大数据驱动下的门店零售进阶之路

随着疫情缓和，线下零售门店的经营开始复苏，而在消费升级的大环境下，不论是消费者的消费习惯和偏好，还是商品本身向品质化、多元化和个性化需求转变，线下门店升级这一主题再次进入人们的视野中。

对于零售企业而言，线上线下渠道资源整合是品牌发展的最优解，其不仅能够快速的解决传统门店产品的品类和数量的问题，并实现线上线下的优势互补，给消费者提供更加优质的购物服务。未来，利用线上数据与线下商业网点规划进行整体优化将是品牌线下发展的新趋势。但眼下消费品零售企业在零售网络规划及优化方面普遍存在以下各类面的问题和挑战，包括线上线下的合作共生、品牌缺乏零售相关的系统数据和分析能力以及门店布局不合理等。

为帮助消费品零售企业实现关键转型和效益优化，可以通过结合网络大数据和企业小数据的线上线下一体化城市/商圈潜力预测模型，实现大数据驱动的品牌主导型门店布局进阶道路。在大数据赋能之下，品牌方将不再拘泥于经销商模式，其门店的布局优化也将逐渐从被动反应、经销商驱动、机会主义、基于经验和人工操作，转向主动出击、品牌驱动、战略指引、基于数据和依靠工具和系统支持。为进一步提升线下门店布局规划，可以通过以下六个步骤实施——

l第一步：线上线下品牌零售效率现状评估

现状评估将聚焦关键问题和提升点，从提升门店坪效角度出发对门店进行归类和建议，不仅帮助品牌评估现有线下门店的具体状况，更试图帮助客户决策现有门店的取舍和未来规划。首先对现有门店进行多维度的划分，这些维度包括门店年度单产、门店年度相对单产、门店年度单产增长率和门店所在城市级别。与此同时，每个门店都与竞品门店配对，通过权重公式确定该门店年度相对单产，以考察门店相对表现。其次，在以上分类基础上，再考虑门店老化状况并采取不同举措。采取各类举措的门店将被赋予和城市平均水平对应的业绩增长率预期。同时，现有门店的增速和预期销售额规模将在城市、商圈层面作为计算未来新开门店数量的基数。

l第二步：帮助企业确定增长愿景方向与增长目标区间

由于公司对线上线下资源的配置有限，企业的线上线下业务存在竞争关系。第二步试图帮助企业明确线上线下业务规模的发展愿景。首先从客户自身发展战略目标出发，了解总体业务和线下业务规模的目标，与此同时，在市场竞争等外部压力的影响因素下，对比行业增速和竞品增速，确定业务增长方向的区间。企业可以通过组织研讨会以及总结所处子行业趋势、结合线上运营成本和潜在风险、自身发展目标与竞品等两种形式完成业务增长目标区间的制定。

第三步：基于需求预测模型进行城市选择

首先，基于消费者画像、竞品分布、品的定位特殊性进行城市级别的规划。通过对品牌消费者特征分析、消费者高端关联竞品抓取，确定优选目标城市。再者，通过需求模型预测决定城市级别的规划，结合品牌历史表现和城市未来规划发展预期。根据品牌历史数据、城市社会经济数据和消费者偏好，通过回归分析、城市打分和容量模型的逻辑的方法，为企业定制各个城市的新店开张计划。

l第四步：通过品牌增长场景测试与管理层判断企业开店压力，确定增长场景

综合考虑企业增长计划、市场潜力和品牌竞争力，品牌可以根据不同的市场环境将增长计划划分为跟随市场、保守增长和冲刺增长三大主要场景。并从现有规模、1年后规模和3年后规模来对企业增长场景进行测算和规划。

l第五步：运用大数据和专业地图技术商圈级别的规划

大数据将成为品牌确定商圈级别主战场的重要帮手。在实施过程中，门店定位、竞争对手数据比较和评估能力是商圈层面规划的关键点。通过回归分析、商圈打分和商圈容量估算，大数据将对社会经济变量，其他品牌布局和商圈居住人口和客流人口等数据进行综合分析，得出各个商圈的新开门店数，并提供商圈层级的建议新开门店数量配置计划。

l第六步：面向未来的自动化商场选择建议

商场规划建议结合现有商场与未来待开业商场数据，提供自动化的建议生成算法及工具。综合考虑已开物业和待开物业，对物业进行综合打分，为企业提供一款集城市与商圈信息、新店数量、物业名单等指标的自动化物业推荐工具。

在大数据的加持下，品牌的线下门店布局将迎来关键转型和效益优化。随着线上线下融合，基于品牌特征的大数据门店布局优化为品牌新零售布局提供了崭新的思路。首先，品牌可以基于品牌特征和发展愿景进行优化，通过紧密联系品牌未来3至5年的增长愿景进行前瞻性门店拓展步骤分析；再者，通过多维度的大数据整合分析，依托大批量城市属性与商圈属性数据，辅助全局深度分析。同时，利用自动化工具支持数据更新，解决网点布局调研耗费大量人力与时间的能力瓶颈。最后，推动模式创新。在全新的模式下，品牌将基于市场真实需求战略性布局优化。

随着越来越多品牌主导的门店规划和系统性实施，获得市场的关注和认可，由大数据驱动的创新模式将引导未来经销商开店方向，并帮助品牌方加强对自身品牌的管控力度。