大數據時代的餐飲選址決策

「餐飲」可能是世界上最古老的行業了，但是卻在每個時代都能迸發出了迷人的魅力。當下餐飲又處於新時代的黃金髮展階段，餐飲連鎖化、規模化、品牌化等趨勢越來越明確。伴隨這些趨勢的演化進程中大數據也開始越來越起到舉足輕重的作用了。

以餐廳的選址為例——在這個酒香也怕巷子深的年代，餐廳的選址甚至是決定未來其能否存活的決定性因素——餐廳選址應該怎樣利用大數據呢？

先來看國際連鎖品牌的做法：大數據智能平台的普遍應用

星巴克選址的數據決策

對於國際快餐連鎖店而言，其能夠有足夠的實力做到對比各種各樣的數據，了解車流量、消費群體分布、安全信息、商業構成以及其它相關信息——這些可以幫助他們在決定門店選址中節省大量的開支。

星巴克使用的是一個叫作Atlas的內部繪圖和商務智能平台，依據其提供的數據決策來決定開設新門店的地點。

目前，Atlas的使用遍及全世界。比如，星巴克如果要在中國開設新門店，星巴克的團隊就會使用這一平台，讓當地的合作夥伴評估附近的零售商圈、公共交通站以及小區的人口分布圖，並最終根據所有的數據來進行決策。

星巴克在美國紐約曼哈頓的分布

再來看看國內的選址應用：國內的大數據選址還處於起步階段

北京2014年9月9日10時熱圖

北京2014年9月9日23時熱圖

從上圖可以看出國內這種人流監測的技術本身早在2014年9月就已經很成熟了。通過這項人流分析技術再加以對用戶人群進行判別，其實是可以為餐飲甚至很多行業提供選址服務的。

但是，僅僅有人流分析技術是不夠的，真正要做到選址決策，還是需要對人流進行人群畫像等區分，所以直到目前，國內在這方面的應用仍舊處於比較初級的階段。

一方面是產品本身的完善度有待提升，不能具體告訴用戶確切的答案，僅僅是對決定有一定的輔助意見；

另一方面，大多數的餐廳老闆對大數據的敏感性較低，很少會把有限的資金和人力投入到購買相關的技術產品上。這兩點都會造成現在國內大數據選址產品無人問津的狀況。

大數據離真正的實踐應用依然任重道遠！

不過，現在很多注重品牌且有規模發展意識的餐廳，已經開始在做這方面的嘗試了，雖然涉及的程度比較淺，但是總是利好的趨勢。

以特色北京菜印巷小館選址的數據決策為例 ：

印巷小館的第一家店在鼓樓大街，面積只有55平方米，加蓋一層之後勉強才能放下十張桌子。如今的印巷小館已經有十幾家門店，除了原有的街邊店，新店也開到了西單大悅城這樣的購物中心。

印巷小館每一家門店選址都是老闆來決策的 。而老闆的秘密法寶就是「人流計數器」。每次選址開店老闆都會雷打不動的用半個月時間來數人流。通過人流數量加之自己的經驗來估算營業額理論值。

雖然除了人流數量是一個客觀值之外，其他都是靠經驗得出的結果，但是比起純粹靠經驗而承受著巨大風險的開店方式，這樣已經相對的科學了。

所以，相信隨著大數據選址產品的逐步完善和發展，包括產品價格的下降和產品決策力的上升，終將會在國內市場普及開來。

最後套用李彥宏在「2014年百度聯盟大會」上給大數據提出的一句建議：要想找到有價值的數據，除了技術，最關鍵的還有domainknowledge（領域知識）、experience（經驗）、以及跨領域的思考能力。

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