数据化选址和大数据选址的区别是什么？各自的应用都要注意什么？

在我们用芯点开展业务的时候，碰到过很多客户，对我们的业务范畴不是很明白，会把我们的服务误以为是大数据选址。我觉得很有必要专门写个日记来跟大家说明一下。

自从有了大数据，数字化，数据化等这些概念以来，很多的企业和品牌运用数字化进行管理运营企业的热情和积极性非常高，但是一个非常残酷的事实就是，目前真正用数字化进行有效管理和生产的企业非常少，原因就是很少有企业自身拥有数字化资产，也就是说当你要开始数字化的时候，如果你的企业并没有可以数字化的能力，就像是你要创业的时候，但是你没有启动资金，道理是一样的。

说回到我们刚刚要说的大数据选址。大数据选址是数字化应用或赋能连锁开店品牌运营和管理过程中很小的一个场景，而我们很多客户平常说到的大数据选址其实还根本还不算是选址数字化，而是我们在选址过程中的一个工具。目前能真正做到选址数字化的连锁品牌不多，像肯德基，星巴克等等这样在市面上拥有庞大门店数量的企业，目前才能真正称得上是完全可以做到数字化选址的品牌和企业。肯德基和星巴克他们自身内部的大数据分析系统，加上外部不断更新的数据抓取能力，能对一个新的开店项目做出迅速的决策结果反馈，这才是数字化赋能的结果。如果有兴趣，可以加关注，以后专门沟通交流下，选址模型的打造，因为这个话题太大，目前也是跟几个快速规模化的连锁品牌探讨过而已，并我实际展开应用。

目前市面上的大数据选址工具供应商很多，产品同质化严重，一般都是输出某个具体位置500米，1000米，3000米或者更大距离范围内的基础信息，更好一点的会对该位置的项目进行打分，比如3分，4分，5分，但这都是基于外部环境来评估的，跟你具体要做的项目和具体定的意向铺位，数据衔接上多少有些断层，无法完成数据化决策的衔接，现在的做法还是要回到相关领导的经验判断而不能在数据上直接判断肯定或者否定。当然，有这些工具来辅助完成评估，对于选址来说，已经是一个很大的进步了，至少可以离数据化更近一步了。实现真正数据化管理和决策。如果有数据能直接应用到连锁品牌选址这个场景，那么品牌是可以做到，在拿店前就得出譬如与业主合作优化方案，门店选品确定，人力资源配置，营业额评估等等这些运营数据和方案，提升整个项目的运作成功率和效率。

再来回答我们一开始的问题，用芯点的客流数据监测，不是大数据选址的范畴，但可以很好的衔接一个项目或意向铺位对自己品牌开店是否合适的数据决策，比如通过我们监测到的路经客流和进店客流（竞对品牌门店或自己品牌门店复测得出），再结合品牌自身的内部运营数据，比如客单价，成交率，影响力系数等，可以相对准确的计算出开业后的营业额，在一定程度上规避赔本赚吆喝的风险。如果您品牌现在门店数不超过50家，但也需要加速扩张且保持稳固增长，前期需要数字化准备，大家可以联系起来，沟通交流做朋友。

关于开店如何选址，选址评估到底需要评估哪些数据？该数据如何采集获取？有兴趣交流沟通的可以找我。