潮汐|线下门店复苏之路，后疫情时代如何更多获客？门店|时代|线下|

_原题为 线下门店复苏之路，后疫情时代如何更多获客？
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。

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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。

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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。
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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？
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