赢商大数据王一乐：数字化是实现渠道闭环管理的基石，产业链成熟为全渠道管理闭环提供实现条件

　　2021年的中国餐饮业，以一拨上市小高峰开启。上半年，奈雪的茶、德克士、绿茶餐厅等企业，陆续提交了招股书。

　　资本的力量，在2020年疫情期间，正被越来越多的企业关注。据赢商网不完全统计，在2020年餐饮业发生了百余起融资事件，其中还有不少是食材供应链和信息软件服务企业。

　　消费升级的趋势不可逆转，消费变化肉眼可见，餐饮产业也正在迎来越来越多的挑战。无论是餐饮门店，还是背后的供应链，每天都有新的发展形式出现，其路径的变化，值得每一个相关的餐饮人探讨。

　　源于此，4月27日下午，赢商网举办了主题为“潮起何处，洞察未来”的峰会，邀请餐饮品牌、商业地产和投资机构的大咖，与150位餐饮行业深耕者，共同探讨餐饮生态链的发展。

　　本次峰会中，赢商大数据中心首席算法工程师王一乐带来了《渠道布局数字化》主题演讲，部分精彩观点如下：

　　1、“吃透”一个市场，往往需要数字化决策支撑，数字化能够深化品牌对于市场的渗透率；

　　2、选址核心“算法”，是渠道规划的核心工作内容，品牌要找到自己的“算法”；

　　3、基于品牌特性，大数据选址有两个维度：商圈和购物中心，结合目标客群能够放大数字化工具的效能；

　　4、数字化是实现渠道闭环管理的基石，产业链成熟为全渠道管理闭环提供实现条件。

　　以下为演讲实录，由赢商网整理：

　　我在这里先给大家分享一个案例:

　　这是我们为一家企业做完数据分析之后得到的最终规划图。刚刚胡总说到，每一个企业都要经历精细化营业的阶段，那个时候可能会开比较少的门店；第二个阶段就是跑马圈地，会开更多一些的门店，站住一些核心的位置；第三阶段，到了精细化运营，深化市场的时候，我们会认为这个时候是大数据或者数字化能够带来最大价值的一个阶段。

　　在这个案例里面，这是一家在全国有接近两千家门店的品牌。他们需要深化在四川省的市场，他们在那里已经经营了五年了。他们思考，这五年能开的商圈都开完了，有没有更多的机会？或者已经开的门店还有没有提升的空间？后来我们通过对企业自有数据分析，以及对整个四川省全部区县商圈梳理之后发现，其实这个品牌之前整个渠道的占有率，优质商圈大概在39%左右，我们认为未来三年是可以提升到68%。

　　这里面透露出一个信息，对于品牌来说，在下沉的时候或者说深化市场的时候，是需要一些数据工具来帮助品牌梳理出一些我们认知中遗漏，或者是通过传统信息收集不能够全面梳理的信息，并将他们归拢起来。

　　这是上海的商圈图，在我们的认知里面，上海的商圈大概有六七十个，通过我们底层数据运算之后发现，有价值商圈全上海大概有613个左右。对于品牌来说这些商圈并不是说都可以考虑，因为每一个商圈都会有自己的特色。我们想说的是，如果品牌有了这样一张图，再结合品牌开店特点，结合商圈里面一些具体的经营数据，比如说火锅品类营业额、客流数据、居住人口，能够帮助品牌快速筛选出适合的位置。

　　我们也做了很多案例，帮助品牌找到适合它的一些核心算法。假如星巴克，对于星巴克来说，中高端工作人群是首要目标对象，它的核心算法可能就是针对25~35岁的工作白领，资产等级可能是要达到一定层级以上。选择了这些标准之后，其实它就可以在这样的基础数据上，快速筛选出哪些位置是适合它进驻的。

　　在接触了几十个头部连锁品牌之后，我们会发现一些有趣的现象，比如说有一些品牌会认为，竞品跟随战略是非常重要的，它们会认为竞品多的地方品牌的经营会变好。我们后面用一些实际数据进行分析的时候发现，竞品并不是最主要的影响因素，反而由于竞争分流影响，竞品多的地方经营反而比较差。

　　见了很多案例之后，我们认为，品牌是需要用一些数据分析的方法，提炼出对于品牌来说真正有效的维度，同时基于这些维度和已有的经营数据进行校准。对于任何一个精细化运营的企业来说，不只要注重原始的数据收集，同时也要运用一些数字化思维和模型，提炼出品牌经营数据中权重更高的数据。

　　这是我们列出来的部分品牌常用的一些维度。刚刚说到每一个品牌都会有独特的算法，就我们观察到的，商圈和购物中心会有很多类型。品牌初次进入一个城市，会找最好的一个项目，这个项目可能是这个城市的标杆项目，假如是一个需要流量的餐饮品牌，它可能会更关注一些常住人口比较多，或者工作人口比较多的位置。

　　根据赢商观察，我们认为商圈大概可以分成14个类型。其中有三个主类型:办公类型、居住类型以及直住混合型。办公类型的商圈我们根据写字楼租金以及企业薪资水平，可以分成高档、中档或者普通办公型。我们可以通过一些线上数据分析出整个区域中各个单品类品牌的一些总收入、客单、外卖占比以及门店数量的数据。下面这张图，我们可以看到，上海常熟路会有很多不同性质的商圈。最核心的商圈是在常熟路地铁站附近，是一个直住复合型区域，有比较多的工作人口，同时也会有比较多居住人口。

　　比较有意思是，这个商圈四面覆盖的其实是一些比较纯粹的办公区。这里面的主要人口就是写字楼里面的工作白领，同时周边这些写字楼的租金在上海都是属于中上的位置，属于中档办公区。我们看到对应商圈内，中式快餐客单在40元左右，可能实际数据会再上调一点，达到45或者50元。所以同样一个区域还是需要根据不同位置的数据特点，来制定店铺选择位置的策略。在这个商圈上面其实还有一个纯居住区，虽然我们也有这个居住区的整体数据，但是品牌在同一个位置里面，选择什么样的店铺来进驻，还是需要根据这个位置的特点进行筛选。

　　商圈以外，另外一个主要的购物场景就是购物中心。对于购物中心来说，我们也会发现很多有意思的现象，客流并不全是有效的客流。根据数据，我们发现，部分商场内，有接近40%的消费者是不进入任何门店的。我们认为，这部分客流是购物中心运营者后续能够提升整个购物中心效能主要的点。

　　对于进入店铺的人群，我们也进行了分类。通过他们进入门店的时长、逛街的时长，我们发现进店的人群在时间段上会有一些划分，基本上逛店路径相对来说都是比较固定的。划分这些人群的目的是什么？品牌进行渠道选址时候，数字化带给我们的价值是，选的这个位置有没有品牌的目标客群，这个非常关键。无论是进驻商圈，还是进驻购物中心，假如能够有这种精细化、颗粒度更高的数据支撑的话，在品牌选址上数字化能够带来更大的价值。

　　以上说的都是我们在选址或者渠道建设上一些常用的案例以及用到一些数据，后面我会介绍一下我们赢商对于渠道数字化管理的理解。我们有四个方向：“投”、“建”、“管”、“退”。“投”主要是指规划，指新店的开发；“荐”是指开发过程中的引荐；“管”是指管理过程阶段店铺的运营工作，假如品牌具有一定社区属性的话，“管”的概念里面还会包含私域运营的一些概念；“退”就是老店清除。这里面的每一个环节都是需要数字化进行赋能的。

　　传统渠道建设更加注重“投”和“建”的阶段，运营阶段跟前期渠道规划是有很密切的关系的。很多时候，传统渠道建设的开发人员以及运营人员各自有各自的话语体系，具体讨论一家店铺经营好和不好的时候可能会互相推诿。我们认为数字化是能够解决这个问题的。比如说数据化工具会帮助运营人员会把整个店铺的运营数据换算成客流到达，然后计算客单数量以及SKU的选择。数据化还会指导品牌在前期规划以及开店时，精确人群画像，同时会对店铺位置的选择有一个数据的指引，通过数据解决开发人员和运营人员之间的沟通问题。

　　当然对于整个渠道规划来说，既会有运营的部分，也会有规划和开发的部分，同样还会有资产管理的部分，这样的多内容单凭一个供应商可能会比较难实现。赢商现在正在做一个事情，希望通过整合各个领域的一些头部供应商，来去完成整体系统的建设。我们认为，整个渠道数智化是一个非常大的命题，单单依靠一个服务商、一个产品是很难全面覆盖的。但我们认为通过头部供应商的整合，能够为整个线下品牌的渠道建设赋能。