地理分析的神案例：為什麼亞馬遜要用137億美元收購Whole Foods？

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用地理信息的視角去觀察這個收購案，你會發現亞馬遜藏在桌面下的商業秘密與投資邏輯。

上個月亞馬遜137億美元收購Whole Foods Market(全食超市，下文簡稱WFM)的新聞刷爆了網路。

大家對這筆收購的原委，做了各種猜測，有人說亞馬遜是為了進入生鮮市場，有人說是為了藉助WFM的地產布局為貨物到家投遞提供便利，還有的解釋是貝索斯想把雲計算推進到線下等等。

畢竟線下零售的生意首先還是位置，那麼我們今天就從地理的角度來研究亞馬遜的這筆收購究竟看重的是什麼?

首先需要指出的一個背景是，WFM最近4年來的業績不佳，這已是公認的事實。股價一度從接近70美元變成長期在30多美元的價格區間徘徊。

幾乎每個季度的財報之後，都會傳出股東對其表現不滿意，希望有明顯的變化，包括私有化和出售的聲音。所以WFM的這筆收購，對於熟悉美國零售市場的專家而言，並沒有什麼特別的震撼，只是大家沒有想到買家是電商巨頭亞馬遜而已。

WFM過去四年股價變化

那麼亞馬遜是為什麼看中了WFM，從而發起了收購呢?

在專家解讀中，最重要的一個觀點是WFM在美國的460多家門店，是未來亞馬遜實現更加快捷的送貨上門服務的貨物中轉站，這將成為和沃爾瑪競爭的重要武器。

那麼這460多家優化后的門店，是否能夠擔當這一的重任?

我們選取了WFM在美國所有的門店，然後對每個門店生成3英里半徑和1小時開車距離的覆蓋區域，並對出現大量重合的地方進行了合併。最後如下圖所示。

作為對比，我們選取了在美國更接近普通大眾消費的Kroger超市做同樣的分析。Kroger是美國最大的生鮮超市(沃爾瑪在美國被歸為綜合超市)，年收入1153億美元，有接近2800家各種門店，其中Kroger生鮮大賣場大概1500家左右。就數量而言，要比全食超市多很多。值得注意的是，目前Kroger的市值大約在200億，自從亞馬遜宣布了收購了，他的市值已經跌去了近1/4。有意思的是，在7月7日爆出的亞馬遜收購WFM前前後後的故事裡，Kroger也是被曝的有可能收購WFM的7家機構之一。

WFM以及其1小時開車覆蓋區域

Kroger超市以及其1小時開車覆蓋區域

從地圖上我們可以看到，雖然Kroger超市門店數量超過WFM三倍，但是他們大多偏於美國阿巴拉契亞山脈和中部大平原之間，對西海岸，東北紐約/波士頓地區和東南沿海的覆蓋很差。

而WFM的選址則非常巧妙的涵蓋了所有美國大都市區域。

3英里覆蓋半徑人口收入

從3英里半徑的角度出發(因為從消費者去生鮮超市採購食材等，3英里是一個可以接受的範圍)我們可以看到兩者覆蓋的家庭和人口數量非常接近，收入上WFM要高於Kroger接近30%，符合他高端有機超市的形象。

有意思的是，WFM覆蓋的家庭數量稍多於Kroger，但是人口總量略少，說明他的客群里小家庭/單身/高收入的比例要稍高。

1小時覆蓋半徑人口收入

從開車1個小時的角度出發，假設亞馬遜選擇這些門店，是為了完善物流體系提供更加便捷的送貨上門服務，特別是生鮮食材的速遞。

我們發現相對於三倍體量的Kroger超市， WFM的優勢巨大，他覆蓋的人口數量達到2.3億，佔到美國總人口3.2億的72%。而他總的覆蓋面積只有100萬平方公里，僅佔美國總面積的10%。

這72%的人群，有可能就是亞馬遜眼裡最有價值的消費群體。

有研究猜測，亞馬遜的付費Prime用戶的分佈和WFM重合度很高。地圖和數據證明Kroger超市門店數量雖然多，但是由於在剛開始規劃的時候，缺乏最優化的思想，僅僅看著每個門店周圍人群是否合適，本身的房地產質量如何，使其陷入了對局部個體的研究。

在傳統線下零售佔據主導的過去，通過加大開店密度，也許是個解決方案。但是在未來線上和線下零售多渠道結合的體系下，這種弊端一覽無餘。

亞馬遜收購了WFM后，可以挑戰沃爾瑪線下門店的地位?

這個並非是不可能的事情。沃爾瑪用了4600家門店，在其1小時開車的範圍內幾乎覆蓋了美國100%的人群。10倍的門店數量，5倍的覆蓋面積只增加了40%的覆蓋人群。

而這9千萬的人群，家庭收入中位數只有4萬美元，只有WFM門店1小時覆蓋區域人群家庭收入(8萬2千美元)的一半。對於亞馬遜而言，這部分人群極有可能是低價值人群，那麼送貨上門這項服務，特別是生鮮產品的速遞服務，自然可以放棄了。

沃爾瑪超市以及其1小時開車覆蓋區域

可以說，亞馬遜的這次收購，並不是很簡單的看重WFM的某一項，而是一個更加綜合的考量。

我們非常感慨WFM在選址上的功力，一方面顧及了客群的上門訪問。另一方面用盡量少的門店，覆蓋最多的客群，給生鮮食材送貨上門這項服務打下了非常好的房地產基礎。這樣比較看來，Kroger雖然門店數量遠多於WFM，但是在這兩個方面，他遠不及WFM。

而對於收購方亞馬遜來說，Amazon Go這種無人管理和結帳的零售形態，面向WFM吸引的高學歷高收入的客群，也是比較容易接受的。

現在全國上下都在談新零售，馬雲認為：純電商時代已經過去，未來十年、二十年沒有電子商務這一說，只有新零售這一說，也就是說線上線下和物流必須結合在一起，才能誕生真正的新零售。

亞馬遜收購全食超市，給所謂的「新零售」做了一個完美的榜樣。我們在新聞里可以看到越來越多兩者結合的思路：一邊，京東說要建立100萬家門店;羅森的老闆重點強調，假如迅速鋪開門店，那麼意味著沒有好好選址，選擇了房租高的地方，會導致盈利困難。另一邊，康師傅/百事集團也在為如何優化移動的倉儲分散中心絞盡腦汁。

在新零售的框架下，不管是什麼樣的高科技企業，電商、便利店還是餐飲，最終都逃不了房地產選址這一步，無論是門店選址的優化還是倉儲選址的優化。

一般選址的過程，商家會做一個宏觀層面的預測，比方說今年要在全國新開200家門店，要在上海新開50家門店，根據一些宏觀統計數據和企業的規劃，可以做到大概的計算。具體到微觀層面，每一個具體地址好壞，也有各種各樣的模型來指導評估，比如Huff模型，線性回歸模型，近似模型，打分卡模型，甚至人工智慧模型。

目前困擾大家最多的話題是，假如我要開50家，那麼我大概要開在哪裡，如何分佈最優。這個中觀尺度的規劃，是所有企業都缺乏的。這就是我們重點要談的空間優化。

我們需要明白的一個事實是，絕大多數的門店/餐飲/網點，他們在自己輻射區域里，最關心的是核心60%-70%的客戶。

換句話說，在輻射區域之外的那些客戶，大多是臨時路過，出於商旅等和地理因素相關性較小的因素前來購物消費的，而這其中的部分情況往往是我們無法預測的。因此這部分客戶不在主要研究範圍內。在下圖裡，我們依照人口普查的數據，採樣了上海的人口分布，那些黃色的點，代表的就是消費人群，假設這個商家的客群是針對所有人群的。

在實際的工作中，客群的分佈可以是通過線上零售商根據線上客戶收貨地址的地理編碼，線下零售商根據已有客戶填寫的會員信息，或者門店調研信息獲取。此外還有一種新的獲取人群分佈的方式，就是通過移動設備的信令數據或者從智能手機App中抓取的數據獲取。

方案1. 假設商家要開7家店，每家店的輻射區域大小大概是10公里半徑，那麼如何分佈，能夠覆蓋住儘可能多的客戶?根據最大覆蓋的演算法，基於已有備選的地址(通常稱為種子)，計算出如下的7個位置，最多可以覆蓋到69%的客戶。

我們可以發現，浦江兩岸集中了4家門店，嘉定，松江和臨港地區分佈了剩餘的3家。值得注意的是奉賢，南匯和崇明島並沒有門店的分佈。根據人口/客群的分佈，他們可以通過訪問最近的門店來獲得產品。

對於商家而言，這69%的直接覆蓋的核心區域里的客群，已經達到了他們的預計設想。

方案1——7家門店69%覆蓋率

方案2. 假設商家沒有足夠的資金開7家店，只能開5家，同樣的輻射半徑，那麼門店的優化網路應該長什麼樣?

我們根據同樣的演算法，得到了新的門店分佈。在減少了2家門店的情況下，我們發現，門店同樣覆蓋的客群，僅僅減少了7%。對於商家而言，如果62%的市場覆蓋率足以滿足他對核心客群的把控的話，那麼在銷售額的減少控制在一定範圍內，假設上海各地租金都相同，則運營成本顯著減少40%，足以把一個不盈利的經營模式，變成一個盈利的經營結果。

是否有點眼熟?

沒錯，這個門店優化的思路就是WFM全食超市的選址策略，用儘可能少的門店，去覆蓋儘可能多的客群，減少店與店之間市場的相互蠶食。方案1里的布局已經是優化的結果，可以想象，假如開店不做規劃，全憑拍腦袋決定地點，很有可能10個店的覆蓋效果還不如方案2里5個店的效果佳。

方案2——5家門店62%覆蓋率

當然，這裡假設的只是一個非常簡單的零售場景。實際的情況要複雜的多。以下是可能的情況：

1.假設零售商本來已有門店，那麼優化的方式不再是我們所說的Greenfield優化(假設原先沒有任何線下門店，一切都是空白重新來過，比如京東開店)，而是Infill優化(假設線下已有布局，需要通過「關停並轉」的方式重新布局，比如銀行網點優化)，需要我們在目前現有的布局下，見縫插針。這種時候為了保證現有門店的銷售額不受影響，適當的建立起保護區域即可。

2.隨著城市的人口和POI密度的不同，每個店覆蓋的區域也不盡相同。通常情況，密度大的地方，覆蓋的區域也會小，但是覆蓋的人群數量並不會有明顯的變化。在這種情況下，可以根據不同的密度，調整覆蓋區域的半徑/開車時間/距離。

3.零售商會有不同類型的門店，有些店是旗艦店，有些是社區店。那麼隨著功能的不同，營業面積的不同，依照重力模型的原理，每個店覆蓋的區域大小也會不一致。

針對這種情況我們同樣可以在預先定義種子的時候，事先指定好類型。這樣在優化的過程中，便可以隨著不同的場景而變化。

值得注意的是，這裡預先定義的種子地址，並不一定是一個準確位置，而是指導商家選址的一個區域。

這個區域指的是在一個中觀尺度里可以接受的範圍，這個範圍可能包含在一站路的距離里。商家需要在這個範圍里，尋找在微觀尺度上最佳的地址，充分考慮到各種房地產的因素，再做出最後的決定。

上面講述的是門店的優化，倉儲的優化類似而不完全相同，下圖就是一個示例。這裡我們考慮的不是如何讓那60%-70%的客群訪問方便，而是要照顧到所有的客群，優化倉庫貨車送貨的總距離/時間，使其縮短到最小值，這就是經典的P-Median問題。

所以優化的過程就要顧及到某些偏遠的地區。在這裡假設的案例中，同樣是優化7個地址，我們發現，崇明島上有個屬於自己的中轉中心。上海最西南的奉賢地區也有了自己的倉儲中心。對應的就是市區核心區域地點的減少。當然，這裡做的是直線距離，而不是考慮從路網結構中獲得真實的駕駛數據，所以真實的情況會有很大的不同，此外實際的送遞貨物的過程，並不都是從倉儲中心出發的，而是一個銷售員旅行(travel salesmen problem)的過程，假設一次需要快遞100家客戶，如何設計路線，讓總的旅行距離/時間最短。

這些都是可以通過空間優化的演算法得出結論的。我們通過這個案例，希望給大家展現出，同樣是空間優化，不同的目標方程，優化的結果也會有很大的不同。

方案3）7家倉庫的分佈

亞馬遜收購全食超市的這個案例通過數學模擬的空間優化，可以清楚的看到以下三點：

1.在新零售框架里，地理將會得到前所未有的重視。而每個新零售的經營者，不論過去是否熟悉位置這一話題，都將會重新或者更加科學的去看待位置在零售里的地位，就像沃頓商學院講座教授大衛貝爾所著的Location is (still) everything。

2.在地產成本和人力資源愈發昂貴的今天和未來，選址問題其實是財務問題。需要用最小的投入來獲得相對高的收益。這也是像沃爾瑪這樣的企業，今年把房地產選址部門重組到財務部門的原因。

3.對客群線下生活的理解，數據和演算法將是未來的選址關鍵。無人零售店來了，傳統門店裡不可控的管理因素被標準化，這使得數據和演算法更加準確的做布局優化和預測銷售額成為現實。

回到我們開頭的故事裡來，在7月7日透露出來的大量亞馬遜收購全食超市的幕後故事中，我們發現了很多有意思的話題。

比如，原本只有6家機構在檯面上，其中包括4家私募基金和2家同行。由於零售/連鎖行業在傳統上對企業IT信息化的輕視和運營管理上的滯后，一旦表現不佳就會被私募整體收購。

壓縮運營成本重新包裝后再賣出，在美國私募業中非常普遍。著名的貝恩資本，TPG德州太平洋集團等都是個中的好手。然而對於已經有著不錯的運營的WFM而言，他們需要的不是私有化后的現金流。而同行的收購，通常會是地域上的互補。

WFM對全美國中產以上家庭幾乎無死角的覆蓋，必然會有和同行現有門店出現大量的覆蓋區域重合，這勢必牽涉到關店調整等動蕩，所以他並不符合同行收購的最佳利益。恰恰是亞馬遜的出現，在這次資本戰役中，帶來了線上線下零售結合的完美機遇，也帶來了傳統收購市場里不一樣的新鮮力量。難怪WFM的CEO在收購后說，這是一見鍾情。

這也留給我們的一個有趣的話題。假如在市場里京東阿里們，不想自己從頭來慢慢搭建遍布全國的實體網路，那麼哪一家零售商符合他們收購的最大利益呢?

地理大數據專家

GeoHey創始合伙人

陳少飛

End

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