讓天下沒有難做的生意。去年的“雙11”，來自全球的數百個品牌以最終2135億元交易額驚艷世界，品牌商樂開花。數月之前，阿里要讓地上也沒有難做的生意，發布智能選址解決方案。從新零售、云計算再到智能制造，阿里的戰略一直引領著上下游生態，多少企業因阿里的造勢被融資或打開了新的經營局面。選址是一個老話題，也有很多公司在做，會做生意的阿里為何也要做？

有經驗的人都明白選址因素占到生意是否成功的7成，大家覺得不用機器告訴自己，都知道哪兒的位置好，關鍵是租不到或價格不合適。今天如果只把智能選址單純看成 “為了選個位置”而做，就低估了線下商業的價值。

還有一個案例是，去年天貓雙11，某知名線下零食品牌首次嘗試線上向線下門店引流。準備時間僅有20天，但參加大促的近1200家智慧門店中，部分店鋪日均銷售環比增長近30倍，并且吸引了超20%的新客群。往年天貓雙11，作為該品牌大本營，上海地區長年盤踞第一。但這次參與新零售的三省業績達成率躍至前三，上海僅排在第四。這個案例的洞察首先是天貓向線下門店引流的可行性，歐洲服務器租用 云服務器，其次，如果通過阿里云智能選址平臺分析出更清晰的門店人群用戶畫像，可以指導精準廣告的投放，在天貓以外的線上渠道拉動更多新客戶進入門店。

不僅選當下對的位置 還助力獲客引流

智能選址節省數百萬人力成本

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做過餐飲界絕對的標桿。阿里云通過算法以及高德數據，幫助海底撈數字化選址。大家都覺得連鎖大品牌的門店不愁選址，商圈都爭相邀請甚至還有補貼。大企業基業長青主要靠防守，而品牌資產則是大企業競爭壁壘的護城河。海底撈擔心的是因“經驗選址”選到壞店從而降低品牌信譽，通過與阿里云智能選址的合作，能有效避免品牌遇到風險。

第二，可基于選址位置進行該位置輻射范圍內的消費者畫像洞察，對選品和門店營銷推廣活動提出可行性建議。

未來線下商業的基礎必然是數據，以門店地理位置為圓心，匹配周邊客流、門店經營數據、用戶交易數據、競爭對手門店位置盤點、社會熱點話題等，隨著數據積累，通過算法模型可以進行門店地理位置與選品/業務關聯分析，門店供銷預測、競品跟隨或反擊策略、競品開店策略分析等，并根據數據反饋建模從而指導新店選址，能加速門店擴展。由此可見，門店地理位置是線下商業數據資產的起點。通過門店地理位置，連鎖企業可以清楚的看到自己、對標公司、競品和潛在對手的格局，思考企業自身的市場卡位。

門店規模化是每個線下經營者的期望和痛點，標準化管理自營和加盟店則對能否規模化起到決定性的作用，當企業在高速擴張時，能否標準化管理這一問題就會凸顯。“做1家門店賺錢，做10家可能就虧本了”，“7分靠選址，3分靠經營”，門店選品、供銷系統、會員系統等都可利用數據系統從而可標準化運營，3分都數據化系統化了，最關鍵的選址卻缺乏一個統一的數據管理。利用數據分析選址，是數據化思維思考門店規模化的開始。也是線下實體商業數據資產化的起點。