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标杆案例 |探秘国际快餐“巨头”国内开店掘金之路

 

小吃快餐在餐饮行业中被视为最为“刚需”的细分赛道,近年来面对市场波动时,小吃快餐行业展现出了强劲的“韧性”。赛道中也“冲出”一些黑马品牌,比如米村拌饭、夸父炸串、塔斯特中国汉堡等。

 

2025年第一季度,GeoQ Data收录的上百家连锁小吃快餐品牌,整体开店数量约4384家,相对去年第一季度有所降低,整体扩张步调更为“保守”,但整体门店规模仍在增长。

 

 

我国小吃快餐品牌众多,地域性强,同时还有消费频率高、刚需性高、即时性强等特点,所以基于此,小吃快餐品牌无论是供应链搭建还是门店发展,都会更加困难。

 

本文将以一家知名国际快餐品牌(简称:A快餐)为例,来分析其在中国的门店发展如何破局。希望给更多小吃快餐品牌一些启发和参考。

 

 

1

国际快餐品牌A快餐基本情况

 

A快餐主营西式汉堡快餐,其母公司是全球最大的快餐店公司之一,旗下还有多个餐饮品牌。

 

A快餐以特许经营的方式进入中国市场,但发展相对低调。

截至目前,其在中国开设的门店已经超过千家,后续仍需要进行门店扩张。

 

随着门店数量的增加,A快餐网规选址面临数据庞杂、决策复杂、新旧门店冲突等多重挑战。

 

 

2

开店选址主要挑战和解决方案

 

 

挑战一:

机会点采集与管理审批的低效困境

 

 

A快餐在加速扩张阶段,开发团队需实地考察大量潜在选址,但面临三大难题:

 

1)信息采集滞后:开发人员没有灵活、便携的工具,线下采集依赖纸质记录与拍照,数据整理耗时且易遗漏。

 

2)点位数据多管理难:开店机会点数量巨大,但缺乏系统性管理。

 

3)评估流程割裂:总部与一线团队开店信息难同步,审批流程冗长。

 

 

解决方案:

GeoQ Ana机会点管理系统

搭建全流程数字化管理体系

 

 

移动端采集:开发人员使用GeoQ开店易小程序现场录入点位信息(位置、照片、商圈业态),数据实时同步至云端;

 

线下机会点评估采集

图源:GeoQ Ana 开店易小程序

 

可视化看板:总部通过PC端地图查看所有机会点分布,结合商圈人口热力、交通路网等数据快速筛选高潜力区域。

 

审批自动化:采集的机会点信息也会与审批系统对接、同步,实现所有机会点门店的周期行管理,缩短决策周期。

 

点位审批示意图

图源:GeoQ Ana

 

应用价值

 

机会点采集效率提升30%-50%:信息采集时间明显缩短。

 

决策体系化、透明化:累计管理上万个机会点,淘汰低效点位30%,资源集中投向高潜力区域。

 

 

挑战二:

门店加密的精准决策

 

 

不少小吃快餐品牌有较强地域属性,所以在加速发展期,更多是在同一优势城市加密门店。而即使是标准化较高的A快餐也会有这个发展阶段。

 

A快餐在城市内快速扩张的过程中,需要在现有门店布局的基础上,继续将门店网络进行加密,提升品牌在城市市场中的占有率,同时要注意新老店“蚕食”,所以要平衡以下两个目标:

 

提升市场占有率:填补现有门店的服务盲区。

 

避免过度竞争:防止新店与老店客群重叠。

 

所以A快餐需要充分了解现有门店服务覆盖范围,快速筛选出适合继续开设门店的区域,挑战性较大。

 

 

解决方案:

三步锁定加密空间,实现精准扩张

 

 

1. 定制化形成门店“保护圈”

 

首先,我们将A快餐的门店点位数据导入GeoQ Ana,在地图中将现有门店网络与其能够覆盖的堂食、外卖服务范围进行可视化,形成初步门店“保护圈”。

 

需要注意的是,“保护圈”不一定是圆形,可根据A快餐门店服务范围和市场容量进行综合计算。

 

2. 从各个场景出发,找到开店潜力区

 

在实战开店时,根据不同的场景可以布局不同的店型,比如在一座城市的核心商业区,1km范围内可以布局多家门店,而在次级商业区则只需要开一家。另外,在社区、学校等场景,门店布局也有差异。

 

 

GeoQ Ana 商圈推荐中包含智图街区、mini街区、500米格网、200米格网以及商业地区数据等“较细化”的基础分析数据,覆盖各个商业场景,同时可叠加区域配套、客流数据、竞品数据,结合A快餐成功选址模型,锁定高潜力开店点位。

 

3. 空间叠加分析,实现精准加密

 

在获得在营门店“保护圈”和开店潜力区域后,我们就可进行空间叠加分析,相对精准地锁定开店潜力点。

 

应用价值

 

门店加密成功率提升:在品牌优势城市,新开门店月均营收提升。

 

资源优化配置:识别出20%的低效加密区域,节省开发成本。

 

 

挑战三:

新老门店分流“蚕食”的风险管控

 

 

当在一个城市门店持续增加,A快餐也出现了堂食和外卖新店分流老店订单的情况,导致整体利润下降。其核心矛盾在于:

 

缺乏预警机制:无法预判新店对老店的影响程度;

 

保护范围模糊:老店的“安全距离”界定不清晰。

 

 

解决方案:

搭建门店分流影响模拟系统

 

 

GeoQ平台可通过历史订单数据与算法模型,构建分流评估体系:

 

客流溯源分析:综合分析现有门店堂食客流服务范围与外卖订单配送位置,识别核心客群分布。

 

覆盖重叠预警:分析新店与老店保护区域之间关系,自动生成新店服务覆盖范围,帮助开发人员直观看到新店的开设是否会对已开门店的客流造成影响。

 

动态调整建议:根据模拟结果,推荐调整新店位置或优化产品组合。

 

开店进度图(示意图)

图源:GeoQ Ana

 

应用价值

 

降低新老店分流风险,降低60%蚕食现象。

 

客户满意度提升:通过差异化运营,新老店形成互补,促进业务增长。

 

 

写在最后

 

从国际快餐企业A快餐的选址经验可以看到,优质的选址不仅能提升单店盈利能力,更能通过科学的网络布局增强品牌市场渗透率。

 

而当前市场,小吃快餐品牌种类繁多,市场标准化程度偏低,供应链搭建也相对复杂,门店网规和选址对于小吃快餐来说尤为重要。

 

GeoQ智图深耕位置智能十余年,服务了100+连锁头部品牌,积累了标杆案例和用户口碑,其中不乏“麦肯星”、万科、奔驰中国、沃尔玛等世界500强企业,以及沪上阿姨、老乡鸡、赛百味等上市企业和行业头部品牌。

 

GeoQ Ana通过大数据、空间分析和业务场景的深度融合,能为零售、餐饮、地产、金融、保险、汽车等多个行业进行网络规划和选址开发服务。

 

值得一提的是,随着AI技术深入各行各业,GeoQ Ana近期也接入了AI能力,进一步降低了平台的使用门槛,同时地图、图表等分析也更加智能化。

 

欢迎大家联系GeoQ 小助理,免费试用产品。

 

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