【门店选址】数字营销时代用大数据指导我们科学选址

在这个数字化的时代，对比以前的传统选址需要用到大量的人力物力进行实地考察统计的方式拥有了全新的模式。通过数据，我们不必用到实地考察，只要通过真实数据对目标地段进行数据分析，就可以获得相应的结果，省去了大量的时间和财力。下面我们通过举例来说明一下数字营销时代用大数据指导我们门店选址是如何进行的。

一、连锁店分店选址

假设实体品牌连锁店需要新增分店，传统店铺的选址，你需要蹲守在店铺门口暗中观察某商圈的客流量、男女比例、客单价等等。如果在人流平均商场中选址时，你更需要清楚，什么位置更适合什么类型的店铺。

现在，店铺选址再也不用依靠人为经验盲目选择，仅需借助大数据选址工具即可轻松搞定。工具通过分析评估预选地址所在区域商圈客流量、人口结构、同类竞争、消费客群等因素，推荐最优店铺地址。同时，借助丰富的行业选址评估模型，可视化展现目标行业受众分布，降低选址风险，用数据助力选址决策。

1．在指定商圈进行地段分析：通过指定商圈我们可以看到预选店址周边人流量，以及区域内客流的变化趋势，是否能满足店铺客流量。

2．做同行业分析：根据同行业均值水平，进行对比分析，同一行业的客流量、消费群体是否满足。

3．选取多家店址进行对比：用户可同时预选3-5家店址，对比连锁总店、行业、不同时段人流等，计算分析最佳店铺地址。

4．最终总结出风险因素最低的优质选址。

二、电商品牌线下店铺选址

纯电商品牌想要扩大影响力大多都需要通过建立线下体验店的方式为消费者提供消费体验，来为线上进行补充。同时实体店还有可以帮助线上品牌布局社群运营，形成多形式的品牌消费圈。电商品牌线下店铺选址的时候更多的需要考虑到线上消费者的覆盖区域，提升用户的线下体验，来进行布局。

1．对线上线下的人群进行360度人群画像、兴趣爱好、消费习惯、地理位置，帮助商家深刻认知、理解目标客群，从而在线下找到目标消费者。

2．对预选址的客流进行分析，男女占比、年龄阶段、客流量大小、购物频率等维度分析，确保品牌定位与周边人群消费层次匹配，从而圈定目标区域，将店铺合理设置在人流匹配度高的地方，大大提升线下实体店活跃度。

3．多个预选地址择优选取，通过人群匹配，寻找出多个符合的预选地址。基于服饰行业背景，进行不同时间段人流分析对比，对候选店址进行风险评估。需要满足客流量的同时，将地点选在距离消费者更近的区域，促进消费转化。

数据时代，利用好数据进行决策营销是企业成为赢家的重要条件，通过大数据选址工具选址来进行线上下线的互联互通来帮助企业发挥更大的力量。