你以為做外賣就可以不用選址了？那樣只會死得更慘……

此刻，我們應該閉上雙眼，用心去聆聽，

因為明天我們將要看的更遠。

外賣選址，沒你想得那么簡單……

外賣選址，什么最重要？

同樣是做外賣，為什么“旱的旱死，澇的澇死”？有的店甚至比傳統堂食餐廳賺得更多，有的則門庭冷落半天不來一個外賣小哥？

外賣餐廳看似哪兒都能開，但根據外賣“快捷、方便”的特性，最核心的考量因素有以下兩點：

1. 用戶密集度越高越好

外賣雖然擺脫了對客流量的依賴，但依然要選擇在寫字樓和住宅樓扎堆的地方。第一是因為人流量足夠大，才會有足夠的外賣用戶；第二是因為距離較近便于配送，縮短配送時間，對用戶體驗也至關重要。 

2. 考察目標用戶的年齡層次和消費能力

分析餐廳的用戶群體是一個比較復雜的事情，因為要從多個維度去分類，即使同樣是寫字樓，面對的用戶可能也不一樣。

年輕人毫無疑問是外賣的主力消費群體，因此大學院校、中高檔寫字樓等年輕人聚集的場所都很適合開外賣餐廳。住宅區就要分情況考慮了：二手房、租房興盛的住宅區的年輕人較多，而較新的樓盤居住的更多是家庭生活穩定的人群，對外賣的需求相對較小。

總而言之，做外賣餐廳并不代表不要選址，而是更強調大范圍層面上的選址，比如最好要選在商圈、寫字樓附近；與堂食餐廳不同的是，外賣餐廳不用太關注某一商圈內的具體位置，像交叉路口、轉角等傳統餐廳的“黃金位置”就用不著搶破頭去爭取。

巧借平臺數據計算成本

由于不需要太多堂食位置，外賣餐廳可以盡量縮減店鋪面積以節約租金，減少員工以節約人力成本。然而這也只是粗略的方針，外賣餐廳的租金依舊是一項不小的支出。

借助互聯網數據，可以了解當前外賣的市場空間、市場容量，了解消費者規模、競爭對手規模，可以通過比對消費者人群特質、消費能力、消費頻次等來鎖定目標群體，繼而做到對門店位置的初步判定。

比較簡單的方法是：借助外賣平臺的大數據來設計自己的“選址模型”，這種建立在“人民幣投票”基礎上的數據會與事實更接近。

假設一家烤肉飯外賣餐廳要在A處設點，那么我們可以借助大數據來計算餐廳租金的上限：

假設這家新店按外賣80%、堂食20%的銷售占比來預估的話，房租一定要保證在營業額的5%以內才能獲利。

所以，按照客單價25元，每月正常售賣26天來計算，年營業額=(100+500)÷2×25×26×12=2340000元，房租=2340000×5%=117000元。也就是說，如果想在A處開店，其房租應低于117000元才可行。

當然了，這些互聯網平臺的數據不僅可以用來估算租金，還可以用于衡量品類在某一區域的競爭強度、餐廳的定價策略、滿減政策等等。

外賣做大就靠密集布點

“密集布點”的擴張方式能夠讓外賣品牌以成本最低、效率最大化的手段來滿足用戶對“實效性”的期待。

外賣的一項重要支出就是配送。配送成本極大地影響了外賣餐廳生意的好壞。

同一區域內，餐廳可以沿“東-北-西-南”四個方向打通，或是把想要覆蓋的商圈按照“距離最短”、“交通最便利”、“配送成本最低”等條件進行連接和劃分，進而逐步打通。

將外賣門店集中在一定的范圍內，可以縮短店與店之間的距離，提升物流和配送效率。門店數量和訂單量的增加可以實現“大規模采集”效益，有效降低供應價格并獲取鏈條差價，增加盈利點。

總 結

外賣雖然是新興的餐飲態勢，但始終離不開“食物+服務”的本質。因此，在選址等前期籌備環節仍然需要從用戶需求出發，認真做好市場調研，這樣才不會輸在起跑線上。