01数据指导选址
先说为什么数据可以指导选址，看下图：
以上图为例：为什么同样都是万达，对于书亦烧仙草来讲，龙泉万达表现就要比青羊万达好？而且青羊万达的租金比龙泉贵一点。这就是因为竞争、客群这些因素，所以也不是租金贵的地方就好。合适你的客群和竞争情况才是更好的。这些如果通过数据来看会比人工一个一个去调研更容易。
1）如果你在深圳有100家店
那么这100家店周围的各种因素可以形成模型（客群、竞争品牌以及你现有的营业情况），那么当你想去成都开店时可以怎么做？便是通过这100家店的商圈情况平移到成都，选择出成都类似的商圈，从而可以找到类似的商圈，这些外部因素就是影响你的营业额的因素。然后你在数据推荐的商圈中再去选择合适的位置、合适的租金。
我们也遇到过很多品牌的老板经常去各种商圈转圈，了解商圈的具体情况，但他能做的仅仅就是看看这个商圈的消费能力怎么样，然后凭感觉来确定我的品牌能不能在这里开店。
2）如果你没有100家店又该怎么选址呢？
找对标品牌，这是我们的两个案例：
1、成都的沏茶师（龙湖上城店），你看到这个产品的第一感觉是什么？
有点深圳的tea stone那味了， 对吧。
我们那就根据深圳tea stone 的现有已开店的数据来优化选址模型，当然，所有数据中唯一不能搞定的就是tea stone的营业数据，那就需要去调研然后打标签了，是否盈利，预估营业额等等。
说结果，2019底年2020年初沏茶师在成都1店开业，开业初期遇到疫情，初期营业额一天在一两千的营业额，目前可以稳定在1万以上，遇到节假日和周末另说了。
今天（2022年10月28日）2店开业，马上3店也要开了，在疫情期间找到准确的客群和定位是非常不容易的。ps：只有直营店
2、某咖啡店，为什么说店而不说品牌，因为他们目前只有一家店，并且不准备加盟准备自己开拓成都市场。
他的定位是比瑞幸好喝一点，价格和瑞幸差不多，于是我们按照瑞幸为对标，找瑞幸在成都的空白市场，因为瑞幸几乎在哪个城市都有店，但我们可以根据瑞幸选的商圈来判断客群和竞争情况来确定选址模型。直接做出了瑞幸在整个成都的空白市场，用户选择了这个离他比较近的商圈。
如上图，蓝色点是瑞幸，黄色是我们给出的空白区域，用户开店就开在红色的小点那里，最好的一天是日销500杯。
至于后续怎么样，还得看看他们自己的营运水平，一个好的选址只是开始。
02数据指导经营
这个板块，我们出了一期视频，大家可以看看，当然不止这些，我觉的如果能看懂，应该就能了解数据为什么可以指导经营了。包括了套餐搭配、不同的复购情况应该做些什么「派数据PaiData」咖啡店是怎么倒闭的？ 定位与复购率3891 播放 · 3 赞同视频
03数据指导营销
数据指导营销应该是比较复杂的一个板块，在这里简单说一些，我们还是从复购的角度谈一谈。大部分餐饮门店都可以分为生活餐饮和特色餐饮，生活餐饮就是需要一定的复购率来维持正常运营，特色餐饮则是有一定周期，比如泰餐、韩式烤肉，市场会突然火一段时间，然后慢慢降下来，比如2018、2019年连锁品牌蓉李记便把一部分蓉李记门店改成了他们的烤肉品牌真熙家，因为市场需要烤肉这个品类，新客在这个阶段源源不断短期的低复购也没有关系。
而生活餐饮：如正餐、快餐。简单一点说：比如你在社区开了一家中餐店，你的潜在用户就那么一些，如果顾客吃一次就不来了，即使你的前期营销工作做的好，也只是昙花一现，这个时候，你需要优化菜品和价格，然后再来一次营销活动，看复购率会不会改变，只有稳定的复购才能长期经营下去，即使你的生意短期内比较好，也应该居安思危。
在做营销活动时，也可以通过概率来计算，我看看能不能找到之前给蓉李记算的营销预估的那张表，通过提前制定营销预估，来判断可能会花多少营销费用，营销预估折扣可能是多少？（比如慢100-50 满50减10块）大致的营销折扣也可以通过以往的消费来算出来，来保证依然在做活动时有一定的利润空间。
04数据指导产品开发
数据指导产品开发有两种，一种是新产品研发，二是品类优化。
品类优化其实也包括了采购优化，当门店比较多时，如果品类搭配不合理，会导致采购成本的浪费，原材料的浪费和费用的沉淀。
有时候，开发一个新品可以从采购的产品入手，比如你的店每天都会剩很多花菜，那么可以围绕花菜开发一款新品。
当然，产品不是越多越好，根据顾客的点餐习惯，比如在中餐店，鸡鸭鱼肉的产品占比应该是有一定的比例的，鸡肉产品有多少、鱼肉产品有多少，一个黄金比例在顾客点餐时才能达到最佳的利润。
最后是市场推荐品类的判断，以咖啡产品为例。
我们获取了顾客到店后消费的反应情况，大概4000来家。
发现当顾客到店消费时，注意这里是到店消费，这几种拿铁的推荐指数顺序是：
在这些数据上，你可以考虑，为什么生椰满意度最低？是不是由于线上卖的太好，顾客需要新鲜感？当你的门店有一款产品和其它店不同，让顾客记住你，不比开发100款产品来的实在？
是的，以上是我们对餐饮为什么要数字化做出的一小部分理解。
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感觉还不错