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如何考察地点的人流量:哪个地方的的地段好,人流量大,是好位置,适合开什么门面

 浪潮之巅 2012-11-13

店址的选定,除了书面调查,还要进行实地观察比较。对相关的情况做一定的调查分析后,方能决定是否最后定点于此,创业成功。

对于实地调查应精心细致,如考察地点的人流量、附近有几家同类店或不同类店、其营业情形如何、商品的内容如何、价位的高低等,均是衡量的重点。可以连续三天在不同时段(早晨、中午、下班、晚上八点以后)实地观察,运用现场观察法来实地了解所选地点的优劣。
 

现代成功连锁企业选址思维已经从传统的“选址”过度到“抢址”。所谓“抢址”是指在城市优质的店址处于相对稀缺的条件下,企业要想获的好的店铺位置,必须主动提前对城市进行全面布点分析,把优质的店址纳入自己的监控范围之内,随时观察,找准时机进入。现代商圈店业态繁多,竞争激励。越来越多的企业结合自己的业务模式开始考虑在社区布点。而在社区布点通常会采用“网格式”的布点战略与“堡垒式”的布点策略,即是在开店选址的过程中必须从面到圈到点,层层推进,系统布局,不放过每一寸土地。

连锁企业要想做好开店选址必须结合社区店业务模式定位,找出目标消费者聚集地,并且找出衡量选址的关键成功要素,通过把这些要素分解为可以操作化的指标,并对这些指标进行实地调研和量化评估,以此才能挖掘到优质的门店资源。

整个操作化过程主要分为三步:第一步就是要配合渠道拓展而采集城市经济、人口、社会信息,发展规划数据与资料以便对该地区的情况有个宏观面上的了解,这个了解不仅仅是对选址,对门店业务未来的销售推广也会有着积极的作用。但是我们知道要全面的获得本地区准确的数据,必须借助政府统计年鉴;或者是样本较大,抽样较广的社会调查和消费者调查。在实践过程中,我们一样可以采用一些比较简单的方法,提取若干个选址的关键成功指标,比如采集城市楼盘信息、行业零售点、城市商圈,然后在此基础上绘制城市社区商业地理图,根据楼盘的价位和密集程度以及与商圈的结合度来进行筛选。这样一来我们就可以准确的把握城市现有的可以进入的社区,同时也能够把那些有足够购买力,但是目前商业氛围尚未成熟的社区也纳入观察范围,从而就可以描绘出整个城市目标社区的进入层次,以此来指导我们的具体选点。

其次,在城市社区第一轮圈选之后,我们要对社区的经济性、竞争性、发展性入手进行细致的评估,在这里我们把这三大维度可以理解为社区某产品服务需求状况、社区某产品服务的供给状况、还有未来的供需状况。

社区的经济性,主要是考察社区产品和服务的需求量,要得到这个指标我们一般可以通过社区人口总数和社区的消费能力来去推断。如何去考察他们?通常情况下可以选取一些能够简单测量的指标,比如从住户、年龄结构和人口流动性,可以反应该地区的人口状况;从房价、私家车、周围银行、学校、超市、7-11的数量可以较为容易判断到该社区的消费能力。

社区的竞争性,主要是去考察社区可能构成的业态竞争格局,一般来说是指同类产品,其他品牌专卖店在社区里的开店状况。这些因素可以去判断社区的有效供给的状况,同时也是社区选址的风险所在。我们尽可能要寻找没有竞争品牌存在的社区。

社区的发展性同样也是非常重要的指标体系,很多成功的社区店当初在选址的时候,该区域并非十分火爆,社区商业也未必成熟,但是其背靠在建的大型高档楼盘、购物中心,未来可能是城市发展的重要商业圈。如果我们能提前判断、并有所准备,在合适的时候进入,就能达到低价介入的良好效果。

最后,在同一个社区,可能存在着ABCD不同层次的店铺点,我们将寻找把“堡垒”修在哪个点上。把握住此“关键点”,是社区选址完全成功的最终临门一脚。对于具体店铺的评估,主要区从外部性和内部性入手,所谓外部性是指店址外部的环境,包括门店的交通流量、与周围商铺的相容性、所处的地点进入的难易程度等。其中人流量和车流量是最能衡量门店可接近性的重要指标,必须要做较长时间和周期的实地调研工作,才能取得较高的信度。

店铺的内部性主要是指店铺内外的结构,还有在租赁过程中的成本:租金、转让费、装修费等。在准确了解店址状况之后通过对目标店址的成本和收益的核算,可以评估出目标店址的优质状况,同时可以简单核算开店的投资回报率。成本评估较为简单明显;收益预测可以通过下面公式计算得到:目标店需求量=社区产品服务预计需求量*相关权重+社区产品服务实际流动需求量*相关权重

社区预计产品服务需求量在第二步调研可以获得,即是该地区消费人口的理论消费量,比如该社区有1万户,每户每月消费某产品10元,那社区理论消费总量就是每月10万元;实际需求量通过人流可以测算;权重根据地区差异有所不同。

以上三步法是达成社区“抢址”行之有效的方式,我们说这种方式区别与传统的选址方式主要体现在:一,它是一种主动型的选址工作,不是有空铺信息之后我们再去考察周围情况,而是我们先看哪些地方适合开店,然后再去寻找店铺;二,这种工作是种长期性日常性的,支持正确选址的大量数据统计来源于我们在平时工作中日积月累。

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