大数据时代的餐饮选址决策

行云流水2016

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“餐饮”可能是世界上最古老的行业了，但是却在每个时代都能迸发出了迷人的魅力。当下餐饮又处于新时代的黄金发展阶段，餐饮连锁化、规模化、品牌化等趋势越来越明确。伴随这些趋势的演化进程中大数据也开始越来越起到举足轻重的作用了。

以餐厅的选址为例——在这个酒香也怕巷子深的年代，餐厅的选址甚至是决定未来其能否存活的决定性因素——餐厅选址应该怎样利用大数据呢？

先来看国际连锁品牌的做法：大数据智能平台的普遍应用

星巴克选址的数据决策

对于国际快餐连锁店而言，其能够有足够的实力做到对比各种各样的数据，了解车流量、消费群体分布、安全信息、商业构成以及其它相关信息——这些可以帮助他们在决定门店选址中节省大量的开支。

星巴克使用的是一个叫作Atlas的内部绘图和商务智能平台，依据其提供的数据决策来决定开设新门店的地点。

目前，Atlas的使用遍及全世界。比如，星巴克如果要在中国开设新门店，星巴克的团队就会使用这一平台，让当地的合作伙伴评估附近的零售商圈、公共交通站以及小区的人口分布图，并最终根据所有的数据来进行决策。

星巴克在美国纽约曼哈顿的分布

再来看看国内的选址应用：国内的大数据选址还处于起步阶段

北京2014年9月9日10时热图

北京2014年9月9日23时热图

从上图可以看出国内这种人流监测的技术本身早在2014年9月就已经很成熟了。通过这项人流分析技术再加以对用户人群进行判别，其实是可以为餐饮甚至很多行业提供选址服务的。

但是，仅仅有人流分析技术是不够的，真正要做到选址决策，还是需要对人流进行人群画像等区分，所以直到目前，国内在这方面的应用仍旧处于比较初级的阶段。

一方面是产品本身的完善度有待提升，不能具体告诉用户确切的答案，仅仅是对决定有一定的辅助意见；

另一方面，大多数的餐厅老板对大数据的敏感性较低，很少会把有限的资金和人力投入到购买相关的技术产品上。这两点都会造成现在国内大数据选址产品无人问津的状况。

大数据离真正的实践应用依然任重道远！

不过，现在很多注重品牌且有规模发展意识的餐厅，已经开始在做这方面的尝试了，虽然涉及的程度比较浅，但是总是利好的趋势。

以特色北京菜印巷小馆选址的数据决策为例 ：

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印巷小馆的第一家店在鼓楼大街，面积只有55平方米，加盖一层之后勉强才能放下十张桌子。如今的印巷小馆已经有十几家门店，除了原有的街边店，新店也开到了西单大悦城这样的购物中心。

印巷小馆每一家门店选址都是老板来决策的 。而老板的秘密法宝就是“人流计数器”。每次选址开店老板都会雷打不动的用半个月时间来数人流。通过人流数量加之自己的经验来估算营业额理论值。

虽然除了人流数量是一个客观值之外，其他都是靠经验得出的结果，但是比起纯粹靠经验而承受着巨大风险的开店方式，这样已经相对的科学了。

所以，相信随着大数据选址产品的逐步完善和发展，包括产品价格的下降和产品决策力的上升，终将会在国内市场普及开来。

最后套用李彦宏在“2014年百度联盟大会”上给大数据提出的一句建议：要想找到有价值的数据，除了技术，最关键的还有domainknowledge（领域知识）、experience（经验）、以及跨领域的思考能力。

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