站长之家用户 - 传媒 2022-05-24 13:51

极海为零售品牌提供选址战略规划服务

一家店生意好不好是多种因素共同作用的结果,但产品不好可以改,服务不好可以改,唯独选址不当,回天乏术,只能推倒重来。过去这种试错损失的仅仅止于开店成本,但随着二级市场风起云涌,新茶饮、咖啡的几波热潮,投资人大量涌入餐饮连锁行业,拓店失误、拓店缓慢的机会成本正在变得越来越高昂。

同时,疫情之下的资本也在提速中国门店的品牌化、连锁化、集中化进程,有限的窗口期红利要求品牌以更快的速度扩张,从区域性品牌转变为全国性品牌。在这一过程中,选址也成为重中之重。

选址拓店需要考虑的问题方方面面:哪些城市潜力大,竞争小,进入成功率高?城市热门商圈在哪儿?人群画像是什么样的?城市空白市场又在何处?如何评估选址点位可行性?现有城市门店饱和了吗?门店保护距离如何设置?候选店能实现多少销售额?值不值得投入……

所有问题本质都是一个问题——你的选址逻辑如何在全国泛化?

每个品牌都有自己独特的生态位,很难用同一套选址逻辑去套用。极海作为一家地理大数据公司,擅长的正是门店规划这一职能。

通过多年积累的海量地理数据、自主研发的地信平台和底层云计算架构、综合运用最前沿的地理数据算法及经验,极海已形成一整套基于连锁品牌已有门店的经营状况及周边地理数据,运用机器智能对门店的选址策略进行分析,从而量化品牌的选址规划效能且可落地执行、持续交付的解决方案。

竞品追踪监测

品牌门店分布与什么经济因素高度相关?这是一个地域性品牌吗?哪些城市是品牌重点布局的城市?哪些品牌还有待加强?

极海长期对全国的连锁门店位置进行了系统性的整理,极海品牌监测目前已覆盖全国600+品牌, 50 万家门店,所有数据均来自于企业官网和小程序,并且实现了每日更新,保留了品牌发展的历史轨迹,极大地提高了数据的准确性和及时性。

由此我们对品牌门店数据进行深度挖掘、整理,构建不同维度的分析模型,进而形成对竞品的追踪体系。

空白市场挖掘

全国有将近700 座城市,超过 2 万余城镇。对快餐巨头而言,主要城市基本饱和,如何挖掘下沉市场价值,领先竞争对手抢先布局潜力市场则意义重大。

极海基于人口大数据,运用算法主动挖掘全国所有符合人口聚集要求的聚客点位,帮助品牌快速定位高价值城市的高价值点位。

城市商圈评估

一个城市有哪些商圈?热门商圈在哪里?这些商圈有什么特点?哪些商圈更适合我?......这一切问题的回答都依赖于明确商圈是洞察城市商业分布,规划选址布局的重要数据基础。

如图,覆盖全国的城市商圈可分为自然商圈(绿色边界区域)与核心商圈(橙色区域)两大类。核心商圈是商业聚集度较高的核心商业区,在城市中呈现离散分布。自然商圈是核心商圈的客源腹地,在城市中呈现连续面状分布。

城市商圈的划分基于城市POI数据,综合考虑商户等级与分布、城市路网等级、自然街区等多种要素,经极海算法自动生成。正是利用自然语义分析,极海能将大脑中原本模糊的商圈概念转化为明确的地理边界,即便在无经营数据的前提下,也能快速识别品牌潜在热门选址区域,透视一座城市的商业价值。

选址模型优化

品牌每年都要在选址上投入大量资源,每一个点位都是品牌用真金白银砸出来的,是对客群规模、人群画像与品牌调性、选址策略的高度凝练。

理想情况下,拥有相同客群的品牌门店在位置上也会趋同。进而通过复盘自身、对标竞品或研究伴生品牌,我们运用机器学习其门店周边环境特征,挖掘品牌深层选址逻辑,构建推荐模型,找出城市里所有符合条件的街区,并根据匹配程度分级展示。用户长期用更新的数据迭代选址模型愈加精确,这将构建驱动品牌增长独有的数据资产。

城市优选洞察

如何将已有城市的选址模型推广到全国?首先评估城市的相似度,找到每个未入驻城市相似度高的已入驻城市,进而使用相似度高的已入驻城市选址模型,挖掘未入驻城市的潜在选址区域,以此预测新城市的市场容量。

城市的选择是一个非常综合的决策,和品牌所处的品类特征、企业战略高度关联。但最重要的还在于是否市场容量是否足够大,现营门店是否饱和。

通过极海选址模型的城市迁徙来预判未入驻城市的门店规模,从而判断品牌潜在的增长空间和方向,帮助品牌更好的挖掘机会城市,从战略层面制定门店布局规划。

门店销售额预测

销售额是度量一切成本的尺子。以租金为例,租金高低本身并不重要,重要的租金在营业额中的占比。如果门店经营得不好,即使免租照样亏本,反之如果营业额高,即使租金很高,也是物超所值。

销量预估是开店决策的关键,也是选址推荐的核心。门店销量预估不仅直接影响最终的开店决策,也是企业选址开发和门店运营部门拉锯的焦点,是门店管理的关键指标。

极海基于门店周边人口规模及属性、共生品牌及商户分布、城市路网及街区数据,充分挖掘影响营业额的关键因素,构建了外部环境特征与门店销量间内在关联模型,实现了对门店营业额的高精度预测。

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