对于传统零售业来说，选址选得好，开店就成功了一半。店铺的位置就是流量，关系到店铺的长远发展，关系到店铺的经济效益。自马云提出“新零售”概念后，许多零售商开始探索新零售模式，利用大数据布局线下门店。
图片来自于网络通常店铺的选址要考虑很多问题，比如人流、店铺租金、交通状况、店铺结构、附近居民构成等。在实际情况中，不同实力的传统零售商对问题的考虑有限，很难面面俱到，更多的是依靠行业经验和人力实地考察。
有实力的零售商会花很多钱建立一套店面选址的模型。比如星巴克咖啡就有一套量身定制的GIS地理位置分析模型，综合几十个数据来判断某个区域是否适合开店。星巴克的模式高度保密，但不难发现，星巴克门店的位置都是交通枢纽、白领商圈等等。
图片来自于网络实力强的零售商会选择入驻繁华市区的商圈，如万达商圈、巴龙一城等。虽然交通有保障，但是因为地处黄金地段，租金太高，直接增加了运营成本。而且如果选择的商圈店面位置偏了，效果也不理想。
实力较弱的零售商会选择“路边店”。表面上行人熙熙攘攘，其实消费者并不多。这是因为客户不够精准，路边的位置可能只是浪费租金。
门店选址难一直是零售业的痛点之一。如果能解决门店选址问题，可以帮助企业大幅降低运营成本，获得精准客户，有利于门店的长期健康发展。随着5G、大数据、云计算等新兴技术的兴起，新零售时代正在到来。
图片来自于网络零售可以打破信息不对称，通过真实的大数据帮助选择最佳位置。无论从客群定位、市场环境定位，还是门店定位，都可以通过线下收集的大数据分析进行智能规划。
地理位置分析
分析首要目标区域的地理位置，准确获取区域住宅结构、人口分布、商圈分布、交通状况等信息。
行业分析
查询同一行业在该区域的分布位置，对比分析是否属于同一消费群体，构成直接竞争，可以合理避免相互争夺客流。
客户群分析
对首要目标区域的客流、男女比例、人群购买力等维度进行分析，判断区域是否与品牌定位相匹配，从而进行下一步的精细化选址。
选址模拟
商家可以模拟2-3个位置，经过大数据测试，对比数据，计算出店铺的最佳位置。
未来纯电商，纯线下店将不复存在，取而代之的是新零售！选择合适的大数据工具是新零售的第一步，利用大数据科学选址是新零售重要的第二步。大数据时代，零售商要学会利用大数据的力量降低门店运营成本，实现门店的数字化运营。线上线下结合，实现价值最大化。
