如何为店铺选址，是困扰实体店老板们永远的难题。这其中，信息缺失就是最大痛点。
为此，100多年前的1914年，广州一家公司雇了7个人蹲守在上海外滩的各个路口，只要路过5个行人，就往准备好的坛子里丢一粒黄豆，以此计算客流量。最终，数据没有辜负他们，他们选中了路过人数最多的路口建店，这条路就是现在的南京路步行街。
民国时期的商铺经营者尚且已经意识到了用这种简易算法进行“大数据选址”，时至今日，我们的生活进入了真正的“大数据时代”，多个维度的参数指标、海量实时动态数据应用于实体商铺选址环节，不但可以满足跨城市多点位快速选址，实现智能筛选并匹配绩优项目，还能有效提升精准获客量及客流转化率。
选址的过程也就是一个目标锁定的过程，特别是针对在全国布点的店铺而言，首先要确定选址的城市。是选择一级城市还是二、三级市场？是辐射性布点还是卫星式布点？是整体布点还是重点突破？都要依赖于全国范围内人群属性的调研做出决定。
传统的选址主要有两种方式：一是靠店铺经营者的经验；二是委托咨询公司进行实地调查。这两种依赖于人工收集信息的方式往往面临着耗时长、成本高，且数据不准确、不全面的问题，而最终开店决策全凭经验，成功率难以保证，拓展新城市时更无从下手。
大数据为改变传统人为选址缺陷，高效、精准选址带来了重要契机。
阿拉丁智店“慧选址”在国内独家实现了店铺选址相关所有权威数据源的集成和整合。基于三大运营商15亿去标识化的手机通信数据、BAT网民上网和搜索特征数据、全国银行卡消费数据，以及全国写字楼数据、小区数据和全量兴趣点等数据，实现了任选地理区域的全时段、全量用户、全方位覆盖。通过数千个用户标签，可以帮助零售商家精准筛选目标客群，大幅降低成本，锁定适合开店的最佳城市。
选定了店面的所在城市之后，通常要对当地城市商圈、人口流动量、繁华程度、交通状况、周围的小区、附近居民构成以及实际住户量等因素， 做出详细的对比和考察。然后再通过自身的经济情况，选出一个自己能够承担得了，且地段好的店面位置。
大数据选址可以通过对任一地区及其周边消费者数据进行深度采集、汇总，结合用户个性化指标，从受众洞察、定位、接触到转化几个步骤,为用户提供商业数据分析解读，构建精准的选址分析模型。其中数据所覆盖的范围主要包括住宅数据、商圈数据、客流数据以及商业体数据，从而更好地帮助商户实现智能选址，快速准确的分析出什么类型的店开在什么地方可以挖掘最大的用户群体。
阿拉丁智店“商圈雷达”拥有覆盖全国300多个城市的商圈地图，扫描每个商圈每月整体销售额、销售单数、周边交通状况、教育水平、医疗水平、居住密集指数、商务景气指数等，整体把握城市商业地理分布，洞察线下商业环境，敏锐洞悉商业变化态势，为项目定位提供数据决策依据。
在卖场选择过程中，重点要考虑租金价格、卖场气氛和产品结构，销售的各种商品能否形成良性循环等几个因素。
产品要符合卖场的定位，这是挑选商场最需要注意的，同时对商场是否进入成熟期，摊位的经营氛围是否形成，消费者的各种购买需求基本和各经营户之间的竞争关系等都要进行综合考虑。
在店铺落成之后，市场营销便开始走向精细化，数据化和智能化。店铺经营者也要开始更加关注品牌、消费者反馈，和有效性分析，并找到准确的营销常规来增加收入率。准确的市场营销需要收集前一时期的用户数据，然后针对每个营销活动的主题选择相应的用户，实现点对点的直接传输。
阿拉丁智店依托大数据分析可实现店铺点位及周边竞品商铺的客流探索及客群分析洞察，提供商圈客流实时监测、客流研究、客源成分研究等，使企业充分了解客群偏好、预测客群行为，辅助品牌商提高开店成功率及后期长期数据监测。
此外，智店“智营销”还能通过手机短信将产品精准推销给用户。不仅覆盖面广，其“一对一”传递信息强制性的阅读的特性，可使阅读率高达99.9%！提高了人与广告的接触频率。还具有价格低、速度快、灵活性高、用户互动性高等特点，最大限度提高顾客的购买欲，到店转化率平均在6%以上。
目前，阿拉丁智店已经为麦当劳、星巴克、工商银行、武汉某知名连锁超市、中国福彩、残联等上千家政府机构和企业提供了智能选址服务，取得了明显收益和效果，受到客户的高度评价。
关于“阿拉丁智店”
15亿大数据深入洞察客群消费行为，实现智慧化店铺选址、评估；
提供购物中心商铺全息画像，敏锐探析品牌商经营状况，赋能智慧运营；
构建线下店铺全息用户画像，深度还原目标客群属性、特征和偏好；
直击零售行业营销痛点，以大数据精准触达目标客群，实现降本增效；
