本文摘要：随着疫情缓和，线下零售门店的谋划开始苏醒，而在消费升级的大情况下，岂论是消费者的消费习惯和偏好，还是商品自己向品质化、多元化和个性化需求转变，线下门店升级这一主题再次进入人们的视野中。对于零售企业而言，线上线下渠道资源整合是品牌生长的最优解，其不仅能够快速的解决传统门店产物的品类和数量的问题，并实现线上线下的优势互补，给消费者提供越发优质的购物服务。 未来，使用线上数据与线下商业网点计划举行整体优化将是品牌线下生长的新趋势。

随着疫情缓和，线下零售门店的谋划开始苏醒，而在消费升级的大情况下，岂论是消费者的消费习惯和偏好，还是商品自己向品质化、多元化和个性化需求转变，线下门店升级这一主题再次进入人们的视野中。对于零售企业而言，线上线下渠道资源整合是品牌生长的最优解，其不仅能够快速的解决传统门店产物的品类和数量的问题，并实现线上线下的优势互补，给消费者提供越发优质的购物服务。

未来，使用线上数据与线下商业网点计划举行整体优化将是品牌线下生长的新趋势。但眼下消费品零售企业在零售网络计划及优化方面普遍存在以下各种面的问题和挑战，包罗线上线下的互助共生、品牌缺乏零售相关的系统数据和分析能力以及门店结构不合理等。为资助消费品零售企业实现关键转型和效益优化，可以通过联合网络大数据和企业小数据的线上线下一体化都会/商圈潜力预测模型，实现大数据驱动的品牌主导型门店结构进阶门路。

在大数据赋能之下，品牌方将不再拘泥于经销商模式，其门店的结构优化也将逐渐从被动反映、经销商驱动、时机主义、基于履历和人工操作，转向主动出击、品牌驱动、战略指引、基于数据和依靠工具和系统支持。为进一步提升线下门店结构计划，可以通过以下六个步骤实施—— l 第一步：线上线下品牌零售效率现状评估现状评估将聚焦关键问题和提升点，从提升门店坪效角度出发对门店举行归类和建议，不仅资助品牌评估现有线下门店的详细状况，更试图资助客户决议现有门店的取舍和未来计划。

首先对现有门店举行多维度的划分，这些维度包罗门店年度单产、门店年度相对单产、门店年度单产增长率和门店所在都会级别。与此同时，每个门店都与竞品门店配对，通过权重公式确定该门店年度相对单产，以考察门店相对体现。

其次，在以上分类基础上，再思量门店老化状况并接纳差别举措。接纳各种举措的门店将被赋予和都会平均水平对应的业绩增长率预期。同时，现有门店的增速和预期销售额规模将在都会、商圈层面作为盘算未来新开门店数量的基数。l 第二步：资助企业确定增长愿景偏向与增长目的区间由于公司对线上线下资源的设置有限，企业的线上线下业务存在竞争关系。

第二步试图资助企业明确线上线下业务规模的生长愿景。首先从客户自身生长战略目的出发，相识总体业务和线下业务规模的目的，与此同时，在市场竞争等外部压力的影响因素下，对比行业增速和竞品增速，确定业务增长偏向的区间。企业可以通过组织研讨会以及总结所处子行业趋势、联合线上运营成本和潜在风险、自身生长目的与竞品等两种形式完成业务增长目的区间的制定。

第三步：基于需求预测模型举行都会选择首先，基于消费者画像、竞品漫衍、品的定位特殊性举行都会级此外计划。通过对品牌消费者特征分析、消费者高端关联竞品抓取，确定优选目的都会。再者，通过需求模型预测决议都会级此外计划，联合品牌历史体现和都会未来计划生长预期。

凭据品牌历史数据、都会社会经济数据和消费者偏好，通过回归分析、都会打分和容量模型的逻辑的方法，为企业定制各个都会的新店开张计划。l 第四步：通过品牌增长场景测试与治理层判断企业开店压力，确定增长场景综合思量企业增长计划、市场潜力和品牌竞争力，品牌可以凭据差别的市场情况将增长计划划分为追随市场、守旧增长和冲刺增长三大主要场景。并从现有规模、1年后规模和3年后规模来对企业增长场景举行测算和计划。

l 第五步：运用大数据和专业舆图技术商圈级此外计划大数据将成为品牌确定商圈级别主战场的重要辅佐。在实施历程中，门店定位、竞争对手数据比力和评估能力是商圈层面计划的关键点。通过回归分析、商圈打分和商圈容量估算，大数据将对社会经济变量，其他品牌结构和商圈居住人口和客流人口等数据举行综合分析，得出各个商圈的新开门店数，并提供商圈层级的建议新开门店数量设置计划。l 第六步：面向未来的自动化商场选择建议商场计划建议联合现有商场与未来待开业商场数据，提供自动化的建议生成算法及工具。

综合思量已开物业和待开物业，对物业举行综合打分，为企业提供一款集都会与商圈信息、新店数量、物业名单等指标的自动化物业推荐工具。在大数据的加持下，品牌的线下门店结构将迎来关键转型和效益优化。随着线上线下融合，基于品牌特征的大数据门店结构优化为品牌新零售结构提供了崭新的思路。

首先，品牌可以基于品牌特征和生长愿景举行优化，通过精密联系品牌未来3至5年的增长愿景举行前瞻性门店拓展步骤分析；再者，通过多维度的大数据整合分析，依托大批量都会属性与商圈属性数据，辅助全局深度分析。同时，使用自动化工具支持数据更新，解决网点结构调研泯灭大量人力与时间的能力瓶颈。

最后，推动模式创新。在全新的模式下，品牌将基于市场真实需求战略性结构优化。随着越来越多品牌主导的门店计划和系统性实施，获得市场的关注和认可，由大数据驱动的创新模式将引导未来经销商开店偏向，并资助品牌方增强对自身品牌的管控力度。

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