大数据选址好用吗？
之前，数据化普及力度不高，餐饮店实行现场点单，效率低不说，还浪费人工，随着餐饮人上线下单小程序、引进智能机器人，服务能力得以提升，甚至因为人工缩减，单店坪效提高。随着互联网发展，人工智能、大数据与餐饮行业的融合越发深入。
其实，大数据也可以运用到店铺选址中。
传统的选址依赖传统经验或者人工收集信息，数据准确度待提升，大量的人工实地勘察、现场调研，导致人工、时间成本过高，极易错失商机。大数据应用，通过海量的数据资源，加上算法和模型快速地进行观察和预测，效率和开店成功率双双得到提升。
大数据选址可以根据区域人群特征，并结合实际经营业绩，指导门店优化，比如进行合理地铺货选品，线下引流等方式，提升店铺流量，还能结合餐厅的品类需求，挖掘空白市场区域。
目前，按照人口热度、客户消费属性、干扰品及竞争、贡献度、通勤便利、综合指数等维度，大数据可以输出行之有效的选址评估模型分析。比如大数据可以采集民众居住、工作、来访的信息，从而确定这个区域的人口热度指数。人口热度指数越高，说明该区域的人流量越可观。
大数据还可以采集餐厅所在区域的交通数据，附近是否有公交路线、其是否位于客流主要方向，是否有利于客户出入店铺等，这样一来，餐饮人“不费吹灰之力”就能对区域的交通信息有清晰的感知，也能做出要不要在此地开店的决定。
通过层层的数据模型筛选，餐饮人就能确定各个维度的数据是否达标，从而拿到终的“诊断书”：某个区域是不是佳的开店地址。
