大數(shù)據(jù)時(shí)代的星巴克選址(圖文)
2008年金融危機(jī)席卷全球之際,快餐行業(yè)比預(yù)期受到的打擊更為嚴(yán)重。盡管有越來(lái)越多的人為了節(jié)省開(kāi)支,選擇在麥當(dāng)勞和多米諾披薩等快餐連鎖店就餐,但有更多的美國(guó)民眾無(wú)法承受這些快餐連鎖店的消費(fèi)。另外,快餐行業(yè)的秘密后盾——房地產(chǎn)價(jià)值也一落千丈。
最后這點(diǎn)很關(guān)鍵。大型餐飲巨頭將大把大把的資金投入到新門(mén)店選址上,以期待新的業(yè)績(jī)提升,但是突然之間,這些選擇的風(fēng)險(xiǎn)變高了。像塔可鐘和Wendy’s這樣的快餐連鎖店房產(chǎn)權(quán)歸總公司所有。當(dāng)金融風(fēng)暴橫掃快餐行業(yè)之時(shí),越來(lái)越多的快餐公司開(kāi)始采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,進(jìn)行新門(mén)店選址,Esri公司廣告總監(jiān)西蒙·湯普森(Simon Thompson)表示。
最近在美國(guó)圣地亞哥舉辦的Esri用戶大會(huì)上,來(lái)自星巴克、Chick-fil-A和Wendy’s公司的參會(huì)代表都談到他們是如何運(yùn)用地理信息系統(tǒng)(GIS)決定在哪開(kāi)設(shè)新門(mén)店。湯普森表示,對(duì)于快餐連鎖店,能夠?qū)Ρ雀鞣N各樣的數(shù)據(jù),了解車(chē)流量、消費(fèi)群體分布、安全信息、商業(yè)構(gòu)成以及其它相關(guān)信息,可以幫助他們?cè)跊Q定門(mén)店選址中節(jié)省大量的開(kāi)支。
Esri和同類型公司(比如MapInfo和一大堆的小型數(shù)據(jù)中介商)提供的地理和人口數(shù)據(jù)越來(lái)越多的被用于快餐連鎖企業(yè),以幫助他們決定在哪開(kāi)設(shè)新門(mén)店。
比如,星巴克全球市場(chǎng)計(jì)劃經(jīng)理帕特里克·歐·漢根(Patrick O’Hagan)告訴參會(huì)者,星巴克現(xiàn)在使用一個(gè)叫作Atlas的內(nèi)部繪圖和商務(wù)智能平臺(tái),來(lái)決定在哪開(kāi)設(shè)新門(mén)店。Atlas的使用遍及全世界;星巴克如果要在中國(guó)開(kāi)設(shè)新門(mén)店,歐·漢根的團(tuán)隊(duì)就會(huì)使用這一平臺(tái),讓當(dāng)?shù)氐暮献骰锇樵u(píng)估附近的零售商圈、公共交通站以及小區(qū)的人口分布圖。他舉了一個(gè)南京的例子,星巴克當(dāng)?shù)卮硎褂眠@一平臺(tái)定位一個(gè)門(mén)店,而這個(gè)門(mén)店選址位置步行可達(dá)范圍內(nèi)有幾棟在建寫(xiě)字樓,然后他們建立了一個(gè)工作流程,開(kāi)始準(zhǔn)備新門(mén)店開(kāi)業(yè)許可及法律程序方面的事宜。
這些區(qū)位數(shù)據(jù)還有一些其它意想不到的用途。星巴克的數(shù)據(jù)分析方法不僅僅對(duì)于門(mén)店選址有利。他們還會(huì)利用當(dāng)?shù)刂悄苁謾C(jī)的用戶數(shù)量,決定在美國(guó)南方州市的哪一區(qū)域進(jìn)行手機(jī)應(yīng)用優(yōu)惠推廣。在孟菲斯,星巴克使用氣象數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)是否會(huì)有熱浪來(lái)襲,然后巧妙地將星冰樂(lè)的促銷(xiāo)時(shí)間與之配合。對(duì)于一直以來(lái)希望將啤酒和紅酒加入到菜單的推廣努力,星巴克現(xiàn)在正使用Atlas平臺(tái),尋找符合兩大標(biāo)準(zhǔn)的門(mén)店:高消費(fèi)人群和高消費(fèi)需求。
對(duì)于連鎖門(mén)店,使用GIS和其它的數(shù)據(jù)密集型服務(wù)遵循一個(gè)簡(jiǎn)單的邏輯:數(shù)據(jù)有助于企業(yè)節(jié)省開(kāi)支,同時(shí)也防止企業(yè)因?yàn)樵诓贿m宜的地點(diǎn)開(kāi)設(shè)門(mén)店而導(dǎo)致的錯(cuò)誤決策浪費(fèi)金錢(qián)。
Wendy’s公司房地產(chǎn)服務(wù)總監(jiān)約翰·克勞斯(John Crouse)告訴Co.Labs,因?yàn)榭觳瓦B鎖行業(yè)傳統(tǒng)上并沒(méi)有使用品牌會(huì)員制或聯(lián)名信用卡,因此相較于其它服務(wù)或零售行業(yè),他們更難獲取用戶統(tǒng)計(jì)信息。但是在Wendy’s,克勞斯和他的同事使用GIS平臺(tái),分析中心城區(qū)哪一區(qū)塊人流量最高及其它相關(guān)的因素。
“我們制定了自己的城區(qū)計(jì)劃,”他補(bǔ)充說(shuō)。“其中有一個(gè)分類我們稱作‘中心區(qū)’,指的是像達(dá)拉斯市區(qū)或哥倫布市區(qū)這些人口密度比不上芝加哥Loop區(qū)或曼哈頓下城(這些地區(qū)基本上很難找得到空位),但是消費(fèi)行為卻又迥異于其它大城市。我們可以注意到這些區(qū)別,量化它,然后在類似的環(huán)境領(lǐng)域進(jìn)行分析。”
GIS平臺(tái)和基于數(shù)據(jù)的選址計(jì)劃也普遍被零售行業(yè)所采用。
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