城市网规
覆盖全国城市、行政区、板块、商圈网格与业态分布，识别城市机会与区域差异。
城市地图业态分布人口结构
从城市到点位，建立可复核的选址证据
Location 不只看地图热度，而是把城市机会、商圈适配、具体点位和真实客流放进同一套判断框架。
商圈评估
多维评估商圈客流潜力、消费能级、竞争维度与发展阶段，排序高潜商圈。
客流潜力消费能级竞争格局
点位诊断
对具体点位进行可视化诊断，评估人流覆盖、曝光价值、可达性与租金合理性。
点位评分可视化诊断租金评估
客流监测
AI 摄像头与多源数据组合，提供实时客流、客群画像、动线与转化等监测。
实时客流动线分析转化监测
不是找铺，而是判断一个点位能否支撑模型
从城市机会到具体点位，再到客流采集和风险预警，把选址讨论拆成可复核的证据链。
Location 决策链路
当前示例：城市筛选当前节点输出
城市机会池 / 区域潜力排序城市能级高潜 / 需复核
客群密度目标人群集中
拓展优先级A 级候选
本轮判断摘要
3
候选城市
形成进入优先级
6
城市指标
人口与消费能级
4
进入风险
竞争与承接条件
1
下一动作
进入商圈排序
建议动作
先锁定 2-3 个优先城市，再进入商圈排序，避免在低适配城市过早找铺。
把选址判断从经验讨论变成可复盘证据
热力、漏斗、租售比、客群画像和竞品分布共同构成点位判断依据，所有数字均作为示例或参考，不构成结果承诺。
热力地图
示例
高中低
客流热力分布与人流密度观察。
空间热度客流漏斗
示例
过店进店留资
从过店、进店到留资 / 成交的漏斗监测。
转化路径租售比评估
示例
租金销售压力
租金水平与销售潜力的匹配参考。
成本参考客群画像
示例
年龄性别消费力
年龄、性别、消费力等分布观察。
人群结构竞品分布
示例
同类互补其他
竞品门店与业态分布可视化。
竞争观察客户会得到什么
每项成果都对应一个开店决策，并由品牌方与项目团队共同复核确认。
城市与商圈筛选报告
输出目标城市、商圈优先级和拓展方向，作为后续点位筛选依据。
用于决策：确定优先城市与商圈，进入点位筛选
共同确认：品牌拓展负责人、项目负责人
点位评估报告
复核楼层、动线、邻铺、曝光、租金和品牌适配度。
用于决策：判断候选点位是否进入商务谈判或现场实测
共同确认：拓展负责人、经营负责人
客流监测报告
记录过店、进店、停留和漏斗变化，用于区分点位问题和运营问题。
用于决策：判断问题来自点位条件还是现场运营
共同确认：运营负责人、项目负责人
品牌选址规则建议
沉淀可复用的商圈、店型、点位和风险判断标准。
用于决策：明确下一批点位的筛选和复核标准
共同确认：品牌决策人、拓展负责人
查看全部交付成果
城市与商圈筛选报告
点位评估报告
竞品与业态分布分析
客流监测报告
租金与客流价值测算
门店漏斗数据看板
品牌选址规则建议
规模化拓店选址标准
适合与不适合
适合的品牌
- 首店选址
- 多城市拓展
- 新商圈验证
- 经销商点位审核
- 门店客流异常诊断
- 规模化复制前沉淀选址标准
不适合的品牌
- 只想要一个“绝对准确”的点位答案
- 不愿结合人工踏勘和商务条件复核
- 产品力、货盘和运营动作完全没有准备
- 希望直接获得销售额、ROI 或开店成功承诺
常见问题
01数智化选址和人工选址有什么区别？
人工选址更依赖经验和现场判断，数智化选址会把城市、商圈、客流、竞品、租金、客群和品牌适配度纳入统一评估。二者不是替代关系，而是用数据增强人工判断。
02你们能直接推荐具体店铺吗？
可以基于项目范围提供候选商圈和点位评估建议，但具体签约仍需要结合租赁条件、品牌预算、商场谈判和客户内部决策复核。
03客流监测能解决门店销售问题吗？
客流监测不能直接替代运营，但能帮助团队定位问题来源，例如过店客流不足、进店率低、体验转化弱，还是成交环节需要优化。
04这个服务适合已经有大量门店的品牌吗？
适合。已有门店品牌可以用历史门店表现反推选址规则，再用于新城市拓展、老店翻牌、经销商点位审核和规模化复制。
Location 点位诊断
想先评估目标城市和点位风险？
提交目标城市、品类、店型和预算，我们先帮你初步判断适合的商圈、点位和风险因素。
数据和测算用于辅助判断，不构成销售额、ROI 或开店成功承诺；最终决策仍需结合实地踏勘和经营执行。