大数据选址智能算法——价值因素模型介绍

近年来，我国连锁零售业已发展成为社会经济的支柱产业，连锁零售业快速发展的态势不仅给企业带来更多的发展机遇，也使其面临着更大的挑战。对于连锁零售企业而言，如何抓住机遇发展壮大实现盈利；对于投资者而言，如何就连锁零售企业做出正确的投资决策，这均使得连锁零售企业的价值评估研究显得尤为重要，因为正确的估值结果不仅对企业的融资，投资以及日常运作起着至关重要的作用，而且估值方法的研究能够帮助经营管理层正确认识企业价值的形成来源与影响因素，从而就此改善企业的经营管理。

目前，我国评估界对于一般企业价值评估的研究己比较透彻，但是有关零售企业价值评估的研究甚少几乎为空白，而连锁零售企业作为消费者与制造商的中间桥梁而存在，其在经营上具有较大的行业特殊性，其价值的来源及形成途径本身就具有一定的特殊性。然而就目前的估值方法与估值模型而言，没有哪一种独立的估值方法能够完全适用于连锁零售企业的估值大数据算法，因此对于这样一个具有自己行业特点的企业价值评估，在现实中迫切需要一种适用于其经营特点的估值方法与模型来保证企业价值的准确性，也才能够针对性的提出提升企业价值的方法。

阿拉丁智店价值因素模型是通过分析零售企业自身门店的经营业绩、增长趋势、投入成本等综合性因素，识别出高价值门店，分析其关键成功因素，作为新店选址条件，形成选址模型。

通过分析零售企业自身门店的经营业绩、增长趋势、投入成本等综合性因素，识别出高价值门店；基于算法分析企业成功原因（例如人流、周边环境、客源、竞争程度等），这些成功原因即价值因素。将价值因素形成一系列的选址条件，形成算法模型，筛选出具备相近条件的地址，包括：周边POI参数、目标人群参数等。通过价值因素模型，选址人员可摆脱漫无目的和大海捞针方式的选址方式，只需对大数据选址工具智能筛选出的目标地址进行实地勘察和复核即可。

阿拉丁智店在国内独家实现了店铺选址相关所有数据源的集成与整合，通过数千个用户标精准识别活跃与高价值的目标客群，提供从选址到运营的一站式服务。

希望能给线下零售从业者带来更多更方便快捷的服务体验。更多别具特色的产品和服务详情可见主页。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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