大數據找門面

⑴ 想開個餐飲店找門面選址。找的有點迷茫了。感覺總是找不到合適的門面咋么辦

開過餐飲店的人都知道，餐飲選址是一件耗時、耗力的苦差事。好的店鋪位置對於餐飲店來說至關重要，那麼，到底怎樣將心儀的門店選出來?有哪些工具可以協助我們選址呢?

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掃描進入小程序，填寫相關信息：開店位置，店鋪類型，商圈范圍，點擊開始選址評估。

餐飲選址的方法和途徑有很多，但是目前大家常用的還是人工選址和藉助互聯網工具選址。另外，通過確定參照標准選址，通過中介或找店公司選址，以及動用其 他各種可動用資源都是很好的選址途徑。

當然，現在更多的餐飲企業在選址上都是利用大數據進行分析，從而確定最 佳的商 圈地段和人手的。但是無論用什麼方式選址，都要先有自己的規劃和定位，這樣才能有的放矢。

⑵ 選址的大數據選址

對於一個小型店主來說，最頭疼的事就是店開在什麼地方。選址的合理與否對於店鋪將來的經營情況起到了至關重要的作用。有專家指出：找到一個理想的店面，開店創業就等於成功了一半。這話一點都不為過，開店不同於辦廠開公司，以零售為主的經營模式決定了店面的選址至關重要，它往往直接決定著店鋪的成敗。
慧選址基於大量的消費者行為和搜索數據，可以讓店鋪的經營變得越來越清晰。它從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉化幾個步驟，每一步都提供精準細致高效經濟的數據引導，從而實現大眾創造的C2B，即由用戶需求決定店鋪的日常經營銷售決策，最終為你的店鋪提出針對性的經營建議，而不僅僅是在最初的位置選址上。管中窺豹，你看到的也許只是一個結果，但這背後卻是由海量的數據和高精準的復雜模型在做支撐。
慧選址給出的結論來源於大數據提供的支持。慧選址中的大數據信息來源有以下這些：
基於運營商數據深度挖掘出的用戶標簽。如：性別、地域、年齡段、消費習慣、購買能力及興趣標簽等。
基於O2O服務商數據深度挖掘出的店鋪標簽、商圈標簽。如：周邊店鋪的服務能力、人均消費、商圈業態等。
與圖商、商業地產公司合作，獲取到海量的POI興趣點數據、商鋪、寫字樓信息數據。超圖數據團隊基於互聯網補充這類信息的維度。如：小區均價、建造年代、停車位等。
超圖數據團隊在多年項目經驗中自己生產的一些地理數據。如：鄉鎮行政面、小區、樓塊面、POI地址庫、商圈面等。
當前慧選址也正在與一些擁有專題數據的行業公司談深度的合作，未來的慧選址會提供更多的數據分析挖掘服務。
以上數據構成了商業選址的前提，並勾畫出較為清晰的店鋪選址圖。周邊整體產業的發展情況、競品、待租商鋪以及開店配套相關的布局情況、人流、潛在客戶的位置分布圖呈現在店主面前。

⑶ 上上參謀怎麼查店面選址

步驟如下：
第一步：鎖定目標，精準選址這步就是先利用像上上參謀這樣的大數據選址軟體。因為如果我們人工去考察，只能是繞著整條商業街或一大塊區域去轉，既浪費時間精力成本又會很累，更主要的是沒有大數據這么客觀科學。所以我們可以先用有大數據的軟體鎖定目標區域，這樣選址會更有目標。
其實你可以找很多渠道的大數據，比如美團外賣、網路熱點等等，只是這些軟體的數據比較零散，也可能不準確。我當時開小快餐店，就是先看了網路熱點，找到商業繁華區域，然後又去外賣APP上查的，覺得外賣軟體上餐飲店多，而且距離、人均消費都能看到，會很快鎖定幾個好位置。可是數據太多了，而且像外賣APP里的距離、營業時間這些還總是變動，效果不是很好。用上上參謀APP起碼數據比較靠譜，我查了下，他家數據都是從國家統計局，以及他們公司數位線下大數據用專業採集技術獲取的，可信度更高，數據相對更精準。