大数据如何帮助烧烤店进行商圈分析选址决策用户分析等

烧烤是逐步被广大消费者承受并认可的一种主流餐饮方式之一，在我们的日常日子中随处可见烧烤的身影，尤其是以前的时候，在炎炎夏日里，人们在公园或在路旁边支个烤架来两瓶啤酒，特别有滋味。

毫无意外地，羊肉串、牛肉串、五花肉全国烧烤荤菜品类的TOP3。肉类和辣椒、孜然的味觉碰撞，勾出人们最原始的吞咽本能。劳累了一天后，碳水和脂肪对疲惫心灵的慰问，胜过一切鸡汤。对于烧烤摊摊主来说，经营好肉串的味道，也胜过许多吆喝。 在西方，人们用「嗨，喝杯咖啡」来社交，在东方，「吃个烧烤」和喝杯酒、吃个火锅一样，成为群居社会和集体文化的社交选择。 人们吃的当然不是烧烤，三五好友相聚，亦或同窗同事约饭，分享美食的轻松惬意，好过刻意寻找话题的共鸣，陌生的界限在这一刻模糊，亲近和信任感自然而生。 而上至米其林的高档餐厅，下至街头巷尾的人间烟火，都可以成为接纳烧烤的场景。

作为「社交辅助型产品」，烧烤几乎无所不能。俗话说得好没有什么事情是一顿烧烤解决不了的，如果不行那就两顿。足以看出人们对烧烤的热爱。

见证了烧烤美食、夜晚经济和文化词汇的共生。 即使是在赚钱不太容易的时候，人们依然对烧烤充满热爱。 3月到5月期间，某外卖平台烧烤线上数据显示92%的线上客单价超过100元。

在这样的风口下想开一家烧烤店，关注用户画像，商圈概况很重要。

下边是Data Dance（城市地图），这个大数据技术+经典算法，能根据你选择的行业和位置，在线生成基于地图的可视化数据报告工具，让你快速掌握用户画像及商圈业态等数据，并作出决策。

第一步：新建商圈任务，选址目标地址。

第二步：选址关注商圈的半径。

第三步：选址我们关注的数据标签内容，根据您开店的行业选择对应的周边业态数据。

人口画像、民用住宅

周边业态

第四步：点击“普通分析”即可，我们就可以等待结果了。

人群画像指标的分析：

如上图所示：常住人口约是175万人，人口密度过高，居民人口约67万人，人口密度过高，超出城市负荷，同时也是表示这个区域的人口密度非常大。

区域内已婚人口占多数，占比是77%，已婚人口占比高，说明此类人群灵活支配自己的闲暇时间相对较少。

大专及以上学历占比57.7%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，“年轻”、“活力”、“善于接纳新事物”、“工作环境舒适”、“脑力劳动为主”、“社会责任感强”、“休闲娱乐方式丰富”等都常常被作为高学历观众的标签。

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， 说明本地人群比较愿意为享受、便捷买单。消费水平“高”的占多数。

25至44岁占多数，这个人群大多理性消费，精打细算，为后代着想而消费。 居民住宅、写字楼及酒店指标：

居民住宅分布

写字楼分布

酒店分布

宏观来看，这三个类别居民住宅分布最密集，第二是酒店分布，第三是写字楼分布，譬如我们要是做的是居民的生意，那其实我们应该把人口热力图和小区住宅分布重叠起来看，如下图所示，红框内的区域是开店最少的区域，人口密集+小区分布集中。

人口热力图+住宅数据

餐饮业态指标：如下图所示是这个区域的餐饮分布，可以看出分布的范围和住宅小区范围很类似，一般来讲，餐饮集中的地方人流量肯定也是最大的，因为商家都会挑人员集中的位置开店，如下图标红区域。

餐饮分布+人力图

竞品指标：了解商圈内的同业态数量及分布情况，以及他们的客单价，可以根据市场饱和度及客单价确定开店的位置以及菜品的平均客单价。

竞品分布及客单价图

通过上图可以看出这个区域的竞品分布比较稀疏，也可以看到客单价。

周边交通便捷度：

下图是地铁站及公交站分布，每天地铁人流量是非常大的，所以也可以选择在地铁及公交站周边开店。

地铁站及公交站分布图

上图可以看到地铁及公交的分布较多且比较均匀，交通业态较好，适合开店。

总结：

下图我们把人口热力图、地铁站分布以及竞品店位置叠加一起展示，如图所示如果基于这个逻辑那下图红色框区域比较适合开店。

地铁站分布+人口人力图+竞品分布

如上图所示红框区域竞品少，交通方便且人口密集相对而言更适合作为选址开店的地点。

同时平台还提供周边常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边购物业态、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，满足多种业务场景数据需求分析，数据驱动为开店选址的决策提供数据支持。