京东近日亮相2015（第二届）中国大数据产业发展大会，京东集团大数据平台创新部总监邢志峰发表《京东大数据开启智慧商圈》的主题演讲，首度公开了创新性的“京东智圈”（zq.jd.com）产品。作为京东大脑计划中大数据挖掘成果的商业化应用，京东智圈结合了京东精准全面的电商数据和腾讯地图的地理信息数据，将帮助线下商家和O2O运营商实现更精准的商业决策。
用京东智圈提升线下商业运营绩效
邢志峰说，京东智圈的诞生，源于两方面因素：第一，京东洞察到了线下商贸企业难以有效整合商品信息、库存信息、顾客消费偏好等精细化数据，无法实现精准营销的痛点；第二，京东希望通过大数据为行业带来价值。京东智圈通过打通消费者线上、线下数据，为线下和线上商家提供大数据服务，打通O2O信息闭环，促进整个O2O快速发展。同时，京东会帮助有实体店的商家，进行线下运营的大数据决策支持。
京东智圈会为商家提供三个方面的决策依据，第一是商业环境，包括整体环境（从住宅、购物等5方面分析商业环境）和行业环境（分析服装、母婴、超市等个行业竞争情况）；第二是商圈所在行业特点，运营独特性，包括品类畅销、品牌畅销、商品畅销价位段排行及趋势；第三是用户行为，包括商圈人群性别、年龄、职业、兴趣爱好、促销敏感度、评价关注程度等。
邢志峰用一个实例来说明智圈的价值：“一个超市经理可能有三个困惑，一是准备在知春路附近开个分店，不知道用户购买力怎么样，附近竞争状况如何；二是知春路店和苏州街店同时运营，但业绩差异很大，很想知道原因；三是不知道用户购物趋势发生怎样的变化，如何进行优化运营策略。”
京东智圈怎样解决超市经理的困惑呢？首先，京东智圈产品通过与腾讯地图进行紧密合作，会有一个商业环境的分析，发现知春路这个店附近超市行业竞争度适中，购物属于大型购物社区，住宅属于中型住宅区。同时用户画像实验模型会发现，这个商圈周围更多是白领、一般职员比例比较高，学生和老师也比较高，23岁到46岁人群集中度达到了57%。
其次，知春路和苏州街店业绩差异很大。通过京东智圈分析，苏州街店周围3公里超市行业竞争度比较低，而知春路则较高。苏州街店是中型美食区、娱乐区，而知春路是大型美食区、娱乐区。苏州街店周围1公里，白领比例一半，学生教师不到8%，但是知春路周围1公里，学生和教师比例是26%。相比于苏州街店，知春路的管理层可能更应该考虑学生和教师的需求。
最后，智圈显示，在趋势和优化上，在这个商圈附近随着天气的转冷，羽绒服、棉服、毛呢大衣等品类销售占比逐渐上升。商家可以通过这些线上数据关注周围用户需求的变化，从而优化和改善运营。
从11月19日测试版上线开始，京东智圈发展迅速。以北京为例，已经以地理位置、商业活跃数据为基础，完成331个商圈的建模，可以深度分析每个商圈用户购买需求指数、购买力指数、信用指数、商圈人群特性、商圈商业特性等，帮助商家快速全面了解北京地区各商圈情况和动态。
除了商圈精准画像功能外，智圈的店铺经营模块核心功能已经面向入住京东到家的商家开放，包括经营概况、销售分析、门店分析。通过分析每家店铺的品类和单品的销售表现，帮助商家了解目前市场需求及趋势，更好的进行备货及促销调整，同时也帮助商家横向对比各店铺的销售情况，找出问题门店，深度分析问题。
京东“智圈”用技术创新服务O2O行业
在演讲中，邢志峰首度披露了智圈的两大技术创新。第一是数据融合，京东智圈既有京东庞大的用户消费数据，又有腾讯地图独特的地理位置数据，融汇了双方的技术特点和数据优势。第二是可视化创新，京东发现零售商户并非不想利用大数据做智能决策，但自己建立技术门槛较高，团队、数据获取都非常困难。因此，京东在数据可视化，包括数据建模、输出方面都进行了大量用户体验优化。
在功能上，京东智圈也开发出了自定义商圈的功能。因为商圈概念是动态的，是基于一个中心向外辐射的概念。500米、1000米、2000米都可以是商圈。因此，京东商圈也支持自定义商圈功能，商户可以自定义区域半径来分析商业环境、用户习惯、品类特点，构建适合自身的线下营销体系。
针对于线下传统行业数据量少的特点，京东智圈通过大数据挖掘技术进行了补充。主要应用了文本挖掘和信用建模体系。京东首先使用了文本挖掘技术，将京东评论数据、轴向数据及用户数据进行了整合。通过这些文本挖掘的分析，大大补充了线下传统行业没有非结构化数据，只有自己销售量数据的短板，用京东积累的大数据成果输出，进行线下商家决策支撑。
业界人士认为，京东智圈将京东丰富而精准的线上数据和腾讯地图的地理信息数据结合，指导京东O2O和线下商家的运营，此举有效提升了京东大数据的价值和应用范围，同时也为线下商业提供了可靠的运营数据支持。一方面，京东智圈会为京东的O2O体系构建一道特殊的技术壁垒，赋予其独特的数据资源，另一方面，这种大数据跨界应用的模式会逐步普及，带动整个商业模式的发展和变革。