对于传统零售行业来说，选址如果选的好，门店就成功了一半。实体门店的位置就是流量，它关系着门店的长期发展，关乎着门店的经济收益。自马云提出“新零售”的概念后，许多零售商开始探索新零售模式，利用大数据布局线下门店。
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通常情况下，门店选址要考虑到人群流量、门店租金、交通情况、店面结构、附近居民构成等众多问题。在实际情况中，实力不同的传统零售商，考虑问题程度是有限的，很难将各方面都一一兼顾，更多的是凭借行业经验和人力实地考察。
实力雄厚的零售商会花费重金打造一套模型用于门店选址。如星巴克咖啡有一套量身定做的GIS地理位置分析模型，结合了几十项数据来判断某地区是否适合开店。星巴克的模型属于高度机密，但也不难发现，星巴克门店布局的地点，都是交通枢纽点、白领商务区等。
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实力较强的零售商会选择入驻城市繁华地段商圈，如万达商圈、巴龙一城等。虽然流量得到了保证，但因为处于黄金地段，租金太高，也直接增加了经营成本。而且选择的商圈如果门店位置较偏，效果也不理想。
实力较弱的零售商会选择“路边店”。表面上看，行人来往，热闹非凡，但实际上消费的人并不多。这是因为客户不够精准，选址在路边也就可能只是浪费租金。
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门店选址难一直都是零售行业的痛点之一。如果能门店选址问题能解决，可以帮助企业大大降低运营成本，获取精准客户，有利于门店长期健康发展。随着5G、大数据、云计算等新兴技术的崛起，新零售时代的来临。
新零售可以通过真实大数据，打破信息不对称，帮助选择最优位置。无论是从客户群体定位、市场环境定位，还是店铺定位，都可以通过线下收集的大数据分析，进行智能规划。
地理位置分析
对初选目标地区的地理位置进行数据分析，精准获取区域住宅结构、人口分布、商圈分布、交通情况等信息。
行业分析
查询该区域同行业分布位置，对比分析，是否属于同一消费群体，构成直接竞争，可以合理避免相互争夺客流。
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客户群体分析
对初选目标地区的客流量大小、人群男女占比、人群购买力等维度分析，判断该地区是否与品牌定位相匹配，从而进行下一步精细化选址。
选址模拟
商家可以模拟选址2-3处地点，在经过大数据测试后，对比数据，计算出店铺的最佳位置。
在未来，纯电商和纯线下门店将不复存在，取而代之的就是新零售！选择合适的大数据工具，是跨入新零售的第一步，利用大数据科学选址，是新零售的重要第二步。大数据时代，零售商要学会借助大数据力量，来降低门店运营成本，实现门店数字化运营。线上结合线下，发挥最大价值。
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