前些天“地摊”话题一度刷爆社交媒体，很多人对此跃跃欲试，但现实中摆摊不易、赚钱更难，实体经济的复苏可谓举步维艰。
当代的“摆摊”——有些商家、卖场和品牌也会通过“摆摊”来展示和售卖产品，但模式已完全不同于简单粗放的传统摆摊。例如肯德基和必胜客近年推出的移动餐车，背后有着一整套数字生态系统和创新服务模式的加持，从产品的选择及陈列，到品牌形象的具体呈现，再到餐车的移动轨迹和出现时间节点等等，都实现了信息化、精细化。不禁让人感叹，最传统的商业场景，也可以用上最现代的运营模式。
感叹的同时，也不禁引发深思，当代摆摊和练摊的选址都实现了数据化、智能化，那些在后疫情时代挣扎求生的线下传统门店，该情可以堪呢？我们目前还不确定一些地方恢复“摆摊”是否会分流线下门店的客流，但疫情又出现反复，已经受到重创的传统线下门店还能走多远，是一个令人揪心的问题。
先来看一组对比图：这是北京市同一地区分别在2020年2月与2020年4月的客流情况，我们能明显看到红框区域中色块颜色的变化——颜色越暖，说明客流量越大。
这两幅热力图基于TalkingData移动大数据的加工而来，从微观层面能看到每个小到100米*100米的地域网格内按小时/周/月的客流情况，从宏观层面我们同样也能看到大到以市为单位的按小时/周/月的客流情况。
那么，这样的客流分布热力图有什么用呢？
客流，顾名思义，就是“客户的流量”。众所周知，做线下生意，练摊也好、开店也好，在单一客户成交率一定的情况下，最重要的就是客流，客流量越大，成交体量就越大。而影响客流的因素无外乎几点——交通便利性、人口聚集程度、周边配套设施等。
这是一张不同时间点/段内，北京局部地区的客流潮汐图，涵盖商圈、住宅圈、交通枢纽圈、商务办公圈。
这张图直观展示出，客流是随着时间迁移的：
- 早晨8点，忙碌的上班族们，奔波于各大交通枢站；
- 中午12点，人群已经从东五环完成了向市区迁移，聚集在大望路、国贸、金台夕照等周边的办公聚集地；
- 晚上18点到20点，客流开始反向回流的同时，慢慢向居住区附近的交通便利的商圈聚集。
我们还可以从在这张图上发现，大望路地铁附近是一个神奇的存在，它全天的客流量都很大，并不像其他地点存在明显的客流潮汐变幻。
那么问题来了，既然客流是最重要的，是不是处在像大望路地铁附近这样的客流最密集区域的线下门店，就能顺利度过这段艰难时期呢？
在北京，类似这样的客流密集区还有哪些呢？
全国其他城市不同区域的客流分布又是怎样的？
在客流有潮汐变化的区域，又该如何准确把握住“时机”与“商机”呢？
根据TalkingData对疫情期间相关数据的分析发现，疫情给生鲜电商、移动医疗、在线健身等行业带来了短期巨大提升，但在场景改变或者恢复时，还需要客群养成长期习惯；对线下场景的餐饮、娱乐、出行、旅游等行业，疫情则造成了巨大的直接经济损失。
所谓“下雪时并不冷，雪后化冰期才是最冷的时候”，对于尚未养成长期线上消费习惯的门店和严重依赖线下客流的门店，该如何自救？
虽然我们能看到经济在逐渐复苏，但很多门店的到店率还是如此之低，昂贵的租金、店员的工资等成了无法承受之痛，该如何获客、拉新，激活门店流量？在无数线下门店关门，大量店铺亟需招租的情况下，开个新店实现人生的“小梦想”还有没有可能呢？
后疫情时代，为更好服务于线下门店，TalkingData及时升级并推出智能选址产品——「智选」2.0，该产品依托于强大移动行为数据、地理信息数据和商业经济数据，有机整合机器学习算法，旨在解决实体门店选址、商圈经营等场景问题，为智慧零售及多元化线下产业助力。
通过商圈区位洞察、潜客浓度探索、职住通勤研究、商圈配套与经济研究等多角度，「智选」帮助不同规模的企业在新消费环境下打破时空信息上的不对称，高效量化推动决策，先人一步找到精华位置，获得竞争先机。
针对线下门店在疫情后的运营需求，「智选」2.0可以在多个场景提供帮助：
场景一：如何为新门店找到客流恢复良好的区域？
「智选」2.0，提供基于客流指数的计算，叠加多维度选址因素，如营业时段、潜客因素、业务模型、同类竞品、增益品牌等因素，一键输出选址推荐，快速找到线下客流恢复的重点区域。
场景二、如何评估现有门店的客流恢复情况？
某知名连锁快餐店发现，虽然疫情在好转，外出活动的人群以肉眼可见的速度增加，但是到店率却没有明显的改善，相较疫情前差距明显。这是什么原因造成的呢，现有门店客流恢复情况到底如何，又有哪些指标可以衡量呢？
「智选」2.0提供客流洞察、人口洞察、区域评分、区域配套等多维度指标，帮助线下门店综合衡量后疫情时代线下门店客流的恢复情况，以数据指导营销策略调整，以适应不断变化的市场需求，加速疫情后“重建”：
- 查看不同时间段（月/周/小时）的客流恢复情况，通过同比、环比，实现客流恢复情况的多维度分析；
- 查看多家不同门店（包括自有店门或竞品门店）的客流恢复指数，帮助商家及时掌握最新动态；
除此之外，「智选」2.0还提供不同区位的洞察，支撑多商圈平行对比，丰富画像维度和TGI浓度评估以及周边配套的详解细查，直观呈现不同门店的客流恢复情况，利用数据支撑决策，实现门店客流经营的良性发展。
场景三：如何对客流恢复后的区域进行人群洞察？
「智选」2.0同样提供客流洞察、人口洞察、区域评分、区域配套等维度的分析，包括潜客的人口属性、收入级别、消费等级、职业星系、兴趣消费偏好、教育情况等，帮助商家全方位了解潜客群体特征，让目标群体更明确。
以位于北京东单的某咖啡店为例，让我们来看看该店潜客的多维特征：
- 与全市平均水平相比，该咖啡店潜客人群更偏女性，占比近58%；更年轻化，25-29岁人群占比最高，约35%；
- 该咖啡店的潜客客流主要来源包括13个商务写字楼、6个住宅区等；
- 该咖啡店的潜客客流量相对较高。
场景四、如何在门店恢复经营后召回老客、获取新客？
结合场景一、二、三，完成了从客流恢复重点区域的寻找、客流恢复指标的综合衡量以及客群的全方位洞察，接下来还有一个很重要的环节，就是如何吸引客户到店消费。
这在个以消费者为导向的时代，坐等客户到店的被动模式正在被淘汰，只是商家了解客户还不够，同样需要“让客户了解商家”，吸引客群到店消费也变得更有策略性。
「智选」2.0依托于TalkingData数据能力，帮助商家实现基于人群定位的线上、线下精准营销投放；利用多维度的人群洞察，帮助商家快速实现细分客群的差异化营销、精细化运营。
基于以上不同场景的应用，从开店选址→门店入驻→门店运营→会员营销→获客、留存→经营分析,「智选」2.0形成了完整的位置商业与营销合力的解决方案，以实效帮助线下门店的快速恢复与“重建”。
虽然像北京这样的一线城市并不适合摆摊，打碎了很多人想要靠练摊实现财富自由的“梦想”。但如果你真的有志于投身线下经济，「智选」2.0将通过大数据和算法能力，帮助你选准位置、做好经营，实现降低成本、提高效率、增加收入，让你的事业起步更顺利、发展更长远。
对「智选」2.0有什么疑问，
欢迎在文章下留言或给本公众号发送消息～
目前，疫情又在北京等个别地区再次反复，除了应用智选这类智能化选址应用分析客流以外，我们在策略上又应该如何调整？
今日下午3点，TalkingData零售行业咨询总监李瑞芬将以服装业为例，结合重点品牌全国线下门店数据，分析疫情前中后期的表现和城市、渠道、品类三大维度客流走势，解读人群特征。
直播内容亮点：
1.疫情后的线下客流走势分析
2.客流恢复的差异化特征解读
3.不同品类高频人群特征洞察
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