脱离“感觉选址”，搭建“科学选址”体系

摘要

餐饮企业的发展，其实就是成功门店数量的增加。对于餐饮企业老板而言，每失败一家门店，其实就相当于损失了两家门店。失败的门店越多，企业的发展也会受到限制。那么，想要打造一家成功的门店，就必须要重视选址。选址在我们船井的八大差异化要素中排在第1位，属于战略层面的决策，选址一旦定下来以后就无法再进行变更了。近几年，大多数的餐饮企业也渐渐地切身实地的感受到，选址往往能够决定一家餐饮门店7成以上营业额。

正文

那么我们该如果规避选址层面上的失误呢？首先希望企业的决策层以及开发伙伴能够将过往感觉型的选址进行转变，梳理自企的科学选址体系，通过市场数据来实现高精确度的营业额预估再结合自品牌的收益架构从而进行选址层面上的判断。感觉型选址我们更加依仗的是经验，老开发们的感觉及经验其实就是公司的一笔财富，但这种感觉和经验它不容易被复制。反之在科学选址方面，我们想要做的就是用数据去诠释老开发们的经验，将他们的经验通过大数据分析进行解析及验证，从而实现标准化，可视化，以及可传播性。接下去我们结合商圈，竞业，点位三个维度，来一起掌握科学选址的方法。

首先，先看下面这张图中的商圈，位于深圳福田站的地下通路：

现在市面上，商用的人口统计数据，商圈数据，以及相关的app程序都有在流通，在大数据的市场环境下，我们需要的不单单的是去搜集这些数据，更重要的是如何去解析它们，去寻找和自品牌的链接点，从而帮助到我们的开发伙伴更快的锁定适合我们品牌开店的区域，也让我们的决策层可以更加高效且准确的去判断是否要在这个地方进行开店。

以上海为例，当我们有上海的人口数据及商圈数据后，我们可以通过多种维度去匹配适合我们品牌的商圈在哪里。

参考方法① ｜高流量商圈

一二线城市高流量商圈往往位于高流量地铁站附近，因此以所有地铁站为圆心，统计从地铁站出发步行15分钟商圈范围内的流动人口数量，并进行排序，筛选高流量商圈的地铁站。同理，以商场为圆心，也可以筛选出位于高流量商圈下的商场是哪些。但是筛选商场时有需要注意的点，数据它只能帮助我们筛选出位于高流量商圈下的商场，我们需要结合现场调查及现场开发的经验，去判别在同一个商圈下，不同商场的优劣，也就是数据结合经验去进行最终的判定。

参考方法② ｜多维度结合进行商圈筛选

三线以下的城市存在由于交通问题等原因，更多的人更愿意在自己所处的乡镇街道进行消费。因此我们可以根据乡镇街道的特性进行优先级排序，优先在适合自品牌的乡镇街道进行布局。如下图，组合了常住人口与办公楼这两个维度，对整座街道进行了划分。根据显示的色块，我们可以对各个乡镇街道的特性做到一目了然。当然，我们可以再结合乡镇街道的面积数据，进行组合叠加，更加精准的锁定自品牌目标客层所在的潜力商圈。

参考方法③ ｜商圈结合竞业

以西式快餐品牌为例，下图横坐标为乡镇街道下的流动人口密度，纵坐标为乡镇街道下肯德基，麦当劳等强竞业的门店数量，通过商圈数据与竞业数据的结合，来判断该市场下的竞业情况。

通过以上介绍的几个方法，我们多多少少能够意识到，原本可能只是存在在我们感觉中的商圈，竞业，它其实是可以通过数据来进行具象化，可视化的。比起在一个城市内花上大量时间积累经验熟悉这座城市而言，通过大数据维度，去看这座城市也是别有一番风味的。当然只是纸上谈兵也是不够的，我们需要的是进行结合，数据结合经验才能做到真正的科学选址。其实选址它就是在选我们目标客群在的地方，然后在这里寻找适合我们的点位。因此，只要我们明确我们的目标客群是谁，那么我们就可以通过各种数据的排列组合，精准匹配到我们想要的商圈。当然，在科学选址中，除了商圈和竞业，点位的重要性也是不可或缺的。那么在点位这一维度，我们该如何进行数据化，并将它与商圈和竞业做到结合呢？其实我们都知道QSC有QSC的稽核表，那么选址当然也可以有选址的稽核表，我们可以梳理选址点位稽核表，将里面的每一项进行量化，即可将点位做到数据化。目前我们会通过以下6个维度进行点位稽核表的制作。

当我们将商圈，竞业，点位都实现了数据化之后，这时候科学选址的准备工作便已经完成了，接下来我们需要做的有2步。第1步：搭建高精度的营业额预估

第2步：结合自品牌的开店模型，进行开店的决策判断

结语

本期内容主要叙述了科学选址的方法和流程。在越渐成熟的竞争市场下，开店的成功率将变得至关重要。运营方面我们是可以通过后期的调整优化去带动提升一部分营业额，但是最初的选址如果出现失误，后期无论我们如何努力都无法再变更了。大数据时代下，我们需要做的便是紧跟上时代的潮流，尽早适应从感觉型向数字化时代的转型，打造自品牌的科学选址体系，增加开店的成功率，带动企业的发展。

脱离“感觉选址”，搭建“科学选址”体系

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