盘踞虹桥多年的酒吞来到浦东,会是一步好棋吗?

曾记否,上次论到酒吞盘踞龙柏「任性」开店,一开开了三,还想着它何时开店,开在哪?这不近日,小编在浦东世纪汇闲逛的时候,作为一枚资深吃货不经意间看到了一个熟悉的LOGO –「酒吞」,心中不禁好奇,盘踞于古北龙柏一带日料聚集区的它,怎么一下子跨越了大半个上海,跑来浦东开了家新店?

「酒吞」是一家在上海的「连锁」日本料理店。按照大众点评上的数据,其人均价格在 400 元左右,在上海也属于昂贵的餐厅了。它在大众点评的「日本菜」分类里面占据了点评最多榜前 30 的 3 席,分别是第 2 名、第 21 名、24 名。其流行程度可见一斑。

根据大众点评网公开数据整理

对酒吞集聚开店的思考

从上述信息看到,虽然虹井路一馆/二馆距离不到300米,但是丝毫没有影响各自店铺的客流(评论数/客单价相似),且和七宝万科店俨然形成了一个集群。我不禁要问,集聚开店的好处是什么?

控制质量,降低成本

如果餐厅运营状况良好,餐厅很可能复制这个模式进行扩展,陆续开出分店。但是在模式复制的过程中,最重要的,还是品控。尤其对于日本料理来说,食材的品控更是重中之重,对于供应链有着极高的要求,高质量且稳定的原材料供给,全程冷链物流,各店铺之间的物流路径规划,都必不可少。集群开店有助于先期实现供应链质量管控及各店铺之间的供应链协同,减少营运成本。

(小编内心OS:酒吞浦东世纪汇广场店似乎转移了一部分成本给食客哟~人气商品都要比老店贵那么一点。)

根据大众点评网公开数据整理

降低决策风险

酒吞的先期扩张选址,高效简单:开一家餐厅 → 餐厅受到反响不错 → 餐厅每天的客流高负荷运转 → 在邻近地方开分店,提升供给,吸收先前店铺无法消化的需求。分店的作用只是用来扩大规模,来消化逐渐增多的顾客,并且维持在口味、环境、服务上的用户体验。

这时候对于酒吞来说,开分店不是商业模式的复制,仅仅是餐厅物理空间的拓展。对于零售及餐饮行业来说,小而美不难,难是难在如何做大做强。而在业务谋求扩张的过程中,首当其中的难题就是如何选到称心如意的商铺。

根据大众点评网公开数据整理

那选址应该如何选呢?

首先我们得了解两件事情:

①了解自身业务;②商圈类型分析。

了解自己的经营属性

在投身满城商铺的汪洋大海之前, 首先你需要厘清你的经营属性:

  • 经营的产品形态:有形产品还是无形产品?
  • 产品类别:是餐饮、服装、日用品,还是化妆品?
  • 产品特点:价格、交付速度、品质等级、消费人群?

相匹配的商圈类型分析

一个城市有无数个商圈。基于自己的经营属性,你需要了解城市内分布的各个商圈特点,寻找适合自己的商圈。

商圈可以从从属性上一般分为:

*客流类商圈。一般只存在于机场、火车站、汽车站等这种重要的长途交通枢纽站。乘客在这些交通枢纽站的逗留时间远比在其他交通工具要长,这些逗留的时间就成为了商家的契机。机场的候机时间长,客群的消费水平高,因而机场商圈的价位较高;火车站和汽车站的客群对价格更敏感,而且火车站和汽车站的候车时间相对较短,消费者不会有过多停留,因而火车站和汽车站商圈大多出售平价、能够快速出品的物品。

*复合型商圈。一般都坐落在城市CBD中央商务区,且其商场内部的不同楼层特色不一,地下一层多为大时代或简易餐饮店,而5/6层多为精致的中高档品牌餐饮。

商圈的属性会逐渐形成。一旦形成,可以认为商圈内客流的多少、顾客的属性是客观存在且难以改变的。如果违背商圈属性开店,其结果多半不如人意。


目标商圈分析

给商圈分类的目的,是为了缩小选址的范围和难度。在确定一定的商圈目标之后,就要对该商圈做再进一步的分析了:

商圈的竞争对手

寻找商圈附近的竞争对手,对其进行研究,判断它是会对自己构成强大的竞争威胁,还是有共存可能性,帮助自己引流。比如说Adidas和Nike的店铺经常毗邻左右,一个用户是极有可能先后去这两个品牌选购商品,货比三家;类似的,服装品牌H&M和Zara的店铺也多半相伴左右。

商圈的覆盖业态

了解现在商圈的覆盖业态,比如说以商圈覆盖半径角度出发,可以分为核心商圈、次级商圈和边缘商圈,了解调研一下该商圈半径覆盖内的人流量、消费人群、客单价等。

商圈的发展潜力

商圈未来的发展规划。比如说,地产商是否扩大规模,还是整体翻新提升商城品质,邻近是否会新增地铁站等。

商圈的成本核算

详细了解在这个商圈开店所需要的成本核算,包括店铺租金、物业管理费用、日常运营开支、人力费用和装修投入等。隐形成本也需要充分考虑,例如地产商物业管理部门的各种装修管理细则,各类消防城管细则,这些「坑」也会成为之后开店过程中的烧脑事。

综合了以上所有情况,一个靠谱的选址计划才算初拟成功。在以往的商业实践中,各类零售餐饮企业的商务拓展部门往往依靠经验丰富的行业人才或者专业服务商进行选址,耗时耗力,花费往往也不低。好在如今,随着技术的发展,各类数据开始得于捕获留存,在经过数据治理及再开发后,对于选址这项事务大有脾益。


数据化选址

移动互联网深入生活的方方面面,给所有人带来了便利,也让科技公司积攒了大量数据。通过这些海量数据,智能选址逐步得以实现。

例如阿里云的智能选址服务通过「高德7亿+用户、日千亿级定位及导航数据,精准刻画消费者地理轨迹分布」,也可以通过「7000万+地图POI数据、全域描绘供给配套设施」,例如调用各类餐饮门店信息,通过绘制地图热力图,看看小吃等饮食在某一地区的分布情况。

(小编注:POI-Point of Interest简单的说就是兴趣点,在地理信息系统中,一个POI可以是一栋房子、一个商铺、一个邮筒、一个公交站等。高德提供API端口让大家可以自行调用获取各类POI信息哟~)

阿里云智能选址从上述供需端数据进行匹配分析,发掘价值点,通过模型训练基础特征,沉淀餐饮、便利店等分行业选址模型能力,提供选址推荐、潜客定向等多类型大数据模型服务。

长沙小吃等餐饮门店地图热力图

腾讯云亦与 TalkingData 合作开发智能选址产品,聚集各自的大数据能力,全方位、深度分析意向区域,对商圈客流坪效进行评定,涵盖客流、性别、年龄、职业等人口属性,以及兴趣爱好、区域配套设施等,提供月份、周度、全日 24 小时的客流潮汐变化。通过实时客流热力直观了解城市主商区、次级商区、辐射商区;并在客流热力基础上用户可叠加自有门店、竞品门店、增益品牌信息,寻找空缺覆盖片区;结合对目标选址行政区、目标营业时段的选择,采用 5C 选址方法做多因素综合评分,系统自助推荐选址片区。

腾讯云:连接智能未来-5C选址模型
腾讯云:一键智能选域

后记

事实上,如何高效高质的选址一直是零售和餐饮行业的普遍难题。在当下和未来数据井喷的时代,利用数据驱动科学决策,将会成为当下和未来选址问题的关键方法。而谁掌握更为丰富的消费者数据,也就掌握了线下零售的命门。