近日，爱分析在上海举办了2022爱分析·第三届消费品与零售数字化高峰论坛。爱分析邀请数位渠道生态中心总监陈宇坤先生进行了题为《
陈宇坤首先基于数位多年行业洞察，介绍了零售品牌数智化的现状，然后分享了线下大数据如何赋能连锁品牌以及数位在线下大数据方向的优势，最后带领大家畅想线下大数据未来的更多可能性。
基于线下大数据优势，数位首创了行业“工具+模型+数据”上上参谋连锁拓店管理系统，赋能连锁品牌智能化、数字化拓店。为连锁品牌的拓店管理和门店评估，建立专属好店模型和好店标准，提供智能网规选址及拓店业务管理一站式服务。
很荣幸参与本次“以人为本·数创价值”的主题活动，我分享的主题是在《数智化赋能零售品牌的下半场——线下大数据的时代》。
首先，我们不得已提的是实体经济。一直以来，我们的祖国都以线下的实体经济为重要的政策导向，也就是说以人为本，线下的实体经济一直是国家重点扶持的对象。
而实体经济，就是线下就是品牌、连锁以及店铺。我来带大家探索一下目前零售品牌数智化的现状，在各自品牌的运营当中以及门店或者是企业内部的一些管理当中数字化的应用已经是很成熟，这些都属于场内的数字化。
而接下来我想跟大家讲的就是在场外这个场景，比如说在我们前期拓店选址的现状，现在普遍采取的方式依然停留在蹲点数数、现场考察或者踩点拍照，通过传统经验来判断一个店址是不是适合我们开店，这么做的决定依据基本都是靠主观判断的，往往是相对缺乏科学依据的。
给大家分享一些案例和数据，在线下连锁行业里有一句话叫“七分靠选址，三分靠运营”。这句话在业内一直是普遍的共识，并且在我们观察中也发现一些经典的案例，比如说在海底捞，2021年宣布紧急关店300家，要知道海底捞单店投入成本可能是非常高的，一家店达到几百万甚至上千万的投资金额，一次性关停300家店铺对品牌的损失是非常大的。并且海底捞品牌方在自身的媒体公开上面也承认过自己在部分门店的选址是出现了失误。
另外，比如说像早上咱们李洋老师他们是奶茶的品牌，那奶茶品牌目前的话同质化是很严重的。就是说我们一个新品，新的产品出来可能三天之内可能被模仿、被替代。例如，茶颜悦色在急速扩张的过程中也出现了一些失误，所以在2021年他们迎来了第三次的关停潮，总共关了87家的门店。对于自身品牌的运营来说都是非常大的损失。
带大家看一组数据，目前全国整个线万，通过数位数据沉淀和数据分析研究之后发现，我们估算门店轮换率超过30%，门店的平均寿命不超过三年，这是一个很可怕的数据。
先给大家做一个解释线下大数据，刚刚很多嘉宾讲到的数据都是属于线上的数据，我们数位涉及的领域则是线下数据。
比如说我们是在线下的点位、一个POI、一个商场、商圈都是属于我们线下数据的范畴，一个城市、一个区域甚至是一家店铺。数位线下大数据的三个核心优势：第一是在POI精细程度比较高；第二标签丰富程度高；第三在数据的商业经济价值高，供我们做决策参考的价值是比较高的。
数位从2015年成立至今，在线下大数据行业已经沉淀了七年，在2020年初我们上新了一款产品叫上上参谋，不知道在座各位有没有听说过，上上参谋APP主要提供选址服务、点位评估以及品类的店铺推荐、数据查看等功能服务的轻量版APP。
而今天要与大家伙儿一起来分享的是在上上参谋app之上，面向连锁品牌的上上参谋SaaS，这一款全新产品也是数位赋能品牌在开店选址上的一次升级，下面我们就来看看这套系统的具体功能。首先我们是通过四个方面的功能板块：
第一，在整个拓店管理业务流程上面，帮企业做到标准化精细化管理，从我们内部的员工开始，到我们每一个店址、每一个项目甚至是每一个区域、城市，去进行一个精细化的管理。
第二在智能网络规划。我们在一个品牌要去大规模拓店之前肯定要经过一个网络规划这样的流程，基于我们线下的数据沉淀，我们大家可以直接将一线开店区域各项数据维度，直接呈现出来，让我们在前期的工作中，少走弯路，降本增效。
第三在智能选址评估。我们有了店铺之后，怎么样做周边的一个评估。线下的开店其实我们大部分的客流都是来自于自有客流和线下人流。
第四个是全域大数据。刚才我们讲到线下大数据是整个城市的数据化表达，目前我们数位覆盖了全国337个城市，POI数量点位已超越1亿+。
当然我们的拓店业务从前期的规划开始，一直到最后的评审、项目签约、项目开业等等这样一个整个业务流，我们目前都是全覆盖帮企业解决的。
通过模型我们大家可以将店铺周边的一些维度，周边的一些标准指标，录入模型之中去通过AI机器人去计算，找到对我们有利的线下的指标。
举个例子，像商圈，商圈是一个什么样的成熟的商圈，或者是周边的人群，人群我们也分居住人群、办公人群以及差旅人群。
因为品牌在传统的选址过程中，肯定是有一套自己的选址标准，目前我们在和很多的品牌对接的过程中，比如，上海的一家餐饮公司，在他们选址模型当中，自身传统的方式会筛选商圈，会给商圈分类别，S类、A类、B类，找到协同品牌，比如说这家企业是做馄钝饺子单品，能够找到大一些的品牌入驻的商圈，比如说像肯德基、麦当劳、必胜客等等他们入驻的商圈进行分析。
数位的好店模型是将传统的开店标准、开店的想法、思路，也就是传统的思路和角度，去容纳到整个模型中，模型中也是建立了我们在数据维度上，对于好店的标准。
我们最终输出的好店标准是基于上上参谋的好店模型及品牌方的选址标准，是客观数据及品牌经验共创的标准。
目前上上参谋APP已经运营超过一年，用户总量目前已经突破100万，这些用户大多数都是开店用户，涉及各行各业，所以数位会整合各行各业的数据标签，数位在这方面经验累计还是做的很成熟的。
通过建立好店标准之后，我们已明白我们品牌在哪个位置开店可能成功率更高，经过位置的推荐，通过我们AI算法经过算法推荐之后，找到我们想开店的区域。这里叫做位置推荐。
在位置推荐之后，再去当地进行店铺的踏勘，通过我们的APP，在拓店人员进行踏勘之后，回传到总系统上面。你们可以看一下，这块就是我们从产品上面去截的图片。
通过好店标准，找到的目标区域，然后批量去进行考察，沉淀我们整个的一个看店留存的数据，数据都可以留存下来。比如说我们想在某个位置看店的时候，因为某些问题我们大家可以找到自身的原因，可以做运营提升。
位置推荐这块我们做了一个示例，直接将我们产品截图的，在每个区域都是通过很多考虑的因素，比如说我们的竞争对手，竞争对手它在这个商圈分布了哪些，分别是哪些品牌，他们的品牌竞争力如何，和我们自身品牌比较，我们是有优势还是劣势，我们要集群效应还是说避开竞争，这些都是我们应该去考虑的问题。
接下来我们推荐位置之后，接着进行一个二次的评估，这也是在于开店位置，去整体进行流程化管理。在位置的评估当中，我们会选取用到行业通用的模型，刚刚我们说到给企业打造一套好店标准之后做评估，通过5A选址法，市场理想性、销售推动以及当前位置点的评估、区域竞争还有区域客群分析，做评估之后，综合给到一个评分，给到评分之后供我们的品牌或者加盟商进行决策，进行一个参考。
上午李洋老师也讲到目前的很多品牌，都是以加盟在发展，那这其实加盟行业的整体选址就是这样的情况，现在已经远远不是过去我们收取加盟费，完全不管就能发展起来的。目前很多加盟商在选择品牌，想去做项目的时候，都会考虑到品牌的整体服务，很多包括数位现在对接很多的品牌，他们在加盟过程中，都会提供一项服务，叫做选址服务。
因为加盟商他们不清楚自己的店铺要开在哪里，他们不了解加盟品牌。所以在我们最大限度地考虑了品牌的情况之后，然后合理的给出开店位置区域的推荐，这样的话对我们加盟商来说肯定是一个比较负责任并且来说在开店成功率以及我们后期运营来说，都是比较强有力的保证。
数位从2015年开始，在线年，我们目前融资到C+轮，主要的投资方包括蚂蚁集团以及博将、赛富等，目前在刚刚我讲到选址的领域，只是我们其中的一个业务板块，我们也有推出提供线下数据查询的一站式平台——数位观察以及室内位置解决方案等业务。
作为一家大数据公司，我们目前的POI数据量级已超越1亿，涵盖了全国337个城市，基本做到了线下所有商业场景的覆盖。
在数据颗粒度上数位也有着相当大的优势。我们其中一项能力叫做“ELBS室内精准定位”，目前能轻松实现8级定位精度，8级是什么程度？过去传统的LBS往往只能到5级、6级。5级、6级所对应的就是到一栋区域、一个街道。而数位做的是ELBS的室内定位，室内定位可以抓取到我们某一个楼宇、某一个楼层、某一个店铺。这里就是我们做到的事情，目前在线下数据行业来说，我们是遥遥领先的。
盒马，其实是通过盒马他们有拓店选址这样的需求，他们目前的数据是不足以支撑选址决策的。他们以往对接的是图商的数据，仅靠图商的数据不足以他们做整个店铺选址决策依据以及运营提升。于是我们就提供了更具深度的服务，包括拓店流程中的工具、模型、数据，作为他们批量化拓店的决策依据。
那未来的话，我相信我们数位会赋能实体经济更多的业务场景，毕竟在数据的使用层面上面，我们从始至终都在创新及挖掘。
后面也希望与各位品牌方以及各位合作伙伴、企业家朋友们，一同探讨线下大数据如何赋能实体经济、零售品牌，如何让我们零售品牌更全面地进行数字化转型。
