互聯網外賣正當時，外賣選址怎樣做才賺錢？

外賣選址兩大核心

外賣雖然擺脫了對人流量的依賴，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。

分析用戶群體是一個比較復雜的事情，因為從各個維度去分類，即使同樣是寫字樓，面對的用戶可能也不一樣，尤其在北京，有的是創新公司比較多，有的是金融公司比較多，有的是傳統公司比較多，這些不同公司的消費能力、消費特點都不一樣。

第二是看一下周邊有沒有大學，因為大學生的消費能力和消費理念跟白領又有不同。

另外，針對住宅樓，就是要了解住宅價格，包括二手房和新房的價格，因為價格代表了這個小區的消費能力。還要看小區的年輕人是否多，因為現在年輕人很少在家做飯，雖然中午小區訂餐較少，但晚餐和夜宵也會帶來巨大的單量。

線上線下，雙管齊下

首先是建立一個excel表，每天去各大外賣平臺抄數，進行數據統計，主要有以下三個方面的數據：

計算半徑三公里，排名前100的外賣商戶總的銷售單數是多少，人均是多少，整體的銷售額是多少。

這個數據就代表了一個地區外賣的熱度，有的地區前100加起來可能只有幾萬單，那這種情況搶生意實在是太困難了

統計半徑三公里內，做同一個品類的商家的單數。

比如麻辣香鍋，可以從三大外賣平臺直接抄數，看所有做麻辣香鍋的他們有多少單，那么就可以判斷，周邊有多少人會喜歡這個品類，自己做這件事成功的幾率有多大。

統計半徑三公里對應食材的銷售數據。

還是以麻辣香鍋為例，它的很多食材是跟麻辣燙相關的，有蔬菜有葷菜，且產品定價、售賣模式都類似。那就要去看半徑三公里內麻辣燙的單量有多少，自己的價格能夠比他高多少，能不能從麻辣燙的用戶群體挖掘到自己的客戶。

開店光做線上數據的收集肯定不行的，線上數據不代表完全真實的市場情況，更何況各大平臺還有數據造假的情況，所以還要去線下盯店，怎么盯呢？

分別去附近不同的門店，包括競品，從早到晚，連續盯幾天，主要記錄一下幾個核心數據：

1、餐廳的上人時間，從幾點開始；

2、不同時段，一個外賣員取餐拿了幾單，一單點了幾份；

3、高峰期有多少外賣員在外面等著拿單，這個就可以知道門店的出餐速度，產能、效率上可能存在什么問題；

4、高峰期的翻臺率是多少，這里面主要是外賣+堂食的門店；

5、最后一點是用戶構成，主要針對堂食，關注去吃飯的人的年齡、性別，一般幾個人一起吃，刻畫這類品牌的用戶畫像。

傳統線下餐飲存在了幾十年，早就有一套完整的、成熟的、針對各類門店、各種品類的選址模型。

而外賣是在O2O盛行之后出現的新的餐飲的模式，它的選址跟傳統線下餐飲的選址，是不同的邏輯。更系統的選址方法，還需要在實踐中不斷摸索。本文整理的幾個方法，可操作性很強，希望對餐飲人有幫助。

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來源：職業餐飲網 |編輯：Eddy | 統籌：鶴九