一头是 6.28 亿累计成交用户，一头是 50% 的交易额同比增速。按 11 月 10 日的口径，这两个数字说的是同一门生意：京喜用三年把下沉市场的用户池做厚了，但池子厚不等于每家门店都能分到水电商派。对做区域扩张的品牌来说，真正的功课是把这 6.28 亿人还原成一个个商圈，再从里面筛出值得投陈列费的那几十家店。
三个数字拼出的下沉盘子
先看结构。6.28 亿是三年累计口径，不是月活；50% 是交易额同比，不是订单量；1 亿新用户是给京东主站带来的增量，不是京喜自己的留存。三个数字放在一起，能确定的只有一件事：下沉市场的用户获取还在加速，但增速来自新增用户而不是单客消费提升。这个判断直接决定了门店该怎么筛——找人多的地方，而不是找消费力强的地方。
再看品类。京喜 11.11 期间居家小件高增长，3C 家电与健康好物走俏，回归真实需求的理性消费被官方描述为今年 11.11 的主流电商派。居家小件的特点是单价低、频次高、体积小，正好适合县域门店的小面积陈列；3C 家电与健康好物则需要体验与售后，靠的是门店的服务半径而不是货架面积。同一批门店要同时承接这两类需求，选品结构必然要分层。
县域店与镇级店不是一套算法
县域门店的客流集中在周末与赶集日，坪效靠的是「一次买齐」；镇级门店的客流分散在一周里，坪效靠的是熟客复购。用同一套潜力评分去筛这两种店，结果一定偏向前者，因为周末峰值的销售额更好看。更接近实际的算法是把客流稳定性、复购间隔、品类宽度三项分开打分，再按门店类型给不同权重。
潜力门店筛选的三条硬线
| 指标 | 建议阈值 | 取数口径 |
|---|---|---|
| 商圈常住人口 | 3公里内3万人以上 | 行政区划与门店GPS半径 |
| 同类门店密度 | 1公里内不超过4家 | 竞对门店实地盘点 |
| 小件动销率 | 月动销SKU占比过半 | 门店POS按品类汇总 |
这三条线的作用不是选出最好的店，而是先把明显不合适的剔掉。人口密度筛掉的是「有店没人」，门店密度筛掉的是「有人但已被占满」，动销率筛掉的是「有客流但品类不对」。三条都过，再进入第二轮看陈列资源与店主配合度，这一步只能靠人跑，数据替代不了。
筛选之后是铺货。下沉市场的铺货难点不在首单，而在二次上翻：首单可以靠政策压，二次补货要看店主有没有真的卖动。判断卖动的最快办法是看小件品类的动销天数，而不是看进货量；进货量里有一部分是政策货，压在库房里不动，反而占掉了本该给畅销品的陈列位。
为什么别把 GMV 当唯一标准
GMV 高的门店未必值得加投。县域市场的大促集中度极高，一天能做出平时一周的销售额，这种峰值会把月度 GMV 拉得很好看，但对日常铺货没有参考价值。反过来，一些 GMV 中等的门店，小件动销稳定、复购间隔短，陈列位一旦拿到就能持续产出，这类店才是黄金门店计划真正要找的对象。
把两个口径放在一起看会更清楚：按 GMV 排名前 20% 的门店，与大促日销售额占比低于四成的门店，重合度通常不高。前者是流量店，后者是经营店。品牌在区域里能拿到的陈列资源有限，投给经营店的回收周期更短。京东服饰美妆 11.11 有 512 个新锐品牌冲进细分赛道前十电商派，这些品牌要落地到县域，靠的正是这类经营店而不是流量店。
新锐品牌的县域打法和一二线不同
一二线靠内容种草带动搜索，县域靠货架可见性带动即兴购买。同一个新锐品牌，在一二线可以只铺三个爆款，在县域必须把 SKU 宽度拉开，因为消费者不会为了一件商品专门跑一趟。宽度一拉开，单店库存压力就上来了，这也是为什么县域门店更愿意接「小批量多频次」的补货，而不是一次性压货。
区域机会怎么落到具体门店
把 6.28 亿用户按省域拆，能看出明显的不均衡：人口大省的绝对用户多，但渗透率未必高；西部省份用户少，竞争也少。对品牌来说，前者拼的是份额，后者拼的是先进入。两种打法的门店筛选标准不一样，用一个模型套全国，等于把份额战和空白战混在一起打。
更实操的做法是先定区域角色，再定门店名单。份额区域看竞对密度与陈列占比，空白区域看物流可达与店主意愿。定了角色，预算才分得清：份额区域投陈列与促销，空白区域投首单与培训。这一步做错，后面所有的门店评分都只是给错误的方向做精细化。
常见问题
6.28 亿用户里，品牌能直接触达的比例有多少？
公开信息只给出累计成交用户数，没有披露可触达或可运营的用户规模。品牌要落到门店层面，仍需依赖自己的会员数据与平台提供的区域销售数据。
县域门店的潜力评分，权重应该怎么设？
没有通用答案，但可以按区域角色分两套：份额区域把同类门店密度权重调高，空白区域把商圈人口与物流可达权重调高，两套分数不要混排。
怎么判断一家店是流量店还是经营店？
看大促日销售额占月销售额的比例。超过六成的是流量店，低于四成的是经营店；前者适合做爆发，后者适合做日常铺货与复购。
这套筛选方法的适用边界在哪里？
它依赖门店级的 POS 与盘点数据。没有门店数据、只能看到经销商出货的品牌，需要先用经销商库存与终端盘点做替代口径，结论精度会下降。
