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新零售持续火热「店驰」靠大数据选址入场会是个好方向吗?

归档日期:05-24       文本归类:好邻居超市      文章编辑:爱尚语录

  原题目:新零售持续火热,「店驰」靠大数据选址入场会是个好标的目的吗? 新零售持续火热,环绕线下业态的从头

  原题目:新零售持续火热,「店驰」靠大数据选址入场会是个好标的目的吗?

  新零售持续火热,环绕线下业态的从头解形成为趋向。

  此中,新、老零售都离不开的很主要一点,就是位置。作为实体零售合作前提中入口级的焦点要素,地址具有天然的空间壁垒,好位置可以或许为企业带来可观客流,大幅增高停业额,也是其一大合作劣势和无形资产。

  “选址是门学问,日本在这方面有着 40 多年的研究汗青,而国内店的选址则还处于初期,比力粗犷”,在接管36氪采访前,店驰创始人邱浩先抛出了如许一句话,在他看来,保守寻址流程具有消息不合错误称、效率差劲等问题。

  基于此,店驰但愿操纵大数据来给客户供给智能选址的处理方案。我们晓得,诸如 711 等头部日资便当店都有其系统性的选址方案,那么店驰具体办事哪一类型的客户呢?

  邱浩暗示,现实上,国内有不少成体量的零售店,它们有如许几个特点——有品牌、陈规模但选址等成长系统上或缺乏经验堆集、或相对保守,“我们恰是办事如许的客户,好比好邻人如许的规模化便当店、有社区生鲜超市、有酵素如许的烘焙品牌店以及百果园、果多美如许的生果连锁企业等。”

  “在保守的拓店流程中,一线拓店人员就是全城扫街扫楼,看到感受地址还行、人流量还不错,又处于空租、转租等形态的店肆等,就记实下来反馈到决策者处,这种筛选比力客观,并且效率不高,决策者对一线拓店人员的办理也相对不成控。”

  店驰的一大亮点在于将拓店流程做了类尺度化的处置,对于一线拓店人员,不再是泛泛搜索,而将之量化和使命化,通过对基盘做消息采集,变保守选址为自动挖店。

  邱浩暗示,这款拓店东西背后的逻辑不再是基于现无情况去发觉可能的店肆,而是从企业本身出发,去规划适合该业态的地舆商圈,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汇集消息,“哪些位置最适合开生果店?此刻这些位置能否有适合的空间?哪些空间需要连结关心,一旦空出顿时跟进?这些都是基于店肆成长适配位置,而不再是基于地舆位置去迁就店肆。”

  具体到产物来说,流程大致是先辈行商圈规划、成立基盘库,然后表里部数据确定方针店肆,然后基于根本消息进行店址初评,然后基于固定客源、客流统计进行日商预估和盈亏预测,最初产出一份评估演讲,无效形态的店肆进入到最终阶段的调查和租赁签定。

  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报答周期、开业发卖额等远低于方针,形成极大成本吃亏。

  邱浩认为,店驰的劣势除了产物本身的逻辑设想外,对于云端使命的处置和发放以及智能选址演讲评估上也无数据劣势。据他引见,目前其数据源除了几家第三方数据供给商外(供给周边房价、周边住户、周边同业客单价、周边用户画像等等),还有若干家独家数据合作伙伴。这种数据来历将会是其壁垒之一。

  上述所说的是其拓店组件,次要办事客户选址这一环节,邱浩暗示,将来其将推出选品、运营等其他产物,若是模式被验证,可以或许构成其零售生命周期内的闭环办事。

  盈利模式上,每个产物雷同于 SaaS 收费,单款产物客单价大要在每年 6 万元摆布,从本年春节推出至今,目前拓店组件已有 50 多个客户。

  团队方面,目前其已有 20 余人,产物和算法工程师居多。创始人邱浩此前在老牌 erp 公司海鼎任副总司理,有跨越 13 年的零售办理工作经验。此前,店驰已获得万万元 A 轮融资,次要用于产物开辟与结构、团队建立和市场拓展。

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