成都-如何用大数据门店选址

选址之痛

还需要说选址有多重要吗？

选址，不是线下经营的一切，但却是最为关键的第一步。选址决策的失误，足以从开始就毁掉一家门店、甚至一家企业的未来。

新消费时代，新零售战场。流量争夺是永恒的主题，零售企业一窝蜂转战线上，却不得不很快就面对流量红利见底、线上用户增速放缓、获客成本剧增的现实。而与此同时，线下门店保持着平稳的获客成本与较高的用户忠诚度，仍然是传统零售企业在新零售战场上站稳脚跟、长久发展的本钱。

以往，无论是开一家店还是开连锁店，选址都是劳心劳力的事。尤其是对于试图通过大举扩张来快速占领市场的零售企业来说，需要在短时间内完成海量的选址工作，很多时候不是“选址”而是“抢址”，要保障效率与效果兼得，可以说是难上加难。

选址之难

选址的关键在于快速、精准，最终目的是保障门店业绩，其中涉及到地区、商圈、人群、交通、地价房价、配套设施、成本收入等等一系列的因素。

那到底应该如何选址？多年来行业内沉淀了很多经（传）典（统）模型，比如5C模型：

城市发展潜力良好

核心选址区位丰富

店铺通达便利良好

竞争瓜分分流不严重

地价收益均衡，收益预期较好

也有这样的成本收入预估模型：

城市市场评估

核心区位分析

便利性分析

竞争分析

比较明智的企业，通常会制作一个复杂的“选址因素评定登记表”，里面的各类数据需要依靠大量人工调研来填充，效率低、成本高。

当然也有不按套路来的，就凭感觉和个人喜好，或者繁华地带扎堆、或者直接拍脑袋决定，门店的未来就只能随缘了。

考虑到线下门店选址和经营的高额成本，恐怕绝大多数企业都随不起这个缘。

选址之药

传统零售的痛，新零售来治。

新零售的核心是什么？就是以客户为中心、以数据为驱动，通过数据为细分客户提供个性化服务，通过数据为企业提升运营效率和效益。

想短时间内在5个城市开700家门店？想同时对21个商圈做深度研究？想在开店之前就预测出门店营业额？

这些需求，让大数据和人工智能技术来解决。帮助零售业淘汰传统选址方式，从当下由数据驱动、量化决策的思路，升级到由算法预测提供决策支持的智能驱动阶段。

借助空间位置数据的挖掘和分析，配合以多维数据、可视化平台，提供：

灵活的人流统计技术

多手段的竞品分析

丰富的内外部数据

面向位置的可视化

全国范围的地理位置信息

BI图表展示统计结果

一并解决选址中的三大核心问题：

从跟随友商式的“盲选”模式，向“优质区位优选”模式演进

从商圈宏观客流研究模式，向潜客深入挖掘演进

从研究汇报模式，向直抵根源的营业额预测方向演进