大数据如何助力零售餐饮业选址与发展？

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对于线下实体店来说，业务发展的第一步，除了品牌定位之外，就是选择开店地点。地址作为实体零售入门级竞争的核心要素，具有天然的空间壁垒。良好的地理位置可以给公司带来可观的客流，显着提高营业额。这也是一项重大的竞争优势和无形资产。新零售也一直在强调全渠道，所以线下是一个必要的环节。即使实体店定位为体验中心，无论其销售压力如何，仍然需要精挑细选，确保能够吸引足够多的目标核心客户进店体验，这样才能最终实现精准化、精准化。品牌价值高效传播。

本文将首先介绍大数据的作用，然后盘点一些利用大数据进行选址的成功案例，最后提供大数据选址解决方案，全面分析零售餐饮行业如何利用大数据来帮助选址和选址。甚至未来的发展。

大数据为商家提供最敏锐的洞察

大家都知道选址的重要性，每个公司也都有专业的团队负责渠道拓展和选址开发。然而，依靠渠道部门开店往往依赖于人的经验和判断。即使是经验丰富的司机，在当前市场环境剧烈变化的情况下，也难免会出现偏差，导致盲目选址、销售不符合预期。甚至造成经济损失。

国内某顶级大型制造企业开设自己的直营店时，选择了一线城市核心商圈的购物中心对面的店面。虽然只有一街之隔，但生意却冷冷清清，总是看着对面熙熙攘攘的人群。 。另一家世界500强企业的国内零售店选择了一线城市的社区商圈。虽然客流还不错，但经过​​十几年的经营，利用大数据才发现其店的产品定位与商圈的顾客相符。结构非常不同。这两个例子都说明了经验判断中可能出现的局限性和偏见。更重要的是，当完全依赖手动扩展时，许多其他因素可能会干扰。

随着移动互联网时代的深入，数据信息日益成为影响商业选址的关键因素。大数据成为新时代的选址工具，为商业选址提供更加科学的决策依据。位置信息+时间信息+舆情信息+人物行为信息+……=大数据无限解读。它能全面整合信息数据，无论经营选址、广告、营销，成为您的“千里眼”和“早耳”。无论是活动还是路线优化设计，大数据都为我们提供了最敏锐的洞察。

1. 指定观看人群的位置

基于选定的目标位置，利用大数据技术可以分析并展示特定位置的人群信息，即人群特征画像，为企业洞察潜在用户和市场预测分析提供依据，从而评估指定位置位置选择的可靠性。例如，星巴克作为全球最大的咖啡连锁店，近年来的商业成功备受关注，而其选址高成功率背后的秘密就是大数据。通过优先对商场、写字楼、高端住宅等热门区域进行数据分析，衡量目标地点是否拥有大量匹配的消费群体，成为星巴克成功选址的第一步。

2、指定人员选岗

基于不同商业企业目标客户的定位和特征，大数据可以帮助实现基于指定人群、不同类别、不同品牌的商业选址分析。通过位置数据、行为等信息，筛选目标人群并精准定位，为企业提供“量”。如今，在商业广告的投放中也能看到大数据的身影，帮助企业实现营销效果，提升广告效果。

3、根据目标人群轨迹洞察最佳位置

基于位置数据、行为数据等相关数据信息，大数据可以洞察人员进出某个区域的运动轨迹，分析指定路线和区域的数据，了解顾客来自哪里、去哪里等。分析特定消费载体，实现路线追踪和人流洞察，为选址提供更有针对性的动态分析，保证选址的合理性。通过大数据的预测分析，我们不仅可以掌握各大商圈的客流和轨迹，更重要的是提前发现和预测下一个商圈的“潜力股”，抢占市场先机！

典型案例

盒马选址的启示

盒马鲜生作为阿里巴巴新零售的典范项目，能取得如此巨大的成功，不仅得益于其独特的新营销模式，还与精准的定位和选址密切相关。盒马一直注重商圈的选择，以及顾客的喜好和消费偏好。它利用全球数据，根据品牌设定的人群画像，如消费者能力、习惯等，对潜在客户进行实时筛选，实现精准定位，大大节省时间和人力成本，投资和效果显着。返回。一切都立即得到了结果。

具体来说，盒马鲜生将借鉴淘宝、支付宝的用户数据，主打社区商城。以上述外环路为例，商店中心半径3公里范围内有超过30万消费者。盒马鲜生将利用大数据了解目标客户的整体用户画像和网购活动，并希望商场的停车位数量能够增加。越多越好，满足消费者停车需求。

周边3公里范围应最大限度成为目标消费者。盒马对于选址有自己的标准。一般来说，周边3公里内的人群数量和质量、开发商的配合能力、物业特点都会被提前整体考虑，而不是单纯关注区位和交通。因此，我们在选择地点的时候，要么选择繁华、商场众多的地方，要么选择相对偏僻的地方。

据介绍，盒马鲜生的选址是根据周边地区的支付宝活跃用户数量以及用户的购买力来决定的，这在一定程度上打破了固有的经营选址模式。北京地区是盒马生鲜的重点发展区域，发展力度强劲。

星巴克选址灵感

无论你开什么类型的餐厅，也需要选择合适的地点。星巴克为什么要开在商务中心或写字楼里？

当大多数餐饮公司依靠模糊直觉来做决策时，星巴克却运用了数学家的技能：通过建模，将各种参数设计成一套决策模型，市场研究人员输入相关数据得出结果。更明确的决策建议。

对于国际快餐连锁企业来说，他们有足够的实力对比各种数据，了解客流量、消费群体分布、安全信息、经营结构等相关信息，这些可以帮助他们决定店面选择。在地址上省很多钱。

星巴克现在使用名为 Atlas 的内部地图和商业智能平台来决定在哪里开设新店。 Atlas 在世界各地使用；如果星巴克想在中国开一家新店，奥汉根的团队将利用这个平台让当地合作伙伴评估附近的零售区、公共交通站点以及社区的人口分布。 。

利用大数据将计算结果与实际地址进行比较。水滴标记是最初计算的地址，小点是第二步和第三步计算的地址，大点是最终推荐的地址。

在南京，Atlas已经开始用于选址工作。当地星巴克代表使用该平台来定位商店。在这家商店位置的步行范围内有几栋正在建设的办公楼，然后他们建立了一个工作流程。 ，并开始准备新店开业许可及法律手续。

此位置数据还有一些其他意想不到的用途。星巴克的数据分析方法不仅有利于门店选址。他们还将根据当地智能手机用户数量来决定在美国南部州和城市的哪些地区以折扣价格推广手机应用程序。

解决方案库存

阿里巴巴如何利用大数据智能分析帮助选址

大数据选址的概念对于国内企业来说并不陌生。但实际实施起来并不简单。不仅需要数据，还需要了解消费者和线下商家的实际需求。数据、技术、应用能力的门槛非常高。

阿里巴巴利用覆盖线上线下的全球数据资源，让门店选址变得简单、高效、科学。阿里巴巴在全国拥有超过14亿个热点，是全球领先的全球数据服务提供商。它可以收集全球超过7亿用户的数据，不仅包括线上行为数据，还包括线下行为，比如通过支付宝支付线下购物留下的数据。拥有强大的数据计算和处理能力，以及深入垂直领域和业务场景的大数据产品体系。其次，这些数据包括选址所需的四个层面的信息：顾客消费、生活偏好等详细画像信息，顾客年龄、性别等基本人口信息，商圈交通设施、竞争对手数量等信息，以及基本信息。地理位置信息。通过这四个层面的数据整合，提供选址所需的多维度信息判断和分析。

从大数据的角度来看，每个经纬度点都由四层数据组成，从明显的直观信息到隐藏的行为分析，需要借助数据技术和能力来挖掘。

自下而上的四层数据中，前三层数据可以通过传统手段部分获取，但成本高、效率低、数据来源少。但第四层数据是最复杂的行为信息，也是最依赖大数据分析能力的。它是目前其他渠道无法获得的，是集数据量、数据准确性、机器计算和学习能力于一体的大数据核心产品。在人群信息中，我们一般获取更多的是人群的“数量”，以及他们是否有购买意向、会购买多少、未来趋势是什么，这些都需要通过行为信息来挖掘。这就是阿里巴巴如何利用大数据进行选址，帮助零售门店高效、准确地确定店面选址。

新零售的兴起，让大数据辅助店面选址变得简单、精准、高效，基本不存在经验等因素造成的偏差和误导。投资的结果和回报是立竿见影的。选择开店地点是实体零售的第一步。连接线上线下全球数据，避免高成本的无效浪费，保证后续运营的有效顺畅。

腾讯云&：“智选”智能商户定位产品

2018年5月25日，腾讯云联合国内领先的数据智能服务商，在“2018云+未来峰会”上正式发布了面向线下品牌的数据智能产品——智选。这是一款将海量数据与机器学习有机融合的数据智能产品，旨在解决实体店选址、商圈运营等场景问题，助力智慧零售和多元化线下产业。

“智选”依托强大的人文数据、地理信息数据和商业经济数据，结合经典模型和预测算法，从商圈区位洞察、潜在客户集中度挖掘、工住通勤研究、以及商圈配套等经济研究等。多视角帮助企业打破新消费环境下的时空信息不对称，高效定量地推动基于区位商圈的商业决策，赢得竞争先机。

“智选”致力于解决选址的三大核心问题：

从追随竞争对手的“盲选”模式演变为“优质选址”模式；

从宏观商圈客流研究模型到深入挖掘潜在客户；

从研究和报告模型发展到直击根本原因的收入预测；

“一键选址推荐”与经典选址模型的结合是“智选”的一大特色。综合考虑城市各街区的客流和人口规模、意向客群集中度、所在位置的商业集中氛围、周边竞争情况，量化为模型评分，并进行工作原本需要几个月才能完成的内容，一键秒级输出；推荐选址点精确到街道标高100米。打破以往的被动评估模式，品牌伙伴进入城市时的店铺覆盖策略可以有针对性。

除了提供便捷高效的智能选址功能外，“智选”利用强大的数据能力，全面深入地分析意向商圈区域，评估该商圈的客流效率，涵盖客流、性别、年龄、职业和兴趣。兴趣爱好、消费偏好、区域配套等综合维度；还提供月度、周度、24小时的客流潮汐变化，帮助零售企业全面评估其目标客群在客流中的深度和比例。在量化数据的基础上，为开、停、合并、转站点的研究场景提供决策支持。

另外，选址和客群研究的最终目的是保证门店业绩，解决选址时的销售预测问题是根本解决之道。通过机器学习预测经验的积累，“智选”将成熟的生产级预测评估模型融入到产品中，采用“品牌-城市-培训”的方式，在线高效提供选址点销售预测数据。商业分析师提供量化、精准的决策支持，大大提高以区位为核心的商圈商业策略的成功率。

美团点评——“黄金眼”

大多数餐饮企业仍然采用传统的选址方式，比如蹲点。采用蹲点法统计人数不仅需要较高的人力和时间成本，而且人工获取的数据量和维度都非常有限，统计的人数不一定是潜在客户群体，直接影响到潜在客户群体。使得评估供给和需求变得困难。 ，回报很难预测。正是在这样的背景下，美团点评基于美团点评大数据开发了选站产品“黄金眼”。

“黄金眼”由美团点评餐饮平台商业智能部研发。是专门针对餐饮企业推出的大数据选址工具。该产品结合了美团点评多年来积累的数据和资源，利用大数据技术来分析商业环境、消费趋势和用户。对人像、周边商户肖像等进行详细分析，输出最佳位置。同时，也将对公司的销售情况和成本回收周期进行评估，提供重要参考和借鉴。

随着城镇化进程的加快，餐饮行业面临着租金上涨、获客困难等一系列问题，这使得餐饮企业越来越重视从选址开始的前期准备工作。但尴尬的是，大多数餐饮企业仍然采用传统的选址方式，比如蹲点。采用蹲点法统计人数不仅需要较高的人力和时间成本，而且人工获取的数据量和维度都非常有限，统计的人数不一定是潜在客户群体，直接影响到潜在客户群体。使得评估供给和需求变得困难。 ，回报很难预测。正是在这样的背景下，美团点评基于美团点评大数据开发了选站产品“黄金眼”。

在谈到“金眼”与市面上其他选址工具的区别时，美团点评工作人员透露了一个数据：“经过前期研究和测试，我们发现‘金眼’的选址准确率高达85% ”。它依赖于美团点评的独特资产——全面、准确的数据。首先，美团点评目前拥有6亿用户。经过14年的数据积累，不仅积累了详细的用户“吃喝玩乐”数据，还积累了商户、菜品、客流、地理位置等整个餐饮行业的数据。相关数据。其次，通过海量数据的挖掘和分析，美团点评可以精准定位用户，为商家开新店、快速扩张提供科学参考。

有餐饮相关人士表示，美团点评利用大数据资源，通过互联网技术创新实现精准经营选址，不仅帮助餐饮企业改善经营困难，而且顺应了供给侧结构性改革、降低成本的趋势。餐饮业效率提升。 ，对整个餐饮市场的振兴起到了带动作用。

据了解，“黄金眼”已在国内19个城市开通，具体为北京、上海、广州、深圳、成都、重庆、武汉、苏州、杭州、天津、东莞、南京、青岛、佛山、长沙、大连、济南、厦门、烟台。同时，产品将提供量身定制、在线租赁、使用接口三种合作模式，适应大型连锁餐饮企业、小型餐饮商户和第三方咨询公司的不同需求。

美团点评创始人王兴曾表示，互联网下半场，需要深度融合各行各业，实施“互联网+”。 “黄金眼”产品只是美团点评深入传统行业全产业链、用科技赋能的成果之一。未来，美团点评将通过“营销赋能、IT赋能、金融赋能、运营赋能”为商户提供更智慧、更全面的服务，帮助百万餐饮商户拥抱变革、实现新发展。

小满资讯-选址、大数据智能选址平台

小企业实体在选择开店地点时实际上面临很多问题：

当进入一个新城市时，该城市的商业能力如何？

人流去哪儿了？人们周围有什么？

我的品牌定位最好的落地点在哪里？

选店时如何看清盲点？

如何快速抢占金店？

站内和站外数据如何改善品类结构？

……

通过网点规划，结合不同业态的市场环境，智代帮助连锁便利店、生鲜店、药店等快速占领一座城市的制高点，为用户打造一站式选址平台。

1 城市数据指标视角

作为一款智能可视化工具，“知知”的“指标透视”功能可以帮助用户快速了解一座城市，通过人口、经济、竞争对手等信息判断该城市是否适合市场拓展。

2 布局

“布局”功能分为三种模式，针对三类用户：

（1）“智能向导”：深入分析所在城市任意成功门店选址及其周边消费数据，实现同城快速布局，适合尚未开店或数量较少的用户品牌商店数量；

（2）“标杆模型”：系统学习行业知名龙头企业的成功开店地点，结合用户个性化指标，实现大规模开店布局，适合寻路品牌进入新城市；

（3）“专家模式”：选址指南提供十多个专业维度供用户筛选自己喜欢的店铺，适合选址标准成熟的老司机品牌。

选址案例：布局（标杆模式）

“知知”会提取一个城市内用户所在行业的6至10家龙头企业，模拟竞品分析流程，结合用户的开店偏好，通过精准的内部模型计算出最适合用户开店的土地。 。

3 多终端设备，精彩展示

“参考地点”并非完全脱离线下选址场景，而是合理化了线上的实际场景。

用户在网络上进行选址调研时，可以将信息及时传输给店铺开发人员。店铺开发人员以此为基础寻找店铺、考察周边信息。当找到合适的泊位时，可以及时回传泊位信息，并与网络客户端同步更新。我们不仅帮助用户节省人力和时间成本，还避免了手动搜索店铺时因信息不对称而盲目开店的风险。

4 抢店铺

无论是新零售还是传统零售，良好的区位是竞争环境中的核心要素。

好的位置可以为店面带来可观的客流量，显着提升销售额。 “点到地址”的抢店功能，直接引导用户关注最热门的店铺。用户无需亲临现场，即可通过所选择店铺的周边信息，一目了然地看到你的竞争对手在哪里，你的店铺周边有利和不利的业态是什么等。

当面临多个店铺可供选择时，“知地址”帮助用户一键生成店铺对比报告，作为最终决策的依据。

5个机器人逃跑

机器人跑动是“指向地址”独有的创新功能。不仅为用户提供数据支持和决策分析，还可以代替人工计算，根据真实地理信息即时生成店铺三分钟、五分钟辐射范围。它不能取代手工作业，但比手工作业更准确。

滇池：根据门店发展调整选址

滇池成立于2016年8月，致力于利用大数据为小型门店和大型连锁客户提供智慧定位解决方案。滇池的一大亮点就是标准化了门店拓展流程。对于一线门店拓展人员来说，不再是泛泛的搜索，而是量化、任务导向。通过从基地收集信息，就变成了传统的选址。主动挖店。

滇池背后的逻辑不再是根据现有情况去发现可能的门店，而是从企业本身出发，规划出适合该业态的地理商圈，然后将城市划分成网格，布置每个网格点。那么根据各个布局基地收集信息，哪些位置最适合开店呢？现在这些地方还有合适的空间吗？哪些空间可用后您需要密切关注并跟进？这些都是基于门店发展，适应地段，而不是仅仅根据地理位置来适应门店。

具体到产品上，流程大致是先进行商圈规划并建立基础数据库，然后根据内外部数据确定目标门店，再根据基础信息对门店选址进行初步评估，然后进行日常业务基于固定客源和客流统计的预测。评估及盈亏预测，最后出具评估报告。状态有效的店铺进入最后验房、签约阶段。

一般来说，目前行业内开店不成功率在20%到30%，接近三分之一的概率会导致投资回报期、开业销售额等远低于目标，造成巨大的损失。成本损失。

除了产品本身的逻辑设计之外，滇池的优势还包括云任务的处理和分发以及智能选址报告的评估方面的数据优势。目前，其数据来源除了几家第三方数据提供商（提供周边房价、周边居民、周边同路人单价、周边用户画像等）外，还有几家独家数据合作伙伴。这个数据源将是其障碍之一。

友盟：全球大数据

在大数据之上，友盟提出了全球数据、数据智能的概念，并将其应用到新零售领域。基于线上线下数据打通，以新零售为切入点，帮助零售企业实现基于位置+用户品类选择的创新经营选址。

利用覆盖线上线下的全球数据资源，让店面选址变得简单、高效、科学。每天覆盖全网7亿真实活跃消费者，为超过145万个应用、700万个网站提供全球数据服务；还拥有强大的数据计算和ID连接能力，以及深入垂直领域和业务场景的大数据产品体系。 。其次，这些数据包括选址所需的四个层面的信息：顾客消费、生活偏好等详细画像信息，顾客年龄、性别等基本人口信息，商圈交通设施、竞争对手数量等信息，以及基本信息。地理位置信息。通过这四个层面的数据整合，提供选址所需的多维度信息判断和分析。

从大数据的角度来看，每个经纬度点都由四层数据组成，从明显的直观信息到隐藏的行为分析，需要借助数据技术和能力来挖掘。

自下而上的四层数据中，前三层数据可以通过传统手段部分获取，但成本高、效率低、数据来源少。但第四层数据是最复杂的行为信息，也是最依赖大数据分析能力的。它是目前其他渠道无法获得的，是集数据量、数据准确性、机器计算和学习能力于一体的大数据核心产品。在人群信息中，我们一般获取更多的是人群的“数量”，以及他们是否有购买意向、会购买多少、未来趋势是什么，这些都需要通过行为信息来挖掘。这样，利用大数据进行选址，帮助零售门店高效、准确地确定店面选址。

商圈选址是实体零售的第一步。连接线上线下全球数据，避免高成本的无效浪费，保证后续运营的有效顺畅。

辰智大数据定位策略

自2010年成立以来，大数据已建立了7年。目前，该公司的主要服务是将商业区展示作为数据聚合平台，以提供站点选择应用程序。公司服务包括公司网站选择，与餐饮相关的数据提供，购物中心数据分析和市场见解。基于网站选择应用程序，商业区展示平台上有超过一千个品牌。除了选择站点选择外，钦齐的大数据还集中在餐饮行业的相关数据应用程序上，从现场选择到商店开业后的业务分析。现在将餐饮餐饮作为企业的独立服务模块现在也是一个非常重要的服务模块。

Big Data收集购物中心的乘客流量和客户数据源分析，并制造了一个基于购物中心的产品 Zhike。它主要用于购物中心购物中心和商人。今年的计划目标是完成一千个购物中心。布局。无论是网站选择，餐厅数据分析还是购物中心数据分析，底层是钦吉大数据具有市场洞察力团队来解释和分析各种数据，并结合公司的内部业务，可以做得更好服务。基于此类服务，钦吉大数据目前是该中心的上海总部，并在北京，广州，深圳，武汉，申阳和其他地方建立了服务团队。积累了7年后，餐饮服务有成功的案例：

案例1：老尚昌

例如，在餐饮位置选择的情况下，老挝最初在上海拥有80多家商店。首先，老年昌给钦齐的大数据提供了一些操作数据。 大数据使用其操作数据来分析商业区的商店数据。匹配并帮助他们建立一个模型，以分析哪些商店运行良好，因为周围商业区的特征可以满足公司的业务需求，并且由于商业区的缺陷而导致业务绩效差，因此哪些商店运营不佳。不，我们在上海发现了一千个机会，可以支持其相对稳定的表现。当老年昌开设一家新商店时，他只需要根据 Big Data提供的地理机会来寻找物业，而不必在其他地方跑来跑去，因此他的效率得到了提高。

在此基础上，每当中介公司提供一个位置时，公司都可以在三秒钟内根据该位置找到属性分析报告，并且可以快速确定该地点是否符合公司的基本商店开业标准，并且是否未能达到满足要求，可以去网站进行检查，从而节省了很多现场时间和成本。其各个部门之间的协同作用。过去，诸如财务和位置选择等各个部门获得的数据不同，但是现在每个工作人员都可以从系统中检索完全相同的数据。商店从网站选择，检查和评估阶段中拥有相同的数据证书。在过去的一年中，没有任何商店都没有关闭，并且其性能跻身顶级商店。

案例2：联合利华

除了使用 Big Data 的数据餐饮公司外，前台，后厨房和许多公司的一些服务提供商也对大数据的数据也非常感兴趣。

联合利华在推出基于调味品和基于调味品的食品计划解决方案时还使用了的大数据，以帮助IT计划其市场的领域和地区应基于食客的口味趋势，需求和用餐类别开发趋势。进行更多的投资并降低不必要的广告和营销成本。

当联合利华出口调味品时，它通常会根据菜肴的产出来寻找解决方案。 的大数据帮助它找到了许多调解数据库中的调味品的研究和开发灵感，并将餐饮业的大数据理解为食客，餐馆和菜肴。在三个方面，联合利华使用菜肴作为重要的突破。当这些前台和后厨房供应商考虑选择哪种类型的餐厅作为其关键服务目标时， Big Data可以根据餐厅的类型，美食和品牌运营性能在城市中非常准确的排名。密集的渠道种植将帮助餐厅的前台和后厨房服务提供商找到可以扩大市场的高质量商店。

结论

有了大数据，我们就像一名一般看着沙桌一样，清楚地了解了该市的战略高地和低价值地区，战略性胜利并赢得了一千英里的胜利。像夏洛克·福尔摩（ ）一样，我们对细节有深入的了解，并准确计算出外观背后的“真相”。在新时代，大数据将帮助企业实现智能站点的选择，并以其全面，效率，准确性和其他优势创造业务和品牌优势。

新零售的兴起使大型数据辅助商店的位置选择成为一个简单，准确，高效的任务，基本上没有经验和其他因素引起的偏见和误导。现在，越来越多的零售公司开始使用大数据准确选择位置。我相信，更多的零售餐饮公司将来会选择这种高效，准确的大数据位置选择方法。同时，我还认为，这种方法肯定会给行业带来一些高效率的提高和革命性的帮助。