在互联网、大数据、人工智能高速发展和被应用的今天，我们的生活时刻被这些先进的技术影响着，可以说只要有互联网行为，就有大数据和人工智能的影响，今天我们来说说大数据对商业选址的影响，大数据是如何做到门店选址最优化的？

自古以来，实体店铺的选址成功与否都是决定了未来的发展，毕竟并不是所有的商铺都有酒香不怕巷子深的自信，在现如今，各种市场营销都是在将产品和品牌做到最大的曝光，线下商铺亦如此，随着互联网的发展，线下门店走向衰落，通过大数据商业地理围栏选址和运营成了当下最火的话题，这也是未来商铺选址方式的必然趋势。

一个成功的店铺选址是推动店铺走向良性发展中重要的开局，但是商业地理选址看似简单，其实复杂，并不是人来人往就一定是对的，人流量只是其中的一个因素而已，商铺选址要考虑到区域的消费需求、人群消费层次、城市规划、区域人群的消费习惯等因素，而不是靠个人感觉去选址，相比而言，前者风险更小。

一、区域类型

目标消费群体不同，店铺选址也应不同。首先明确你的店想吸引哪一类人群，再选好门址。不同位置的店铺，有其各自优劣，并不是越繁华的地方越适合开店，适合你的经营类目才是关键，在MobData大数据商业地理围栏选址方案中，通过大数据分析周边地区的客流特征，通过自定义绘制和选址行政区分两种方式创建商铺选址地理围栏。

1、位于居民区

能吸引小范围的顾客，适合经营一些选择性不强的日用品，如便利店、超市、小食店等。经营这类店铺要尽量靠近顾客，一般选择步行半径300米之内、步行10~20分钟可达的辐射范围。

2、位于商业街

该地区的顾客来自不同地方，所购买的多是挑选性较强的商品，故这个区域适合经营一些较为商档的商品，如服装、电器、钟表及餐厅等。

3、位于繁华商业中心

租金极贵，不适宜小本生意，顾客购买的是需要考虑再三的高档消费品，如高级时装、高档餐厅、珠宝首饰等。

二、客流规律

比如说烧烤食品，在夏日的大排档主要将目标客户定位于经济条件一般的大众。虽然消费能力小，但是人群基数大，只要选好人流量集中的地点，不愁没有生意。如果是中高档服装类店铺，还需要综合区域消费者的消费习惯，收入等因素做参考。

人来人往的地方，当然有利设店，但并非人多经过的地方就适合开店，还需分析客流规律，搞清过往人流的如下情况，大数据商业地理围栏选址就是通过数据收集和分析，给零售商一个准确的人群特征结果：

1、年龄和性别

比如有些过路者是儿童，他们可能是快餐店的顾客，但不会光顾服装店。

2、来往的高峰时间和低峰时间

公交站、地铁站、办公区等地段都是上下班时期人流量大，而繁华商业区则工作日人流较少，周末人流暴增。在上下班时期人流量大的地段比较适合快餐类店铺，而周末人流多的地方则适合开服装、饰品、正餐类店铺。

3、来往目的及停留时间

在商业集中的繁华区，客流多是购物，特点是速度缓慢、停留时间长，流动时间相对分散，因此，适合售卖挑选性强的商品，如服装。有些地区虽有相当规模的客流量，却多属非商业因素，如车站、码头、学校等，客流购物只是顺便，他们速度较快、停留时间短、流动时间较集中，适合经营挑选性不强且携带便利的商品，比如烟酒副食店、冷饮店、快餐店等。

在美国，传统用地图和数据做零售企业做选址和市场的人，当然大数据商铺选址软件也需要足够的智能和精准丰富的数据作为建模基础，MobData大数据商业地理选址基于目标区域实时客流数据，生成用户画像，还原其基础特征、上网设备等信息，还原用户真实线下轨迹，挖掘其行为习惯，获得洞察力，为零售商提供具体店址评估报告辅助选址决策，将门店选址最优化。