新零售持續火熱，「店馳」靠大數據選址入場會是個好方向嗎？
新零售持續火熱，圍繞線下業態的重新解構成為趨勢。
其中，新、老零售都離不開的很重要一點，就是位置。作為實體零售競爭條件中入口級的核心要素，地址具有天然的空間壁壘，好位置能夠為企業帶來可觀客流，大幅增高營業額，也是其一大競爭優勢和無形資產。
選址是門學問，日本在這方面有著40多年的研究歷史，而國內店的選址則還處于初期，比較粗獷，在接受36氪采訪前，店馳創始人邱浩先拋出了這樣一句話，在他看來，傳統尋址流程存在信息不對稱、效率低下等問題。
基于此，店馳希望利用大數據來給客戶提供智能選址的解決方案。我們知道，諸如711等頭部日資便利店都有其系統性的選址方案，那么店馳具體服務哪一類型的客戶呢？
邱浩表示，事實上，國內有不少成體量的零售店，它們有這樣幾個特點有品牌、成規模但選址等發展體系上或缺乏經驗積累、或相對傳統，我們正是服務這樣的客戶，比如好鄰居這樣的規模化便利店、有社區生鮮超市、有酵素這樣的烘焙品牌店以及百果園、果多美這樣的水果連鎖企業等。
在傳統的拓店流程中，一線拓店人員就是全城掃街掃樓，看到感覺地址還行、人流量還不錯，又處于空租、轉租等狀態的店鋪等，就記錄下來反饋到決策者處，這種篩選比較主觀，而且效率不高，決策者對一線拓店人員的管理也相對不可控。
店馳的一大亮點在于將拓店流程做了類標準化的處理，對于一線拓店人員，不再是泛泛搜尋，而將之量化和任務化，通過對基盤做信息采集，變傳統選址為主動挖店。
邱浩表示，這款拓店工具背后的邏輯不再是基于現有情況去發現可能的店鋪，而是從企業本身出發，去規劃適合該業態的地理商圈，再將城市進行網格劃分、在每一個網格布點、再基于每一個布點基盤去搜集信息，哪些位置最適合開水果店？現在這些位置是否有適合的空間？哪些空間需要保持關注，一旦空出馬上跟進？這些都是基于店鋪發展適配位置，而不再是基于地理位置去將就店鋪。
具體到產品來說，流程大致是先進行商圈規劃、建立基盤庫，然后內外部數據確定目標店鋪，KUKA機器人示教器維修，然后基于基礎信息進行店址初評，然后基于固定客源、客流統計進行日商預估和盈虧預測，最后產出一份評估報告，有效狀態的店鋪進入到最終階段的考察和租賃簽訂。
一般來說，目前業內開店不成功率在20%到30%，也就是接近三分之一概率會使得投資回報周期、開業銷售額等遠低于目標，造成極大成本虧損。
邱浩認為，店馳的優勢除了產品本身的邏輯設計外，對于云端任務的處理和發放以及智能選址報告評估上也有數據優勢。據他介紹，工業機器人維修，目前其數據源除了幾家第三方數據提供商外（提供周邊房價、周邊住戶、周邊同行客單價、周邊用戶畫像等等），還有若干家獨家數據合作伙伴。這種數據來源將會是其壁壘之一。
上述所說的是其拓店組件，主要服務客戶選址這一環節，邱浩表示，未來其將推出選品、運營等其他產品，如果模式被驗證，能夠形成其零售生命周期內的閉環服務。
盈利模式上，每個產品類似于SaaS收費，機器人維修，單款產品客單價大概在每年6萬元左右，從今年春節推出至今，目前拓店組件已有50多個客戶。
團隊方面，目前其已有20余人，產品和算法工程師居多。創始人邱浩此前在老牌erp公司海鼎任副總經理，有超過13年的零售管理工作經驗。此前，店馳已獲得千萬元A輪融資，主要用于產品開發與布局、團隊構建和市場拓展。