付的方式类似，都可以获得到店消费用户的支付账号或进一步获得用户的会员账号和社交软件账号等作为用户的识别数据从而识别用户的身份。一般来说，使用现金支付的情况在所有到店消费的支付中所占比率非常低(例如10％以下)，因此由于现金支付而无法跟踪到部分到店消费用户的识别数据的特定情况对整体到店消费用户的识别数据以及地理位置的获取效果的影响较小。当到店消费用户在店内使用移动电话和设备扫码或使用app或小程序点餐时，相当于用户此时以在线用户的身份进行了在线提交订单的操作，店铺通过访问在线数字化平台采集的数据并将其标记为到店消费用户，这种方式同样可以获得用户的会员账号，社交软件账号，支付账号和电话号码中的至少一个作为该到店消费用户的识别数据。与上文中提及的在线用户提交在线订单不同的是，这部分到店消费用户是在店铺内以堂食的方式消费而无需向店铺提供外卖地址。由此可见，到店消费用户的识别数据是可以通过他们的支付信息获取的。此外，对于那些使用移动电话和设备扫码或使用app或小程序点餐的到店消费用户，可以通过设置在他们访问店铺的在线界面时必须先登录账号才能进一步浏览和选择对应的菜品来获取他们的会员账号，社交软件账号和电话号码等。在自助终端点餐时，也可以设置用户可以先登录会员账号
以获取优惠的方式辅助获取会员账号数据作为识别数据。
33.需要说明的是，即使到店消费用户提交订单后将食物带走而不在餐饮门店内食用，也被认为是该用户进行到店消费，因为该订单的食物/服务并不具有外卖配送的过程。对于到店消费用户提前通过电话等方式预定店铺的座位、房间和/或菜品时，也可以将电话号码作为用户的识别数据。
34.区分所收集的用户识别数据来自线上用户还是来自线下的到店消费用户非常重要。可以通过识别数据的来源来判断店铺所收集的用户的识别数据是否来自到店消费用户。由于柜台或自助终端都位于店铺内，因此通过柜台和自助终端点餐的用户的识别数据可以被判断为来自到店消费用户。对于在店内使用移动电话和设备扫码以及使用app或小程序点餐的到店消费用户，可以通过诸如判断其以在线方式提交的订单中不存在外卖地址，在登录、浏览和选择菜品前首先选择所处的线下店铺的名称和位置来确定这些订单来自到店消费的用户，所获取的识别数据被认为是到店消费用户的识别数据。根据本技术的实施例，在线用户提交在线订单(例如外卖订单)而不到店消费时，在登录账号，浏览或选择在线界面中的商品/服务，以及提交订单和/或支付订单中的至少一项操作之前需要提前输入在线订单的配送地址，而到店消费用户在使用在线方式提交订单时在这些操作中的至少一项之前需要提前确定所在的店铺的名称和位置。即，到店消费用户提交在线订单是以店铺为初始入口的，而在线用户则以配送地址作为初始入口。
35.接下来，在步骤s130中，通过匹配到店消费用户与在线用户的识别数据，确定到店消费用户的地理位置。
36.通常，到店消费用户几乎很少主动提供自己的地理位置。在本文中，到店消费用户的地理位置实际上指的是该到店消费用户的常驻地理位置。常驻地理位置指的是用户经常驻留的地理位置或在诸如每天相同时段的周期性时间段或长时间驻留的地理位置。常驻地理位置包括但不限于家庭住址，工作单位位置，停车场，工作日或节假日经常访问的商场/餐饮店/健身房/游乐园/博物馆/旅游景点等地理位置。一个到店消费用户可以同时具有多个常驻地理位置。通常，在店铺进行过消费的用户中，有些到店消费用户从不在店铺的在线界面或第三方平台提交在线订单(外卖订单)，也有部分在线用户从来没有到过某个店铺现场消费过。但是，从来没有以在线方式到店铺消费的到店消费用户的数量在所有到店消费用户中的占比相对较低，而仅以在线用户的身份在店铺消费过的那些用户的信息对于确定店铺的地理服务范围没有影响。
37.根据本技术的实施例的方案主要针对在线用户和到店消费用户之间存在部分重合的特定情况提取二者之间的联系，挖掘并获取到店消费用户的地理位置。在线用户和到店消费用户之间的匹配通过用户的识别数据完成，具有相同的识别数据的信息被认为属于相同的用户，因此当在线用户的识别数据与到店消费用户的识别数据相匹配时，这两个用户的数据被认定为是同一个用户的数据从而将在线用户的地理位置确定为该到店消费用户的地理位置。匹配操作使用相同数据类型的识别数据，例如分别匹配会员账号，社交软件账号，支付账号和电话号码中的一项或多项，判断来自不同用户的这些数据项是否存在某个数据项相同的情况。当这些数据项之间存在唯一的对应关系时，可以将属于同一用户的多个数据项构成数据组来判断数据项与数据组或者两个数据组之间是否存在部分重合的数据。
38.如果到店消费用户也作为在线用户进行过在线浏览或提交订单的操作，那么在线数字化平台所获取的这些既以在线方式提交订单又到店现场消费的用户的地理位置应当覆盖他们在到店消费时对应的地理位置(常驻地理位置)，即在这种情况下，常驻地理位置数据是在线方式获取的地理位置数据的子集。通过获取这些既以在线方式提交订单又到店现场消费的用户的用户信息，就可以从在线数字化平台获取的用户信息中提取相对应的地理位置数据从而确定店铺的地理服务范围及其该范围内的用户的画像信息。由于从不在店铺的在线界面或第三方平台提交在线订单的到店消费用户相比这些既以在线方式提交过订单又到店现场消费过的用户的数量少很多，因此可以使用后者的地理位置代表所有到店消费用户的地理位置，进而确定店铺的地理服务范围。
39.识别数据的匹配操作可以在店铺处或店铺所属品牌的母公司的数据中心处进行，此时需要从在线的数字化平台或上文提及的分离数据库获取在线用户的信息。匹配操作也可以在诸如在网络上或云平台上提供的数据库或与数据库配套的服务器或处理中心处进行，然后将匹配结果发送到对应的店铺或上文中的数据中心。
40.在获得到店消费用户的地理位置数据后，还可以在可选的步骤s131中对到店消费用户和到店消费用户的地理位置进行进一步筛选。例如，当某些用户到某个城市出差时到达该城市的某个店铺进行到店消费或者在该店铺的在线界面提交了在线订单，该店铺将该用户与在线数字化平台中获取的在线用户信息进行匹配而确定该用户属于这个店铺的到店消费用户，并且将在线订单的配送地址作为该用户的一个新的地理位置(常驻地理位置)。但是，该用户的先前常驻地理位置并不在店铺所在的城市使得这种到店消费用户的地理位置对于确定店铺的地理服务范围没有积极作用而更多地被认为是噪声数据。可以通过在地理位置上限定更多的参数条件将这些特定用户从到店消费用户的用户组中删除和/或将该新的地理位置从该用户以及该店铺的地理位置(常驻地理位置)的集合中删除，参数条件例如可以是在该店铺提交的订单地址(配送地址)与该用户的先前的地理位置(常驻地理位置)不同，或者进一步细化为该新的地理位置与该用户的家庭住址、工作单位地址等具体常驻地理位置不同。可以进一步通过常驻地理位置与新确定的到店消费用户的地理位置在数据所获取的时间、频率以及其他信息项的比较来区分这种特定情况，例如常驻地理位置应当是多次、长时间所处的地理位置。通过筛选，可以将明显属于噪声数据的到店消费用户及其地理位置分别从各自的数据组中剔除，提高店铺的地理服务范围的准确性。
41.接下来，在步骤s140中，基于到店消费用户的地理位置确定店铺的地理服务范围。
42.根据本技术的实施例，可以将到店消费用户的地理位置数据投影到地图上，获得到店消费用户的常驻地理位置的地理分布图。地理分布图可以采用热力图的形式。例如对于餐饮门店，热力图是由代表堂食用户的常驻地理位置作为位置节点形成的地理分布图，每个堂食用户可以对应于多个位置节点(表示堂食用户具有多个常驻地理位置)。热力图包括在地图上的投影，使得每个位置节点整合了距离信息(相对于店铺所在的地理位置)。以店铺为参考位置，则位置节点到该参考位置的距离和方位对应于常驻地理位置相对于所关注店铺的距离和方位(表征店铺的辐射范围)，位置节点之间的距离和方位对应于在地图上的各个常驻地理位置之间的距离和方位。通过热力图的方式，可以准确地呈现到店消费用户的常驻地理位置与店铺之间以及不同到店消费用户的常驻地理位置之间的地理分布关系。
43.在热力图数据的基础上，可以进一步使用图边界算法确定店铺的地理服务范围的边界。图边界算法可以包括alphashape图算法或其他可以基于热力图输入确定分布范围的边界或轮廓的方法。在图边界算法中还可以引入诸如距离和概率等的附加参数控制算法的运算。图边界算法还可以使用深度学习模型或神经网络模型的人工智能ai模型结合大数据技术来实现。
44.通过确定店铺的地理服务范围，可以为准确获取该店铺的地理服务区域内的生意情况提供关于用户分布、与特定区域对应的用户消费水平，渗透率的地理分布等的数据范围约束。
45.根据本技术的实施例，方法还可以包括可选的步骤s150，其中基于店铺的地理服务范围内的地理位置所对应的到店消费用户的用户画像特征确定店铺的经营策略和/或确定针对到店消费用户的营销策略。这些用户画像特征可以包括用户对店铺提供的商品(菜品)和服务的偏好、消费的时间和频率，消费水平以及消费倾向的变化等。经营策略和营销策略不仅可以对于地理服务范围内的到店消费用户作出，还可以扩展到所有处于该地理服务范围内的用户作出。还可以将策略进一步细化为针对地理服务范围内的不同区域中的到店消费用户确定不同的经营策略和营销策略，例如可以针对街道，小区，写字楼等制定不同的策略，挖掘在店铺辐射区域周边的用户的距离、渗透率和消费水平的分析数据，制定更精准的线下广告投放，线下社区拜访，特定的线上活动营销策略。
46.店铺的经营策略和营销策略不仅与地理位置相关，还应当与时间相关。本技术的实施例的方案可以随着时间的推移，获取关于在线用户的信息(包括识别数据和地理位置)以及到店消费用户的识别数据中的至少一项的更新数据来重复地执行步骤s110至s150中的至少一个，从而更新到店消费用户的地理位置，更新店铺的地理服务范围，以及更新店铺经营策略和营销策略。
47.本技术提出的用于确定店铺的地理服务范围的方法，可以特别针对线下的到店消费场景准确地确定地理服务范围，进而确定在该店铺的地理服务范围内的用户画像信息，清楚地界定店铺的服务对象和生意情况，为店铺的精细化运营，潜在机会发现，项目筹备，以及诸如广告投放的个性化营销提供准确和强大的数据支持。通过结合线上数字运营平台的大数据和人工智能处理的支持，可以为线下店铺提供丰富的信息资源。这种店铺所辐射的服务范围的确定特别适用于诸如餐饮业和零售业的线下门店管理和运营。
48.在本技术的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序包括可执行指令，该可执行指令被例如处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述用于确定店铺的地理服务范围的方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本技术的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书用于确定店铺的地理服务范围的方法中描述的根据本技术各种示例性实施例的步骤。
49.根据本技术的实施例的用于实现上述方法的程序产品可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd
‑
rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本技术的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
50.所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信
号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd
‑
rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
51.所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
52.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
53.在本技术的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中的用于确定店铺的地理服务范围的方法的步骤。
54.所属技术领域的技术人员能够理解，本技术的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本技术的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
55.下面参照图2来描述根据本技术的这种实施方式的电子设备200。图2显示的电子设备200仅仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
56.如图2所示，电子设备200以通用计算设备的形式表现。电子设备200的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元210、至少一个存储单元220、连接不同系统组件(包括存储单元220和处理单元210)的总线230、显示单元240等。
57.其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元210执行，使得所述处理单元210执行本说明书用于用于确定店铺的地理服务范围的方法中描述的根据本技术各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元210可以执行如图1中所示的步骤。
58.所述存储单元220可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)2201和/或高速缓存存储单元2202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)2203。
59.所述存储单元220还可以包括具有一组(至少一个)程序模块2205的程序/实用工具2204，这样的程序模块2205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序
模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
60.总线230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
61.电子设备200也可以与一个或多个外部设备300(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口250进行。并且，电子设备200还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与电子设备200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
62.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本技术实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd
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rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本技术实施方式的用于确定店铺的地理服务范围的方法。
63.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的内容后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由所附的权利要求指出。