当家电企业仍在为"开店靠经验、活动靠运气、售后靠人力"的困境所困时，与图凭借京东物流技术硬实力与数据富矿，打造出一套直击行业痛点的全链路解决方案。这不是泛泛而谈的概念包装，而是基于京东物流40亿高精门址库、家电品类用户画像、家电送装维修经验沉淀的实战体系，从根源上解决家电企业在全业务链上的效率瓶颈，让每个决策都有数据撑腰，每个服务都有技术护航。
精准布局，用数据穿透选址迷雾，让门店天生就"懂用户"
选址失误的代价有多大？某区域经销商曾在商圈边缘投入百万开店，却因周边消费力不足沦为"空铺"，这正是传统选址模式"拍脑袋决策"的典型痛点。与图的破局之道，在于构建了行业独有的"人商地"全景数据引擎，让每个选址决策都有硬核数据支撑。
其核心在于与图的数据底座：一是覆盖全国的8000万+POI数据（含家电卖场、建材商圈、新楼盘等关键点位），让商圈潜力可视化；二是7亿活跃用户的家电消费画像库，从"该区域用户更爱柜式空调还是挂机"到"年均家电消费预算多少"，甚至"对以旧换新的敏感度"，都能通过人群标签精准勾勒。
实战中，与图选址系统能实现"规划-选址-运营"全流程赋能：开店空间模型综合人口结构、GDP、竞品分布等20+维度数据，让全国建店规划合理性提升2倍；智能选址工具通过"居住人口密度×消费力指数×交通可达性"算法模型，将选址时间缩短80%，某合作品牌试点后新开门店成活率从65%跃升至92%。
（图为网格洞察选址系统的示例）
智能运营，用算法激活数据价值，让每个活动都"踩准节奏"
线下活动沦为"自嗨"，根源在于企业看不清"用户是谁、想要什么"。与图凭借"线上+线下"双轮数据优势，构建了家电行业最精细的用户需求图谱，让运营动作精准命中靶心。
线上，7亿用户的家电浏览、购买、评价数据形成"消费行为链"——买过洗碗机的用户可能需要嵌入式蒸烤箱，频繁搜索"节能"关键词的家庭对变频空调更敏感；线下，11亿笔年度线下交易数据与1000万+地理围栏结合，能锁定"常去建材市场的装修户"、"在母婴店消费的新生儿家庭"等潜力客群。某空调品牌通过这套系统，在新小区开业活动中精准推送"装修期家电套餐"，单场活动成交金额突破300万，是以往的3倍。
更关键的是，与图将这些数据转化为可直接落地的运营策略：通过"竞对热销品价位段分析"调整促销折扣，依据"小区首单大家电数据"预判换新需求，甚至能根据"周边3公里家电品牌分布"制定差异化活动主题。"数据洞察-策略生成-效果追踪"的闭环能力，让门店运营从"盲人摸象"变为"精准狙击"。
（图为家电品牌线上订单的热力图示例）
高效售后，用技术重构服务链条，让每个环节都"降本增效"
售后服务的痛点，本质是"信息不对称"与"资源错配"。与图用三大技术突破，构建了行业领先的售后服务体系，将"麻烦事"变成"加分项"。
地址解析能力堪称行业标杆：与图地址准确率对比友商遥遥领先，到户准确率更是高达96%，这意味着工程师上门出错率可大幅降低，某合作品牌因此减少30%的用户投诉。其背后是40亿门址数据的持续迭代——通过京东物流终端实地核验、系统智能治理的双重机制，确保地址库"鲜活度"。
智能分单系统则彻底告别"人工分单"：基于五级行政区划网格，结合"工单饱和量、服务距离、工程师评分"等参数，实现97%的自动化分单准确率，分单效率提升5倍。而VRP算法规划的最优路线，能让工程师日均服务单量增加3-4单，路径效率提升30%，某区域服务商因此每年节省人力成本超200万。
（与图五级围栏数据全国覆盖、持续更新）
单量预测更是"未雨绸缪"的关键：融合销售数据、历史工单、产品型号、区域温湿度甚至节假日等15+维度数据，预测准确率达95%，能提前5天预警旺季爆单区域。某品牌在去年夏季空调安装高峰前，通过预测提前调配200名工程师，不仅避免了用户等待，还将安装及时率从78%提升至96%。
从前端选址到后端售后，与图家电行业全链路方案的优势，在于将"数据资源"转化为"实战能力"：用精智地址能力解决"找不准"的问题，用消费画像数据破解"看不懂"的困境，用前沿算法与预测模型攻克"效率低"的难题。对于寻求突破的家电企业而言，选择与图，就是选择一套经过实战验证的"降本增效方法论"，让技术与数据真正成为业务增长的"硬支撑"。
