风云体育直播线下灵活开店从科学选址开始开店选址

　　风云体育众所周知，线上广告投放有一套成形的公式，以互联网常用的获客广告为例：投入=广告投放成本+广告内容制作成本产出=曝光×点击转化率×注册转化率×单均客户产生价值

　　同样可以推算出，线下活动也有一套投入产出的衡量算法，得到线下营销公式：投入=场地租金+创意设计费+物料成本+搭建成本+人员成本产出=经过客流×进店转化率×未来一定周期客均成交率×平均客单价

　　位置即流量。对应线下场景，好的活动位置就意味着背后固定可观的人流基数，这是传统零售时代延续至今并且无法被轻易改变的法则之一。要想获得更好的活动效果，更高的投入产出比，位置的选择是至关重要的一部分。

　　过去几年我们发现，虽然传统零售时代历史非常悠久，但很多品牌还不具备标准化的、可复制的线下选址能力。选址能力集中在3个维度：信息的获取能力、履约风险的预判/处理能力、营销模型的测试总结能力。

　　场地的选择也一样，品牌在线下快速扩张的初期，需要进行各类场景、各类方案的测试，基于整体ROI分析总结出适合自己的选址模型。然而，大多数品牌并没有像关注线上投放数据一样，去关注线下营销效果的量化数据，建立独家选址模型的品牌更是寥寥无几。

　　那么针对线下营销来说，到底有没有操作容易、匹配快速、结果精准、防范风险的选址方式呢？答案当然是有的！

　　具体可以分为「商圈选择」→「项目评估」→「展位评估」3个环节。每一步环节的选择，都会影响到最终的活动效果。

　　在过去，选址工作基于人力，惯用的商圈选择策略停留在「人流量聚集」和「知名商圈为主」这类可以枚举的盲目经验上。例如要去杭州做活动，一定选择湖滨商圈；去成都一定选择春熙路商圈等等风云体育直播。在早期信息不够发达的情况下，我们无法通过技术手段了解到整座城市的变化，只能通过一些经验判断来进行决策，而知名度就是一个“基本不会出错”的选择。

　　但是随着电商等平台出现，营销部门早已习惯于线上的精细化运营模式，线下的“粗放式选址”显然无法满足需求。

　　互联网发展，信息的获取和传播成本降低，结果只会让人在信息爆炸中无所适从。以挑选杭州商圈的例子风云体育直播，未来科技城商圈是新兴商圈，大多是互联网从业人员，工资高对生活品质要求也高；湖滨商圈人流量是高，但以年轻人和旅游人群为主，不是常住人口。不同商圈客群不同，需要对比的信息量巨大，选择难度也倍增。

　　如何排除信息干扰，形成基于关键因素的统一评判标准？对该问题的探索，催生了选址的第三个阶段：数据算法决策阶段。

　　LBS工具被广泛应用，使得线下数据成功被计算和量化。大量的线下营销场地匹配经验告诉我们，针对商圈选址的环节，我们只要锁定：1个分布、1个量和1个画像。

　　1个分布—核心商圈分布顾名思义，指城市TOP人流量的商圈都分布在哪些区域，通常需要掌握各商圈的基本信息，包括商圈的覆盖人口和面积范围。

　　1个量—每平方公里人流量商圈也称购买圈、商势圈，是指在一定经济区域内，以商业区为中心向周围扩展形成辐射,对顾客形成吸引力的一定范围或区域。所以商圈大小不是固定的，每平方千米的人流量，相当于把商圈覆盖区域划分为以1km为边长的网格，每个网格的人流量才是相应商圈真实聚客能力的表现。

　　1个画像—商圈主力客群画像我们做线下营销活动，有面向的目标客群，在商圈层面的选择上更贴近目标群体，就能让「从周边商圈为活动引流」事半功倍。常用客群画像包括：性别、年龄、消费能力、品牌偏好等风云体育直播。

　　国内经济的快速发展，各类建筑以极高的速度被交付使用，其中就不乏商场、写字楼、小区等各类场景的涌现。面对大量可供选择的场地，数据似乎已经成了可以治愈选址困境的一剂良方。但想要从茫茫场地信息库中，用尽量短的时间挑选出“合适”的场地又谈何容易。人力+数据显然只解决了第一步，并未彻底解决效率问题。

　　过去几年，邻汇吧一直坚持用人力服务客户，同时用系统沉淀数据。每一次选址推荐的数据留存，都是向「算力代替人力」迈进的一步开店选址。我们区分不同的行业、品牌、产品，给出不同的选址模型，其中特别考虑到关键因素的权重，譬如特卖类客户更关注档期和价格，车展客户更关注场地调性和人群属性。接下来品牌沉淀自身营销数据，不断抽象出个性化的选址模型，如此才能从根子上解决品牌营销选址的效率问题。

　　人流量是项目评估的重要因素。但因为空间位置的局限性，在真正的活动执行过程中，项目的客流量不等于展位的客流量，快闪店面对的消费者并不是整个商场的顾客，而是特定展位上的随机途经客流，譬如饱受青睐的商场中庭，其客流量约为整体项目的一半。

　　如果没有对于展位客流的量化分析，前文的营销公式很难站住脚风云体育直播。过去商场多经点位的利用率偏低，造成了客流数据往往只有项目整体的进出口客流、楼层客流。客流数据不精准，这就是我们做线下营销总避免不了现场踩点的根本原因，踩点一来是为了保证人流量跟预期的一致，二来是为了看看现场的环境条件跟活动设计是否匹配。

　　在实际操作过程中，人力和组织的限制往往会造成踩点成本高，只能通过小样本抽样的方式去监控全天客流，存在误差等弊端，尤其对于跨城市多场地的选址需求来说，线下跑动一一考察每个点位并不现实，有时需场地方或第三方支援。

　　相较于线下，线上踩点有着高效率、低成本、数据实时性强的特点。同时开店选址，线下踩点只是多次人工抽样，而线上踩点是持续的机器采样，时间跨度长，能得到更精准、更真实的客流数据。

　　同比线上广告位的重要性，线下营销从「选址」开始，找到了合适且优质的位置，相当于降低了投入产出比、取得了更好的活动效果。

　　通过洞察线下营销和选址的痛点，我们总结出3个重要的线下选址能力：信息获取能力、履约风险的预判/处理能力、营销模型的测试总结能力。能力差异影响活动的实际效果。

　　而数据算法和平台工具，为品牌线下营销赋能。在商圈选择→项目评估→展位评估这3个选址阶段中，用算法决策代替经验决策，用计算机算力代替人力，我们由此得到了更好的选址解决方案。

　　LOCATION提供开店区域推荐、商圈项目洞察、踩点客流分析、拓店过程管理、开店ROI预测、门店跟踪分析等服务，致力于成为品牌连锁门店智能决策引擎。返回搜狐，查看更多