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无论你是作为一个全新的企业正在寻找第一家店址来扩大你目前的业务，还是你正在为一家大公司寻找一个新的加盟店店址，基于事实的方法都是非常必要的，这意味着分析所有可用的数据，以选择最佳的位置。
选址的工作最终还是要交给自己来做，但面对如此庞大的信息，就需要你筛选、过滤出有效信息，包括位置，以及所在位置的信息：当前人口统计、热门人口统计、经济健康、住房趋势等等。
那么零售选址的决策过程是怎样的呢？
第一步：知客
了解您的客户是谁？无论您的企业是餐厅，服装零售商还是宠物商店，首先最重要的是要了解您的客户，了解您客户的以下问题：
l 您的客户的收入情况？
l 您的客户主要是男士还是女士？
l 您的客户年龄范围？
l 您期望卖给年轻的还是成熟的客户？
l 他们是单身人士还是已婚夫妇？
l 哪里的位置可以为您提供目标类型客户？
这些问题的答案通过渠道大数据就可以一目了然。
不管是城市，邮政编码，县还是微型区域，美国的每个位置都可以通过渠道大数据查询到。这些数据是关于人口统计细目的数据，包括年龄、性别、婚姻状况、总体人口增长率、所用语言、家庭人数等等，使用此数据来创建消费者的人口统计快照是零售选址规划过程中的第一步。
一旦你有这样的人口统计数据，一定要看统计比例以及原始数字，原始数字是非常重要的，但你也必须考虑到这些数字的动态变化，做好备选位置，备选位置必须是在一个有大量潜在客户，并且潜在客户数量不断增长的地区。
第二步：了解您的客户的经济情况
一旦有了目标客户的人口统计数据，你就可以开始着手了解店址周边消费者的经济情况。不管消费者是喜欢快餐的砍价达人，还是那些有很多可支配收入的人，都可以通过准店址区域内的消费能级数据评判。 辰智商圈秀提供了准店址3km范围内的经济相关数据（包括商圈数据等等），可以帮助您了解准店址周边的消费者的消费与收入概况。
第三步：其他潜在客户数据
潜在客户的数据可以帮助产品销售。这些数据对于需要给特定受众使用的产品（例如医疗保健相关项目）的销售将是最有用的。比如教育指标包括实际的教育水平和大学及以上学历，也可以按性别、种族和年龄分类。对于城市级数据来说，就包括入学率，当地学校等的额外教育信息等。这些数据可用来分析你的客户。让一个受过教育的零售网站选择其它特殊情况的数据，需要整个部分局域医疗保健的指标，这些指标包括拥有医疗保险的人口的百分比以及拥有医疗保险的人口的百分比变化。其他数据根据年龄，性别，种族和其他类别分类。如果您的业务与医疗保健有关，这些可能是关键数据。
最后，对于城市级位置，还需要包括当地市场区域在内的医院数据。医院数据包括护理和服务信息的数量、大小、位置以及质量。
第四步：开发“商圈”
商圈是零售业务周围的区域，大家都希望从中吸引客户，您是期望吸引到离您店址非常近的客户，还是希望吸引更远距离的客户呢 ？快餐厅可能只期望在他们的周边获取到客户，而汽车经销商可能期望他们的客户来自整个城市。
商圈大小会因为您销售的产品类型而有所不同。如果您开的是一个特色餐厅，人们会从很远的地方赶过来吗？抑或您开的是一个快餐店，是不是就只能吸引到附近人来光顾呢？为了构建自己的商圈，您需要了解您的产品在商圈内的竞争程度。例如，如果您是五金商店，您可能不会在一个已经有五金店的地方吸引顾客（除非有一些原因，例如更大/更专业的产品选择）。最重要是要考虑到您的产品或服务的“替代品”，并了解他们是否在价格上比您的高（或低）。快餐店的食物是便宜的，而高端餐厅是昂贵的。两种生意吸引的是不同的客户，因此，在一个区域内他们是可以共存的。
第五步：预测销售
我们可以根据竞争的数量和类型以及您预期吸引客户群的程度来预测客户流量。那么问题来了：
l 您希望客户多久光顾一次？
l 他们将如何找到你？
l 他们需要多长时间才能知道“你的好”？
l 他们乘坐交通工具到您的店内需要花费多少钱？
第六步：实际店址位置
新店址的范围应该缩小到最适合您的业务的区域。您所在地区的规模将在很大程度上取决于您吸引到客户的距离。显然，如果您需要在零售业务上有商业空间，商业房地产可用性将是首要标准。
在您拥有可用的商业地产地点后，您就可以开始了解基于道路和其他物理因素的便利性。比如：
l 您的客户能够从路上看到您吗？
l 有很多人流经过您的门店，提供潜在的免费广告吗？
l 进入你的停车场有多难？
通过以上六步，你可以得到一个很好的了解潜在的门店位置的解决方案。选址要以数据科学为基础，从数据开始预先筛选零售门店店址。您需要借用数据来做一个领先于他人的零售商。
辰智–大数据应用专家
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