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本文作者結(jié)合多年項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，分享了一種實(shí)用且成本較低的選址及客流量測算方法。通過詳細(xì)分析不同類型的餐飲門店（如社區(qū)店、商務(wù)區(qū)店等）的選址特點(diǎn)和客流量測算邏輯，文章為餐飲創(chuàng)業(yè)者提供了具體的操作指南。

對于大多餐飲品牌來講，選址是極為重要的一環(huán)，店鋪位置沒選好，再厲害的店長和運(yùn)營也很難把門店做起來。門店選址選對了，門店存活的幾率至少會提升3成。

門店選址，就是選擇有效客流量。支付房租，就是購買這些有效客流量。

市面上有很多的選址方法論，以及各種各樣的選址工具(如美團(tuán)選址)，前者過于偏理論可操作性不好，后者單次選址測算成本300元+不夠親民。

這里我分享1個自己總結(jié)歸納的方法，可以很直觀的測算客流量(該方法在我前幾年的項(xiàng)目中經(jīng)過數(shù)據(jù)驗(yàn)證，可信度70%+)。在介紹方法之前，我們有必要先說下門店的類型。

餐飲的業(yè)態(tài)有中餐、火鍋、燒烤、料理和自助餐等數(shù)十個細(xì)分類別，本文以我比較熟悉的火鍋業(yè)態(tài)舉例說明。

1.火鍋門店的類型

火鍋餐飲門店按其開設(shè)的位置可以簡單分為：商場店、商圈店、街邊店、社區(qū)店、景區(qū)店和商務(wù)區(qū)店，以成都市為例舉例說明。

• 商場店：開在萬達(dá)廣場、大悅城內(nèi)的門店。
• 商圈店：開在春熙路、太古里的門店。
• 街邊店：開在道蜀漢路&羊犀立交路邊的店。
• 社區(qū)店：開在住宅區(qū)的門店，如桐梓林店。
• 景區(qū)店：在杜甫草堂、武侯祠周邊的門店。
• 商務(wù)區(qū)店：在天府三街寫字樓附近的門店。

通過貝殼、鏈家網(wǎng)以及58同城的公開數(shù)據(jù)我們可以知道，門店租金最貴的(高新南區(qū)和春熙路商圈)能到500元/㎡.月，最便宜的能到30元/㎡.月(繞城高速外)。

你如果想開家火鍋店，首先得明確自己的需求：想開家什么類型的火鍋店。不同類型的火鍋門店，其房租差異會比較明顯。

同類型的門店，比如都是商圈店，其房租差異也會有明顯的差異，比如同樣在春熙路商圈，王府井百貨附近的房租價(jià)格會比春南商場附近的高出一倍不止。

不同類型的火鍋門店，其客流量測算方法也會有很大區(qū)別。

2.社區(qū)店的客流測算邏輯

前文我們給出了社區(qū)店的定義：開在住宅區(qū)域的火鍋門店我們稱為社區(qū)店，這類門店深入居民小區(qū)內(nèi)部或周邊，主要服務(wù)附近常住居民。這類門店主要是以家庭為單位的消費(fèi)場景，注重性價(jià)比和便利性?？驮聪鄬Ψ€(wěn)定，易與顧客建立深厚關(guān)系形成口碑，租金成本相對較低。

弊端也很明顯，客流天花板增長有限，覆蓋的范圍有限，主要是輻射門店周邊2公里范圍內(nèi)的居民(半徑越大影響力越弱)。

需要特別注意的是，如果遇到了很寬的主干道，例如上圖所示南邊的蜀都大道和西邊的一環(huán)路東三段，則道路以南和以西的居民穿過馬路來上圖中間區(qū)域就餐的意愿會低很多(要繞路)。然后我們就可以基于目標(biāo)點(diǎn)位，以2公里為半徑，通過貝殼網(wǎng)的地圖找房查詢出該范圍內(nèi)所有小區(qū)的戶數(shù)，然后按照每戶2.5人，計(jì)算出覆蓋范圍內(nèi)所有的居民人數(shù)，如下圖所示。

每戶2.5人不是我拍腦袋憑空想出來的數(shù)據(jù)，而是2020年第7次全國人口普查得出來的數(shù)據(jù)(中國居民區(qū)的家庭規(guī)模平均為每戶2.5人)。

而小區(qū)也不可能是100%的入住率，這里可以分別去80%、70%和60%進(jìn)行測算，分別得出該片區(qū)的總居民人數(shù)。

上述三個入住率只是一個粗略估計(jì)，實(shí)際入住率可能因小區(qū)類型（如新建小區(qū)或老小區(qū)），交通情況(地鐵覆蓋率)，學(xué)校和醫(yī)院配套情況而略有差異。

我從美團(tuán)餐飲的門店選址工具中找到了部分?jǐn)?shù)據(jù)，這個選址工具是基于另外一種統(tǒng)計(jì)口徑（使用美團(tuán)系服務(wù)和產(chǎn)品的用戶信息統(tǒng)計(jì)），可以簡單理解為在該范圍內(nèi)使用美團(tuán)/大眾點(diǎn)評的用戶人數(shù)。

這種口徑會把每天從該范圍內(nèi)路過并且打開了美團(tuán)系應(yīng)用的用戶記錄并統(tǒng)計(jì)上，但這這么記也好像沒什么毛病，畢竟從這里路過就有可能在這里就餐吃飯。

3.捕獲率的測算邏輯

實(shí)際情況下，每個小區(qū)的入住率是不一樣的，有些能高達(dá)90%+，有些可能只有50%，為了數(shù)據(jù)更精準(zhǔn)，我們可以找物業(yè)打聽或核實(shí)入住率數(shù)據(jù)(每個小區(qū)1包煙應(yīng)該是可以的)。此處我圖省事都按80%的入住率得出該區(qū)域的總?cè)胱【用袢藬?shù)為31648人。

根據(jù)常識，這3.16萬居民不可能全部會到目標(biāo)火鍋店就餐，只會有X%的人當(dāng)月會到店消費(fèi)。

X%有個專業(yè)的叫法叫做捕獲率。那么問題來了，社區(qū)火鍋店的捕獲率大概是多少呢？

我查閱了大量的資料，也找了好幾家火鍋品牌的社區(qū)門店公開數(shù)據(jù)做了測算，捕獲率的大致區(qū)間值是5%-10%左右。

以上圖為例，假定該火鍋門店的客單價(jià)為100元/人，則該門店的營業(yè)額區(qū)間：

• 下限：31648*5%*100=158240元=15.8萬
• 上限：31648*10%*100=316480元=31.6萬

如果沒有其他促銷活動，也沒有競品門店開業(yè)的情況下，這個社區(qū)門店的月營業(yè)額區(qū)間在15.8萬-31.6萬之間。

題外話：如果我開的是家面館，那么捕獲率理論上會比火鍋店的捕獲率高很多。我可以連著3天或者一周三五頓在這家吃面，但我做不到這么高頻次的在這里吃火鍋。除了錢包不允許之外，腸胃也不允許。

4.商務(wù)區(qū)門店客流測算

寫字樓區(qū)域的人流量統(tǒng)計(jì)方法和住宅區(qū)有類似的地方，也有不同的地方。假定我們計(jì)劃在成都市天府三街地鐵口新希望國際B座2樓商鋪開家火鍋店，那么怎么估算人流呢？

我們以該點(diǎn)為圓心，2公里為半徑(附近地鐵站較多，或可將半徑縮短至1.5公里)，然后通過貝殼找房取出所有寫字樓的名稱和面積數(shù)據(jù)。

我們假設(shè)寫字樓入駐率為80%，人均辦公面積為10㎡(通常在8-15平方米/人之間，科技公司可能更擁擠，金融/法律/國企央企人均面積會更大）。

那么我們就可以計(jì)算出寫字樓1的理論可承載的辦公人數(shù)=43327*80%/10=3466人，按此方法我們即可算出該區(qū)域內(nèi)17家寫字樓的總辦公人數(shù)。

當(dāng)然，該片區(qū)內(nèi)還有很多公寓和酒店，前者可以參照住宅區(qū)的測算方法，后者可以取酒店的房間數(shù)來估算客人數(shù)。

然后將三者相加，即可得出該區(qū)域內(nèi)的客流人數(shù)。

當(dāng)然，寫字樓區(qū)域的火鍋店捕獲率計(jì)算邏輯與居民區(qū)完全不同，因?yàn)樗叨纫蕾囉诠ぷ魅盏奈绮秃屯聿?占比80%以上)、團(tuán)隊(duì)聚餐以及加班餐等場景。

這個捕獲率是沒有社區(qū)類門店高的，我檢索到的數(shù)據(jù)大概是社區(qū)店的一半即2.5%-6%左右，有興趣的讀者可以自己來測算擬合下。

5.其他店型的客流測算

對于其它類型的門店，我提供幾個思路供參考，這些思路沒有數(shù)據(jù)可以擬合，也無法驗(yàn)證其可行性，這里僅做交流探討。

商場店

可以通過萬達(dá)廣場或者大悅城或其他權(quán)威媒體發(fā)布的營業(yè)額數(shù)據(jù)或者客流數(shù)據(jù)，或者更為詳細(xì)的餐飲板塊數(shù)據(jù)來進(jìn)行推演。

或根據(jù)其建筑面積來推算，例如下圖的武侯區(qū)大悅城建筑面積40萬平米，按照人均8㎡的使用面積，單日約能承載5萬人左右。

而根據(jù)下圖年2300萬的客流量，平均到每天約為6.3萬的客流量。當(dāng)然我們也可以根據(jù)其車位數(shù)量來估算，以大悅城4000個車位計(jì)算，按照平均每車3人，每天營業(yè)12小時，每個家庭逛4小時，每日約有4000*3*3=3.6萬人（還有其它方式到店的）。

景區(qū)店&商圈店

景區(qū)可以根據(jù)官方公布的單日接待上限來估算，也可以結(jié)合景區(qū)公布的游客人數(shù)和門票收入來預(yù)估客流，當(dāng)然景區(qū)周邊也會有部分住宅區(qū)，住宅區(qū)的人數(shù)按照前文所述方法估算即可。

商圈店我們可以取該商圈附近幾個地鐵站的出站人數(shù)來進(jìn)行估算，這個數(shù)據(jù)我們可以從成都地鐵官網(wǎng)上獲取到。

當(dāng)然，最最靠譜的方法還是人工手動數(shù)人頭計(jì)算客流，但這種方式有點(diǎn)費(fèi)人。

以上，希望本文能對您有所幫助。