在线下，除了「高客流」，品牌还应重视「标签体系」的建设及「门店模型」的打磨，这样才能找到真正适合自己的精准流量。

01 基于可检验的场景标签去找客流

我们移动互联网时代以前，基于GIS选址的做法是1.0，目前一些连锁品牌们使用一些大数据选址产品则是2.0，2.0们的选址逻辑：

1. 查看热力图，看看人都聚集在哪里

2. 查找商圈报告，沦陷在海量数据里

3. 根据杂乱无章的标签，初步筛选出开店区域

4. 最终艰难决策——就开在这里吧，况且**品牌也在这

当我们沉溺于这些不可检验、也不做开店后结果检验的大数据，往往还要耗费大量人力财力进行实地勘察，得到的却是极低的店址通过率。

在我们认为的选址3.0时代，选址逻辑应该是这样的：

1. 连锁行业沉淀自身的历史门店转化率数据

2. 基于第三方的场景特征工程体系，对具体标签或者特征进行评估和检验

3. 建立起品牌的私有化可计算引擎

4. 发现高转化率的选址模型

不同场景下两家门店，抽取几个重要的场景特征标签，根据其销售结果（脱敏处理），得出购物中心的流量转化率是交通枢纽场景的5倍，客单价是交通枢纽场景的3倍，租售比是1.5倍——这是通过销售数据进行转化率检验的简单范式。

建立可靠的转化率评估体系，检验具体场景/其他标签，是AI时代选址的关键。我们在《洞察线下门店特征，提升转化率｜LOCATION洞察》中述明了关于标签体系的底层逻辑，推荐阅读。

02 评分模型本质是多维标签权重体系建设

没有已开门店经营数据，如销售额、进店率、购买率、连带率、客单价、已购买客群画像，以及已开门店场地特征标签，如竞品情况、商业氛围、消费水平等，如何检验这些权重呢？

选址3.0时代，基于好店模型下的场地/门店及其它相关特征，通过门店销售结果等数据，检验好店模型及评分体系，才可称作智能决策引擎。

03 开店区域推荐本质是基于特征标签维度的排序

实务过程里，开店区域排序可能有如下几种逻辑：

· 基于城市商圈分级

· 根据竞对门店的分布

· 根据星巴克等头部品牌的开店分布

所有网规环节的区域推荐，本质都是基于某个场景标签的排序，或者基于一个set的场景标签的综合排序。

显然，缺乏转化率或者其他一方结果数据检验的推荐，不过就是一种像“飘在我们头顶看不见、摸不着的喷火巨龙”一样的大数据玄学而已，不如直接给出标签体系，做个排序功能来得实用可靠。

04 门店模型的本质是转化率预测模型

开店得数精准客流，但绝不是「客流数据×历史转化率数值」这么简单，每个零售空间，都是异质的。

这种异质性，我们往往需要借助第三方庞大而系统的特征工程体系来刻画，对我们的已开和拟开门店进行分类分级，进而实现相关性洞察，然后再利用自身一方的结果数据，特别是历史门店转化率数据进行洞察和检验，最终建立品牌自己的计算引擎。

我们反复在说的，所谓的私有化门店模型，本质就是自己所做的门店设计，所选择的门店货品SKU，所对应的转化率模型。

「好店模型」好的是什么？

是更高转化率的设计和SKU，或者更高租售比的店型。

所以打磨门店模型，本质就是要打磨出一个可用于规模化复制开店的转化率预测模型。

LOCATION称之「线下开店规模化-UCR模型」（UNIT-CHECK-REPEAT）：

· 利用已开业门店沉淀效率数据，预测未来门店的转化率

· 通过未来门店销售结果进行检验，从而进一步优化单店模型

· 循环往复，支撑品牌规模化开店

05 写在最后

我们经常需要思考一个问题：对连锁企业而言，数据的价值到底有哪些？

数据不是模型，而是参与模型。

所有数据的投入，是需要通过业务决策场景来回收业务价值的，无论是更高效的拓店，还是更精准的开店决策、抑或开店后的运营优化，所有的模型，都需要业务决策场景的结果进行检验。

与其花10倍的钱去采买永远买不完的第三方线下大数据，不如花点钱建设自己动态、持续的数据沉淀和采集能力，打造自己的门店评估体系。

连锁企业不是大数据公司，所有的数智化投入是为了业务服务，最好的连锁企业数智化的基本原则是量入为出：先找数智化的业务价值产出场景，并量化价值，再根据价值来决定数智化的投入。

每个连锁企业应该骄傲于数智化提升的效率，而不是骄傲于数智化本身。

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