LOCATION INTELLIGENCE窄门餐眼选址分析
与美团合作 · 依托美团大数据

餐饮创业选址
数据分析工具

餐饮创业选址,不能只看人流。要把目标客群、品类竞争、门店表现、消费能力和经营半径放在一起比较,再用租金与现场条件做最终校验。

200 元 / 点位8 大类、48 个细分品类历史 12 个月 + 未来 2 个月最多 4032 份不同口径报告
候选点位分析
示例 · 3km
3km
1.5km
0.5km
点位研判B+

需求基础较好,需重点核验午市竞争与租金压力。

  • 需求匹配
  • 品类竞争
  • 成本风险
分析维度5 组
经营圈层0.5—3km
品类口径48 个

界面与结论为功能示意,实际结果以小程序查询为准。

先给结论

餐饮创业
怎么选址?

一个更稳妥的顺序是:先定义门店模型,再判断需求,接着比较供给与竞争,最后校验成本和现场条件。

需求强度×品类适配×到店便利竞争压力成本风险

这是判断框架,不是自动替你做决定的分数公式。任何单一指标都不应独立决定开店。

一次购买,一个点位
¥200购买 1 个点位

生成可反复切换口径的选址报告

购买点位后,可以按时间、餐饮品类和分析范围重新组合查询。不是只得到一张固定截图,而是围绕同一个地址持续比较不同经营假设。

14个月
×
48细分品类
×
6分析范围
=
4,032份报告

每一份代表一种“月份 × 品类 × 范围”的分析口径;具体可查询月份、品类与范围以产品内展示为准。

  • 商圈与区域餐饮概况
  • 品类经营与历史趋势
  • 流水、订单、评分与外卖榜单
  • 聚客点、周边商业与顾客画像
完整选址报告样例PDF · 1.3MB
餐饮选址报告样例,包含商圈总览、区域餐饮和门店分析
从模型到现场

六步完成一次选址分析

数据先帮助你淘汰明显不合适的点位,再把有限的时间留给线下复核。

  1. 01

    先定义门店模型

    明确品类、客单价、堂食与外卖占比、面积、租金上限和目标客群。模型不同,理想点位也不同。

  2. 02

    再建立候选点位

    不要只看一个地址。把商场、社区、写字楼等不同类型点位放在同一口径下比较。

  3. 03

    拆开三层经营半径

    0.5km 看步行到店,0.5—1.5km 看堂食辐射,1.5—3km 看外卖覆盖,分别判断需求和竞争。

  4. 04

    锁定同品类对标店

    对照门店密度、客单、评分、订单和流水指数,找出高表现门店及其共同位置特征。

  5. 05

    用历史趋势排除偶然

    观察门店增减、经营周期和淡旺季,避免只用单月热度判断长期生意。

  6. 06

    最后做线下复核

    在早、中、晚和工作日、周末分时踩点,核验可见性、动线、门头、排烟、供电与真实租金。

不要把 3km 看成一个平均数

三层半径,三种生意

步行、堂食和外卖顾客的到店逻辑不同。分层看,才能知道机会来自近场刚需、商圈吸引力,还是配送覆盖。

  • 0.5km看门前动线、社区与办公人口、即时到店
  • 0.5—1.5km看堂食吸引力、聚客点和跨街区阻隔
  • 1.5—3km看外卖竞争、配送效率与订单来源
5 大维度,全面分析

一张报告,回答五类关键问题

同一候选点位从需求、供给、客群和经营表现交叉验证,减少只看“人流量”的片面判断。

01

商圈测评

这个商圈适合开什么店?

判断商圈类型、发展阶段与开店优劣势,建立候选点位的基础画像。

  • 商圈类型
  • 综合评分
  • 经营优劣势
02

门店分析

哪些店真正值得对标?

查看周边门店的评分、流水和订单指数排行,识别同品类强店与经营水平。

  • 评分排行
  • 流水指数
  • 订单指数
03

周边分析

客流从哪里来?

盘点购物中心、社区、写字楼、学校等聚客点,以及休闲商业品牌和门店。

  • 办公
  • 社区
  • 学校
  • 商业
04

餐饮分析

供给是机会还是拥挤?

观察区域餐饮全景、活跃门店数、客单、流水与订单体量,比较不同品类。

  • 活跃门店
  • 品类结构
  • 客单价
05

消费画像

目标顾客是谁?

从性别、年龄、消费时段与分品类实付价等信息,校验产品和价格带。

  • 年龄性别
  • 消费时段
  • 实付价格
分析结果能做什么

把“感觉还不错”,变成可核验的判断

选址报告的价值不是给出一句“适合开店”,而是告诉你哪里值得继续调查、哪里存在风险、下一次踩点要验证什么。

打开窄门餐眼
01

横向比较候选点

统一品类、范围和时间口径,比较不同地址的需求与竞争。

02

找到值得对标的店

从评分、流水和订单指数中识别高表现门店,反推位置特征。

03

生成线下核验清单

围绕动线、租金、物业条件和分时客流,带着问题去踩点。

餐饮选址常见问题

先把容易误判的地方讲清楚

01

窄门餐眼选址分析的数据来自哪里?

窄门餐眼选址功能与美团合作,主要依托美团大数据,对候选点位周边的商圈、餐饮门店、品类、消费画像等维度进行分析。具体数据口径和可查询范围以产品内展示为准。

02

餐饮创业选址应该分析哪些数据?

至少要分析商圈类型、客群结构、周边聚客点、同品类门店密度、客单价、评分、订单与流水表现、门店变化趋势,以及租金和物业条件。数据分析用于缩小候选范围,最终还要线下核验。

03

餐饮门店通常应该分析多大范围?

可按经营方式拆分为三层:0.5公里重点观察步行到店客群,0.5—1.5公里观察堂食辐射,1.5—3公里观察外卖覆盖。实际范围要结合城市密度、道路阻隔、品类和配送条件调整。

04

怎么判断一个商圈适不适合自己的餐饮品类?

先看目标客群与消费时段是否匹配,再比较同价格带、同场景品类的供给密度和经营表现,最后用租金、面积、动线及物业条件校验。人流多并不等于适合所有品类。

05

周边同品类门店越少,选址就越好吗?

不一定。门店少可能代表供给空白,也可能代表需求不足。需要同时看周边消费人群、关联品类表现、历史开关店情况和高表现门店分布。

06

选址数据可以替代人工踩点吗?

不能。数据适合筛选点位和发现风险,但门头可见性、楼层动线、排烟、上下水、供电、租约限制与分时客流等信息仍需现场核验。

07

窄门餐眼的选址分析能看哪些品类?

选址系统覆盖8个餐饮大类、48个细分品类,并支持在分析范围内切换比较。具体可用品类与最新数据以窄门餐眼小程序内展示为准。

08

窄门餐眼选址报告怎么收费?

选址功能按点位收费,200元购买一个点位。购买后可以围绕该点位,按月份、餐饮品类和分析范围组合生成不同口径的选址报告。

09

为什么一个点位最多可以生成4032份报告?

一个点位支持14个月、48个细分品类和6个分析范围组合查询,14×48×6=4032,因此最多可以生成4032份不同时间、品类和范围口径的报告。具体可查询月份和范围以产品内展示为准。

数据边界

数据负责缩小范围,现场负责最终确认。

客流不是营业额,热度不是利润,低竞争也不一定代表机会。请结合租金、转让费、证照、排烟、供电、上下水、门头可见性及合同条款综合决策。

开始比较候选点位

先用数据排除风险,再去现场确认答案。

微信扫码进入窄门餐眼。具体品类、数据范围与最新结果,以小程序内展示为准。

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