首先问大家一个问题：选址和相亲有什么共同点？答案是：选错了，再变更成本极大。
星巴克一直都是业界的成功典范，今天就以星巴克的选址为案例，那么到底星巴克门店选址有何讲究呢？
据调查，在大多数餐企是靠模糊化的直觉来决策时，星巴克已经运用了数学家的功力：通过建模，把各项参数设计进一套决策模型，市调人员将相关数据输入，就能得到较为明确的决策建议。
对于快餐连锁店，能够对比各种各样的数据，了解车流量、消费群体分布、安全信息、商业构成以及其它相关信息，可以帮助他们在决定门店选址中节省大量的开支。
星巴克现在使用一个叫作Atlas的内部绘图和商务智能平台，来决定在哪开设新门店。Atlas的使用遍及全世界；星巴克如果要在中国开设新门店，欧·汉根的团队就会使用这一平台，让当地的合作伙伴评估附近的零售商圈、公共交通站以及小区的人口分布图。
用大数据测算结果跟实际地址对比一下。水滴标记是初算的地址，小圆点是第二、三步复算出的地址，大圆点是最终的建议选址。
在南京，Atlas已经开始运用在选址工作上了，星巴克当地代表使用这一平台定位一个门店，而这个门店选址位置步行可达范围内有几栋在建写字楼，然后他们建立了一个工作流程，开始准备新门店开业许可及法律程序方面的事宜。
这些区位数据还有一些其它意想不到的用途。星巴克的数据分析方法不仅仅对于门店选址有利。他们还会利用当地智能手机的用户数量，决定在美国南方州市的哪一区域进行手机应用优惠推广。
用大数据测算结果跟实际地址对比一下。水滴标记是初算的地址，小圆点是第二、三步复算出的地址，大圆点是最终的建议选址。
在孟菲斯，星巴克使用气象数据，预测是否会有热浪来袭，然后巧妙地将星冰乐的促销时间与之配合。对于一直以来希望将啤酒和红酒加入到菜单的推广努力，星巴克现在正使用Atlas平台，寻找符合两大标准的门店：高消费人群和高消费需求。
对于连锁门店，使用GIS和其它的数据密集型服务遵循一个简单的逻辑：数据有助于企业节省开支，同时也防止企业因为在不适宜的地点开设门店而导致的错误决策浪费金钱。
美国星巴克店铺的分布是全世界最密集的，几乎每个城镇都有它的踪迹。但在其他富裕国家，城市以外的很大部分区域依然没被星巴克的绿塞壬标志触及。撒哈拉以南的 49 个非洲国家都没有星巴克分店，而这种稀缺情况不仅在非洲存在，在中亚和东欧也一样。
在很多城市星巴克就好像存在于每个街角，星巴克在城市里的分布就像城市地理的写照，至少是富裕的街区。
星巴克在中国和亚太地区的销售增长比其他任何地区都快很多，2013 年的新店铺的增速比2012 年增加了 9%，销售增长则达到 27.1%。2013 年中国和亚太地区的销售额占了总销售额的 6.2%。去年，家星巴克在中国和亚太地区新增了 588 家新店。
星巴克不止开店卖咖啡那么简单，事实上它正在成为一个科技巨头，想通过移动技术来接近它的消费者，为此它又挖来了一个前微软高管。
星巴克正在成为一个科技巨头，并且越来越移动化。在星巴克的软件上，只要你点击它，完成手机付款，消费者就能预订想要的咖啡，然后走到最近的一家星巴克提取。波特兰是星巴克“移动订购与支付”服务的试点城市。星巴克首席财务官Scott Maw表示试运行的两个月成绩非常鼓舞人心，随后星巴克将在西北部的600家门店继续推广这一服务直到覆盖整个美国市场。
人流原则：找到聚客点。只有人流达到一定数量，才有可能被选中。星巴克在选定商圈后，会测算人流，确定主要流动线，选择聚客点，把聚客点相隔不远的位置作为门店选址的地方。
目标市场原则：瞄准受过高等教育的中高收入人群。星巴克的定位是追求品味、时尚的中高收入人群，综合群体年龄段大概在16岁到45岁。
可见性原则：店面就是最好的招牌。 消费者走在大街上能否一眼就能看到门店，这对利润增长点非常重要。
便利性原则：交通必须方便。停车位多少，商圈辐射多大面积，辐射面积内有多少停车位，都是每一个做餐饮的企业应该考虑的问题。
经济性原则：一个城市开一家店的事我们不干。
稳定性原则：需要商圈成熟配套规范。选择经济发展成熟、业务量良好的区域。
做餐饮最痛苦的莫过于看着别人的店生意红火，自己却在内伤。关于选址，木屋烧烤的隋政军曾经说过，他的团队每开一家门店都要去实地考察测量。要对整个商圈人数做统计，要测量自己门店和竞争对手的客流，还要算出未来5年的总销售额才决定要不要在这个地方开店，而星巴克在选址上也运用了大量的高科技，但是这样精准的测算需要耗费大量的人力物力，一般的门店很难做到。
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