AI浪潮下，餐饮行业加速变革。
2022年Chatgpt横空出世，掀起全球AI训练浪潮，从智能客服到供应链管理，效率革命势不可挡；
2025年Deepseek一鸣惊人，AI走进每个人的日常工作与生活；
而作为决定门店生死第一道关卡的选址环节，AI在这当中又能起到什么关键作用？
#来源：Deepseek
连Deepseek都在推荐的AI大数据选址产品Location，如何通过AI能力，帮助连锁品牌实现低人力、高精准、快落地的智能拓店？
以下从底层逻辑、AI选址实战等方面具体展开。
一、AI选址的底层逻辑
为什么传统选址模式正在失效？
1. 传统选址三大“致命伤”
·盲人摸象决策：开发团队“扫街”效率低，信息收集依赖个人经验，易遗漏关键数据；
·静态分析陷阱：人工统计客流、竞品等数据时效性差，难预测动态市场变化；
·试错成本高昂：一家选址失误的门店，可能导致数百万租金、装修、人力成本打水漂。
2. AI如何颠覆选址工作？
Location基于“数据+算法+场景”三位一体模型，构建全链路AI选址解决方案：
· 数据层：整合政府公开数据、商业平台数据、自采数据等多方数据源的多维度信息；
· 算法层：通过机器学习动态优化细分品类选址模型，精准匹配品牌与商圈需求；
· 场景层：覆盖“网络规划→商圈评估→点位勘查”全流程，数据驱动科学决策。
Location全流程AI能力，助力选址提效提速提质。
二、AI选址实战
Location三阶段赋能品牌拓店
阶段一：
AI网规——从“全国撒网”到“精准狙击”
行业现状：
· 某头部茶饮品牌曾因盲目进入二三线城市，3个月内关店20家，损失超5000万；
· 快餐品牌在北上广深“扎堆内卷”，却忽略新一线城市社区蓝海。
Location解法：
1. 60万+餐饮行业开店区域
· 开店区域划定：运用AI算法深度挖掘商业竞合关系，结合路网和河流阻隔因素，Location选址系统上精准划分60万+餐饮开店区域，为餐饮选址提供基础数据支撑，网络规划有基石。
· 场景定义与可视化：千万条数据折射商业真相，Location算法团队通过海量数据喂养和AI训练，精准定义各行业开店场景，有助于品牌方灵活匹配各店型。
· AI智能评分：基于通用选址模型，以AI算法综合评估市场评分、门店密度、居住人口及客流指数等多维信息，选址更科学，决策有依据。
· 快速筛选：利用AI标签体系，支持按商圈类型、客流画像、人口密度等多维度快速筛选潜力区域，效率大提升。
2. 构建AI选址模型
· 权重自适应：AI算法灵活调整选址参数及权重，如茶饮重年轻客群，快餐重交通便利。确保策略精准，满足个性需求。
· 品牌选址模型：结合品牌特性及发展阶段（拓城/加密），构建品牌私有化选址模型，助力品牌差异化发展，增强市场竞争力。
#来源：Location大数据选址系统
客户价值：
· 规划效率提升60%，开发团队专注核心战场；
· 规避“拍脑门选址”，降低50%无效拓店风险。
阶段二：
AI评分——秒级输出报告，完善评分体系
行业痛点：
· 开发人员30%时间耗在市场调研，报告制作冗长且信息滞后；
· 某咖啡品牌因未发现商圈内即将开业的竞品，开业即陷入价格战。
Location核心功能：
1. AI输出市调报告
基于全域大数据能力，先进模型算法技术，AI一键生成《市调评估报告》，汇报更省心。
#来源：Location大数据选址系统
案例对比：
· 传统模式：某品牌开发团队耗时2周调研某商圈，人工统计误差导致低估竞品威胁；
· Location选址系统：AI评估商圈机会，秒级输出优势商圈榜单。
客户价值：
· 降低成本：市场调研成本降低80%，决策周期从月级压缩至天级；
· 协作提效：数据透明化，总部与区域团队协同效率提升200%。
2. AI点位评估
传统选址依赖“老法师”经验，而Location系统基于行业千店模型×动态AI雷达，构建科学评估框架，精准评估点位开店匹配度：
· 数据反哺：学习品牌历史门店的客流量、营业额等经营数据，提炼成功因子，AI持续优化好店模型；
· 多维打分：实时融合人口消费力、客群匹配度、商圈竞争力、回本周期，构建动态评分模型。
阶段三：
现场踩点——AI算法分析客流信息
行业真相：
· 人工数客流存在错填、漏填、乱填等问题，店址评估失真，闭店风险提升。
Location黑科技：
1. 专利设备：即插即用，便捷管理
· 便捷设备，轻松部署：设备支持4G联网，免插孔、免打孔设计，专利技术加持，轻松完成部署；
· 远程智控，高效省心：内置24小时续航能力，支持按需远程定时开关，一人可高效采集多个点位客流信息。
2. AI算法：客流监测，智能分析
· 人物轮廓识别：采用先进的识别技术，Location的AI算法自动识别人物轮廓，包括头肩、腿脚等关键部位；
· 唯一ID锁定：算法智能分析区域内行人，确保数据的准确性和可靠性；
· 多元客流分析：算法精准识别不同类型过店客流，如行人、电动车、自行车、轮椅使用者等，人群场景更清晰；
· 多维数据呈现：过店客流峰谷、数量、性别、年龄层等多维数据，描绘点位客群画像；
· 营业额预估：基于上述客流数据，结合品牌已开门店进店率，AI训练提升营业额预估准确性。
客户价值：
· 减少人力成本：设备代替人力，成本降低90%，数据精准度提升98%，工作效率提升300%；
· 降低闭店率：基于真实数据帮助商家提前发现潜在风险。
三、选择Location的原因
更专业更科学更精准
1. 专业性：垂直深耕，懂餐饮更懂生意
· 行业Know-How沉淀：服务餐饮连锁品牌，累计选址上万点位；
· 数据壁垒：60万商圈数据库+细分品类模型，远超通用型平台。
2. 科学性：算法+人工双保险
· 动态模型优化：月维度更新数据训练AI模型，适应市场变化；
· 专家团队校验：团队核查数据，尽可能规避公开数据及纯机器误差。
3. 精准性：从“经验主义”到“数据闭环”
· 全流程验证：规划阶段预测开店成功率 vs 实际运营3个月后的数据复盘；
· 持续迭代：品牌每开一家新店，均为AI模型提供反馈数据，越用越精准。
写在最后
AI选址将成为连锁品牌标配
2025年，餐饮行业的竞争依旧白热化。当所有品牌都在卷价格时，领先品牌早已换了战场。
瞬息万变的市场中，唯有以数字化武装增长，AI赋能业务，才能在竞争中脱颖而出。