首先，從商圈屬性而言，便利店選址優(yōu)先考慮人群易于聚集的地點，例如社區(qū)型住宅區(qū)、中高檔寫字樓、學校周邊、商業(yè)街、酒店、娛樂場所、工業(yè)園區(qū)等，應該盡量避開商圈人口過少的位置。商圈人口是指在店鋪商圈范圍內(nèi)活動人口的數(shù)量，包括居住人口、辦公人口、學習人口等。
根據(jù)國內(nèi)便利店行業(yè)的經(jīng)驗理論，國內(nèi)以社區(qū)消費為主的便利店需要3000-4000個商圈人口支撐。因此，若某社區(qū)的戶數(shù)小于 1000 戶，那么開設(shè)在此的便利店的客票數(shù)可能不足，從而導致店鋪經(jīng)營困難。以辦公客流為主的便利店同樣需要3000以上的商圈人口，我們按照大廈的面積、容積率、訪客比例等數(shù)據(jù)，基本可以推算出商圈內(nèi)的人口數(shù)量。那些開設(shè)在商業(yè)街的便利店對于商圈人口的要求會更高，至少要超過60000人，繁華區(qū)、鬧市區(qū)甚至還要超過這個基本標準。這是因為商業(yè)街大多數(shù)是共享客流和派生客流，進店率和客單價往往會比社區(qū)便利店、辦公區(qū)便利店低很多。
商圈人口過少的店鋪不宜開，但并不一定意味著商圈人口超過基本標準就可以開店，我們還需要深入分析店鋪客流數(shù)據(jù)來評估店鋪選址的優(yōu)良。好的便利店選址首先要有足夠的客流量。如果店前實測的客流數(shù)勉強能支撐便利店日常運營所需，這樣的選址比較冒險。有些選址雖然實測客流很多，但客流只是經(jīng)過門店，并無停留或進店的理由，這肯定也是不可取的。其次要確保客流的有效性。客流的有效性說到底是客流的“質(zhì)量”問題。客流質(zhì)量取決于顧客的年齡階層、收入水平、消費習慣等眾多因素，需要根據(jù)實際情況詳細分析。
如何獲取準確的店鋪客流數(shù)據(jù)是困擾便利店經(jīng)營者的難題之一。業(yè)內(nèi)以往主要采用人工統(tǒng)計的方式，比如抽選一定時段來安排人工蹲點掐表或錄視頻。人工統(tǒng)計方式存在許多弊端，一方面是數(shù)據(jù)不夠全面，但若要全時段覆蓋，成本又將居高不下。另一方面是人工采集的標準不一，真實性難以評估。
還有些商家會選擇與中科愛訊、鷗新軟件等提供Wi-Fi探針方案的技術(shù)服務商合作，通過部署 Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)來獲取開啟 Wi-Fi 功能的手機 MAC 地址計數(shù)，嚴格來說是統(tǒng)計周圍的開啟 Wi-Fi 設(shè)備終端數(shù)量。Wi-Fi探針能夠全時段覆蓋，幫助節(jié)省人力成本。不過在實際應用場景下，并非所有的人都攜帶Wi-Fi設(shè)備并且將Wi-Fi設(shè)備處于開啟狀態(tài)，所以Wi-Fi探針方案的計數(shù)精準度有限。
現(xiàn)在，也有諸如圖普科技之類的人工智能企業(yè)研究智能化的店鋪選址方案。他們使用攝像頭來替代人工采集客流數(shù)據(jù)，并基于行人重識別技術(shù)對采集到的圖像畫面進行識別統(tǒng)計，能夠做到全時段覆蓋且精準計數(shù)。同時還能通過人臉識別技術(shù)，對行人進行性別、年齡等多維度的分析，為進一步分析受眾群體提供有效依據(jù)。相較于人工選址和Wi-Fi探針，這類店鋪選址方案在精準性和效率方面更為突出。
眾所周知，便利店行業(yè)單店收益低、體量小，并且面臨房租、人力成本上漲的壓力。即便現(xiàn)在有越來越多資本涌入，便利店仍是以低客單價、高頻交易和選址為生存依據(jù)的苦生意。選址，對于便利店的經(jīng)營至關(guān)重要。除了商圈人口和店鋪客流之外，我們還要綜合考量消費習慣、租金、店面情況、人工成本等很多因素，方能制定正確的選址策略。
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