新零售持续火热，靠大数据选址入场会是个好方向吗

新零售持续火热，围绕线下业态的重新解构成为趋势。
其中，新、老零售都离不开的很重要一点，就是位置。作为实体零售竞争条件中入口级的核心要素，地址具有天然的空间壁垒，好位置能够为企业带来可观客流，大幅增高营业额，也是其一大竞争优势和无形资产。
“选址是门学问，日本在这方面有着 40 多年的研究历史，而国内店的选址则还处于初期，比较粗犷”，传统寻址流程存在信息不对称、效率低下等问题。
基于此，e商乐希望利用大数据来给客户提供智能选址的解决方案。我们知道，诸如 711 等头部日资便利店都有其系统性的选址方案，那么e商乐具体服务哪一类型的客户呢？
事实上，国内有不少成体量的零售店，它们有这样几个特点——有品牌、成规模但选址等发展体系上或缺乏经验积累、或相对传统，“这样的客户是和我们的产品非常符合，比如好邻居这样的规模化便利店、有社区生鲜超市、有酵素这样的烘焙品牌店以及百果园、果多美这样的水果连锁企业等。”
“在传统的拓店流程中，一线拓店人员就是全城扫街扫楼，看到感觉地址还行、人流量还不错，又处于空租、转租等状态的店铺等，就记录下来反馈到决策者处，这种筛选比较主观，而且效率不高，决策者对一线拓店人员的管理也相对不可控。”
e商乐提供数据背后的逻辑不再是基于现有情况去发现可能的店铺，而是从企业本身出发，去规划适合该业态的地理商圈，再将城市进行网格划分、在每一个网格布点、再基于每一个布点基盘去搜集信息，“哪些位置最适合开水果店？现在这些位置是否有适合的空间？哪些空间需要保持关注，一旦空出马上跟进？这些都是基于店铺发展适配位置，而不再是基于地理位置去将就店铺。”
具体到产品来说，流程大致是先进行商圈规划、建立基盘库，然后内外部数据确定目标店铺，然后基于基础信息进行店址初评，然后基于固定客源、客流统计进行日商预估和盈亏预测，最后专业人员再产出一份评估报告，有效状态的店铺进入到最终阶段的考察和租赁签订。
一般来说，目前业内开店不成功率在 20% 到 30%，也就是接近三分之一概率会使得投资回报周期、开业销售额等远低于目标，造成极大成本亏损。