每日观点:大数据时代如何选对店铺——消费连锁行业重中之重

记者:张亚东

在大数据统计下,2020年全国餐饮门店数达超过602万个,但是只有20%的餐厅赚钱,在北上广深四个一线城市平均每个月10%的餐厅倒闭,其中关店餐厅的平均寿命只有508天,而在这些关店餐厅中是由选址失败直接导致开店失败占比达到了70%。选址,作为开店的第一步,是整个流程中最重要的一个环节,决定着最为重要的客流量要素。


(相关资料图)

传统的选址模式,不外乎实地考察、网上检索出租/出售信息,无论是哪一种模式,不仅费时费力,而且隐患极大。餐品口味不好,可以进行调整;服务不好,可以进行改正;但若选址不当,产品再好,服务再有特色,没有顾客上门也是毫无意义的。那么,如何选择适合的位置开店呢?

锶钟科技的专家唐川,利用其自主研发的大数据池和数据关联分析模式,成功破解了传统选址模式的难题,足不出户的精准评估了开店选址情况,成功引领了国内外大型连锁餐饮品牌、乃至世界500强餐饮企业实现了门店网络战略上的“消费升级”。

唐川构建的这套大数据分析模式,主要分三步走。

第一,选址就是选择商圈

唐川明确指出,门店的核心是线下流量的有效拦截,因而选择商圈是大数据选址流程中的首要工作。现阶段大众普遍使用的外卖、打车、购物,甚至视频等APP,为商圈选址提供了大量的反映区域经济发展水平和活力等数据,为大数据赋能商业选址提供了坚实的数据基础。唐川基于数据间的细颗粒度分析,精准评估商圈是否具有销售潜力、与餐饮定位的匹配程度等等。不同的商圈适合不同的餐饮,因此,基于大数据识别商圈的性质、规模、特点、新旧程度,为选址提供了扎实的基础。

第二,考虑商圈的不同维度

唐川通过流量数据抓取等技术获得了多维度大数据信息,并且不止于此,还创建了一套集多要素的商圈价值推算模式,该模式综合考虑了商圈成熟度、人口基数、年龄阶段、目标客群、收入水平、消费需求、消费能力、消费特性、交通动线、就餐时间、同业竞争等,为选址提供全方位的分析和预判。这套扎实的、突出数据重要性的、精准分析的模式,也在某跨国连锁快餐品牌上得到成功应用,推动其进一步提升成为餐饮系统化运营的“黄埔军校”。这套精细化地商圈选址模式,也成为该企业乃至消费行业内优选的选址模型之一。

唐川:大数据选址主要分析要素

第三,选商圈就是选顾客。

唐川的这套选址模式,最为重要的是对商圈客群的分析。通过前两点,可以确定目标商圈,但是目标商圈可能不只一处,如何优中选优,找到最合心意的门店地址,还要对客群特点进行科学分析。唐川的客群分析模块中,综合考虑了地址所能贡献的顾客程度、满足餐厅运营最低要求、满意的营业额和利润率,还考虑了社区类型、工程条件、动线因素、与品牌的契合度等,使得模型刻画更为全面。唐川通过这套建立在大数据基础之上的优秀选址平台软件,帮助企业从鱼龙混杂、可用信息和不可用信息中甄选出有价值的信息,科学解答了选址中的诸如如何选择成熟/潜力商圈、目标人群在哪、市场是否有充足客源等疑难问题,助力各类型餐饮品牌不断新开出成功的门店,获得稳定的现金流、良好的投资回报率和可持续的利润,同时有效规避了投资损失。

唐川,凭借其强大的技术能力,开发出真正且具有实际应用价值的数据产品,帮助企业节省大量的人力物力,科学提升选址的效率和精准度,赋能企业发现商机、制定开发计划与营销策略。唐川的这套数据挖掘和综合评价模式也被应用于宏观经济形势研究、市场发展趋势研究、竞争对手研究、客户研究等等,引领了大数据技术在商业上丰富的实际应用。大数据选址时代已然来临,唐川的这套数据挖掘、算法分析、综合评价模式,必将为消费行业提供更专业、更精准的引擎。

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关键词: 重中之重 大数据时代