大数据告诉你,咖啡店开在哪里?
即便在电商发展迅猛的今天,企业销售和服务依旧离不开网点建设。如咖啡消费,即使现在可以通过网络点单直接送到办公室,但大部分人仍需要在店内喝咖啡消磨一个午后的体验。
那么,咖啡店开在哪?
繁华的商圈还是僻静的小巷?在解决这个问题时,首先,需要划定一个研究范围,在这个范围里,需要分析宏观因素、地理因素、店铺特征等1000多个变量,这些数据整合了国家统计局、城市规划,人口统计信息等大数据源的相关信息。
数据整合之后,建立模型,根据目标,评估它们的销售潜力、投入产出的潜力等等,从上千种变量中筛选出,对商铺选址最有价值的因素。如果品牌有自己的APP,也有线下店,则可利用O2O的方法,再次进行数据采集,同时优化零售网点和铺货策略,不仅能节约销售成本,也可以积累大量消费者的大数据。而这个大数据可以为将来做进一步的营销。为大数据的使用,提升价值。
再举个栗子吧
某车企拟上市一款新车型上市,由于之前品牌表现不佳,企业寄希望于这款新车型能够扩大认知并制胜市场。
今年大城市经济增长放缓进入“新常态”。汽车行业不仅要考虑节约成本,也需要权衡市场扩张,利用大数据对商业网点的价值和潜力作精准测量,以最小化成本的达到最优的成果。
首先,需要深入理解市场格局,消费人群特征,并结合新车型高配置,前沿设计和科技配置的特质,成功锁定了创新精英,新锐家庭和潮流达人为目标客户群。
通常需要选择大城市来重点布局,而在客户主攻的10个区域市场里面通过可量化可对比的参数寻找出最有潜力的区域市场,针对每个经销店对比表现现状和潜力前景。
理解和锁定都在创造机会,激活则是最后的临门一脚,而针对目标人群的深入洞察则提供了最佳激活方式的指导。针对三群人的特点,制定精细化的方案,通过跨媒体营销,利用不同的渠道传递更有价值的信息,与目标用户建立沟通并使之动容。
那么,咖啡店开在哪?
繁华的商圈还是僻静的小巷?在解决这个问题时,首先,需要划定一个研究范围,在这个范围里,需要分析宏观因素、地理因素、店铺特征等1000多个变量,这些数据整合了国家统计局、城市规划,人口统计信息等大数据源的相关信息。
数据整合之后,建立模型,根据目标,评估它们的销售潜力、投入产出的潜力等等,从上千种变量中筛选出,对商铺选址最有价值的因素。如果品牌有自己的APP,也有线下店,则可利用O2O的方法,再次进行数据采集,同时优化零售网点和铺货策略,不仅能节约销售成本,也可以积累大量消费者的大数据。而这个大数据可以为将来做进一步的营销。为大数据的使用,提升价值。
再举个栗子吧
某车企拟上市一款新车型上市,由于之前品牌表现不佳,企业寄希望于这款新车型能够扩大认知并制胜市场。
今年大城市经济增长放缓进入“新常态”。汽车行业不仅要考虑节约成本,也需要权衡市场扩张,利用大数据对商业网点的价值和潜力作精准测量,以最小化成本的达到最优的成果。
首先,需要深入理解市场格局,消费人群特征,并结合新车型高配置,前沿设计和科技配置的特质,成功锁定了创新精英,新锐家庭和潮流达人为目标客户群。
确定目标人群后,可根据用户特征定位网点,根据大数据中的人群静态信息、动态数据以及实时数据,锁定哪些区域有更多的潜在消费者。如某些区域的目标市场高达37%,远高于平均水平,则是目标区域。
标签: 咖啡店 大数据