开设一家店铺，首先遇到的问题就是选址。零售业是典型的地利经济，“七分靠选址，三分靠经营”是零售业的共识。因此，线下实体店铺在开店时选址策略的正确与否，将在很大程度上左右和决定店铺未来的经营命运。从本质上，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。

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。这两种方式有很大的缺点：

ü 依赖人工收集信息，数据不准确、不全面；

ü 大量人工实地勘查、现场调研，耗时长、成本高；

ü 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。

我们分析发现，对于实体零售企业来说，店铺选址的痛点主要有两个：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。

新零售的兴起，为高效、精准选址带来了重要契机。大数据、云计算技术在线下零售逐渐得到广泛应用，在为实体零售赋能的同时，也必然实现选址方式的变革。“慧选址”正是阿拉丁智店在这样的行业背景下，为零售企业开发的一个一站式大数据智能店铺选址平台。该平台旨在为实体零售店铺网络规划和优化以及新店选址评估和比较提供大数据决策支持。平台包含商圈透视、店址评估、客群洞察、网络规划、智慧运营等功能。通过整合用户性别、年龄、居住地/工作地/活动地以及顾客购物意向与消费行为，识别活跃与高价值目标顾客，为零售商家提供客流监测、客群洞察、店铺评估、网络优化、运营分析等服务，帮助商家实现店铺的智能选址和智能运营！“慧选址”通过大数据、云计算技术，帮助零售公司快速锁定店址目标，大幅降低选址成本，有效提升开店成功率。

一个智慧选址产品是否能真正帮助零售企业提高选址效率、降低选址成本、提升选址精准度和成功率的主要因素有两个：数据和算法。

数据方面，阿拉丁智店“慧选址”在国内独家实现了店铺选址相关所有权威数据源的集成和整合。基于三大运营商15亿去标识化的手机信令数据、BAT网民上网和搜索特征数据、全国银行卡消费数据，以及全国写字楼数据、小区数据和全量POI数据，阿拉丁智店“慧选址”实现了任选地理区域全量用户全时段、全方位覆盖。通过3700个用户标签，可以精准筛选和锁定目标客群。目前，我们日处理5480亿条上网记录信息、670亿位置记录信息，成功识别4200个手机品牌、20万个互联网产品、7000余款APP、10.5万个终端型号和4亿个URL。

选址算法和模型方面，我们通过核密度模型、空间插值模型、ODPA模型、力导向布局模型、商圈分析模型、价值因素模型等经典算法和模型的开发，为零售企业的选址提供了智能化保障。

目前，阿拉丁智店已经为麦当劳、星巴克、工商银行、武汉某知名连锁超市、中国福彩、残联等上千家政府机构和企业提供了智能选址服务，取得了明显收益和效果，受到客户的高度评价。如果您在店铺网络规划、店址评估和店铺经营过程中遇到了以下问题，阿拉丁智店“慧选址”都可以为您提供支持：

ü 如何对公司的零售渠道网络进行规划和优化？

ü 如何选定可以拓展的城市？

ü 如何确定拟拓展区域内新开的门店数量？

ü 如何在某个城市里找到潜力商圈？

ü 某个商圈是否适合我的品牌去开店？

ü 这个购物中心里，和我相同业态的店铺经营状况如何？

ü 找了几个候选店址，哪个更适合我的业态类型？哪个候选店开店成功几率更大？

ü 我的公司有多家店铺，为什么有的店铺业绩亮眼有的却不断亏损？

ü 公司的哪些店铺应该关店？哪些应该改变营销策略或改派新的管理团队？