关键
- 选址策略：零售品牌店铺位置选择的整体规划和方法。
- 数据驱动：利用数据分析辅助选址决策，提升精准度。
- BD开发：负责门店选址的具体执行和落实，注重实际操作。
- 第三方数据：独立机构提供的，用于选址决策的外部数据资源。
- 商圈标签：对商圈进行属性划分，帮助品牌精准定位目标客户。
摘要
本期《商业就是这样》聚焦零售品牌选址这一关键环节。嘉宾毛一梅，来自新一线城市研究所，分享了零售品牌选址的个性化和复杂性，强调了数据驱动的重要性。节目剖析了品牌内部选址决策流程，揭示了网络规划和BD开发两大岗位的分工与协作。同时，指出了当前选址领域存在的问题，如经验主义和数据应用不足。通过盒马鲜生的案例，强调了第三方数据在精准选址中的价值。最后，介绍了知诚平台如何利用多维度数据指标，为品牌提供城市选择和潜力地块的参考，助力零售企业在激烈的市场竞争中做出更明智的决策。
洞察
该播客内容深刻揭示了零售行业选址的复杂性和数据驱动的重要性。对于品牌而言，选址不再仅仅是依赖经验和直觉，而是需要结合大数据分析，精准定位目标客户和市场潜力。 此外，节目还指出了当前选址服务市场存在的问题，即技术与商业的脱节。未来，选址服务提供商需要更加深入地了解行业需求，提供更具针对性和实用性的解决方案。 这种数据驱动的选址策略，不仅能降低试错成本，还能帮助品牌在新兴市场中快速扩张，提升整体竞争力。
观点
01「选址的个性化与复杂性」
零售品牌的选址策略因品牌类型、地区、时间点等因素而异，难以标准化。
02 「数据驱动选址的重要性」
依靠经验或关系的选址方式存在盲区，数据分析能提供更全面的决策依据，降低试错成本。
03 「第三方数据平台的价值」
第三方数据平台能提供品牌自身难以获取的竞品信息、客流画像、地理信息等数据，帮助品牌更精准地了解市场。
深度
零售品牌选址：数据驱动下的精细化运营
在竞争日益激烈的零售市场，店铺选址已成为决定品牌成败的关键因素之一。传统的选址方式往往依赖经验和直觉，但在快速变化的商业环境中，这种方式已难以适应市场需求。本期《商业就是这样》深入探讨了零售品牌选址的复杂性和数据驱动的重要性，为行业提供了新的思考视角。
选址的个性化与复杂性
选址并非简单的“找个好地方开店”，而是一个涉及多方面因素的复杂决策过程。不同品牌对门店面积、目标客群、经营模式等都有不同的要求，因此选址策略也千差万别。例如，大型家居品牌或运动集合店倾向于选择租金较低、政策优惠的郊区或新兴商圈，而便利店则更注重人流量和物流配送的便利性。
此外，选址还受到地区、时间点等因素的影响。在不同的城市，消费者的偏好和消费习惯可能存在差异；在不同的发展阶段，品牌的选址策略也需要进行调整。因此，零售品牌在选址时需要充分考虑各种因素，制定个性化的选址策略。
数据驱动选址：从经验主义到科学决策
传统的选址方式往往依赖经验和关系，但这种方式存在很大的局限性。一方面，经验主义容易导致选址的惯性和盲区；另一方面，关系网络可能受到利益关系的干扰，难以保证选址的客观性和公正性。
随着大数据技术的快速发展，数据驱动选址逐渐成为一种趋势。通过收集和分析各种数据，如人口统计数据、消费行为数据、竞争对手数据等，品牌可以更全面地了解市场情况，更精准地定位目标客户，从而做出更明智的选址决策。
第三方数据平台的价值
对于许多零售品牌而言，收集和分析大量数据是一项巨大的挑战。一方面，品牌自身的数据往往不够全面和深入；另一方面，维护和更新数据需要投入大量的人力和物力。
第三方数据平台的出现，为零售品牌提供了一种更便捷、更经济的数据解决方案。这些平台通常拥有庞大的数据库，涵盖了各种社会经济数据、商业环境数据、消费行为数据等。通过购买或订阅这些数据，品牌可以快速获取所需的信息，从而更好地进行选址决策。
知诚平台：数据驱动选址的实践
新一线城市研究所推出的知诚平台，就是一个典型的数据驱动选址的案例。该平台提供了覆盖全国所有城市的200多个数据指标，包括社会经济、城市基础商业环境、消费活跃人口潜力、品牌规模等。用户可以根据自身的需求，自定义数据维度和权重，从而构建个性化的选址模型。
知诚平台还提供了商圈、购物中心、地铁站、住宅小区、医院、学校等重点区域的空间分析功能，帮助品牌更深入地了解这些区域的商业环境和潜在服务人口。此外，该平台还整合了客流图层、门店信息图层、竞品信息图层等多个图层，帮助用户更直观地了解不同区域的商业潜力。
案例分析：盒马鲜生的选址策略
盒马鲜生是数据驱动选址的典型代表。在进入北京、上海等一线城市时，盒马鲜生并没有选择传统的成熟商圈，而是选择了一些看似不起眼的“鸡脚旮旯”地区。
盒马鲜生的选址逻辑是基于线上数据的分析。通过分析半径三公里内用户的消费数据和人群画像，盒马鲜生可以精准地了解目标客户的需求和偏好。由于盒马鲜生提供在线配送服务，因此半径三公里的概念非常重要。
盒马鲜生的选址策略颠覆了传统的选址观念，也让更多品牌意识到数据在选址中的重要性。
数据驱动选址的局限性
尽管数据驱动选址具有诸多优势，但也存在一些局限性。首先，数据只能提供参考，最终的选址决策还需要结合实际情况进行判断。其次，数据的质量和准确性对选址结果有很大的影响。如果数据存在偏差或错误，可能会导致错误的选址决策。
此外，数据驱动选址也可能存在一些伦理问题。例如，过度依赖数据可能导致对某些弱势群体的歧视，或者侵犯用户的隐私。
前瞻性思考
随着大数据技术的不断发展，数据驱动选址将在零售行业中发挥越来越重要的作用。未来，选址服务提供商需要不断提升数据质量和分析能力，为品牌提供更精准、更全面的选址解决方案。
同时，零售品牌也需要加强对数据的应用和管理，建立数据驱动的选址文化。只有这样，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。