数据化分析选址让你的店铺选址变得靠谱

俗话说，良好的开端是成功的一半，店铺选址是各类零售终端都要做的第一步工作。零售终端是地利经济，业内有“七分选址，三分运营”的说法。任何一种形态的零售终端都有自己的品牌定位和目标客群，每个店铺只要店址确定了，周边商圈的客流也就确定了。大数据分析可以实现零售终端品牌定位跟目标客群之间的精准匹配。很多.经营不善甚至关店的零售终端，主要原因是没有实现品牌定位跟目标客群的精准匹配。今天我们来讲一下数据化分析选址让你的店铺选址变得靠谱。

对店铺选址来说，主要目标就是进行精准选址，包括对目标客群的识别以及洞察，解决传统方式数据收集的困难成本高，数据单一的问题和痛点。商圈分析可以分几个维度。

首先是客群的居住情况，我们拥有全国所有小区、住宅的基础信息;第二个维度是写字楼数据，分为两部分，第一部分是写字楼的基础信息，包括建筑面积、楼高、层数、层高、进深等基础信息，第二部分，我们开发了“楼立方”模型，对每一个写字楼里面有多少公司在办公，我们可以按照楼层和房间号，展示每一层每个房间有哪些公司在这办公，这些公司是哪年成立的，做什么业务，公司规模等。比如在一个写字楼下面要开一个便利店，通过这个模型你就可以知道这个在写字楼里工作的是什么类型的人群;第三类是周边区域的医疗成熟度;第四类是周边区域的教育成熟度。

为了反映各个城市不同业态的具体发展情况和竞争的饱和度，我们做了全国所有城市的商圈地图，可以看到不同业态的聚集情况。客群画像是描述人群的年龄、性别、学历、户籍、生活阶段等信息。客群偏好分两部分:一个是线上，一个是线下。

线上的偏好比如每个用户经常浏览什么网站，网购什么产品，客单价多少以及购买频次等。

线下主要是每个人在某个区域里面的兴趣点和兴趣路线，某个人去一个区域以后，去干了什么事情，行为的轨迹,把每个人的行为轨迹变化汇集到一起形成人群的潮汐。

客群筛选可以选择不同的纬度，包括性别、年龄，也包括消费情况，比如每个月或者每个星期消费的次数，消费的单笔金额，以及个人的资产状况。比如，我们想看看某个区域内净资产过千万的有多少人。客群购买力是反映目标区域里客群的购买力水平的一个指标。客群通勤是反映在目标区域里的人群的出行方式，比如是开车、坐地铁、骑行还是步行，以及在路上花了多长时间，或者到目标区以后停留了多长时间。竞争状况方面，我们对各种业态的发展情况进行分析。比如咖啡厅，全国所有的城市2017年一共新开了多少.家咖啡厅，有多少家咖啡厅的门店关店,从行业角度能看到目标区域里面特定业态的运行状况。竞品方面，比如星巴克可能会关注costa、太平洋咖啡每年或每个月新开店的情况或关店的信息。

大数据时代，时时刻刻都在产生数据碎片，数据化分析选址可以就是把这些数据碎片收集起来，进行统一的分析整理，可以总结出很多平时收集不到的信息。例如，同时分析街道的客流量和客群的画像属性。同时还可以通过数据分析为以后的运营提供支持。