外賣店正確的選址是成功的一半（一）

該區域外賣需求是否密集？

首先我們需要理解什么是“外賣需求”？

是不是人流大的地方外賣需求一定很大？一般來說對于主作堂食的商家是這么回事兒，但對于外賣商家來說并不一定適用。

有個店主考察一個家居建材市場，發現市場內從業人員、顧客、工人人來人往人數多達上萬人，而且其中竟然沒有一家主營外賣的餐廳，所以他斷定這里面一定有巨大的外賣市場。但是當餐廳運營一段時間后他發現情況并不是像他之前想象的那樣，訂單很少，然后他分析了原因：這個建材市場內有四個食堂，食堂的價格不僅很便宜菜品種類也非常多，而且從建材市場最遠的位置步行到達最近的食堂均不超過5分鐘，這時他終于明白為什么市場內為什么沒有主營外賣的餐廳了，因為沒有需求（或者是偽需求）。

但是還有一個做外賣的朋友他把店鋪開在很遠的郊區，可以說是那種鳥不拉屎的地方，旁邊只有兩個很小的軟件園，但是他就是靠著這兩個軟件園可以做到一天500單以上，因為軟件園周邊根本沒有餐廳（周圍沒有配套的商鋪可以租）這些白領只能到軟件園自營的食堂就餐，因為壟斷所以食堂的價格很高而且菜做的并不好吃，這個時候他的外賣店出現對于白領來說簡直像一個大救星，他比食堂價格便宜而且菜品種類也多，所以天天爆單。對于這種情況雖然它的人流量很少，我們仍然可以說這個區域的“外賣需求”很大。

那么我們如何快速且準確的掌握該區域外賣需求的情況呢？

我們需要通過線上+線下結合的方式。

對于成熟的市場而言，用線上調研的方式比較客觀，我們打開各大外賣APP（餓了么、美團外賣、百度外賣），定位到該區域，然后我們數一下半徑2公里的范圍內有多少家外賣店？總單量是多少？一個月大于3000單的商家數是多少？如果大于10家我們就認為這是一個外賣需求旺盛的區域（不同的城市依據不一樣）。

但是對于一個不成熟或者開發較少的市場，線上的數據并不能反映真實的市場情況，這時我們就需要采用線下調研的方式，去看一看該區域的特性（餐廳多不多？距離人群遠不遠？現有餐廳是否價廉物美？該區域對現有就餐條件的滿意度如何）。

外賣人群是否符合店鋪主營品類？

這是第二步，我們需要知道自己的主營菜品在該區域的市場規模，或者說是否符合該區域的人群？

比如在居民區扎堆的地方我們賣外賣午餐一定不行，因為這個時候大家都在市區上班，但是換成燒烤或者夜宵的話則可能取得比較好的效果。

再比如我們在大學周邊的外賣店做高檔的商務套餐一定單量很少，而同樣的套餐在高檔寫字樓可能會大受好評。

用外賣app看該區域同品類的商家單量情況也可以輔助決策。

以上是基礎邏輯：品類選擇=消費能力+消費人群+消費時段。即我們要在合適的時間段給該區域的消費人群提供匹配他們消費能力的產品。

了解主營品類在該區域的競爭情況？

我們一定要明白“相對競爭”的含義，一個區域商家數的多少并不能反映該區域真實的競爭情況，還需要配合區域的市場規模來判斷。我們可以用區域商家的平均單量來輔助決策。

很多商家認為競爭少=壟斷機會=賺錢。可是在大多數情況一個品類當前沒有商家在做很可能因為這個品類在該區域根本沒有市場（比如在學校旁邊賣日料）。只有當一個品類沒有競爭且滿足上述的基礎邏輯時（品類選擇=消費能力+消費人群+消費時段），我們才能說這是一個好機會。

同樣的，競爭大未必是件壞事，競爭大有時候說明市場大，如果在一個區域商家非常多但是每個商家單量都非常高，甚至產能處于飽和狀態。雖然這個區域的“競爭”很大，但是市場的潛力更大，把店選在這種位置則非常明智（比如一線城市的核心商圈一定不會飽和）。

但如果一個區域每個商家的單量都很少，這種情況即便是競爭者少我們也不能盲目的把店開在這種位置，因為顯而易見這個市場規模太小。

有一個很簡單的方法：我們把各大外賣平臺該區域前100個商家的總單量加總，再除以100，得到該區域商家的平均單量，如果平均單量很高就證明這個市場遠沒有飽和，那么大膽的在這開店吧。