十年前，大数据催生「计算广告」，以精准投放和CPM等指标构建数据化基础。随着Ai在视觉识别与客流算法上的深度融合及应用，「计算广告」向线下迁移，为门店数据化提供支撑。比如量化客流采买标准，标准化转化率基线等。

Ai掀起的这场线下开店大变革，让线下商业正式进入「可计算开店」时代。

01选址：经验博弈到数据驱动

实体店流传“选址定生死”的铁律，传统选址依赖老板经验和团队人工“扫街”，即品牌们都把「选址模型」建设在员工大脑里而不是硬盘里。如今，大数据与Ai算法的深度渗透，彻底改变这一局面。

Ai以数据智能驱动网络规划，推动决策从经验驱动升级为精准匹配。

Ai算法剖析商业竞合关系，智能划分开店区域；海量数据喂养+Ai训练，科学定义各行业场景的适配店型；借助标签体系对区域特征进行Ai雷达评分，快速锁定高潜区域。

网规后的选址决策环节，核心在于评估标准的动态建设。

Ai通过数据持续训练优化标准，最终为决策沉淀数据资产、建设标准体系、拉通体系共识。

多数企业的拓店表格中，这些标准仍是一条“死线”——比如某茶饮品牌一线到五线城市的选址，都套用“周边3公里18-35岁年轻群体占比超40%”的固定标准。

有效的标准建设，关键在于通过数智化流程沉淀数据，再以数据和结果反向校验标准。过去这需耗费大量人力算力，如今Ai已能实现高效破局，比如灵活设置点位客流采买标准，自动构建相似店销售额特征模型和转化率预测模型等。

# 来源：Location大数据选址系统

“选址就是选客流”——在店铺评估标准的字段中，「过店客流」是多数连锁企业重点关注的数据，但获取该数据费时费力费人力，需要多个开发人员蹲点掐表数人头。

Ai客流评估，通过“设备+算法”的组合破局。

在开阔商业空间或半封闭门店等不同场景，采用不同客流设备并匹配对应Ai算法（头肩比姿态特征/轮廓动态分析等），捕捉过店客流量、男女比例、年龄分别等多维数据。

这一方案已被好想来、益丰大药房等大型连锁企业验证：一人多点位计数，解放拓店团队人力，提升数据采集的效率和经济性。

02筹建：创意与效率双提升

传统门店设计和筹建周期长、成本高。Ai的应用，既能拓展创意空间，还能提升落地效率。

赋能设计：Ai助力高效生成满足品牌调性和规模要求的设计方案，同时适配不同业态需求；增强渲染出图，让效果图更自然真实。提升方案视觉品质的同时缩短设计周期。

提效筹建：自动校验设计错误，保障方案符合品牌标准，可落地交付；打通设计方案与供应链，智能排产进度追踪，缩短施工周期；方便团队协作，加速连锁门店规模化筹建。

03运营：数据监测及动态调优

传统运营依赖人工观察与经验判断：陈列、话术、门头海报等的效果评估，要么靠事后销量波动倒推，要么停留在“顾客好像更喜欢”的模糊判断。缺乏实时数据反馈，让调整沦为“黑箱试错”，大幅拉长优化周期。

Ai通过实时数据追踪与智能工具破局：

客流监测结合Ai算法，精准捕捉KT板、产品陈列等调整对进店率、体验率的影响，让运营优化更动态灵活；

针对销售话术“效果难量化，迭代慢”的痛点，如绝味鸭脖通过Ai智能体“绝智”，赋能数万名店员掌握标准话术，并依托实时数据反馈持续优化沟通策略；

分析客流画像、客流变现率等数据，辅助店长动态调整分时段促销与库存管控，提高周转率、降低缺货率。

04模型：单店及规模扩张

品牌扩张阶段常陷“好店难定义、难复制”困局，根源在于数据样本不足、门店差异显著，导致成功经验无沉淀、难复用。

Ai的数据分析能力正破解这一难题，提质单店模型打磨，加速多店规模复制。

单店模型层面，Ai算法解析海量门店经验数据，提炼从选址客群匹配度、商品动销规律，到服务转化节点、营销策略触达效率等全维度好店特征，构建可量化的完整单店模型。

规模化复制阶段，Ai凭借小样本训练能力快速适配区域消费差异，推动单店模型在新市场落地。如某新能源汽车品牌通过慢闪店测试转化率：不达标门店及时调整或关停，高转化慢闪店优先升级正店，既降低扩张风险，又实现好店快速复制。

写在最后

Ai技术的不持续迭代，正让线下开店迎来更多创新变革，当数据替代直觉、算法校准经验，客流定价重构面积逻辑，Ai正重新定义零售空间的每一环节。

尤其随着「开小、开灵活、可计算」的慢闪店成为线下新趋势，Ai在全链路赋能多场景规模化扩张——从选址、筹建到拓店、运营，加速线下构建数智化基座，让每一家店都成为驱动企业「品效增长」的强劲引擎。

立即行动：从选址开始，抢占Ai开店先机！