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作者｜王路 编辑｜东青 当你朋友圈和微博都被“出轨”刷屏的时候，你关注的某一公众号可能第一时间跳出来告诉你：如何用大数据来防“出轨”。 网络热点数据工具分析出来，《人民的名义》不是在谈论“人民”，原著小说中提及“钱”字多达 170 次，远远超过了“人民”的次数（93 次）。 当某一餐厅老板和店长、厨师在讨论谁是他们真正的服务对象，食材的成本为什么上升，哪些菜品不受欢迎需要下架的时候，忽然发现这些问题都已经被埋在了一堆 Excel 电子表格里面。 如今，在这个做什么都能和大数据挂上钩的时代，几乎我们每一个举动，都会被记录，并变成数据被存储起来，无数的数据就组合成了一个人的信息库。通过这个信息库，你的一言一行，你的思想都变得可预测。 大数据的商业价值 对于餐饮企业来说，也正经历着大数据时代带来智能革命：利用 CRM 产品为客户建立档案，制定有效的精准营销活动，顾客点评、菜品研发、移动支付等多个环节正逐步完善餐饮大数据的体系。 与餐饮经营联系最紧密的门店选址，更是餐饮大数据体系中不可缺少的一部分。 技术时代，数据如何精准高效的解决选址问题 选址是做餐饮的第一道关卡，好的选址则是开店成功的一半。选对了，就像在战场中占据了有利地形，攻守极佳；没选好，即便后期在产品、营销等方面注入更多心血，往往也是无力回天。 选址的过程就是选顾客的过程 所以选址不是单单是看人流那么简单了，转化率更不能靠蒙，如今选址的过程就是选顾客的过程。 基于数据分析推断出哪个商圈的顾客对你的产品和服务有需求，并根据需求的密集程度来选址，是当下省时高效解决选址的方法，也是体现大数据价值的地方。那么，怎样能让人工智能、机器学习这些时髦的名词和选址这个其实不那么时髦的事情结合在一起呢？ 大数据商业价值很重要的一条就是对顾客群体细分，一切对地理数据的分析，都要回归到企业所要服务的“人”身上，而人的画像该如何描绘呢？ 古人曰，物物以理相连。一个咖啡厅开在写字楼附近，必然因为在这里上班的白领一族对它有实质需求，它也依靠附近的人群生存、扩大规模，这我们称之为地物人之间“性感”的吸引力。应用在选址上，我们想到的解决方案是打通 POI（信息点），用每个商圈的消费特征来推测目标顾客特征。 举个例子，北京东直门的银座做餐饮生意特别好，是因为很多去办理欧洲签证的人都会来到东直门，很多培训学校也在附近，学生来来去去的也多，还有律师和做保险的也经常出现在这一区域，所以要看清楚目标地点周围的人都是做什么的，这点非常重要。 麦当劳在银座里开了一家门店，在马路对面，走路两分钟的路程又开了一家，原因很简单，银座对面是一个长途汽车站，站内的班车主要开往北京远郊，通常要坐一两个小时的车，每个人在坐车前一般都会买些吃的东西以备长途之需。这两家店的顾客消费动机不一样，固然互相没有影响。 国外餐企怎样借助数据布局选址 在美国提选址的地理数据分析，大多数企业已不觉得是什么新鲜事，很多成功的餐饮企业已经依靠 GIS 技术识别市场多年，通过用位置的标识作为数据来帮助他们组织信息，通过了解竞争者和消费者的位置信息，做出明智的决策。 美国第三大的快餐连锁集团 Wendy's 将 GIS 相关业务与餐厅的 IT 系统相结合。基于 Web 的商业 GIS 解决方案将成为餐厅选址报告系统的一部分，帮助进行现场选择和市场分析。 Wendy’s 的选址依赖的是一整套的数据分析系统 Wendy’s 副总裁 Dennis Hill 表示：“人口统计数据和位置分析是制定新餐馆投资决策的关键因素。 “业务分析师可以在整个组织的扩展平台上完成我们所需要的一切——包括地图绘制、分析和建模。”新的解决方案包括服务器 GIS 应用程序，人口统计数据以及专门开发的定制分析，以简化连锁门店筛选和市场评估流程。 员工可以通过直观的映射界面轻松查看现有餐厅的销售记录、定制的人口统计特征和其他业务报告。该系统还可以为 Wendy's 执行预测建模，并通过点击地图来评估新的和现有门店的潜在餐厅利用率。 星巴克决定是否进入一座城市时会从以下两方面来考虑： 1. 星巴克的目标人群都是受过高等教育的中高收入人群，因此先会对城市人口进行分析，再确定是否要进入。 2. 确定目标城市后，还要根据城市的规划和地理特征，把整个城市划分为几个区域，称之为迷你市场。在每个迷你市场，星巴克又会进一步细分为几个商圈，几个功能区，然后根据优次顺序进行选址。 两家隔很近的星巴克，可不是随随便便就开的 星巴克将“明确目标客户”和“定位目标商圈”作为首要的选址决策因素，在中国大陆的消费对象定位是追求品味、时尚的中高收入人群，综合群体年龄段大概在 16 岁到 45 岁。只有当目标商圈消费群体的消费实力和生活品位符合星巴克的定位，星巴克才会根据选址的具体要求进行进一步考察。 数据时代的 3.0 版本选址模型如何运作 1.0 选址方法——靠人工 我们把依靠人工的选址称为 1.0 选址方法，其做法大致分为两种：一是凭感觉和个人喜好，或者繁华地带扎堆或者直接拍脑袋决定，另一种是蹲点数人流，拿一个客流量计算器，看到一个人经过就点击，来统计捕捉率，通过打分表计算对比来估算选在哪里。 这种方法会要依靠大量的人工，直接带来成本压力，经验不足的老板因此耗费很多财力物力，而不做客观的分析调研，也许还会增加后期的经营难度。 2.0 选址方法——依据互联网 互联网时代来临，选址方法借助互联网工具提升了一个档次，譬如：选择美团点评或同类 APP 了解商场内餐饮商户的营业状况、通过微信朋友圈发布需求信息、通过 58 同城等信息共享平台了解租金的情况，还有餐饮老板通过外卖和社群运营等方式进行引流，来弥补位置偏导致的顾客少问题。 借助互联网的方法大大提高了选址决策的效率，节约了时间，信息量也很丰富，但也不乏存在一些问题。现代商业环境的变化影响着商圈内消费结构的变化，所以商圈内都是哪类消费人群？谁会来消费？他们的消费特征是什么样的？这些因素仅仅通过网上的信息是摸索不到的，而且商圈内竞品的数量和更新趋等因素也无法及时有效的更新。另外，通过微信朋友圈求租，朋友对你的产品根本不了解，推荐的位置未必符合你的客群定位。 3.0 选址方法——依托大数据 明确目标客户，定位哪类人群为你品牌的目标对象，在当今大的商业环境下显得极为重要。消费场景是什么？你要卖给谁？更是需要餐饮老板在选址决策前需要回答的问题。 大数据时代的选址有何不同？ 近年来，伴随着人们生活水平的提高和观念的更新，“消费升级”浪潮渐成规模，消费者从应付生活转变为经营生活、享受生活。城市化进程造就了商业新高地，新商业中心的拔地而起更是促进这一波消费升级浪潮的蔓延。 其实，餐饮的根本目的就是消费，而消费的核心就是人，不管是年轻群体，还是高端群体，不管朋友聚会，商务宴请，这个层面上都是围绕着人。所以如今餐饮老板在选址时，更会面临这样的选择：是倾向于稳定成熟的商业环境，还是倾向于以后有发展的潜力商圈？我的目标人群在哪？目标市场有没有充足的客源？ 解答这些问题，只有靠真实的数据去分析，3.0 选址方法选址模型应运而生。 选址就是选商圈 选择商圈是大数据选址流程中的首要工作。 商圈有没有销售潜力？与餐饮定位相匹配的顾客群是否在这个商圈？不同的商圈适合不同的餐饮，因此了解商圈的性质、规模、特点、新旧程度，是极其重要的。只有对你目标城市和商圈有详细的了解，经营这件事才会更有把握。 看商圈需要有哪些维度？ 餐饮系统化运营的“黄埔军校”麦当劳，会花一年左右来做调研，不仅推算了商圈成熟时间、人口基数分析、消费需求分析，还细化到主要消费人群的年龄阶段、消费特性以及交通习惯、就餐时间分析等。 西贝开发团队的开发选址工作，主要先从城市网络规划开始，会对每个城市每个商圈进行调研，按照优先排序的结果形成开发策略。优先进驻该区域 A 类成熟商圈，主要侧重于城市综合体、购物中心等。开发拓展人员会去切身调研目标商圈周边三公里范围内的交通动线、目标客群、收入水平、消费能力、竞争机会等因素。 选商圈就是选顾客 九毛九选址的第一步是对商圈客群进行分析。开一个店要看 5 个目标商圈，要建一个足够大的存量池，优中选优，找到最合心意的门店。 井格在社区选址的时候，也不完全看客流的多少，还分析客群的特点。这个地址能贡献多少你所需要的顾客，从而能满足餐厅运营的要求，给你带来满意的营业额和利润。除了这些，还会考察以下几个条件：社区类型、工程条件、动线因素。 在选择商圈过程中，要重视品牌契合度，餐饮经营最健康的衡量指标是现金流、可持续的投资回报率和利润，所以，“不求最好，只求最合适”。品类属性与顾客消费目的吻合度越高，餐厅就越有可能获得高盈利。通过瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务，同样也规避了一定的风险。
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