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硬刚海底捞,这家火锅今年要逆势拓店100家

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硬刚海底捞,这家火锅今年要逆势拓店100家

通过故事构建一个全新的竞争视角,从数据维度拨开传统选址方法的层层迷雾,阐述大数据选址的本质及应用。

文|极海品牌监测

有人从海底捞的失利中看到了机会

悲观者往往正确,但成功往往属于乐观者。今年市场大环境确实不好,海底捞、呷哺呷哺两大行业巨头相继陷入亏损关店风波,这是客观事实,但有的人垂头丧气,把一切归结于疫情,有的人却能从中看到突围的机会,玩起了弯道超车。

"这家火锅" 的创始人也是这么想的。火锅是一个高度地域性的品类,同样是一年 5000亿的产值,真正能在全国范围开店的品牌远不如奶茶。而在这少数的几个全国性品牌中,海底捞一直被看作是天花板般的存在。

但随着海底捞的扩张失速,神话破灭,越来越多的火锅品牌似乎看到了打破天花板的可能。虽说海底捞仍然是无可置疑的行业龙头,但财务上的失败总是要滞后于管理和产品上的失败,种种迹象表明,海底捞内部出了大问题,硬刚海底捞并非不可能。

凭借过硬的产品品质及良好的财务模型,"这家火锅" 成功从资本市场拿到 5 亿融资。根据计划,这笔融资将主要用于品牌在一线城市的门店拓展。创始人对外宣称要在一线城市与海底捞正面竞争,并计划在接下来的一年内拓店 100 家,把自己从一个地域性品牌升级为全国性品牌。

老王的困境:100家门店如何规划?

钱有了,战略方向也有了,现在该轮到老王头疼了。

老王作为开发部负责人,深耕行业十几年,在选址上颇有自己的一套。他就像是这座城市的活地图,哪里人多热闹,哪里适合开店他都了如指掌。

可要离开熟悉的城市,到陌生的一线城市拓店,还是让老王犯了难,高昂的开店成本让他不得不谨慎怀疑自己原有的选址经验能否匹配新城市的特点,一年 100 家的指标更是让他想想都觉得心累。

而眼下要紧的是把整体的选址规划定下来,选择哪些城市?分别开多少家?选择策略怎么定?在哪些商圈布局?如何筛选空白市场?怎么评估选址点位的可行性?……

这些关键问题没定下来,后续的工作重心、招聘培训、资源匹配问题都很难推进。老王在纸上反复罗列着现在亟待解决的问题,莫名的不安全感渐渐涌上心头。

这种不安全感让老王感觉有些熟悉,他曾经有过两次类似的经历。

第一次是老王刚入行的时候,选址主要靠直觉,好在运气还不错,开了几个好头,这也让老王开始自满起来。但随后几次选址上的失误又很快让老王对自己的直觉陷入深深的自我怀疑,从 "愚昧山峰" 跌入 "绝望之谷" 。

所幸随着实践经验的增长和老王自身的努力,老王逐渐从 "绝望之谷" 中走了出来,他的直觉和经验也变得越来越准确。

但马上他又遇到了第二个问题——每个人的经验不同,遇到分歧时往往很难达成共识,也就无法说服别人,几家事后被证明不错的门店就是这样被否决的。

老王很快意识到要必须要形成一套相对客观的选址标准来减少这种内部损耗,提供决策效率。老王从过去的选址实践中不断复盘,反复琢磨到底哪些因素让一家店成功,又是哪些因素让一家店失败,然后据此提出 "好店标准" ,但又在实践中不断被现实打脸,这是老王第二次感到一种深深的无力。

这种无力感是普遍的,大多数企业在扩张过程中都要经历这样一个的阶段。企业开始追求规范化、流程化,要求有具体的选址标准,但这一标准的有效性仍然有待大量实践的检验,也必然要为此付出大量的试错成本。

不过老王发现每次遇到困难都是自己进一步提升的机会,这让他的心情好了一点。

现在,他遇到的问题是如何更进一步,摆脱为单个门店选址的技术问题,站在更高的战略视角,为100家门店制定有效的选址策略。

学我者生,像我者死:从海底捞偷师

机缘巧合之下,老王找到了我们,希望极海能为他提供一些思路。

通过与老王的沟通,我们认识到"这家火锅"无论是价位还是客群都与海底捞高度相似,事实上,"海底捞"一直是他们对标的品牌。换句话说,海底捞开得好的地方,他们去开销量也不会太差。

“既然如此,你怎么不直接把店开在海底捞旁边?”我揶揄道。

“倒也不是没有尝试过,但离得近了容易两败俱伤,虽说我们不怕竞争,但这样做对谁都没有好处,大部分情况我们并不想和他们出现在一起。”老王也很诚实。

“那就是说,你们认可海底捞的选址,但又不想选在海底捞周边?既要学习他,又不能太像他。"我再一次确认老王的需求。

“算是吧,不过去年海底捞关店挺多的,他们的选址方法也不见得有多好,与其说我认可海底捞的选址,倒不如说是认可海底捞开店的结果,只有那些业绩好的门店,才值得参考。”老王思路很清晰。

“那是当然,给我两天时间,我想我已经找到了问题的解决方案。”我说。

两天后,我再次找到老王,并向他展示了我们的研究成果。

“这是什么?”第一次看到这张图,老王显然还有点疑惑。

“这就是海底捞在北京的选址规划地图。黄色的点是海底捞的在营门店,红色的点是海底捞停业的门店,蓝色区域是海底捞在北京的潜在选址街区,颜色越深,优先级越高。”我向老王简单解释道,然后留给他一点时间消化这张图的内容,我知道他马上就会有新的疑惑。

“我很好奇,你是怎么知道海底捞的选址规划的?”老王半信半疑。

“恐怕海底捞自己内部也没有这样一张图吧 ,这些蓝色的选址区域都是通过算法计算出来的。”我突然想到,或许海底捞会对这张图更感兴趣。

我把图片放大到国贸CBD商圈一带,让老王能看到更多的细节。“灰色图标代表已经关店的位置,红色图标代表海底捞正常营业的门店。在我们推荐的区域内,有些地方已经有门店了,根据你的要求,这些地方我们并不推荐,但有些区域还没有海底捞,但非常适合他,我们称之为空白市场,也是我们推荐你重点去考察的区域。”

“有点意思,那你是依据什么推荐的?”老王眼睛一亮。

“从技术实现上要和你讲清楚可能有点难度,但逻辑一点也不复杂。”我顿了顿强调道,“我们只是在向海底捞偷师!用海底捞来试错,毕竟从别人的错误中吸取教训,总比从自己的错误中吸取教训要好得多。”

“海底捞在北京一共开过94家门店,其中有73家在营,姑且认为这都是值得学习的 '经验' ;21家关闭,是我们需要规避的 '教训' 。就像你曾经做过的事情一样,我们会分析这73家在营的门店周边有哪些共性,21家关闭的门店周边又有哪些特征,然后将经验和教训相结合,生成海底捞的选址逻辑。”我继续解释道,“不同的是,现在这一切都是极海用机器模型完成的。”

“然后你们基于他的选址逻辑在全城范围内找到符合要求的街区,不同的分级就代表不同的匹配程度?”老王迅速理解了我下一步想要表达的内容,但也同样表达了疑惑,“ 我看左上角有一家门店也在你的预测范围内,但却显示关店状态,这种情况多吗?”

“你观察得很仔细。一家门店开得好不好,七成看选址,这话不假,但反过来不也还有三成不受选址控制吗?” 我意识到老王其实是在质疑模型的有效性,于是接着说道,“海底捞在北京的94家门店,有61家在我们的推荐区域内,其中在营门店56家,存活率近92%,关闭5家,关店率仅为8%。而不在推荐区域内的33家门店,有16家关闭,关店率近50%,远高于平均水平。”

“也就是说,在推荐区域内开店,关店概率只有8%;离开这个区域,关店的风险就要提高5倍。”老王很快意识到这一算法背后的应用价值,“你们仅凭门店位置数据,就可以预测出哪里适合海底捞,哪里不适合?”

“是的,如果把那些因为开的过密而关闭的门店踢出去出来,推荐效果会更好。”

“你们能拿到海底捞的销售数据吗?”老王又冒出新问题。

“显然不能,但如果有门店业绩数据,模型的准确率还有很大的提升空间。”

“你们给出的推荐区域大概有多大?或者说,能有多精确?”老王问。

“不同的城市不太一样,北京的推荐选址区域全城大概有34k㎡,占北京城区面积的2%,就算只考虑五环以内,也只有5%。我们推荐的区域其实都是由城市路网切割而成的自然街区,这样你在安排跑店任务的时候就可以给出大家都能懂的街道范围了。”

“这倒是能减少我们很多跑店的时间,看来我们放在北京的资源和人力可以适当精简一些。”老王若有所思。

“是的,不过在上海你可能得费点力气了。”我补充道。

“海底捞在上海的预测你也做了吗?”

“是的,上海我们推荐的区域有125k㎡,占城区面积的10%。上海适合开店的地方整体还是要比北京多一些。“

“还有其他的案例吗?“

“我们对海底捞门店数量较少的成都也做出了预测。成都核心城区累计 23 家门店,目前只有 15 家门店在营,其中 80% 都在我们的推荐区域内。“ 我补充道,“ 在推荐区域内,目前还没有一家门店停业,而在推荐区域外,关店率高达 73%,这是我们尝试过的几个城市中,模型表现最好的。同时我们还在成都发现了不少潜在的空白市场,这是你们的机会。”我如实回答。

“你的建议给我提供了很大的帮助,我好像有点头绪了,不过还是想和你具体聊聊如何用这套方法帮助我制定下一步的规划?”老王问道。

“其实只要能大致预估出每个城市空白市场的数量,剩下的对你来说都不是难事。”我意识到我还没梳理完,便推脱道,“如果你认可这一套逻辑的话,我今晚再把具体的建议发给你,今天已经有点晚了,下一步规划的问题我们可以下次再聊。”

晚上,在老王的催促下,我把详细建议发送给他,这里我也简单阐述一下:

构建城市模型:以一线及主要新一线城市的海底捞门店为学习样本,分别构建城市选址模型,在全城范围内找到所有符合模型的选址区域;

预估城市规模:计算每个城市的空白市场规模,预估潜在门店数量,根据预估的值决定去哪些城市不去哪些城市,先去哪些城市后去哪些城市,然后按照比例分配100家门店归属,制定进一步的资源分配计划。

迭代营业数据:主要城市拿出一定比例的门店作为测试门店,用实际的门店业绩数据验证与优化推荐模型,逐渐用自有品牌数据替换海底捞数据,根据推荐结果动态调整考察区域。

回归一切问题的核心——选址逻辑

选址通常是一个战术问题,但选址规划肯定是一个战略问题。

战略要求从全局谋划实现全局目标的规划,它回答的不是一家店怎么开、在哪里开的问题,而是100家、1000家店怎么开、在哪开的问题。

在这个大问题的下面,还有无数的小问题。城市怎么选?商圈怎么选?点位怎么选?什么标准评估?竞争对手怎么应对?……

每一个问题单独拎出来都是大问题。但如果我们进一步追问,会发现所有的问题又都指向一个更本质的问题——选址逻辑。

你的选址逻辑是什么?经不经得起考验?能不能数字化?如果你能清晰而明确地回答这些问题,你就抓住了选址的本质。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

海底捞

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通过故事构建一个全新的竞争视角,从数据维度拨开传统选址方法的层层迷雾,阐述大数据选址的本质及应用。

文|极海品牌监测

有人从海底捞的失利中看到了机会

悲观者往往正确,但成功往往属于乐观者。今年市场大环境确实不好,海底捞、呷哺呷哺两大行业巨头相继陷入亏损关店风波,这是客观事实,但有的人垂头丧气,把一切归结于疫情,有的人却能从中看到突围的机会,玩起了弯道超车。

"这家火锅" 的创始人也是这么想的。火锅是一个高度地域性的品类,同样是一年 5000亿的产值,真正能在全国范围开店的品牌远不如奶茶。而在这少数的几个全国性品牌中,海底捞一直被看作是天花板般的存在。

但随着海底捞的扩张失速,神话破灭,越来越多的火锅品牌似乎看到了打破天花板的可能。虽说海底捞仍然是无可置疑的行业龙头,但财务上的失败总是要滞后于管理和产品上的失败,种种迹象表明,海底捞内部出了大问题,硬刚海底捞并非不可能。

凭借过硬的产品品质及良好的财务模型,"这家火锅" 成功从资本市场拿到 5 亿融资。根据计划,这笔融资将主要用于品牌在一线城市的门店拓展。创始人对外宣称要在一线城市与海底捞正面竞争,并计划在接下来的一年内拓店 100 家,把自己从一个地域性品牌升级为全国性品牌。

老王的困境:100家门店如何规划?

钱有了,战略方向也有了,现在该轮到老王头疼了。

老王作为开发部负责人,深耕行业十几年,在选址上颇有自己的一套。他就像是这座城市的活地图,哪里人多热闹,哪里适合开店他都了如指掌。

可要离开熟悉的城市,到陌生的一线城市拓店,还是让老王犯了难,高昂的开店成本让他不得不谨慎怀疑自己原有的选址经验能否匹配新城市的特点,一年 100 家的指标更是让他想想都觉得心累。

而眼下要紧的是把整体的选址规划定下来,选择哪些城市?分别开多少家?选择策略怎么定?在哪些商圈布局?如何筛选空白市场?怎么评估选址点位的可行性?……

这些关键问题没定下来,后续的工作重心、招聘培训、资源匹配问题都很难推进。老王在纸上反复罗列着现在亟待解决的问题,莫名的不安全感渐渐涌上心头。

这种不安全感让老王感觉有些熟悉,他曾经有过两次类似的经历。

第一次是老王刚入行的时候,选址主要靠直觉,好在运气还不错,开了几个好头,这也让老王开始自满起来。但随后几次选址上的失误又很快让老王对自己的直觉陷入深深的自我怀疑,从 "愚昧山峰" 跌入 "绝望之谷" 。

所幸随着实践经验的增长和老王自身的努力,老王逐渐从 "绝望之谷" 中走了出来,他的直觉和经验也变得越来越准确。

但马上他又遇到了第二个问题——每个人的经验不同,遇到分歧时往往很难达成共识,也就无法说服别人,几家事后被证明不错的门店就是这样被否决的。

老王很快意识到要必须要形成一套相对客观的选址标准来减少这种内部损耗,提供决策效率。老王从过去的选址实践中不断复盘,反复琢磨到底哪些因素让一家店成功,又是哪些因素让一家店失败,然后据此提出 "好店标准" ,但又在实践中不断被现实打脸,这是老王第二次感到一种深深的无力。

这种无力感是普遍的,大多数企业在扩张过程中都要经历这样一个的阶段。企业开始追求规范化、流程化,要求有具体的选址标准,但这一标准的有效性仍然有待大量实践的检验,也必然要为此付出大量的试错成本。

不过老王发现每次遇到困难都是自己进一步提升的机会,这让他的心情好了一点。

现在,他遇到的问题是如何更进一步,摆脱为单个门店选址的技术问题,站在更高的战略视角,为100家门店制定有效的选址策略。

学我者生,像我者死:从海底捞偷师

机缘巧合之下,老王找到了我们,希望极海能为他提供一些思路。

通过与老王的沟通,我们认识到"这家火锅"无论是价位还是客群都与海底捞高度相似,事实上,"海底捞"一直是他们对标的品牌。换句话说,海底捞开得好的地方,他们去开销量也不会太差。

“既然如此,你怎么不直接把店开在海底捞旁边?”我揶揄道。

“倒也不是没有尝试过,但离得近了容易两败俱伤,虽说我们不怕竞争,但这样做对谁都没有好处,大部分情况我们并不想和他们出现在一起。”老王也很诚实。

“那就是说,你们认可海底捞的选址,但又不想选在海底捞周边?既要学习他,又不能太像他。"我再一次确认老王的需求。

“算是吧,不过去年海底捞关店挺多的,他们的选址方法也不见得有多好,与其说我认可海底捞的选址,倒不如说是认可海底捞开店的结果,只有那些业绩好的门店,才值得参考。”老王思路很清晰。

“那是当然,给我两天时间,我想我已经找到了问题的解决方案。”我说。

两天后,我再次找到老王,并向他展示了我们的研究成果。

“这是什么?”第一次看到这张图,老王显然还有点疑惑。

“这就是海底捞在北京的选址规划地图。黄色的点是海底捞的在营门店,红色的点是海底捞停业的门店,蓝色区域是海底捞在北京的潜在选址街区,颜色越深,优先级越高。”我向老王简单解释道,然后留给他一点时间消化这张图的内容,我知道他马上就会有新的疑惑。

“我很好奇,你是怎么知道海底捞的选址规划的?”老王半信半疑。

“恐怕海底捞自己内部也没有这样一张图吧 ,这些蓝色的选址区域都是通过算法计算出来的。”我突然想到,或许海底捞会对这张图更感兴趣。

我把图片放大到国贸CBD商圈一带,让老王能看到更多的细节。“灰色图标代表已经关店的位置,红色图标代表海底捞正常营业的门店。在我们推荐的区域内,有些地方已经有门店了,根据你的要求,这些地方我们并不推荐,但有些区域还没有海底捞,但非常适合他,我们称之为空白市场,也是我们推荐你重点去考察的区域。”

“有点意思,那你是依据什么推荐的?”老王眼睛一亮。

“从技术实现上要和你讲清楚可能有点难度,但逻辑一点也不复杂。”我顿了顿强调道,“我们只是在向海底捞偷师!用海底捞来试错,毕竟从别人的错误中吸取教训,总比从自己的错误中吸取教训要好得多。”

“海底捞在北京一共开过94家门店,其中有73家在营,姑且认为这都是值得学习的 '经验' ;21家关闭,是我们需要规避的 '教训' 。就像你曾经做过的事情一样,我们会分析这73家在营的门店周边有哪些共性,21家关闭的门店周边又有哪些特征,然后将经验和教训相结合,生成海底捞的选址逻辑。”我继续解释道,“不同的是,现在这一切都是极海用机器模型完成的。”

“然后你们基于他的选址逻辑在全城范围内找到符合要求的街区,不同的分级就代表不同的匹配程度?”老王迅速理解了我下一步想要表达的内容,但也同样表达了疑惑,“ 我看左上角有一家门店也在你的预测范围内,但却显示关店状态,这种情况多吗?”

“你观察得很仔细。一家门店开得好不好,七成看选址,这话不假,但反过来不也还有三成不受选址控制吗?” 我意识到老王其实是在质疑模型的有效性,于是接着说道,“海底捞在北京的94家门店,有61家在我们的推荐区域内,其中在营门店56家,存活率近92%,关闭5家,关店率仅为8%。而不在推荐区域内的33家门店,有16家关闭,关店率近50%,远高于平均水平。”

“也就是说,在推荐区域内开店,关店概率只有8%;离开这个区域,关店的风险就要提高5倍。”老王很快意识到这一算法背后的应用价值,“你们仅凭门店位置数据,就可以预测出哪里适合海底捞,哪里不适合?”

“是的,如果把那些因为开的过密而关闭的门店踢出去出来,推荐效果会更好。”

“你们能拿到海底捞的销售数据吗?”老王又冒出新问题。

“显然不能,但如果有门店业绩数据,模型的准确率还有很大的提升空间。”

“你们给出的推荐区域大概有多大?或者说,能有多精确?”老王问。

“不同的城市不太一样,北京的推荐选址区域全城大概有34k㎡,占北京城区面积的2%,就算只考虑五环以内,也只有5%。我们推荐的区域其实都是由城市路网切割而成的自然街区,这样你在安排跑店任务的时候就可以给出大家都能懂的街道范围了。”

“这倒是能减少我们很多跑店的时间,看来我们放在北京的资源和人力可以适当精简一些。”老王若有所思。

“是的,不过在上海你可能得费点力气了。”我补充道。

“海底捞在上海的预测你也做了吗?”

“是的,上海我们推荐的区域有125k㎡,占城区面积的10%。上海适合开店的地方整体还是要比北京多一些。“

“还有其他的案例吗?“

“我们对海底捞门店数量较少的成都也做出了预测。成都核心城区累计 23 家门店,目前只有 15 家门店在营,其中 80% 都在我们的推荐区域内。“ 我补充道,“ 在推荐区域内,目前还没有一家门店停业,而在推荐区域外,关店率高达 73%,这是我们尝试过的几个城市中,模型表现最好的。同时我们还在成都发现了不少潜在的空白市场,这是你们的机会。”我如实回答。

“你的建议给我提供了很大的帮助,我好像有点头绪了,不过还是想和你具体聊聊如何用这套方法帮助我制定下一步的规划?”老王问道。

“其实只要能大致预估出每个城市空白市场的数量,剩下的对你来说都不是难事。”我意识到我还没梳理完,便推脱道,“如果你认可这一套逻辑的话,我今晚再把具体的建议发给你,今天已经有点晚了,下一步规划的问题我们可以下次再聊。”

晚上,在老王的催促下,我把详细建议发送给他,这里我也简单阐述一下:

构建城市模型:以一线及主要新一线城市的海底捞门店为学习样本,分别构建城市选址模型,在全城范围内找到所有符合模型的选址区域;

预估城市规模:计算每个城市的空白市场规模,预估潜在门店数量,根据预估的值决定去哪些城市不去哪些城市,先去哪些城市后去哪些城市,然后按照比例分配100家门店归属,制定进一步的资源分配计划。

迭代营业数据:主要城市拿出一定比例的门店作为测试门店,用实际的门店业绩数据验证与优化推荐模型,逐渐用自有品牌数据替换海底捞数据,根据推荐结果动态调整考察区域。

回归一切问题的核心——选址逻辑

选址通常是一个战术问题,但选址规划肯定是一个战略问题。

战略要求从全局谋划实现全局目标的规划,它回答的不是一家店怎么开、在哪里开的问题,而是100家、1000家店怎么开、在哪开的问题。

在这个大问题的下面,还有无数的小问题。城市怎么选?商圈怎么选?点位怎么选?什么标准评估?竞争对手怎么应对?……

每一个问题单独拎出来都是大问题。但如果我们进一步追问,会发现所有的问题又都指向一个更本质的问题——选址逻辑。

你的选址逻辑是什么?经不经得起考验?能不能数字化?如果你能清晰而明确地回答这些问题,你就抓住了选址的本质。

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。