记者：张亚东
在大数据统计下，2020年全国餐饮门店数达超过602万个，但是只有20%的餐厅赚钱，在北上广深四个一线城市平均每个月10%的餐厅倒闭，其中关店餐厅的平均寿命只有508天，而在这些关店餐厅中是由选址失败直接导致开店失败占比达到了70%。选址，作为开店的第一步，是整个流程中最重要的一个环节，决定着最为重要的客流量要素。
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传统的选址模式，不外乎实地考察、网上检索出租/出售信息，无论是哪一种模式，不仅费时费力，而且隐患极大。餐品口味不好，可以进行调整；服务不好，可以进行改正；但若选址不当，产品再好，服务再有特色，没有顾客上门也是毫无意义的。那么，如何选择适合的位置开店呢？
锶钟科技的专家唐川，利用其自主研发的大数据池和数据关联分析模式，成功破解了传统选址模式的难题，足不出户的精准评估了开店选址情况，成功引领了国内外大型连锁餐饮品牌、乃至世界500强餐饮企业实现了门店网络战略上的“消费升级”。
唐川构建的这套大数据分析模式，主要分三步走。
第一，选址就是选择商圈
唐川明确指出，门店的核心是线下流量的有效拦截，因而选择商圈是大数据选址流程中的首要工作。现阶段大众普遍使用的外卖、打车、购物，甚至视频等APP，为商圈选址提供了大量的反映区域经济发展水平和活力等数据，为大数据赋能商业选址提供了坚实的数据基础。唐川基于数据间的细颗粒度分析，精准评估商圈是否具有销售潜力、与餐饮定位的匹配程度等等。不同的商圈适合不同的餐饮，因此，基于大数据识别商圈的性质、规模、特点、新旧程度，为选址提供了扎实的基础。
第二，考虑商圈的不同维度
唐川通过流量数据抓取等技术获得了多维度大数据信息，并且不止于此，还创建了一套集多要素的商圈价值推算模式，该模式综合考虑了商圈成熟度、人口基数、年龄阶段、目标客群、收入水平、消费需求、消费能力、消费特性、交通动线、就餐时间、同业竞争等，为选址提供全方位的分析和预判。这套扎实的、突出数据重要性的、精准分析的模式，也在某跨国连锁快餐品牌上得到成功应用，推动其进一步提升成为餐饮系统化运营的“黄埔军校”。这套精细化地商圈选址模式，也成为该企业乃至消费行业内优选的选址模型之一。
唐川：大数据选址主要分析要素
第三，选商圈就是选顾客。
唐川的这套选址模式，最为重要的是对商圈客群的分析。通过前两点，可以确定目标商圈，但是目标商圈可能不只一处，如何优中选优，找到最合心意的门店地址，还要对客群特点进行科学分析。唐川的客群分析模块中，综合考虑了地址所能贡献的顾客程度、满足餐厅运营最低要求、满意的营业额和利润率，还考虑了社区类型、工程条件、动线因素、与品牌的契合度等，使得模型刻画更为全面。唐川通过这套建立在大数据基础之上的优秀选址平台软件，帮助企业从鱼龙混杂、可用信息和不可用信息中甄选出有价值的信息，科学解答了选址中的诸如如何选择成熟/潜力商圈、目标人群在哪、市场是否有充足客源等疑难问题，助力各类型餐饮品牌不断新开出成功的门店，获得稳定的现金流、良好的投资回报率和可持续的利润，同时有效规避了投资损失。
唐川，凭借其强大的技术能力，开发出真正且具有实际应用价值的数据产品，帮助企业节省大量的人力物力，科学提升选址的效率和精准度，赋能企业发现商机、制定开发计划与营销策略。唐川的这套数据挖掘和综合评价模式也被应用于宏观经济形势研究、市场发展趋势研究、竞争对手研究、客户研究等等，引领了大数据技术在商业上丰富的实际应用。大数据选址时代已然来临，唐川的这套数据挖掘、算法分析、综合评价模式，必将为消费行业提供更专业、更精准的引擎。
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