重峦叠嶂，面对车坛大变局，2025年，各大车企的线下渠道网络布局，应以不变应万变，还是持续对标「开在隔壁」？

在服务精细化、场景多样化、体验内容化、竞争白热化的车企线下渠道图景里，Location提供的「可计算开店」见招拆招，助力各大车企抢跑2025渠道布局新规划。

01.汽车行业营销渠道变迁

一、「人找车」到「车找人」

2013年，特斯拉首家直营店在北京侨福芳草地开业；2024年，全国购物中心随处可见汽车快闪店、慢闪店。不仅是这样的临时车展，如今很多购物中心一楼主力店纷纷被汽车品牌抢占。

过去十年，我们有一项工作就是，作为服务商帮助汽车品牌进驻全国各大购物中心，投入这场由「人找车」到「车找人」转变的线下变革，过程中也沉淀了一些洞察。

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此外，我们还有许多有意思的观察，想分享给大家。

二、汽车行业线下渠道拓展痛点

当下大多数车企的选址开发工作中，通常设有专门的「网络发展」或「渠道拓展」部门（具体叫法或有所差异）负责相关事宜。就我们所接触到的绝大部分车企而言，其选址流程通常是单独采买第三方数据，依据这些数据进行市场分析，在此基础上进行网络规划，接着提报点位，最终完成开店决策。

在推动汽车行业线下渠道多样化和场景多元化的进程中，我们深切感受到汽车行业所需数据之繁杂。其中，竞品数据多维，包括竞品门店的分布情况、经营状态及其功能等，而多渠道数据的精度难以保障，诸如汽车商场、核心商圈、汽车城等场域的用户画像、客流、POI 等数据均存在这一问题。具体来看，主要来自于以下几点：

1. 数据质量与适用性

大多数第三方数据存在准确性及适用性不足的问题。采集方法和样本范围等因素易导致数据偏差，难以有效反映市场趋势，且其通用性并不契合车企特定选址需求。

2. 分析深度与全面性

受专业和视野限制，一些选址人员对数据的分析多为常规解读，无法深入挖掘关键信息。事实情况却是，汽车市场受多种复杂因素影响，现有分析维度难以全面考量。

3. 部门间协同效率

选址开发涉及多环节和部门，但实际工作中常出现信息传递不及时、沟通渠道不畅、职责划分不清等问题，导致工作衔接断点，协同效率低。

4. 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。更关键的是，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。

5. 决策执行与反馈脱节

开店决策执行后，缺乏有效反馈机制，决策部门难以及时掌握一线情况，无法根据实际变化灵活调整优化，会造成资源浪费，同时也易导致选址开发效果不佳。

总体而言，车企在线下扩张时面临 「线下的零售空间分散且未被数字化」 的难题，严重制约了其线下渠道的进一步拓展和精细化管理。

02.数据洞察辅助车企开店决策

一、基础数据可视化展示

基础数据的全面性和准确性，能够极大简化选址团队在多源数据核对上的工作量，有效提速新进市场前的初步调研。

Location提供一站式数据解决方案，相关数据经多轮勘验，满足车企使用需求：各省市区经济、商业、人口、交通概况等基础数据轻松调取；城市主流商场分布、行业知名品牌分布、人口热力图及城市集客点等POI数据详细展示。

二、定制竞品地图，追踪开店动态

在当前汽车行业风云突变和市场洗牌的背景下，线下渠道的变动成为反映车企经营状况和市场竞争力的「晴雨表」，及时掌握这些动态对于策略调整和资源占位至关重要。

Location定期更新的汽车行业门店信息，涵盖常规门店、慢闪店等多种线下渠道形态的开设与关闭情况及相关基础数据。这些信息的可视化，显著提升竞品监测效率，使企业能够灵敏应对市场变化，进一步优化选址和开店策略，提高选址效率和成功率。

「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。

三、汽车行业全国巡展热度

上文提到，快慢闪店已成为当前车企普遍采用的线下布局渠道，传统车企与新能源车企在门店布局和巡展热度之间存在密切联系。新能源品牌通过拓展经销商模式，利用数据对比挖掘，可以快速找到拓展方向。
然而，市面上绝大多数第三方数据机构无法获取这些信息。基于邻汇吧10年汽车行业快/慢闪店落地服务经验，Location独家展示全国真实、丰富的汽车巡展热度，助力车企多维度且精准掌握行业线下布局的动态变化，为其制定线下布局策略提供更为有力的数据支持与决策依据。

Location持续追踪各大车企线下网点布局动态，了解更多欢迎下载报告：

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03.行业方案提质车企开店决策

一、打磨开店模型，提升区域推荐精度

科学的选址基于覆盖精准的目标客群；传统的选址依赖广义的商圈数据，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的基础数据信息，汽车门店数量、汽车品牌档次等行业数据信息分析建模评分，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。

同时，通过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，测算市场容量，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。

二、完善基盘管理，提高协同效率

选址流程管理专用的基盘管理版块，实现了信息的线上化、过程的留痕化以及数据的资产化，为资料的使用提供了便利，促进了跨部门的沟通与协作，并为历史数据的留存提供了沉淀仓库。这使得开店决策有据可依，有效避免了执行与反馈之间的脱节。

04.写在最后

数据驱动线下开店决策，Location基于汽车行业高精数据、行业独家巡展热力等，快人一步洞察汽车市场；深耕行业打磨的数智化选址方案，赋能车企网络发展部门在2025年更高效完成线下渠道网络布局和开店决策，以应对汽车行业的大动荡环境。

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