疫情反复,一边是汹涌的疫情,一边是行业“自救”的呼声,市场对餐饮企业的考验将会更加苛刻,餐饮企业面临的生存挑战也会更加残酷。如何在这个不确定的时代,抓紧修炼内功的机会?如何把握广大市民“报复性”消费的机会?如何让品牌逆势向上?本篇文章将从餐饮市场发展趋势和数字化选址数据洞察分析。

数据来源:数说睿见。

  • 餐饮市场发展趋势

2021年的整体餐饮行业逐渐恢复至2019年疫情前的水平,整体的市场布局及体量均有提升,但人均消费金额却在下降,同时线下消费仍然是刚需。但是面对2022年疫情卷土重来的现实,市场对品牌的考验将会更加苛刻,更精准的市场布局和市场运营显得尤为重要。

  • 数字化选址的“后台”——数据洞察

品牌如何基于数字化精准预测开店空间潜力?人、场、货数据+AI模型算法的完美结合是核心关键,通过周边人口数量、周边人口质量、周边商业氛围及配套、相克相生POI数量、门店商品属性、店铺情况六大核心维度,针对不同客户的实际情况计算出每个维度的权重,最后结合权重和维度搭建潜力模型计算出业态或者品牌的推荐指数,更加科学地帮助客户进行智能选址、精准铺货和门店管理。

在同一个商圈内,不同业态的人群画像也需要具体分析。

首先需明确品牌门店的性质,是社区店、街铺店、购物中心店还是写字楼的驻扎商铺。基于店铺的性质,需要关注的人群就有所不同。例如社区店更多关注这个区域内的小区数量和居住人口情况;临街铺或者购物中心店,更多关注该区域范围内的客流,以及周边是否存在聚客点(比如地铁站、公交站等);同样如果门店开设在写字楼,品牌更多关注点位周边的工作人群情况。

其次收集到以上数据后,在区域人口足够多的情况下,判定这些人口数据是否有目标消费人群。比如一个高端的咖啡厅,如果开设门店的区域人群多数是长者,同时消费水平并不高,那在这样的情况下,即使这里人口足够多,也不能构成品牌入驻的目标。

所以不同的业态根据区域内人群的性质、标签画像、消费能力及偏好形成集合,与门店选址整体的特性做匹配和关联才是最优解。

本文作者:数说故事

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