• 店鋪選址黃金法則,最后一則必看!

    選址,一步差三市。一個好的選址,經營起來可以少花一半的精力。但是,貴的、繁華路段就是好的選址嗎?那么選址應該注意什么事項呢?


    開店選址前的思考


    選址不是孤立的事情,是為了開店盈利、品牌形象的樹立打好基礎,獲得不斷的提升。你一定要首先考慮清楚品牌、市場、價格、地理、人群和渠道等定位。


    在開店之前,你還要先問自己這些問題,等都弄清楚了,再說選址的事情。


    1.我的產品歸類:吃,穿,住,行?

    2.我的產品區別同類產品的特點是什么?

    3.此產品處于市場的哪個檔次?

    4.我的產品價格區間是什么?

    5.消費群體是誰?年齡?喜好什么?喜歡去哪購買此產品?

    6.店鋪形象是什么樣?店名,風格,色彩,店招?

    7.開在哪個城區?哪個街道?哪個購物中心?哪個社區?

    8.我的銷售渠道是什么?購買方式是什么?


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    租金并不是越便宜越好



    好的店址,租金高,帶來好營收,租金的占比會逐步降低。差的店址,租金低,營收弱,租金的占比就會長期居高。


    不斷上漲的租金,壓力山大,很多沒經驗的小品牌會被便宜的價格、2個月、5個月的免租期吸引過去。投入幾百萬后發現,商場有限的客流根本支撐不了那么多家店,打折促銷都無濟于事,最終只能以關門收場。


    租金小妙招:想了解一個店址或是附近商圈的租金水平,可以直接在辰智科技商圈秀官網www.shangquanshow.com查詢,還會有商圈繁榮指數和開店成功指數的參考。


    好鋪位要“可見”“可達”“可用”



    有人說,酒香不怕巷子深,我想開在巷子里,行不行?

    這些原則不是絕對的。但選址不好還特別火爆的,除非你有讓顧客必須到達的理由,比如強吸客能力的IP品牌。


    如果不是大品牌或是剛創業的小白,選擇很隱蔽不宜到達的店址時,如果沒有特別明顯的特色,在沒有固定粉絲用戶的情況下,建議不要去冒險。


    好鋪位要達到“可見”“可達”“可用”的條件!


    可見



    可見,上看下看左看右看,很容易就可以看見。

    在選擇店址的時候,常常遇到單層面積小,縱深很高的商圈環境,這時候一層往往是購物中心的調性體現,大部分都很難拿到一層的位置。


    那么在選擇的時候,盡量選擇遠看能看見門店logo,或者到電梯口一掃就能看見,盡量避免很難看見的位置。


    可達



    可達,很容易就能到的位置,最好直接的路線就可以到達。

    比如,你的店是在路邊,但是門前有個隔離帶,必須走過50米外的路口繞過來,這樣就是有阻礙的。


    是否有阻礙?是否需要折返?路過是否可以停?這些都是考慮的要素。在非可達的店址,很容易發生客群在尋找的途中,被其他店攔截。



    可用



    可用,物業條件一定要可用。

    不同類型的店都有特別的物業要求:比如餐飲店的物業要求,上下水的管徑是多少水壓是多少百帕;如果是用燃氣,排煙燃氣設備有沒有?如果是用電,用電量能否達到,電壓夠不夠?水壓月供給量能達到多少?等等。


    在開店之前,一定要把物業條件弄清楚,如果達不到要求,改造又是一筆費用。


    如何評估客流量?


    看客流量,指門前來往路過的人數。

    看客流量時,如果是雙向的,之間沒有阻礙,都可以到達的,就是雙向客流。如果中間有隔離帶,那就是單向客流。


    想看客流量,如何計數呢?

    最簡單的辦法是派人去數數,但是一定要選擇目標消費群體會發生消費的固定時間段。


    我們做的品類都不一樣,那么消費者的高峰期也不一樣。有些是下班后才來,有些是分布很平均。

    如果是分布很平均的消費,那么就需要測算周一,三,五,六,日,把工作日時間和周末分開來觀察。同時,選擇發生消費的時間段。比如咖啡,主要的高峰時間段可能是中午1點到3點,那么就要選擇這個時間段,抽取15分鐘,1點半到1點45的客流量。

    數的時候,千萬不要跳著時間數。同樣的時間才有可比性。比如,這條街我看中了幾個位置,一定要選擇同一個時間段去數,才能比較出來。


    客流評估小妙招:選址過程中派人蹲點數人頭做報表作分析,耗時耗力還不一定準確,何不找尋辰智科技數據專家的幫助,快速高效給您客流分析,讓您全方位掌握客群特征!


    最后要看一份報告


    這是一份選址評估的報告,開店選址中你想了解的問題,包括租金水平、住宅小區、常駐人口和流動人口、購物中心便利店、交通可達性、競爭對手情況、客群特征等都可以快速了解到,您不用再費腦力思考太多問題、不用再費時費力數人流!


    上下滑動手機查看全部報告內容

    商圈秀快速選址評估報告示例



    辰智科技-大數據應用專家


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    上一篇 2017年7月28日 17:42
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