想要商铺旺？大数据风水“地理围栏”帮“拉人气”

    提及商铺，很多人都会想到“一铺养三代”。然而，世间商铺千万间，财运始终长盛不衰的旺铺却可遇而不可求。近年来，随着商铺的经营策略持续更新，选址逻辑衍生出了越来越多的技巧。在大数据时代的今天，其实我们还可以通过地理围栏技术将地理信息与用户信息相融合，基于更多维度的为选址决策提供参考。
    客流轨迹分析

    前文我们所提到的选址圣经“金边银角草肚皮”其核心原则就是客流，确实对于线下商铺而言客流和线上商家追求的用户流量是一样的，庞大的客流基数是一个商铺获利的用户基础。通过地理围栏技术我们能够自定义圈定范围，对商铺辐射范围内的客流进行实时监控，通过智能感知科技，洞察顾客的行为轨迹。他们从哪里来、去了哪里、在哪个店铺停留了多久等等。通过客群来源、热力分布、最终流向等数据搭建一个实时的客流轨迹数据库。相较于传统方法的粗略的客流统计，大数据地理围栏对客流能够做到实时监控，分析维度也更为广泛。

    客群差异细分

    我们今天在对客群进行分析时，除了对整体流量上的静态、动态分析之外，更应当注重对客群的差异化分析，需要从庞大的客群流量中精准的找出品牌的目标用户。大数据通过对用户在商圈内的行为轨迹分析，能够形成一个多维度的用户画像，基于用户的消费行为给用户贴上不同的标签，比如用户来到商圈多少是进行购物的、多少是休闲娱乐的、多少是餐饮消费，在这些行为中再进行细分：多少买了母婴产品、多少人吃火锅、多少人吃西餐等等。通过这些差异化的数据，建立一个多维度的客群画像 ，来对标商铺的目标客群，分析在周边客群中有多少消费者是商铺的目标客户，让选址更加的智能化、精细化。

    消费需求洞察

    大数据的终极目的就是预测，通过地理围栏系统我们所要做的终极目标就是对区域内消费客群的挖掘，对区域内市场消费需求的洞悉。以目标区域内的实时客流数据为基础，辅以周边客群的差异化分析，通过大数据整合匹配，构建目标区域专属的客群画像，从消费者的基础生化形态和行为偏好，去挖掘区域的消费需求，对标商铺的服务类型，从而选出最佳的商铺地址。

    当然，一些行业普遍认为的规则，基本上是合理的，可适用于大部分的商铺选址情况。但是，“因地制宜”、“实际情况实际分析”，每个开店者的情况、每个商铺的情况，可能还是要根据自己实际的情况来做分析，最终的选择才会更可靠。

    所以，希望大家来学习这些行业商铺选址的攻略以外，多做参考，但是也要思考自己的具体情况。