好东西为什么卖不动，店铺选址开店必读！

各行各业在不同阶段都会遇到一个同样的困惑：我的东西一流，为什么卖不动？而这个大问题在零售行业里又可以拆分成各种小问题：

• 各处分店如何统一管理?

• 品牌的客流分布和兴趣偏好如何？

• 客流的年龄、性别分布如何？

• 门店的新老顾客转化率如何？

• 哪些营销活动有效吸引了消费者？

• 每天每家店有多少客流？

• 如何对目标客户进行精准营销？

• 如何招商选址抢占高价值商业机会？

……

各种各样的问题摆在经营者面前。在浩瀚的数据中甄别对自己有用的真实数据是个技术活，需要有强大的技术做支撑，而很多经营者并没有这方面的专业技术，往往面对各种数据而不知该从何下手，不知该如何突破。其次，对于经营者来说有时会遇到信息滞后的问题，这就让决策出现延迟不能及时的解决问题，为高效写作带来重重困难。以上种种都只是冰山一角，但他们确确实实成为了零售业从碎片化数据环境中获取客群洞察力的巨大阻碍。

成功的经营涉及各种环节要素，这些环节环环相扣，缺一不可。在其中最重要也是首当其冲的是——选址。如果这个首要环节做得不好，即使在后续的订货、陈列、导购管理、销售服务等各方面做的非常好，也很难做到目标销售业绩。如果销售不理想，去重新更换店面位置，不但将花费很多的人力、物力和财力，非常麻烦，并且会给经营者带来更大的损失。

商业选址：客群分布+商圈业态

这里借鉴的是MobSmart的商业地理解决方案中的一个重要思路，就是商业选址=客群分布+商圈业态。当然选址并不仅仅只要考虑这两点就百分之百足够了，但是在诸多要素中，这两点确实最重要的。

客群分布

首先来看客群分布通过大数据分析会得到怎样的结果。通过大数据对客群进行描绘一般着重3个层面。一是标准画像，包括用户的性别、年龄、收入、学历、兴趣爱好、有无子女等。二是垂直画像，相对于标准画像，垂直画像更加具有针对性的展现出家具、餐饮、服装、旅游以及金融等领域的用户画像。三是常驻地区分布，更加直观的展现出客群常驻地区、办公区域以及全国来源热力图。通过这3个层面立体的展现出目标用户的样貌，这样在定位的时候能够更加心中有数，目标明确。

商圈业态

商圈业态主要是针对目标客群，根据周边小区以及办公区（比如办公楼排名、他办公楼信息）进行客群和相似客群的挖掘。客群之外，还要关注竞品的动态，避免因缺乏科学的整体规划导致的雷同。在业态竞争加剧的环境里，与竞品保持合理的比例结构,呈现各自的特色,承担各自不同的功能,形成共争共存局面,产生良性循环的效果。