大数据商业地理精准选址方式介绍

选好位置去开店，是在商业街，还是在社区；选好位置去扎堆，还是在一个地方一枝独秀，都需要开店人的决定，位置的好坏直接关系到店铺生意的好坏。至少有七成以上的街铺目前处于亏损状态，当这些店主决定在某一地点开店时，他们并没有对当地市场做过细致的调查和分析。盲人摸象，让开店成为一场游戏一场梦。

近几年来新零售的兴起，商铺的选址开始更加依赖大数据，不管是新的，还是旧的，都离不开一个很重要的点，位置。在实体零售的竞争条件中，入门级的核心要素——地理位置具有天然的空间壁垒，良好的地理位置可以给企业带来可观的客流，大幅度提高营业额，也是其巨大的竞争优势和无形资产。

通过整合线下消费数据、移动互联网人口活动数据、运营商人口属性数据、城市规划数据，大数据商业地理解决方案帮助商业地产解决了用户是谁、用户来自何处、用户前往何处、用户喜欢什么、用户喜欢什么、用户喜欢什么、用户喜欢什么、用户喜欢什么，以及经营差异、用户差异、生态差异等问题，使调查更加快速，竞争更加激烈，对竞争者的研究达到了高于竞争者自身认知的水平，为商业定位和业态调整提供了关键数据模型支持。

通过整合城市的核心消费数据、人口数据、城市规划数据，通过自主知识产权模型，选择合适的商业地理解决方案，实现自主深入研究的数据探索平台。从而使商业地产及大品牌研究院能够将传统的费时费力的调查工作，变得异常简单，加快工作效率，得到更为准确的数据和分析结论。

针对社区商业中的小业态(如：便利型、连锁型、超级型等)，大数据商业地理解决方案通过对城市中每一个区域、每一种业态、每一种品牌的不间断机器学习，将新进入城市、迅速扩张的各种小业态集中到最适合自己的区域，并投入大量的资源寻找店铺，实时对店铺进行数据评估，减少人力、时间和精确度；针对想调优自己选址模型的小业态，可以通过学习对标品牌的选址模型，在成功者的基础上优化自己的选址模型，从而提高开业成功率。

大数据精确选址不仅可以提高选址效率，还可以极大地提高线下门店的运营效率。以前，商场、百货公司、百货公司、超级市场等都是流动的时代，即来的人越多越好。今天，逐步转变到以顾客为中心的时代，这么多人来的前提下，哪些商品该上架，哪些该下架，顾客从哪里来，到了哪里，想买什么东西，都是大数据做的。