新零售模式带来了产品个性化、服务精细化、场景多样化和体验内容化，在这样的全新购物图景里，「让线下开店可计算」越来越重要。

通过助力近百家汽车品牌灵活开店，LOCATION沉淀汽车行业单店策略模型，在不同场景不同场地迭代优化，实现低成本快速复制，打造线下开店矩阵。

（文末可免费获取热门商圈评估报告）

2013年，特斯拉首家直营店在北京侨福芳草地开业；2023年，随便一家热门购物中心，都是汽车品牌的身影。由新势力开启的「车找人」模式，加速了汽车行业线下渠道的多样化和场景的多元化，「全渠道营销」成为了当今汽车行业的共识趋势。

然而对大部分车企来说，在实现全渠道营销的过程中，面临这么一个难题：线下的零售空间是分散且未被数字化的。

一、汽车行业线下营销渠道建设面临的挑战

在传统车企「人找车」的传统销售模式下，品牌无需精细化选址，自身也并未发展线下开店的数据收集、分析能力；时过境迁，“有车就能卖”“渠道为王”已经成为历史。

然而过去，线下门店进店率随着时间不断走低，从效果层面来说，越长的开店周期越不利；在「灵活开店」模式下，品牌用同样的成本，在一定的周期内去到更多地方，收割更多流量，完成更高转化。

汽车品牌灵活开店矩阵

· 旗舰店

位于核心商圈；动辄上千平；负责品牌形象；开店时长2年+

· 体验店

通常坐落购物中心正铺；占地100—200平米左右；负责优质线下体验；开店时长1年+

· 快闪店

位于购物中心中庭、广场步行街、菜场、地铁站、高铁站等多种场景；负责事件营销及线下体验；开店时长1-7天

· 慢闪店

位于购物中心连廊、菜场、地铁站、高铁站等场景；用于体验并充当体验店的触角；开店时长通常为1-6个月

然而全渠道营销的「灵活开店」，挑战在于：

· 品牌缺乏线下数智化的能力

· 搭建即插即用的全国网络基础设施成本高

· 做好全渠道的客户数据资产管理难度大

机遇在于：

· 驶入购物中心和地铁站、菜市场等全新场景的新势力，以新场景激发消费新动能，以强曝光和重体验的形式，与广大消费者“亲密接触”，占领心智。

· 率先实现线下数智化建设的汽车品牌，能更高效地完善线下布局，抢占更优位置，精准触达目标客户，率先抢占市场先机。

LOCATION希望帮助拥抱数智化的领先品牌面对挑战，把握机遇，管控线下门店场的流量漏斗数据，建设开店决策脑的能力。

下面，根据汽车品牌灵活开店过程中遇见的具体问题，LOCATION通过最佳实践做出相关解读，希望能给车企带来一些启发。

二、汽车品牌灵活开店痛点

问题一：线下零售空间数智化程度低，点位难获取

· 难聚焦：新进城市不熟悉；扫街费时费力；可选点位多，难聚焦优势场地

· 难收集：竞品多，变化快，调研难；缺乏精准获取竞品网点数据

· 成本高：评估报告制作周期长；开店峰谷团队闲置

· 难推荐：汽车商圈界定不明晰，网规和初筛阶段难以推荐合适商圈

· 难占位：优势场地资源稀缺，初筛、踩点到签约周期不定，难抓空档

问题二：缺乏可检验、点位级的精准客流

· 缺乏有效渠道：难以精准获取竞品网点客流数据、机会点位客流数据

· 统计效率低：现场人工掐表，时间成本高，且准确性难保证，缺乏整体检验管理

问题三：缺乏私有化评估模型支撑决策

· 凭经验选址，未引入标签体系，难打造品牌私有化开店模型

· 竞品分析存在片面性，聚客or分流难界定

问题四：缺乏过程的数据化沉淀

· 准备资料及报告周期长

· 历史评估数据未做留存，机会点库未做沉淀，造成资源浪费

· 拓店资料冗杂，流程繁琐

· 缺乏优势/劣势门店运营数据沉淀及分析，未形成公司数据资产

......

三、灵活开店解决方案

LOCATION提供的灵活开店解决方案将逐层递进，基于效果驱动，打造品牌好店模型。

STEP 1

选址地图+网规初筛+场地资源

1. 品牌门店及商圈数据可视化

· 品牌已有门店经纬度、地址、名称、门店类型等基础信息

· 行业各品牌门店网点分布及开闭店等运营动态

· 商圈汽车品牌门店数据，运营状态、已入驻品牌等信息

△ 某汽车品牌定制化行业地图界面

△ 商圈具体信息界面

2. 根据需求，定制化竞品地图

定期更新竞品开/关店动态及相关基础信息，并将这些信息可视化，帮助品牌及时掌握行业内各品牌的开店动态，及时优化开店策略，提升选址效率及开店成功率。

△ 某汽车品牌定制化竞品地图界面

「跟随竞品」策略 

「跟随竞品」是汽车品牌常用的选址策略——了解竞品的分布情况及开关店动态，对品牌选址开店决策有重要参考价值，「开在隔壁」是简单粗暴且常常行之有效的选址方法。

汽车品牌线下门店网络愈发密集，LOCATION能够将竞品门店的位置、功能、类型、运营状态等信息在地图上可视化呈现并实现筛选，实现「知己知彼」。

尤其是在大规模布局下沉市场的趋势下，品牌进入新市场，「选址地图」将有力帮助避坑，提升「跟随竞品」策略的成功率。

3. 建立品牌私有化商圈推荐模型

正确的选址基于覆盖精准的目标客群，传统的选址依赖商圈评分模型，而这种模式往往割裂了商圈乃至点位客群画像与品牌目标客群内在联系。

基于商圈所在的区域人口、GDP等基础信息，周边客流、交通、客群画像、汽车门店数量，汽车品牌档次等数据综合分析建模评分，结合品牌目标客群画像，建立品牌私有化商圈推荐模型，提升网规科学性及初筛效率。（商圈信息来源LOCATION，文末可免费获取热门商圈评估报告）

各类型商圈定义（行业参考）

· 综合商圈

城市内所有的购物中心、广场步行街等商圈

· 商场汽车商圈：800米半径范围内有2家或以上商场内的汽车品牌门店

· 汽车城商圈：800米半径范围内有 8 家或以上非商场商圈内的汽车品牌门店

· 产业园：城市内的高新技术产业园区、规模较为大的智慧园区

4. 自助选址，优势开店区域推荐

· 按需筛选数据维度

· 按需进行优势排序

基于品牌私有化商圈推荐模型，匹配场地评分及场地客群的多维度信息，利用AI算法，聚焦品牌客群画像与商圈客群的匹配度，智能筛选出满足品牌开店需求的场地，并进行优势排序，适合品牌开店的点位一目了然。

△ 某汽车品牌定制化开店区域推荐界面

5. 邻汇吧多场景海量场地资源支持

找好点位难，定好点位也难。

LOCATION母公司邻汇吧，是国内知名的商业空间流量运营服务商，场地资源覆盖全国5000+购物中心及数万高铁、地铁、机场、写字楼、园区等场景点位。

「选点」和「定点」一体化服务，帮助汽车品牌快速抢占优质点位，提速灵活开店，率先抢占目标客群。

STEP 2

踩点宝——获取点位级精准客流

1. 测算客流，预估销售额

· 测算机会点位客流

过店客流是预测销售额的基础，进店客流与过店客流呈正相关，基于周边门店及该点位客流，用于预估销售额。

· 测算竞品客流

测算竞对门店的过店客流、进店率、提袋率等数据，提升销售额预估的准确性。

· 测算已开门店客流

根据已开门店客流数据，助力打造品牌门店转化率模型。

STEP 3

拓店流程在线化过程留痕，数据沉淀

建立准确、高效、严谨的报店及决策机制，提升综合管理效率、预设风控体系，提前杜绝项目签约风险，实现好店1-100高效复制。

1. 提升效率

· 系统拥有灵活的布局

· 提供简便的操作方式

· 提升信息共享空间

· 加强沟通协作力度

2. 提升准确性

· 私有化定制预测模型

3. 高效管理

· 构建严谨有序的执行纪律

· 提升综合管理成效

· 提升信息透明度

· 减少对“人”的依赖

4. 管理人员决策评估

根据门店评分表模型，AI进行店铺评分针对不同场景分别进行建模综合评估，并进行收益预估，辅助品牌决策是否开店，在哪开店。

STEP 4

门店运营数智化监测

· 持续监测已开门店客流，并根据精准客流转化情况，助力品牌精细化运营

· 持续跟踪门店开业前后的各项数据指标，针对异常波动进行智能风控预警

· 复测已经开门店进行客户画像、转化率复测，优化开店模型

· 跟踪评估门店销售漏斗，沉淀数据，预测未来销售表现，并优化门店运营

STEP 5

转化率洞察——打磨好店模型

僵化的选址及运营策略，很可能导致低门店转化率。（注：转化率是预测销售额的关键指标），根据不同店型，将商圈洞察和项目洞察相结合，基于品牌私有化好店数据，通过效果评估，完成漏斗转化闭环，实现精细化运营，通过「一店型一画像」，打磨品牌多场景好店模型。

四、LOCATION助力车企数智化转型

基于遍布全国的基础网络设施以及一系列数智化动作，LOCATION旨在助力汽车品牌实现门店价值评估，有效支撑即插即用灵活开店，完成线下营销品牌全生命周期管理，真正实现让线下开店可计算。