千店千面的背后，试过以地理位置为门店打标签吗？
三年前，国内零售IT业的老兵，米雅科技的董事长杨德宏到访达拉斯。我每次去北京，只要有机会都要去拜访这位前辈，看着他从富基融通功成身退，继续在米雅科技开创一番新事业。这次作为东道主，我特意在达拉斯的一家叫米雅的餐厅招待了他。这家年纪比我还要大的餐厅是著名的牛腩塔克（墨西哥卷）的发源地。
饭后我们步行到对面的7-11的门店，随意看看。一走进7-11，作为零售资深专家，杨总开始挨货架数店里的sku品种和数量。杨总介绍说一年前屈臣氏曾经找到米雅，想做一些品类管理的工作，同时想做一个门店位置品类打标签的工作，希望了解自己旗下的门店的类型，是否可以按照门店的位置打标签。做这个工作的目的，就是为了实现千店千面。
所谓的“千店千面”就是打破目前的格式化零售，从店铺规划、商品组合、零售促销、门店运营等各个方面，实现真正的个性化零售、差异化经营，满足消费者的个性化消费需求，进一步增强零售店的吸客能力和经营活力。那么这第一步就是给门店打标签。
如何去给门店打标签，定义其属性？埃森哲认为，首先，电子商务渠道敏感度对店面划分有较大的影响。其次，地理位置这一经典元素同样重要。
通过地理位置对门店属性的定义，ICSC International Council of Shopping Centers（国际购物中心联盟）对所有类型的购物中心做了如下的划分。值得注意的是，这里的购物中心，并非都是我们概念里那些室内大型的Mall，街边店的聚类也是购物中心的一种形式。下面的表格就是全美的购物中心划分：
在这一体系下，一家连锁店，通过寻找其最近的购物中心的空间运算，都可以给其旗下的门店赋予门店的类型。每一种类型的门店，其面积大小、销售额、库存、装修、人员配置等都会有显著的不同，如果再按照门店所处于的市场规模大小、周边人口密度大小划分，可以建立起含有数百个组合的矩阵，接下来就有多种应用的可能。
最直接的应用就是在门店销售预测模型上，通过对门店种类的分类，我们可以分别建立对应的模型，从而避免了one fit all的场景。
此外，对于门店扩张，通过自我门店的分类，就知道了自己未来增长的方向。对于咨询公司和投资机构，可以迅速对该品牌的门店分布格局做出分析，并基于此制定出相应的措施。当然，对于零售企业自身而言，他们可以做的，还远远不止这些。
真的能做到千店千面吗？如何行之有效的去定义门店属性？就这个问题，我和腾讯投资负责零售的投后管理咨询的文永生做了讨论：
其一，他认为门店所属的商圈有不同的属性，门店大小有差异。实际上，绝对大多数的门店在80%的层面上都是一致的，主要是在那些20%的差异上做文章。
其二， 从运营能力上看，如果要真的做到千店千面的话，是非常考验零售商的运营力的。就中国零售商的运营能力而言，是很难的。
第三，核心出发点，是让消费品零售商去了解客户，而不再是赚差价。这一点Costco利用他们的会员卡数据，就做的非常完美。当然，要想能做到那样的 “千店千面“，是非常有挑战的，很多零售企业并没有这些的客户数据。
最后，一个可以通过替代“客户数据“来给门店定义”属性“的，就是通过前面埃森哲提到的地理位置。一个简单的地理位置，对于门店的类型定义，就能帮助商家去理解他们的客户。
每个人对于千店千面最后怎么用有自己的观点，但是作为定义门店的属性，应该是一个标准化的过程，这也启发了极海对门店位置打标签的工作。
和国际购物中心联盟的定义相比，作为一个商业地产领域的“门外汉“，极海的标签更加具有地理的特性。
以屈臣氏为例，50%的门店坐落于购物场所，29%的门店坐落于住宅，15%的坐落于办公住所，还有3%，115家门店在学校周边。如果在类别里进一步细分，又能发现这115家学校周边的门店里，有43家门店是坐落于中学周边。
屈臣氏如果建模去做门店销售预测模型，可以采用学校门店作为一个大类去处理。而在货物的品类管理上，可以采用细分的小类，去贯彻自己的执行。
作为对比的老百姓大药房，70%的门店坐落于住宅附近，10%在学校，还有8%在办公场所。从某种意义上，老百姓大药房更加贴近人们的生产生活。
极海的标签有6大类，17小类。不需要会员数据，也不需要手机移动数据，只要再加上6级的市场规模，从一线，新一线到五线城市，不说千面，定义出100种组合的门店类型，在此基础之上去执行门店个性化方案，是完全可行的。
未来的零售是更加个性化的零售，至于是否需要千面，这个并不重要的，重要的是服务好自己的客户。了解自己的客户，是服务自己客户的第一步。极海品牌监控的500多个品牌，千万数量级的门店，每个都有自己独特的位置属性。这个属性，就是零售企业了解自己客户的利器。
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图、文 / 少飞
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