大数据选址：如何预测下一家喜茶开在哪里？| 极海规模预测系列
▲我们的选址预测结果（红）与喜茶的实际分布（蓝）
喜茶：830家门店，估值600亿？
喜茶最新一轮融资估值预计达到600亿，短短半年内估值暴涨了400亿，力压“奶茶第一股”奈雪の茶240亿市值，再次刷新了中国新茶饮的融资记录。
截至6月底，喜茶全国门店共计830家，粗略计算，单店估值超过7200亿，引发巨大争议。争议的背后，是大家对资本圈钱的质疑，尤其是在奈雪上市破发的背景下。
▲ 图片来源：极海品牌监控（https://stores.geohey.com）
但这种计算实在是显得过于粗糙了，投资机构对企业的估值，要将公司成长的预期考虑进来，不能简单的用现有门店与总估值进行折算。
过去一年，喜茶门店从2020年6月30日的505家扩展到2021年6月30日的830家，增加了325家，实现了64.4%的高速增长。我们从排队数据观察，大多数喜茶门店仍存在大量排队现象，并未因快速扩张导致单店业绩大幅下滑。
▲ 喜茶全国各门店排队情况频数分布
▲ 喜茶北京五环内门店排队情况地理分布
喜茶扩张后劲依旧，拿到进一步融资后，开店的节奏势必进一步提速，但究竟能扩张到多少家，仍然是各方最为关注的焦点。
喜茶到底能开到多少家？
规模预测是个大问题，尤其是中晚期的投资项目。在这一阶段，品牌已经用财务数据论证了单店盈利的可行性，跨出了从0到1的“惊险一跃”，后期估值主要落在了规模的增长上，因此如何更好的预测品牌未来发展规模便显得尤为关键。
而要预测喜茶的门店规模，我们首先要搞清喜茶的选址逻辑。喜茶开发总监在谈及选址时曾有过解释：“我们把商圈、购物中心、商场铺位分别划分为A、B、C三个等级，按照‘商圈＞项目＞位置’这个逻辑进行门店选址，以商圈覆盖为主。”
但分级本身有很大的主观因素，他的话可以引为思路，但做不了进一步的量化。所以我们打算进一步聚焦商圈的核心——品牌的聚集。
品牌每年要在选址上投入大量资源，一线品牌的高级选址岗位年薪可过百万，毫不夸张的说，每一个点位都是用真金白银砸出来的，是对客群规模、人群画像与品牌调性、选址策略的高度凝练。
理想情况下，拥有相同客群的品牌门店会在位置上趋同，就像麦当劳周边大概率会有肯德基一样——以深圳为例，95%的麦当劳可以在1000米内，找到至少一家肯德基。所以对于肯德基来说，最简单经济的选址策略就是跟着麦当劳开。实际上，这也是很多品牌正在使用的策略。
谁才是喜茶的“好基友”？
我们称肯德基和麦当劳这样的“好基友”为共生品牌，他们的门店位置分布具有较强的一致性，在一定范围内同时出现的概率很高，选址策略趋于一致。
难点在于如何从众多品牌中找到这种关联。
过去，我们主要依赖于人的观察，但这很难做到大范围的精准匹配。极海通过地理空间算法实现了品牌好友的关联计算，并将这一成果运用到门店选址和规模预测中去。
我们以喜茶在上海的分布为样本，依次与极海品牌库中的500多家连锁品牌的地理位置进行关联性计算，得到其关联强度排序如下：
▲ 说明：具体的算法要考虑到不同品牌数量级、行业特性和随机性对结果的影响，不能简单的计算同时出现的概率，在此不做过多的阐述。受篇幅所限，表中仅显示关联度具有统计学意义的前十个品牌。
从地图上我们可以看出，这些品牌的位置分布具有很强的一致性。
▲ 受显示效果影响，仅显示排名前五的品牌
下一家喜茶会开在哪里？
以此为基础，我们根据品牌的关联度在地图上加权赋值生成潜在选址点分布热力图。在上海，喜茶90%的现有门店都落在了我们标识的聚客点上，模型具有较高的预测性。
图中有一些聚客点喜茶并没有实现覆盖，如上海的五角广场区域（图中右上方红色区域），我们认为下一家喜茶很可能就出现在这些红色区域。
当然，实际的选址受到很多因素的影响，物业可获得性、租金，门店的位置、周边竞品分布，品牌自身分布等等都会影响最终的选址，但作为前期选址的筛选，这样的结论已经足够，接下来就需要选址人员通过实地考察做出最终的开店决策。
我们可以很自然的运用这一思路对喜茶的门店规模进行测算，但这不是本文的重点，我们将会在本系列的下一篇文章中进行详细的阐述。
喜茶在上海的选址经验，是可复制的吗？
我们以喜茶为例，并不只是为了研究喜茶，而是为了验证选址模型的有效性。我们的很多客户之前只在一个城市开店，当他们面临跨区域拓店的挑战时，迫切需要将已有的成功经验运用到新的城市中去。
接下来我们将喜茶在上海的分布规律推广到全国，然后用喜茶已有的门店位置对这一规律进行跨城市的验证。
// 北京（约86%符合预测）
北京大多数喜茶门店（86%）都落在热力区域周边，略低于上海，但仍具有较高的拟合性。
事实上，这种算法不是一蹴而就的，品牌需要定期复盘，当北京门店达到一定数量时，扩张品牌就可以根据门店的业绩进行筛选，用业绩好的门店不断去修正模型，以得到更精确的匹配，挖掘更好的点位。
// 长沙（约92%符合预测）
// 杭州（约81%符合预测）
// 济南（100%符合预测）
当然，也不是所有城市都适用，因为对大多数品牌而言，多多少少带有一定的地域性，上海的规律运用到成都，可能就鞭长莫及，有效性大幅下降了，这是我们在具体运用过程中需要考虑到的。
// 成都（约79%符合预测）
// 郑州（约78%符合预测）
但即使如此，我们在核心位置的预测上仍是准确的，至少用于新城市的拓店前期少量门店的点位筛选已经足够了。
写在最后
我们用一个城市的位置数据，以一种简单直接的方式，就可以得到如此准确的预测，快速筛选出一个城市潜在的选址点，这对品牌商是很有价值的一件事。
下一篇我们将以此模型为基础，从投资人的视角出发，进一步深化这一模型的设置，预测喜茶的在一个城市的门店规模上限，敬请期待。
建议先收藏再看。
* 数据来源
文中使用门店数据均来自极海品牌监控（https://stores.geohey.com）。极海对全国品牌连锁门店位置进行了系统性的整理，目前已覆盖全国600+品牌，45万家门店，所有数据均来自于企业官网和小程序，并且实现了每日更新，保证了数据的及时性，也保留了品牌发展的历史轨迹。
图、文 / 王龙、青健
今日福利
极海品牌监测平台2.0版注册用户可添加极海小助手微信（geoheychina），付费9.9元加入【极海品牌监测报告付费群】，获取每周更新的品牌监测报告PDF版+数据图解PDF版。
扫码添加极海小助手
如果本期推送有打动你的话，文末【赞】+【在看】+【分享】顺手三连击，给我们充点电，你也能第一时间接收到极海的原创干货 ❤