作为是商业发展的重要载体，商圈可谓是一个城市的精华所在。
以北京为例，北京市辖区面积1.64万平方公里，其中城市建成区（指城市中实际已成片开发建设的地区）只占9%，面积不到1500平方公里。
而在这1500平方公里的城市区域，能被称得上商圈的街区占地还不到18平方公里，占比将将超过1.2%。这可能有点违反直觉，一个城市的商圈怎么会这么小？
但你千万不要小看了这小小的1.2%，它集中了全市12%的商户，创造了20%的消费，贡献了社会消费品零售总额40%以上的增量。
▎想知道商圈的划分方法和依据？往下看↓
这一现象并不是北京的个例，相反，北京的集聚程度并不算高。就全国平均而言，商圈用占比不到城市建成区1%的土地，聚集了超过10%的商户。
商圈的力量恐怖如斯。
如果我们把视角从普通商户聚焦到知名品牌，会发现商圈的聚集效应在知名品牌上表现得更加突出。
如果我们从这张图进一步挖掘，我们还会从这些分布中发现一些更有趣的知识，那就是一个品牌的城市进入策略到底是怎样的。
这是一种非常典型的城市进入策略。
商圈内的客户多开店成功率高，但租金成本也更为高昂。商圈外租金成本更低利润更高，但获客难度更大，开店失败率也高。那么，品牌应该如何平衡这一矛盾呢？
那就是先在商圈内开店用高质量客流培育品牌，提升品牌形象和知名度，凭借早期积累的势能，品牌可以得到更强的获客能力和更低的获客成本，这种能力使得品牌对选址的依赖性降低，获取更大的生存空间，原本不适合的位置，现在也变得可行，最终提升整体的盈利水平。
一句话总结，就是先用客流培育品牌，然后用品牌反哺客流。
商圈通常都是品牌入驻新城市选址的第一站。在我们研究大多数品牌中，都或多或少遵循这样一种规律。因此准确识别这些商圈、探索商圈的分布规律，对品牌进入一个新城市的选址规划至关重要。
无论是在城市规划还是零售消费领域，商圈都是其中非常重要的课题，但长期以来，对于如何界定商圈的边界，却没有明确的标准。目前使用较多的主要是基于网格的数据分析法和基于经验的专家划分法。
基于网格的密度分析就是将城市划分为规定大小的格子，然后分别对每个格子内部的商户数量、客流规模等要素进行统计，然后按一定的标准筛选出符合要求的网格，并由这些网格组成一个个商圈。
这一方法看似客观，实际上受到主观的影响极大。问题的关键就在于网格设定的大小对商圈的范围会产生极大的影响。
我们以3000家/k㎡的商户密度为标准，分别绘制出上海核心城区在不同尺度（1000米500米250米100米）网格下的商圈范围，仅仅因为主观设定的不同，其变化已经显著到肉眼无法忽视的地步。
使用格子还有另一个问题，那就是边界不清晰，网格形成的边界就像打了马赛克一样让人难受。这种边界上的困扰还体现在大量零散的网格，在成片商圈中缺失的网格等等一系列的问题上。
另一种方法是基于经验的专家划分，就是邀请熟悉当地情况的行业专家，基于约定俗成的认知对城市的商圈进行划分。这样做最大的好处是更加“自然”，也就是比较符合人的认知，因为他们通常会沿着道路划分，这和真实的商圈是一致的。
但问题在于，这种方法过于依赖人的主观认知和对当地的熟悉情况，因此每个城市往往都是由不同的人绘制的，不仅耗时耗力，而且由于缺乏客观准确的标准，画出来的商圈存在一定的操作空间，我们很难将不同城市之间的商圈放在一起进行比较。
为了解决这一问题，极海对商圈的划分方法进行系统性升级，将“客观”与“自然”完美融合在一起。
基于城市路网，我们将城市切割为一个个独立街区作为基础统计单元。与网格不同，自然街区是客观存在的地理实体，有效避免了人为设定对数据结果的干扰，同时，以道路为边界也更加符合人们对商圈的认知。
由于道路对商业天然的切割作用，物理阻隔划分出的自然街区在用地性质上，更趋于一致，如一个小区，一个公园。板块内部人员、物资流动阻力，相较于板块间小得多，更容易发生联系而形成一个整体。这在很大程度上减少了使用网格带来的零散、缺失的问题。
我们根据到店客流的人口距离分布构建商户的“影响力衰减模型”，模拟不同级别商户的真实影响范围，并且将不同等级的道路对商户辐射能力的阻隔纳入计算考量，计算出每个街区的“商业热度”。
这样我们即可以按照不同的标准提取城市中不同级别的商圈，轻松将商圈划分为核心商圈、次核心商圈和外围辐射商圈。
也可以按照统一标准生成全国不同城市统一的商圈范围。
只有将标准统一，我们在进驻不同城市的比较过程中才有意义。
更进一步，我们还可以对商圈的商户构成进行分析。
对商圈内的客群属性进行分析。进一步筛选出适合自己的商圈。
▎某小型商圈人口基本盘和客流量情况
我们把前述商圈称为“综合商圈”，因为我们使用了包含餐饮、购物、休闲娱乐、运动健身、酒店在内的十几个商户大类的门店数据，这对大多数的分析而言已经足够，但如果你想更进一步，分析某一品类的商圈特征，将其抽取出来单独运算会获得更好的效果。
借助极海的商圈算法，我们可以自动生成不同品类的商圈。
北京的健身房约4000余家，分布在综合商圈内的占到11%。如果我们仅考虑健身房生成北京的健身房商圈，那么仅用1%的城区面积就能覆盖20%的健身房。
健身房商圈与综合商圈高度重叠，重合率高达80%，是一个非常依赖于商业发展的行业，换句话说，就是他不够下沉。所以相比于综合商圈，健身房商圈要更加集中于城市的东北区域，在南边消费水平较低的商圈周边，就鲜有健身房商圈分布。
望京区域是另一个特例，这一区域的健身房商圈非常发达，并且已经脱离了综合商圈的限制，在周边有着更为广泛的分布，这说明这一区域对健身房需求有着明显的偏好，依靠社区人口支撑了众多健身房的运营。
这不仅对健身房的选址，也对于高度依附于健身房的品类，如轻食沙拉、运动服装等品类有重要的参考意义。
商圈是一个城市的精华所在，我们通过数据验证了城市商圈的集聚效应，以及品牌常用的城市进入策略，都是在阐述一个观点，那就是商圈通常是选址的第一站，在没有现有门店经验参考的基础上，我们完全可以使用品类商圈作为我们选址规划的基础。
随着我们在一个城市开店数量的增长，我们便可以抛开商圈的概念，运用机器学习，主动找到门店业绩与门店周边环境的特征的关联，也就是我们常说的“选址逻辑”，然后将这一逻辑运用到城市中去，直接找到城市中适合你的潜在选址街区。
关于这一方法，我们将在之后的智能选址系列中介绍，如果你对我们的模型感兴趣，请联系极海。