新零售背景下基于GIS的连锁企业商圈分析与门店选址策略研究——以全家便利店为例

●李依璘李轻舟王亚娟

当前零售企业以互联网为载体，在人工智能、大数据、云计算、移动支付、人脸识别、物流新技术等推动下,结合对消费者购买行为与消费心理分析，其商品生产、流通与销售等过程发生了深刻的变革。作为一种创新型销售模式，新零售走入了普通大众的寻常生活之中。所谓新零售，即通过互联网，引导实体商业、物流与线上平台的深度整合，从而衍化成为一种更重视用户全维度体验的新型运营模式，即“线上销售+线下服务+物流整合”

一、新零售的特点

与传统零售相比，新零售具有以下显著特点：

一是以消费者为出发点。借助现代的技术手段对购买行为、购买偏好等进行大数据分析，以消费者的需求为出发点，以实现消费者体验为最终目标，在企业的产品研发、生产、销售等诸多方面更加精准，满足消费者个性化、定制化的需求。

二是以数字化为依托。通过大数据实现精准营销、云计算打造数据管理平台、人工智能优化推荐系统、物联网提高物流运行效率等措施，在优化商圈分析与门店选址，精准定位目标客群，充分挖掘消费者需求等方面，具有传统零售无法比拟的优势。

三是以智能化为媒体。通过购物数据和购物偏好的统计和快速匹配，在商品的智能化供应、补给、匹配等更加智能化；通过线上消费与线下消费流线分离智能化，突破了传统线下门店购物时间限制，为消费者提供全时段、全方位的服务，满足了消费者的便捷性的需求，增强了消费黏性；通过自建或第三方物流的智能配送系统，在大数据驱动下整合供应链，缩短配送周期，提高货品周转率，促使物流成本降低，库存量减少并最终达到增加产品销量、提升消费者购物体验的目的。

总之，新零售促使了线上线下全渠道的深度契合，整体呈现数字化、智能化、全渠道、社群化等特点。一方面，将线下消费行为与场景应用到线上；另一方面，又将线下人流转化为线上流量，从而实现线上线下一体化发展。既提供到店消费、到店自取、到店体验等线下服务，又提供线上全天候随时选购和订阅商品及服务场景，不仅能到店自提，还能为消费者提供同城配送、外卖等服务。

表1新零售与传统零售对比

二、新零售生态系统下便利店发展潜力大

随着整个社会经济水平的进一步提升、可支配收入的不断增加以及人们生活节奏的加快和生活方式的改变,在消费升级以及新兴技术的推动下，在便利快捷需求之上，消费者逐步产生了个性化、定制化的需求，新零售使之成为可能。随着由数据、供应链、物流、支付、金融组成的新零售生态系统不断完善，促使面向细分人群、细分品类、细分市场的多种新零售业态快速发展，其中尤以便利店(CVS)的发展潜力为大。

在全球疫情形势依然严峻，我国经济也深受影响的背景下，相较于其他零售业态，便利店仍保持着相对较高的增速，达到8%左右，可见消费者对便利店的需求及依赖在增强。

中国连锁经营协会联合毕马威中国发布的《2020年中国便利店发展报告》显示，2020年全国品牌连锁便利店销售额2961亿元，其中传统便利店2716亿元，传统便利店占比超九成，可见便利店向新零售升级转型潜力巨大。

便利店(Convenience Store),是指满足消费者应急性、便利性需求的，既具食品杂货店的便利,又按照超级市场销售方式和运营技术进行管理的一种零售业态。

便利店通常位于居民住宅区、学校以及人流量大的办公区、商业区,营业面积在50~150平米不等,营业时间为15~24小时,采取自选购物的方式,经营品类多为食品、饮料,以即时消费、小容量、应急性为主，SKU数合理，80%的消费者为目的性购买。

便利店依靠其在空间、时间及服务上的便利性,主要以连锁的模式经营。连锁的优势在于规模，也即追求规模经济和规模效益。对于便利店而言，因单店面积有限、商品品类及SKU数有限，商圈范围有限，吸引力同样有限，如果缺乏相应的规模形成覆盖面广的商业网点，往往很难提升自身的竞争力，故，在评价连锁企业时最常用到的指标就是门店数量、门店数量增长率等数据。尽管当前连锁便利店的规模主要体现在门店数量上，当然质量也至关重要，在不断进行新店拓展时，也要对原有门店进行质量监控，确保每一家门店足够优质，从而提升整个连锁体系的整体实力。如，“2020年中国便利店TOP100”榜单中，位居榜首的易捷便利店门店数超过20000家，位居榜单第5位的全家便利店也有2856家门店的规模。

据中国连锁经营协会的数据显示,我国便利店存在着以增加门店数量而获得发展的趋势,其中拥有300家以内门店的企业约占30%；300~1000家门店的企业约占40%；拥有1000家门店以上的企业约占30%。在连锁门店扩张中，以直营模式为主的企业约占40%，以加盟模式为主的企业约占60%，并且以加盟模式进行扩张的趋势呈上升趋势，其中商圈分析及门店选址成为门店拓展最重要的制约因素。

三、基于GIS的连锁企业商圈分析与门店选址策略研究

便利店以连锁的形式进行网点扩张，也即进行网点空间布局时，可供选择的有圈地式和跳跃式两种扩张模式。圈地式扩张，也称为支配式扩张，是指连锁企业在一个区域内集中资源多开店，通过集中开店巩固市场份额,阻击竞争对手进入该区域。跳跃式扩张，也称为广域型扩张，是指在全国多个区域分别开店，抢先在价值被低估的或竞争较低区域开店，占据先发优势，取得规模效益。

两种模式各有优劣。前者有利于集中资源提升便利店整体品牌形象，配送效率及管理效率高，收回投资快，但不利之处在于多区域甚至全国布局的周期较长，极有可能被竞争对手提前抢占有利店址；后者有利于抢占地利先机，但对配送压力大，不利于建立便利店统一的品牌形象，对门店管理、人员培训甚至投资回报的挑战都很大，对便利店的综合实力挑战不小。

其实，无论采取哪种网点扩张模式，商圈分析与门店选址都为第一要务。

以在成都的选址为例，全家一如既往地秉承第一立地的选址策略。所谓第一立地，就是充分考虑店铺收益力，严格聚焦商圈类型及半径。全家以高校周边及办公/商务商圈为主，商圈半径为200米左右，步行约5分钟，靠主商圈辐射附近、集客最近的地方，商圈内的人口数不低于2000人。

全家公司每年要对大约2万个候选店铺进行评估、筛选，在如此巨大的工作量之下，逐区逐点扫街式地实调普查、传统的定时定点现场掐表计算人流、静态的地图分析、表格数据的统计、选址人员的经验判断等，无疑已无法满足全家便利店商圈分析与门店选址的要求，因而，选址软件的辅助，尤其是基于GIS（地理信息系统）技术的商圈分析及门店选址软件，是解决门店拓展难题的有效工具。

早在2001年全家公司就开发了FM-GIS选址系统，并于当年6月正式启用。利用该GIS选址系统，先进行城市评估与布局，建立基盘库，再进行立地评估，锁定优质店址。具体的流程如下：（1）通过构造完整的城市零售市场环境，收集完整的市场供求及交通路网数据并加载到电子地图上；（2）建立专门适用于该商圈的购物行为模型库，在大样本消费者购物习惯调查的基础上，对消费者购物行为进行数学建模，形成专门适用于该商圈的购物行为模型库及参数集；（3）对消费者购物行为的全过程模拟测算，综合考虑门店周边顾客、竞争对手、交通路网等因素，计算顾客到门店消费的真实概率。

在利用GIS选址软件进行商圈分析及门店选址的实际操作中，选址人员不仅是现场的数据收集及静态分析人员，更成为高效利用选址工具的进行可视化分析及利用动态数据进行分析的决策人员，对数据的收集分析更为实时精准，通过模型及算法对门店未来的收益预测，相较于传统的基于人工选址的方式，选址成功率提高10%~30%。

通常会根据周边消费者不同购物出行方式，用GIS软件分别生成步行、车行、公交、地铁等交通方式下的有效辐射商圈。通过地理信息系统(GIS)中的缓冲分析、叠加分析等方法来进行连锁企业（商场、超市、专卖店等）有关商业空间布局的选址辅助决策，往往还可以结合经典的层次分析法(AHP)进行选址影响因素综合衡量。如利用AHP算法结合GIS叠加分析，在人口因素、交通因素、场地条件、竞争力、租金因素、便利性、夜间因素等方面加以考虑，尤其需要逐步从考虑静态的商圈辐射范围，转向人、车在商圈之中的动线以及商圈的空间结构对消费者购物心理及购物行为的影响,在针对像全家这样的24小时便利店选址还要考虑商圈内的公共设施分布情况以及夜间人流状况,以了解区域夜间的人流潜力。

在新零售背景下，通过线上线下融合相嵌，一方面以选址为入口获得线下流量；另一方面通过线下商品、服务及环境的体验，将这些流量又转到线上。当前连锁企业在管理后端信息化建设上已有实质性的改观，数据收集、行为分析、决策辅助等等，都发挥了极大的优势，然而在业务前端却长期停留在传统方法上，人工操作占比很大，很大程度依赖相关人员的主观经验，造成效率低下，可复制性不足，严重阻碍了连锁企业的规模扩张。因此，技术进步不仅要提升后端效率,更要优化前端业务效率,包括精准选址，人效、坪效提升等。在新零售背景下基于GIS的连锁企业商圈分析与门店选址的应用前景将极为广阔。