店铺如何选址？传统的经验已经靠不住？(专业找店铺选址公司)

众所周知，开设一家店铺，资金和选址问题是最开始摆在开店者眼前的两大难题，而且后者相对前者，难度更大。

俗话说，开店七分靠选址，三分靠经营。作为典型的地利经济，线下实体店铺的选址，在很大程度上决定着店铺未来的经营命运，因为选址就是选择客群，无论是提供商品还是提供服务，店铺周边的客群情况与店铺所销售的商品或所提供服务的目标人群之间的匹配程度，始终是决定店铺未来经营状况的关键因素。可以这么说，选址成功了，那开店也成功了一大半。

面对瞬息万变的零售经济，传统选址方式已经行不通了，费时费力，效果往往也不理想。在这时，不得不依靠和利用大数据，从而有效避开“一步差三市”的问题出现在自己身上。

传统选址弊端多

传统的选址主要有两种方式：一是靠店铺经营者的经验；二是委托咨询公司进行实地调查。但是这两种方式有很大的缺点：依赖人工收集信息，数据不准确、不全面；大量人工实地勘查、现场调研，耗时长、成本高；决策全凭经验，开店成功率难以保证，拓展新城市时无从下手。

很少有人能总结出完善的选址评判标准，能做到因地制宜，那更是少之又少。“找铺辛苦跑断腿，考察客流站三天”是大多数店主选址的现状，而在这个过程中，他们还面临着诸多问题，即在开店数量上，受制于商铺源少、信息不对称、人员不专业、人员成本高、选址效率低等问题；在开店质量上，受制于数据不真实、风险未识别、营业额预估不准确、决策不科学、商圈变化、竞争激烈等因素。

然而，线下市场在不断变化，选址不仅必须要充分了解商圈/商场发展的前世今生、客群的变化等，还得站在多维角度来考量租金的合理性，因为线下铺位租金水平并非一成不变，只有掌握了过往租金变动情况，才能摸准市场变化趋势，从而猜准点、选好地进场分羹，否则自己就是一颗待割的韭菜。

而且，广大个体店主还忽略了一个现实问题：商业地产圈相对封闭，需要有充足人脉资源，方可迅速便捷地获取到适合的资源。没有人脉，即便你看中了，但很有可能店铺在下一秒就被抢走了。

总而言之，传统的选址方式太过于依赖人的经验，但是没有谁的经验是百分百都成功过了的。一旦选址出现误差，店主面临的不仅仅是后期生意不好、闭店止损的问题，砸进去的还有定下店铺的初始投入，即一次性投入的装修和押金，少则二三十万，多则上百万。这个锅，到时候让谁来背？而谁又会背呢？

大数据赋能店铺选址

在这种背景下，开店者想要降低选址风险，就得选择大数据选址模式。随着线上线下数据的打通，全渠道的推进，尤其是一些新的工具的引入，一些领先的企业也开始整合与运用这些数据来指导门店选址，来提高选址的精准性。

就拿小米来说，在门店选址上，除了传统选址方法上的对城市人口、经济能力、消费能力的分析，还对特有的学生人群的高校分布指数和反应互联网水平的互联网影响指数做深入分析，提高选址的精准度，同时小米运用大数据分析帮助精准选址，根据已有的3亿MIUI用户和1亿的MIOT物联网设备等大数据定位米粉聚集的区域进行优先开店，极大提高普查周边商圈用户画像的效率。

此外，小米之家对标HM、优衣库等快时尚品牌的选址策略，把门店开到了一、二线城市优质的大型购物中心的核心位置，从而在消费者面前做最大化露出，从源头上保证了客流的精准性和客流的数量。

为何小米会对标优衣库这类快时尚品牌呢？原因在于，优衣库在选址，充分运用了大数据。它会根据用户的地理位置、日活跃度等相关数据，为开店选址与节奏把控方面的提供决策参考。

而小米刚好需要这种大数据。站在他人的肩膀上，事半功倍发生的概率会更大，小米的案例验证了这个道理。

这个道理，套用到个体户选址身上，同样适用。

毋庸置疑，大数据能够帮助开店者选址从凭感觉、凭经验走向数据化、精准化。

大数据会录入城市大小商圈的铺源基本信息，其中包括在营商铺的经营业态、全天流量，待租空铺的铺况信息、租金状况、过往经营记录等等，相当于给每个商铺制作一张“身份证”。