香港地产大王李嘉诚曾经有一个被业内奉为圭臬的理论。购置物业有哪三个决定因素?location、location、location——选址、选址,还是选址。

古往今来,开店做生意的第一件事就是选址。无论是个体店还是连锁店,都要保障选址的准确,才能提高门店的存活率。


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如何选址?从宏观层面看,需要考虑城市GDP、人口密度、人口受教育水平、收入水平、市政规划等;从微观层面看,要参考具体门店周边的人流、消费水平、竞品情况等。除此之外,选址还要结合门店的调性来定位。

传统选址流程对个人主观判断的依赖性极大。而在边缘计算、人工智能、企业数字化技术突飞猛进的今天,能够提供多维度影响因子、辅助商家决策的智能选址服务应运而生。

尤其是疫情之后。脉策科技泛地产事业部高级总监陈宪告诉数字时氪,“原先品牌负责人大手一挥就能定下来一年开20家新店,接着就是去找点位。但今年(疫情之后)在沟通的时候,客户会想先通过智能选址系统再确认一下,开20个家店真的合理吗?”

01 需求显著增长

从智能选址服务的需求方——品牌方——来说,不同类型的企业所处的发展阶段不同,战略导向不同,对智能选址服务的需求也不同。

以处于扩张期的连锁品牌为例。

瑞幸咖啡、库迪咖啡、塔斯汀汉堡、夸父炸串等新消费品类在其快速扩张期间,都将智能选址视为当下企业扩张的关键一环。其中部分企业选择自研相关系统,部分则与外部服务商合作。

以库迪咖啡为例,自从去年9月份以来,库迪咖啡开店数量已超过2500家,是明显处于扩张期的品牌,其在公司官网也同时强调了选址的重要性。

而对于处在成熟阶段的上市连锁品牌来说,智能选址服务的需求则有所不同。在行业采访中,叮咚买菜、绝味等企业告诉数字时氪,公司已过了快速扩张阶段,现在不便对此展开交流;海底捞等则表示公司正在考虑外采相关系统,但当下的开店决策主要是将疫情期间关停的门店重启。

更典型的案例还有特斯拉与国产电动车品牌的差异。

去年11月,特斯拉关闭了其2013年在中国开设的首家展厅,更早之前,2019年特斯拉就提出从美国开始关闭线下门店,以降低运营及雇员成本。

与此同时,国产电动车品牌蔚小理则在近年间快速扩张,根据长江证券统计,2022年三者门店数量分别达到350、349、209。

陈宪认为,新能源车的销售注重体验,因而对线下门店数量要求较高。现阶段特斯拉已经在用户体验口碑和品牌效应上处于头部,或许对线下门店的需求在降低。相反,许多国产新晋电动车品牌仍在品牌扩张阶段,是当下不少智能选址服务商的目标客户。

除了连锁企业,由于实体门店早期成本投入较高,越来越多的中小企业、甚至个体用户也在增加对智能选址服务的重视。

数位大数据创始人黄兴丽告诉数字时氪,数位面向中小商户推出的上上参谋APP,有500万注册用户,“经过调研反馈,听从我们选址模型建议开店的中小商户,开店成功率在70%以上,这是非常难得的。”

02 辅助闭店决策、追踪友商信息

另一方面,除了选址,辅助闭店决策、追踪友商信息也是智能选址系统的价值所在。

在连锁餐饮的氪记2022中,腾讯智慧零售专家杨海川曾告诉数字时氪,2022年腾讯地图在B端餐饮连锁领域的销售很好。具有商业数据的地图厂商可以为商家提供一些客流方面的分析,这不光可以辅助商家开店选址,还可以在特殊时期辅助商家制定关店决策。

疫情期间,海底捞、呷哺呷哺的关店原因里都提及了部分门店“选址不合理”这一项。

而从事快消零售行业十余年、目前正在进行连锁餐饮创业的Addman告诉数字时氪,他以个人用户的方式,采购了市面上多款选址产品,来追踪同类品牌的用户消费水平、扩张速度等。这对他打探友商近况,完善自己的单店模型意义重大。

Addman提到,当通过自营方式明确了品牌的最佳单店模型后,“预计到20家门店的时候”,他将在企业内上线智能选址系统,开启加盟并进入品牌快速扩张阶段。

03 三类主要玩家

目前市场上的智能选址服务的主要玩家主要有三类:

1、以数位大数据、脉策科技等为代表的创业公司;

2、以腾讯地图、美团、支付宝等为代表的互联网大厂;

3、以瑞幸咖啡、夸父炸串等为代表的品牌自研。

三类企业的产品也各有差异。

相对来说,创业公司产品的数据来源大多是大厂和运营商,优势主要在用户体验界面、数据梳理和分析方面。

Addman从用户角度向数字时氪分析,“普遍来说大厂产品的数据量更大,数据维度更完善,但是大厂的数据主要是线上数据,且根据自身的基因不同,存在社交数据、线上交易数据等优势差异。”

黄兴丽则告诉数字时氪,数位选址系统可为品牌商提供近万个一级影响因子,包括门店门头在多远开外可被看到、具体门店历史租金及历史品牌存活时间等微观数据。“这些影响因子往下交叉组合分析,可以尽量还原一个真实的商业环境,因此计算量很大,光靠人力已经不能匹及。”

品牌自研的相关产品则可以贴合企业自身的战略,达到加速落地门店的目标。某快速扩张的连锁餐饮品牌告诉数字时氪,其自研的选址系统对内部门店成功率的提升有很大帮助。

04 市场尚未成熟

虽然需求与供给端都显著增长,但整体而言,智能选址服务仍是SaaS市场中的一个细分赛道。

在天眼查以“门店选址”为关键词,限定信息技术服务行业,筛选出来的企业仅24家,这些企业普遍创立时间于2010年后。

某专注连锁品牌的投资机构IT负责人告诉数字时氪,目前真正用好选址工具的企业并不多,该应用至少在连锁餐饮企业还不算成熟。

麦肯锡发布的研报同样说明智能选址系统的价值有待进一步挖掘,根据《2022年中国零售数字化白皮书》,多数零售企业的数字化建设仍聚焦于前端渠道和流量运营,仅20%左右的零售商将选址、补货、人员排班等智能门店运营决策系统作为重点。

除了起步较晚外,智能选址服务赛道目前面临的一大问题,仍是现有系统不能替代人力。

上文提及,智能选址工具只是企业决策落地的手段,能够影响企业决策需要产品有强大的数据能力,但是带有不同基因的厂商提供的数据各有侧重,这也是为什么会出现创业者早期要混合使用多款付费、免费产品交叉验证模型的原因。

Addman告诉数字时氪,他现在混合使用4、5款选址产品作为辅助,这对个人用户的费用就是几百块钱一年。智能选址工具的主要功能是帮助品牌筛选出一些点位,但是做决策的还是招商团队的负责人。

“一些选址提交上来后,我们还是要实地去感受门店周边的人流、动线、商家,选址模型不能告诉你左边第三间铺子好,还是右边第四间铺子好,到了现场,有经验的人差不多半个小时就能知道这个店能不能开。”

这意味着当下品牌选址主要还是依赖招商团队的经验。如何让服务商提供多维度的参数,以标准化产品尽量还原选址决策的外在影响因素,是服务商破局的关键。

黄兴丽告诉数字时氪,数位从2015年创立以来,就注重自身数据体系的搭建,已经连续8年动态积累全国600多个城市商业店铺的数据,数据精准到具体门店历史租金和品牌存活时间。

“我们的数据维度已经非常多了,接触了那么多企业,没有哪一个说他不需要这些数据的。”

但现阶段数位还需要进一步提升的是产品培训,因为数据维度很多,要做相关分析时需要大量的参数设置,数位正在通过建设培训体系,让企业招商团队真正把智能选址系统的价值发挥出来。

提高产品的数据量,同时把产品迭代得更加易用,这看似相互矛盾的需求,需要服务商通过产品能力进一步解决。

结语

虽然智能选址行业仍然是一个小赛道,但腾讯位置大数据的产品专家告诉数字时氪,这些年可以看到智能选址产品在数据的精准度、变化的时效性上在不断提升,厂商也更加意识到,智能算法产生的结果需要对客户业务提供有效的指导。

拉远来看,这个工具也可以看做居民线下消费水平的晴雨表。

陈宪告诉数字时氪,其服务的客户主要是B端的大商场主,疫情之后,这些客户的需求相比疫情前出现了下滑,另一方面实体门店的开拓也更加谨慎。

“原先品牌负责人大手一挥就能定下来当年开20家新店,接着就是去找点位。但今年(疫情之后)在沟通的时候,客户会想先通过智能选址系统再确认一下,开20个家店真的合理吗?”

而这也对行业提出了更高要求。一些厂商为了进一步获客和满足客户需求,将智能选址产品与更多企业服务功能结合。这就出现诸如腾讯位置大数据,不仅仅提供选址辅助决策,也通过大数据助力客户进行市场研究、消费者洞察、流量数字化,从选址、开店、营销全流程进行客户服务。

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