烧烤摊、麻辣烫、大排档被定义为中国版的午夜食品店。然而，随着办公室灯光的普及，便利店成了年轻人的深夜栖息地。与传统的杂货店不同，上世纪90年代传入中国的现代便利店呈现规模化、统一化经营，行业规模发展迅速。2019年，中国便利店行业实现销售额2556亿元。
图片来自数位《2020年中国便利店行业发随着行业规模的快速发展，一线城市的消费市场开始饱和，外资便利店也开始向市场下沉。二三线城市便利店的竞争会越来越激烈。大数据时代，如何利用数据和人工智能赋能线下品牌连锁，将是实体零售从业者面临的难题之一。本文将从便利店现状以及如何为大数据赋能的角度，为从业者提供思考方向。
中国便利店的现状
便利店诞生于美国，因其小型化、高毛利、便捷化、简化SKU而逐渐成为一种新的零售业态。90年代中期，便利店的概念开始进入中国。2019年，中国便利店总数达到13.2万家，比上年增加1万多家。
图片来自数位《2020年中国便利店行业发从单个便利店企业的扩张表现来看，石油便利店在门店扩张方面表现抢眼，本土品牌美宜佳和天府次之，外资便利店主要分布在一二线城市。
图片来自数位《2020年中国便利店行业发但观察近几年外资便利店在中国的布局:从去年年底开始，7-ELEVEn在福州、长沙、Xi安、合福开了第一家店，另一家日系便利店罗森动作更快，去年已在长沙、沈阳、泰州等城市开了第一家店。
就全国商业格局而言，外资便利店的布局被认为是近年来“下沉市场”的又一证明，也意味着连锁便利店在下沉市场的竞争更加激烈。
大数据如何赋能连锁便利店？
随着科技和城市的发展，一线城市的消费市场逐渐饱和，而在二三线城市，连锁便利店难以扩张，无法融入当地市场。
传统夫妻店投资资本小，地理位置有限，经营可控性强，选址往往在居住地附近。对于连锁便利店来说，店铺选址除了要考虑周边的消费市场，还要考虑购买购买问题，顾客画像等等。
这时候传统的选址方式是人工线下观察测量目标地点，人工和时间成本非常高，客户群体画像也无法做到精准。试想一下，你如何通过一个人的外表在短时间内确定他的消费能力。
但是在大数据时代，这些信息都可以快速便捷的获取。
是国内最早涉足线下大数据智能应用的大数据科技公司之一。深耕线下大数据5年，能实时洞察人和场的智能动态数据，高效为企业提供用户分析、客户群体画像和周边客流。数字线下零售有三个价值:
1.快速选址:拥有全维度动态大数据的数字化门店，拥有海量数据标签，覆盖200+城市，8000万POI数据库，可为企业提供批量线下和线下门店数据，有利于连锁品牌的规模扩张。
当品牌进入一个新城市后，可以快速判断该城市不同区域的区位信息，帮助品牌根据自身定位快速有效地占领消费市场，并利用人工智能算法对周边客户群体和人流方向进行洞察分析，从而帮助品牌在商品定位上接近消费者心理。
2老店数据实时监控:对于品牌连锁店来说，很多经营多年的老店都面临着周边市政或者消费环境的变化，比如新商场的建立，旧建筑的拆除。
老店营业额出现波动时，传统的检查方式是线下检查，但是客流的变化很容易观察到，但是客户画像的变化短时间内无法判断。数字大数据可以第一时间反馈老店周边市场和顾客画像的变化，在经营方向和商品选择上及时做出调整。
3竞品店铺对比:入驻前，同区域竞品店铺数量和客流画像能给品牌带来较高的参考价值；开店后，区域内出现新的有竞争力的商铺也是影响商铺营业额的重要原因。数字化线下大数据可以帮助品牌实时观察周边竞争环境，分析优劣势，及时做出经营调整；
4商业模式沉淀:为什么同样开在市中心的两家店营业额相差很大？医院对面开的和学校对面开的哪个营业额比较好？如何根据人群运动规律调整商品陈列？这些传统人力难以系统统计的数据，利用大数据可以快速帮助门店沉淀出一套方法论，形成自己的商业模式，对进一步的品牌布局和门店扩张有很大的参考价值，有效节约新店扩张成本。
便利店在二三线城市的“下沉”是城市发展的必然，也很可能是重新定义当地消费趋势的契机。在这样的前提下，品牌占领市场的时间就显得尤为宝贵。
零售行业在大数据时代从“商品-市场-人”变成了“人-商品-市场”。只有提前洞察客流和客户群体的信息，加上当地的场景数据，最后结合品牌本身的特点，才能快速进入当地消费市场，抢占消费份额。
连锁进入一个新城市，投资成本高，传统的选址方式已经不足以支撑品牌的快速扩张。大众市场大数据是现代品牌快速扩张的“秘密武器”。基于数字5年高精技术的沉淀，拥有国内最大的识别数据库，可为连锁品牌在品牌定位、客户洞察、营销等方面提供强有力的决策支持。
