当某茶饮品牌用Excel手工选址，瑞幸已通过数智化选址系统日均开出5家店。
随着AI平民化，行业进入数智化选址“普惠”阶段，不同阶段的企业都有了选址模式升级转型的基础和条件。
一、匹配段位科学“上分”
别用开10家店的方法开100家店
实体商业发展的过程中，开店扩张是追求增长与成功的必经之路。然而，许多企业在这条路上遭遇了 “规模诅咒”。当门店数量从个位数增长到数十家、上百家时，原本行之有效的选址方法开始失灵，导致新店经营不佳。
事实上，不同规模和扩张阶段的门店，面临的市场环境、竞争态势和发展需求大相径庭。这就好比游戏世界里，“青铜局”有其特定玩法，“钻石局”也有独特套路。
因此，在企业扩张的不同“段位”，我们需精准选择适配的数智化选址手段，才能开启科学扩张 “上分之旅”。
二、数智化选址进阶
初创-扩张-成熟
小微品牌（1-10家店）
善用「轻量武器」，精准验证单店模型
核心任务：低成本试错，快速验证单店模型
白银段位：Deepseek等平台+个人版数智化选址工具
1. 用Deepseek生成选址Checklist，规避常识错误
2. 使用Location商业直租，免费获取市场调研报告，辅助选址决策
刚起步的品牌资金和资源相对有限，选址环节，可以合理使用 DeepSeek 这类AI工具，获取一些选址专业知识，辅助开展基础的市场调研工作，获取商圈数据、竞对分布等重要信息。
不过，这个阶段务必注意甄别信息的真实性。尽管网络公开数据获取方便，但其中可能存在偏差。这主要源于 AI 工具本身存在的一些问题，比如训练数据覆盖范围有限，缺乏实时验证机制，甚至出现“AI幻觉”，即生成一些看似合理却与事实不符的信息。
避坑指南：
- 交叉验证数据，如多渠道收集并线下实地踩点核实
- 参考通用选址评估表，完善自己的专属评估体系
成长型企业（10～50家店）
抢占「数据红利」，实现高效复制
核心矛盾：经验复用失灵，需建立标准评估体系
钻石段位：数智化选址系统
当店铺数量达到 10 - 50 家时，意味着进入了扩张期。此时，单纯依靠经验选址已经难以满足需求，需建立标准化的评估体系，并使用专业的选址系统，做好店铺的高效科学复制。
避坑指南：
1. 客流数据二次校验，AI释放人力
规避掐表数客流数据失真，以及以商圈客流代替过店客流等情况出现。
2. 评估体系的标签应是动态的，即打磨品牌选址模型
大部分品牌面向市场时，都有自己的初始STP定位，所以来到线下开店时，就会有一个初始的、关于人群定位的选址倾向。
而实际上，品牌发展的过程必然伴随用户的泛化，而我们需要完成新阶段的客户洞察。
这背后的含义是，即便使用了大数据选址系统，我们也不能依赖通用版的选址模型，而要结合品牌的个性化需求，持续打磨选址模型——对上个阶段使用的「店铺选址评估表」加以迭代更新，动态调整自身的标签体系，以更好适配品牌新阶段的扩张需求。
3. AI评估体系的建设，重点在于能力建设而非数据采买
我们在上个阶段聊到，初创品牌（1～10家规模）的重点是「快速试错」，而快速试错背后的另一个意义；任何第三方永远无法代替自己做出决策，与其10倍成本才买第三方数据，不如建设自己的一方数据，训练专属AI模型，更好赋能加盟商。
规模型企业（50+门店）
构建智能决策引擎
当我们门店数量超过 50 家门槛，尤其突破 100 家大关后，标志着进入了发展的成熟期。这一阶段，选址的重点不再是简单的规模扩张，而需要深入展开市场洞察，进行科学的战略布局，实现可持续发展，这无疑对数智化应用的深度和精度提出了更为严苛的要求。
可持续扩张核心：从「找得到位置」到「算得准未来」
王者段位：基于历史销售数据训练算法，打造AI数智化决策系统
避坑指南：
1. 沉淀数据，更关注用好数据
进入这个阶段的企业，已经对开店信息等数据资产的沉淀和复用给予了高度关注，但在实际操作过程中，往往缺乏科学管理和合理使用这些数据资产的有效方法。
要想挖掘数据背后的潜在价值，仅靠数据沉淀远远不够，还需算法工程师投入专业的人力进行深度分析和处理。
2. 不同类型门店采取不同选址策略
规模型企业通常布局多元化的门店类型，如旗舰店、标准店、社区店等。不同类型的门店具有不同的定位和目标客户群体，因此，我们不能一套选址标准用到底，即要针对标签体系及相关权重进行更灵活的适配，满足不同场景、不同类型的门店选址需求。
· 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。
三、Location解决方案
产品及能力
前文已对不同阶段品牌在选址方面应采取对应的“上分”手段，以及相应段位数智化应用进行了详尽阐述。在此，我们再次梳理了各个阶段，Location提供的数智化解决方案，助力处于不同阶段的开店人，高效科学上分。
AI技术深度融合
AI正在成为数智化选址决策系统的核心驱动力。通过深度学习算法，对海量的选址数据进行深度挖掘和分析，识别影响选址的关键因素和潜在模式。更多关于Location选址系统的AI能力，欢迎查看。
数据多元化与质量提升
除了传统的人口统计、经济数据和商业数据外，Location选址决策系统整合更多元化的数据来源，提供关于消费者兴趣、行为习惯和生活方式的更深入洞察，帮助企业更好地了解目标市场。
此外，Location通过数据清洗、验证和加密技术，不断提高数据的准确性、完整性和安全性。
定制化与专业化服务增强
不同企业在选址决策上有不同的需求和侧重点。Location提供更加定制化和专业化的服务，根据企业的行业特点、业务规模和发展战略，量身定制适合的选址解决方案。同时，还将提供专业的咨询和培训服务，帮助企业更好地利用系统进行决策。
写在最后
“规模诅咒” 并非不可打破，关键在于企业要根据不同的开店阶段，灵活采用数智化选址策略：
在初创期，要善用「轻量武器」小步试错，精准定位；在扩张期，要抢占「数据红利」，标准先行快速复制；在成熟期，要构建「智能决策引擎」，持续迭代私有化大模型。