奶茶店要扎堆开？面包店要避开对手开？这种行业经验的总结，对具体品牌是否适用？

优化店招、橱窗和商品陈设的效果，除了老板的评价，有没有更客观的，基于门店经营的内容评估体系？

品牌冷启动时定位中高端人群，店就盯着万象城开——很多时候这是一套安全的策略，但如果想要开出更多成功的店，有没有更好的策略？

一、转化率洞察与门店标签体系

把上面三个例子抽象出来，其实表达了门店在场景、内容、消费者客群三个维度的标签/特征差异对品牌的门店经营有着不同影响。

新品牌往往会通过招募近似或者对标的连锁企业的拓店人员，将对应企业的相应拓店体系引入，用于冷启动。因为成功的连锁品牌往往会在大量门店开关之后，逐步优化出经过多年迭代的拓店表，形成自己拓店需要采集的信息标签体系。

△常见的购物中心拓店搜集信息字段

△常见的街铺拓店搜集信息字段

二、「标签体系」与线下门店特征工程

这个工作重要在于，门店经营好坏，客流是基础，但客流捕捉率和客单价等都很重要。

上面那些拓店所要搜集的表格字段信息背后，我们真正关注的是能不能得到更高的客流利用率，也就是转化率洞察问题，这一整个工作，我们可以把它叫做线下门店的特征工程。

在人工智能领域有句话，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。

线下门店特征工程的基础，是建设自身的标签体系。

首先从标签结构上来看，我们建议分为场景、内容和客群这三个维度；

特征工程的第二步，关键在于将线下连锁门店拓店表的特征或者标签字段，通过品牌自身门店的经营产出的转化率结果来进行检验，基于自身数据进一步挖掘与自身经营结果相关性更强的特征和标签。

这就是一个标签体系和转化率洞察驱动的门店特征工程建设的基本框架。

接下来，我们看几个客户服务案例。

三、「转化率洞察」驱动线下门店特征工程建设的最佳实践

1. 客群维度标签相关性洞察

某品牌在不同商场两家门店的情况，发现A门店过店客流是B门店的3倍多，但日均订单确实几乎一致——B门店的转化率显著高于A门店。

该品牌在另外两个城市的两家门店的情况显示，这两家门店的过店客流几乎持平，日均订单却相差近2.5倍——C门店的转化率显著高于D门店。

LOCATION的技术和产品团队，对点位辐射范围内的客群的男女比例、年龄、学历、婚姻状况、子女状况、居住房价、职业、APP使用偏好、到访偏好、餐饮消费水平等大量标签进行建模后发现——产生差异的原因在于每个门店所在点位辐射的客群标签浓度不一致。

强转化率相关客群因素分析显示：餐饮消费水平在100-150元、居住房价在4W-6W、年龄在25-40岁、子女年龄在0-5岁这四个因素，与该品牌门店转化率相关性最强——该品牌门店所在点位的辐射范围内，符合这四个因素的客群比重大，转化率也会相对较高，从而带来更高的销售额和ROI。

2. 内容维度的洞察

某新势力品牌同时在全国大范围铺设慢闪店，开店首月部分门店过店客流、销售线索及成交等数据表现不佳，于是根据转化漏斗，对抽样门店采取针对性的优化措施。

经过更换门头招牌，G门店次月进店客流显著增加，进店率从1.98%提升至3.66%——门头设计和进店率的相关性较强。

经过销售话术的优化，H门店次月进店留资量显著增加，留资率大幅提升，从3.68%提升至13.44%——销售话术和留资率的相关性较强。

经过增加试驾车数量，J门店次月试驾人数和成交订单均显著增加，门店成交转化率从6.12%提升至11.83%——试驾车数量和成交转化率相关性强。

由于单店的针对性优化效果较好，品牌将内容优化策略推广至全国其它慢闪店，通过“设计店招”，“优化销售话术”及“增设试驾车”三个优化动作，次月将该品牌全国慢闪店的进店率相对提升了59.3%，留资率相对提升了121.3%，订单转化率相对提升了32.8%——可以看出这三个内容特征与该品牌转化率相关性较为显著。

3. 场景维度的洞察

某新势力品牌在某购物中心开设体验店，由于经营需求及铺位档期等因素进行了楼层调整，体验店从一楼搬至二楼。针对该品牌门店的楼层调整，LOCATION进行了相关数据追踪和分析。

根据数据可以看出，搬到二楼的门店的客流过店量及进店量均出现了减少，但其实转化率变化不大——楼层位置与该品牌转化率相关性并不显著，但二楼租金较一楼却节省了很多。

该品牌的另一个场景特征的相关表现也十分有趣：当客群及内容维度标签、商圈氛围乃至门店所在点位等场景标签都相似，两者转化率却截然不同。

LOCATION团队对两个门店的多个特征进行相关性分析后发现，产生差异的重要原因在于这两个门店周边竞品浓度差异大。

其中M门店所在的购物中心没有同类竞品门店，而N门店所在购物中心则有3家竞品门店。从转化率可以看出，相较于“独美”，附近有竞品的门店进店率、留资率表现反而更好。

可以看出，汽车这类重决策的产品，多个品牌（尤其是新势力品牌）聚集到一个区域能够形成人群虹吸，因为这部分有着强需求的精准用户愿意来到汽车品牌浓度高的相关购物中心，去多个品牌门店了解并体验产品。（竞品数量仅在一定数量区间内呈正相关）

四、写在最后

在今天各大连锁品牌已有的拓店标签体系之外，基于转化率洞察线下门店的特征工程体系产品化，还有很多可以探索的思路。

· 行业化结构化的大量标签库帮助冷启动

而不是“拿来主义“忽视了行业、品类和品牌之间的个性化差异。

· 利用转化率洞察得到的强相关性特征构建评分模型，帮助生成宏观开店规划策略

而不是只跟着星巴克，跟着肯德基，跟着特斯拉，跟着苹果等行业头部连锁品牌开店。

· 利用转化率洞察优化线下市场客群定位，跟随产品发展的人群泛化

而不是由市场品牌或产品部门早期少量调研形成的客群画像用来做具体拓店决策的转化率依据。

· 利用转化率洞察形成销售预估支撑具体拓店决策

而不是常见的不是XXX体系的购物中心不开。

或许将来当现在零售空间的供给侧，从点位信息、客流数据都数字化形成一个唯一性的库以后，转化率洞察将让连锁品牌即插即用的线下拓店将不再只是幻想。