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在消费升级与分级并存的复杂环境下，品牌零售企业以消费者为中心积极布局和优化线上和线下业务。然而，消费品品牌零售企业在零售网络规划方面普遍存在三大问题：
- 企业对线上、线下发展彼此关系理解本末倒置
- 经销商模式下品牌门店布局的主动性不足
- 品牌缺乏系统性数据分析来支撑战略性门店布局
为帮助消费品品牌零售企业应对以上关键挑战，德勤通过多年在数字化新零售领域的实践，开发了结合网络大数据和企业小数据的线上线下一体化城市/商圈潜力预测模型，并将其总结为大数据驱动的品牌主导型门店布局进阶指南，旨在帮助消费品零售企业实现关键转型和效益优化。
未来，在大数据的加持下，品牌方将不再拘泥于经销商模式，其门店的布局优化也将逐渐从被动反应、经销商驱动、机会主义、基于经验和人工操作，转向主动出击、品牌驱动、战略指引、基于数据和依靠工具和系统支持。
与此同时，基于品牌特征的大数据门店布局优化将为品牌新零售布局提供崭新思路：
- 品牌定制：品牌可以基于品牌特征和发展愿景进行优化，通过紧密联系品牌未来3至5年的增长愿景进行前瞻性门店拓展步骤分析；
- 数据整合：通过多维度的大数据整合分析，依托大批量城市属性与商圈属性数据，辅助全局深度分析。同时，利用自动化工具支持数据更新，解决网点布局调研耗费大量人力与时间的能力瓶颈；
- 模式创新：在全新模式下，品牌将基于市场真实需求进行战略性布局优化；该模式创新也将推动经销商开店方向，并帮助品牌方加强对自身品牌的管控力度。
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