从“凭感觉”到“看数据”：实体店选址的转型拐点

在济南饮虎池街，一家普通奶茶店的搬迁抉择，折射出当下实体商业正在经历的变化。

店主闫女士最近就陷入两难。房租上涨、周边网红店接连倒闭，让她不得不在“守店还是换址”之间反复权衡。表面上看，人流密集的街口更有“生意气息”，但高租金与激烈竞争往往吞噬利润；而看似冷清的写字楼片区，反而可能拥有更稳定、更匹配的消费客群。如何在这些变量中做出判断，成为她的困扰。

这并非个例。对大多数小微商户而言，选址长期依赖“多跑腿、多看人、多问熟人”的经验模式。然而，随着城市商业格局日益复杂，仅靠直觉已难以应对客流结构变化、商圈迁移、租金波动等多重不确定性。业内普遍认为，客流规模、客群结构、交通可达性、竞品密度、租金水平等因素相互交织，使选址越来越接近一项“数据工程”。

相关调研也印证了这一趋势。《2025中国连锁经营企业组织能力调研报告》显示，数字化工具在企业决策中的渗透率持续提升：超过80%的头部连锁企业将数字化纳入核心战略，在中小型实体店中，也已有约35%开始尝试基于数据进行经营决策。

近年来，随着运营商数据、GIS 地图、工商信息等多源数据的融合，前置的数字化选址工具开始进入商户视野。

闫女士在去移动营业厅办理业务时，了解到了山东移动研发的“慧选店”小程序，随后对两个备选店址进行“点位评估”。不到一分钟，两份可视化报告自动生成：

一处街口客流更高，但年轻客群占比偏低、同类奶茶店密集、外卖潜力有限；

另一处人流略少，却聚集办公白领、外卖需求旺盛、竞品密度更低，更匹配茶饮消费画像。

最终，她选择了第二个点位。“如果只凭现场热闹程度，我几乎一定会选错。”她坦言。

记者随后联系到了山东移动的慧选店运营人员，据介绍，这类工具背后依托的是运营商积累的海量人群行为数据、GIS 地图体系以及多种 AI 模型。以慧选店在山东地区的应用为例，平台整合了：

· 10 亿级用户行为数据（人口热力、客流密度、常驻/工作人口分布）

· 千万级 POI 兴趣点数据（商圈、写字楼、住宅区、交通设施）

· 百万级租金与工商注册信息

· 统一 GIS 地图引擎（实时更新的地理底图与空间数据）

在技术层面，系统通过聚类算法、深度学习模型提取与选址高度相关的因子，如人口密度、客群结构、竞品数量、交通可达性等，并结合行业特性构建“布局推荐模型”和“点位评估模型”。部分平台还引入知识图谱，用于提升模型的解释能力，使选址报告更具可读性。

业内专家认为，这类模型的价值不在于替代人工判断，而在于降低信息不对称，让商户在决策前能看到更全面的风险与机会。

在应用层面，数字化选址工具正逐步从“专业分析软件”演变为面向普通商户的轻量化服务。用户只需输入行业类型和意向区域，系统即可自动匹配模型并生成报告；部分平台还针对餐饮、美业、教育等细分行业设计了行业化分析模板，使输出结果更贴近实际经营逻辑。

从更广泛的层面看，数字化选址能力已不仅服务于商户决策，也开始被运营商自身用于优化营业厅布局、评估租金成本、识别服务覆盖盲区等内部管理场景。

随着实体经济竞争加剧，越来越多商户开始将数字化选址作为年度复盘与新店规划的重要工具，数据分析也逐步融入商户的日常经营决策流程。同时，数字化选址的应用场景正从餐饮、零售等主流业态，向教育培训、美业、酒店、物流等更多领域扩展。随着数据来源不断丰富、算法模型持续迭代，未来商业选址将逐步由 “经验驱动” 走向 “数据驱动”，成为实体商业数字化转型的重要组成部分。

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