20191217-德勤-未来消费者系列研究：品牌驱动，数据赋能的门店布局优化方案_12页_3mb

报告摘要

新零售趋势下零售企业网络规划总结

核心内容

在新零售趋势下，零售企业面临着线上线下融合带来的新机遇与挑战。消费者需求正向品质化、多元化和个性化转变，同时更加重视购物体验。线下门店因其独特的服务和体验优势，重新成为品牌发展的重要组成部分。品牌需通过数据驱动的方式优化门店布局，实现线上线下资源的高效整合与协同，以应对市场变化并提升竞争力。

主要观点

线上线下合作共生
- 线上增速放缓，线下门店通过数字化赋能呈现增长趋势。
- 品牌需建立线上线下协同的模式，而非简单替代。
- 线下体验式消费有助于品牌占据消费者心智，增强品牌价值。
经销商模式下的门店布局问题
- 经销商主导的开店模式导致品牌缺乏数据和控制力。
- 门店布局与市场需求之间存在错位，影响品牌发展效率。
- 品牌应主动掌握门店数据，提升布局决策的科学性。
品牌缺乏系统数据和分析能力
- 多数品牌在市场规划中依赖经验，缺乏系统性的数据整合与分析。
- 品牌对城市、商圈、商场的重要性缺乏清晰判断。
- 数据分析能力的提升有助于优化资源配置和提高门店效率。

关键信息

大数据驱动的门店布局优化
- 品牌应从被动反应市场变化转向主动出击，利用数据进行精准规划。
- 城市与商圈级别的分析是布局优化的重要依据，需结合消费者画像、竞品分布、社会经济数据等多维度信息。
- 通过多因素回归分析、城市打分、容量模型等工具，实现科学的门店选址与数量预测。
六个步骤的进阶指南
1. 现状评估：对现有门店进行分类与评估，确定优化方向。
2. 增长愿景设定：明确线上线下业务规模的发展目标。
3. 城市选择：基于需求预测模型，选择有潜力的城市进行布局。
4. 增长场景测试：根据市场潜力和品牌竞争力，设定保守、跟随或冲刺增长策略。
5. 商圈规划：运用大数据和专业地图技术，优化商圈级别的门店布局。
6. 自动化物业推荐：结合城市与商圈信息，提供自动化建议，提升效率。
案例分析
- 案例一：中国零售市场布局优化
  - 通过大数据分析，某时尚运动品牌优化了1300+门店的布局，增加了10+有潜力城市，制定了城市/商圈/商场三级扩张计划。
  - 实现了门店的分类、优化与资源合理分配。
- 案例二：招商布局优化与行业趋势研究
  - 某地产商通过大数据分析消费者行为与行业趋势，优化了招商布局，形成了新的销售和布局战略。
  - 利用地理POI和社交媒体数据，提升了选址的精准度与市场洞察力。