老话说“一步不如三城”，一句话充分说明了“选址”的重要性。
也就是说，如果门店地址一步之遥，销售额可能会有30%的差异。同一个地方，只要市场表现一步之遥，就可能有天壤之别。
面对日益激烈的市场竞争，无论哪个行业现在对“线下选址”都更加谨慎。以往企业体验参观考察的选址方式，不仅花钱多、耗时长，而且能得到的参考信息也有限。这个时候，依靠精准快速的大数据进行多维度的引导，就成了一件有价值的事情。甚至可以说，利用大数据进行商业选址，对消费者进行地域细分，已经成为未来商业地产的发展趋势。
拓数据作为一家涉及大数据安全、应用和SaaS应用解决方案的专业高科技企业，凭借自身大数据资源储备和技术优势，致力于为企业和商家的线下选址赋能。
I .获取数据
以往，企业和商家出于成本考虑，往往无法在选址上投入足够的人力物力来获取评估所需的数据。他们只能通过看人流、看竞品、看租金、追繁华商圈的方式得出模糊的结论。
但这种方法不仅费时费力，而且不准确还可能增加后期操作的难度。
经过18年的行业积累，拓数据已经拥有9亿海量活跃受众数据，用户行为数据覆盖6大类、40多个子类。此外，全拓数据还拥有5000+人群属性标签，包括100多个行业标签，能够综合分析大量消费者出行、画像、消费等数据，确保商圈竞品数量和更新趋势能够得到及时有效的更新，从而结合地图上的POI等商业数据，为商业选址提供坚实的基础。
第二，选址模型
一些连锁企业虽然全国遍地开花，但也积累了不少开店经验。但由于缺乏系统的总结，他们不知道主次数据，导致选址模型的缺失。
因此，这些连锁企业仍然不确定新地点的位置，甚至做出摇摆不定的决定。最后要么错过了开店的好地点，要么因为选错地址损失惨重。
可以说，区位模式的缺失是中小连锁企业进一步扩张和做大做强的障碍。
全数据基于已有的海量互联网用户行为数据，围绕商圈环境、客群特征、商业形态、客流、竞争、收入水平、消费能力七大维度，构建了全方位评价的智能选址模型库。它可以用大数据多维度扫描整个城市，帮助用户快速了解位置相关信息，了解商圈的性质、规模、特点和新旧程度，最终找到最合适的位置。
此外，选址模型库可以针对不同行业灵活提供“个性化”的选址推荐，满足企业和商家的不同需求。
第三，视觉分析
大数据在大数据评估、筛选、可视化等技术的支持下，将目前数据驱动、量化决策的思维提升到了算法预测提供决策支持的智能驱动阶段。
借助空之间区位数据的挖掘分析，再加上多维度的数据和可视化平台，全拓数据可以为企业提供灵活的流量统计技术、多手段的竞争产品分析、丰富的内外部数据和面向区位的可视化，实现企业区位综合量化结果和可视化评价结果的一键输出。
最后，根据这些结果，全拓数据帮助企业从传统的与朋友“盲选”、观察商圈宏观客流、研究报告的旧模式，进化到高质量的区位优化、潜在客户深度挖掘、营业额预测的新模式。
全拓数据基于海量时间空大数据和人工智能技术，不断探索和实践“智慧城市”的打造，致力于发挥大数据在各行业的应用价值。目前，全拓数据在城市规划、政府管理、零售选址、广告等多个领域与众多合作伙伴有着深度合作。，为公众、政府和各行各业提供从宏观到微观的人、地、事研究，帮助提升城市的运行效率，促进城市的持续健康发展。
