火锅店选址如何用大数据软件了解商圈内用户画像，交通情况

　　火锅店选址如何用大数据软件了解商圈内用户画像，交通情况
　　在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。
　　大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据，通过利用各类手段统一协调成一个有机整体，然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户，让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标，并且为企业带来收益价值点。
　　众所周知，开店对位置的选择十分重要，是整个工作的第一步。有一个老板在这地方生意不好，换一个地方且原班人马经营管理什么都不变，生意却奇特的好；而另一位老板认为赚了钱，换个地方开大店且仍是什么都不变却赔得血本无归，这是为什么呢?实则就是位置的原因，
　　火锅店选址一般是以人口密度高的住宅区为佳，因为一般消费者都有利用附近设施，就近消费的习惯。但是同时，如果此地人口急增，则相对的竞争也就会更激烈。另外，店面选择也不一定非要是一楼，只要此商圈交通方便，人群聚集，招牌明显，位置高一点的楼层也无妨。
　　与经营定位悉悉相关火分高中低三种消费，高的如海鲜火锅、野生菌火锅等，一般价位在每人30元以上。中档的如点菜麻晨阳外墙水漆辣火锅等，人均消费价位在20-30元之间。
　　人流量比较大的街道或办公楼附近这些位置的人流量也比较稳定，所出入的是中高端消费人群，中高档火锅店定位的店铺可以选择这些地理位置。
　　人口居住量大的社区社区居民的消费特点是居家消费和个人大单消费比较多，对商品的价格要求是物美价廉。因此，选择在这里为店址的火锅店，要有丰富的产品、稳定的产品品质和优惠的价格，才能培养老客户，稳定客源。
　　商务商业集中区域，人流量大，人群的消费水平较高，因此火锅店的店址都选择在城市繁华中心、人流必经的城市要道和交通枢纽。
　　消费群体以青年和中年的顾客为主在选址过程中，消费群体的定位尤为重要，根据客户定位的特点，确定开店的基本原则。火锅店的主要消费群体是以青年和中年层的顾客为主，基本上学生和上班族居多。
　　年龄比例图（数据来源：www.data-dance.com）
　　选择商务区、娱乐休闲场所、医院、学校、公交车站、地铁等地方因为它们可以为店铺带来大量流动客流，能集聚人气。据统计，商务楼、医院、学校附近的火锅店收益最高。当然这些区域还需经过评估标准的筛选，才能成为最终的店址。
　　商圈整体评价首先应该通过专业的商圈评估模型，对商圈的业态竞争饱和度、平均驻留时长、3公里/5公里客流、交通便利度指数、教育水平指数写字楼数据、医疗分布数据、商圈人口密集度指数、主流消费品牌门店集聚度等进行定量评估。
　　商圈整体评估指标：
　　竞争业态：
　　火锅店数量及分布图（数据来源：www.data-dance.com）
　　学校数量及分布图
　　交通设施的数量及分布：
　　交通设施数量及分布情况
　　通过上图可以看出这个区域的交通设施是比较丰富的，交通比较便利。
　　业态的分布：
　　餐饮业态分布
　　购物业态分布
　　通过上图可以看出这个区域的购物业态及餐饮业态都是比较丰富的。
　　知名的品牌分布：
　　知名餐饮分布图
　　目标消费人群，消费群体覆盖范围广泛。那么选址就适合在居民集中的临街店铺、写字楼、大型购物中心，商贸圈或商业街附近。
　　写字楼分布
　　人口分布数据：
　　人口热力图
　　通过上图可以看出红框区域人口分布还是比较集中的，尽量把店铺开在人密集的地方。
　　除了人口数量之外还应该关注消费水平，有车无车，等人口画像。
　　人群画像数据：
　　人群画像数据
　　如上图所示：
　　常住人口约是240万人，人口密度很高，居民人口约100万人，外地人口占一大部分。
　　区域内已婚人口占多数，占比是71%，已婚人口占比高，可以针对这类人群推出相应的品类。
　　大专及以上学历占比59.63%相对较多，高学历人群在新鲜事物上的接受程度以及自我学习能力具有良好的属性。
　　人群画像数据
　　8K至19K收入水平范围人群占多数，收入与消费是因果关系，有收入才会有消费，高收入人群消费趋于精品化、个性化消费，他们衣食住行都无忧。
　　商圈内私家车出行占比75%相对较高，说明这里的车辆比较多，同时本地人群比较愿意为享受、便捷买单。
　　消费水平＂高＂的占多数，愿意消费才会有生意。
　　总结：最后我们还可以把以上的数据叠加起来看。
　　叠加了人口热力图、交通分布图、写字楼分布图。
　　通过上图可以看出红框区域是人口及其它指标相对比较密集，但是竞品相对较少的区域可以选择在这些地方开店。
　　您还可以基于常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态，部分消费类提供有人均消费和评分等信息继续分析，小编就不逐一放图说明了，有兴趣您可以自己去看下。
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