数据驱动预测精确性更高：经过很多数据剖析得出决议计划，下降片面成见，更精确预估某地点的商业潜力

经过算法进行门店选址分4步走，区域范围内方针时机点的选址标签数据提供给模型，以转化率、销售额、复购等为方针计算出最优选址点，并归因影响达到方针的标签/特征贡献度，第三步转化为详细的预估值和评分，便于以事务视角剖析决议计划，最后能够独自检查每个选址评分标签的贡献度，结合事务经历与实践事务状况调整权重，这仅是一个经过算法选址的视角，能够有其他产品规划方案，底层的都是喂数据经过算法引荐选址，在产品规划层能够依据事务需求使用习气在算法成果之上做调整得到适配事务的工具，经过算法选址的优势主要3个。

1. 数据驱动预测精确性更高：经过很多数据剖析得出决议计划，下降片面成见，更精确预估某地点的商业潜力
2. 高效：算法能快速剖析很多信息，削减选址所需的时间
3. 成本效益：长期而言，算法选址能够下降在途径拓展选址方面的运营成本

3.2 产品智能分配补

智能产品分配补，完成逻辑为依据门店数据匹配产品，主动提供分配补信息保证每个门店都有满足的库存来满足客户的需求，一起避免过度库存和库存积压，很显然其中门店标签能够用来弥补门店相关数据，提高算法的精确度。

3.3 门店用户精细化运营

这个应用比较简单，便是选取门店标签中能够作为用户筛选条件的标签提供给CDP/MA等用户办理营销系统，为事务提供更多维度的用户圈选分层维度，比方门店等级、门店类型、商圈类型等。

3.4 门店经营智能决议计划

上述的门店选址和智能产品分配补也是智能决议计划的分支，门店经营智能决议计划的想象是根据现在品牌连锁门店或许是快消途径办理都会有划分不同门店匹配不同战略，在打造出优质单店模型后总结营销、推行、产品装备门店办理等方面的经历再推行到同类型的门店，这类需求很多数据、规则总结不断迭代的事务场景个人认为很适合转化为算法洞悉发现时机提供决议计划主张，如图所示提供经营相关数据进行不同类型门店经营效果的算法归因，输出对不同门店的要害影响战略和危险预警，当然这仅仅一个简单想象，实践起来必然很挑战和困难。

结语：其实要达到智能门店选址或许作为算法弥补数据直接构建相关指标体系或许按需梳理规划数据，只在有需求标签时比方弥补用户标签的人群圈选时取数生成标签，灵敏看取应用哦。