『壹』 社區便利店如何實現「千店千面」
「千店千面」就是打破格式化零售，從店鋪規劃、商品組合、零售促銷、門店運營等各個方面，實現真正的個性化零售、差異化經營，滿足消費者的個性化消費需求，進一步增強零售店的吸客能力和經營活力。
實現「千店千面」，需基於對消費者需求的准確把握，和對商品市場的全面掌控，通過相關大數據支持，模擬搭建不同的消費場景，通過不同的門店消費場景商品表現，實現全面、精準的商品推送，以此挖掘顧客潛力消費，提升經營空間。
實現「千店千面」需要依靠大數據、軟體技術的支持，特別是在顧客數據、顧客信息、消費數據等方面，需一些社會化數據的助力。在國內，部分智能數據服務商已經開始在行動，通過一整套系統方案來幫助零售商智能升級，實現「千店千面」，像雲媒旗下的訊貓智能商業平台，已經通過智能供應鏈系統實現了行業大數據的共享，為社區便利店實現「千店千面」提供了精準分析工具。
『貳』 便利店行業如何通過線下大數據實現快速精準拓店
燒烤攤、麻辣燙、大排檔被定義為中國版的深夜食堂，然而隨著寫字樓的燈火蔓延，便利店也成為了年輕人的深夜棲息地。有別於傳統雜貨鋪，90年代傳入中國的現代便利店呈現規模化和統一管理，行業規模發展迅猛，2019年中國便利店行業實現銷售額2556億元。
隨著行業規模的高速發展，一線城市消費市場開始飽和，外資連鎖便利店也開始走向下沉市場，二三線城市的便利店競爭將會日漸激烈。大數據時代如何利用數據及人工智慧賦能於線下品牌連鎖將是實體零售從業者面臨的難題之一，本文將從便利店現狀及大數據如何賦能的角度，為從業者們提供思考方向。
便利店誕生於美國，因其小型化、高毛利、便利性、精簡SKU等特性，逐漸成為一種新的零售業態。90年代中期，便利店概念開始進入中國。2019年中國便利店門店總數達到13.2萬家，較上年增加了1萬余家。
從單個便利店企業擴張表現來看，石油系便利店（易捷、昆侖好客）在門店擴張上表現搶眼，其次是本土品牌美宜佳和天福，外資便利店則主要分布與一二線城市。
但觀察近年來外資便利店在中國的城市版圖布局：從去年底開始，7-ELEVEn先後在福州、長沙、西安、合肥開設首店，另一家日資便利店羅森行動更為迅速，已於去年在長沙、沈陽、泰州等城市先後開出首店。
對於全國商業格局而言，此次外資便利店的布局，被認為是近年來「市場下沉」的又一個印證，同時也意味著下沉市場連鎖便利店的競爭更加激烈。
隨著 科技 和城市的發展，一線城市的消費市場逐漸飽和，而在二三線城市，連鎖品牌便利店存在著拓店難、無法融入當地市場的問題。
傳統夫妻店投入資本小、受地理位置限制小，經營的可控性比較強，且選址往往在居住地附近。而對於連鎖便利店來說，店鋪選址除了需要考慮周邊的消費市場，更要考慮采購與進貨問題（小街小巷無法統一配貨，增大成本）、客群畫像等。
這時候，傳統的選址方法是通過人工到線下多個目標位置點進行觀察測算，人力和時間成本非常高，且客群畫像無法精準。試想一下如何能夠短時間內通過一個人的外表確定其消費能力呢？
但在大數據時代，這些信息都可以高速便捷獲取。
數位是國內最早一批涉足線下大數據智能應用的大數據 科技 公司，深耕線下人場大數據5年，能夠實時洞察人和場的智能動態數據，高效為企業提供用戶分析、客群畫像和周邊客流。數位對線下零售（如連鎖便利店）有三大價值：
1 快速拓店選址： 數位擁有全維度動態的人場大數據，自有海量數據標簽，覆蓋200+城市，8000萬POI庫，能夠為企業提供批量化的線下人場數據，利於連鎖品牌的規模化拓展。
當品牌進入一個新城市，能夠快速判斷城市不同區域位置信息，幫助品牌根據自己的定位（如社區型/商圈型等）快速有效佔領消費市場，並運用人工智慧演算法對周邊客群、人流方向進行洞察分析，從而利於品牌在商品定位上更趨近於消費者心理。
2 老店數據實時監控： 對於品牌連鎖店來說，許多經營多年的老店面臨著周圍市政或消費環境的變動，如新商場建立、老建築拆遷等。
當老店營業額產生波動時，傳統檢驗方式是線下踩點考證，但客流的變動易觀察，客群畫像的變動卻無法短時間進行判別。數位大數據則能夠第一時間反饋老店周邊市場與客群畫像的變動，及時做出經營方向和商品選擇上的調整。
3 競對商鋪比較： 入駐前，同一片區域內原有的競對商鋪的數量及客流畫像能夠給品牌帶來極高參考價值；開店後，區域內出現新的競對商鋪也是影響店鋪營業額的重要原因。數位線下大數據能夠幫助品牌實時觀察周邊競對環境，分析優劣勢，及時做出經營上的調整；
4 經營模型沉澱： 為什麼同樣開在市中心的兩家店營業額卻大相徑庭？開在醫院對面與開在學校對面哪一家營業額更佳？如何根據人群移動規律調整商品陳列？這些傳統人力難以系統統計的數據，利用大數據可以快速幫助門店沉澱一套方法論，形成品牌自有的經營模型，對品牌進一步布局和拓店有重大參考價值，有效節省新店拓店成本。
品牌便利店"下沉"二三線城市，是城市發展的必然，也極有可能是一次再定義當地消費趨勢的機會。在這樣的前提下，品牌佔領市場的時間顯得尤為寶貴。
零售行業已從「貨——場——人」轉變為大數據時代的「人——貨——場」，提前洞察客流及客群信息，加上當地場景數據，最後再結合品牌本身特性才能夠快速打入當地消費市場，搶占消費份額。
連鎖品牌入駐新城市時投入成本高，傳統的選址方式已不足以支撐品牌的快速拓展，批量化的人場大數據才是現代品牌快速拓展版圖的「秘密武器」。數位基於5年高精度技術的沉澱，擁有全國最大的識別資料庫，在品牌選址、客群洞察及市場營銷中，都能夠為連鎖品牌帶來強有力的決策支持。