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餐飲加盟店選址 選址優化靠人工還是機器

  • 2017-08-24 20:14:43
  • 作者:加盟網
  • 類型:開店指南

餐飲加盟店選址 選址優化靠人工還是機器


餐飲加盟店選址重要,那么如何選址?是否可以放心地說,靠人工和機器就可以在*大的范圍上選擇一個好的選址。機器玄子怎么樣?在選址優化的工作中已經徹底打通關節,無所不能了嗎?我的回答是:且慢。


1.影響餐飲的因素眾多


首先,一個門店是否成功,除了周邊的消費者特性,還取決于地產本身的質量,比如是否方便進入,門頭是否足夠醒目,房東可以提供的面積和租金,以及自身人員管理水平等。這些因素在中國要占到6成。機器學習所訓練的,都是那些可以統一獲取,沒有主觀因素的變量。而大量含有主觀因素的變量的采集過程,都是人為篩選的,再智能的機器,也無法預測一個新的地點的可租面積,無法預測門頭是否從四面八方都可以看見,人工智能無能為力。


2.機器始終不如人腦靈活


餐飲加盟店選址里面一個非常重要的故事是如何避免姐妹門店之間的相互蠶食,特別是連鎖加盟型企業,面對加盟商,如果保證每家店的利益,避免法律訴訟。也許有人會說,我在模型里加入姐妹門店的距離,不就行了?以下面的地圖為例,這個門店的消費者明顯來自于高速公路的西北面,很少有人從東南過來。假如只考慮距離,而不知道消費者的分布,則很難告訴零售商,假如新增加一個門店這個區域里,開在哪里,不會蠶食現有門店的銷售額。


這種情況,人工智能依然無法做出判斷,因為幾乎沒有什么可以拿來學習,就算通過歷史銷售數據找出某些有可能出現蠶食的門店配對,學習的結論對于新的門店,依然毫無意義。這里就是體現出手機GPS定位數據的重要性了,但和AI無關。


總體而言,機器學習/人工智能對餐飲加盟店選址帶來的革新,是積極的。特別在中國,零售從線下轟轟烈烈地走到線上,又從線上回歸到全渠道發展服務客戶的商業本質。所以線下的需求肯定還會重啟,特別是社區零售/連鎖餐飲/便利店,開店的需求在持續增長。


特別是中國,在地理數據不開放,數據質量不高,數據層次不多的情況下,我們已經看到新方法可以有效地梳理出一些線索,完成從0到1的變化,這種質變比起在美國的模型僅僅是改進,是個飛躍。對于餐飲加盟店選址導師來說,這一代技術進步,為他們提供了一個智能慧眼,輔助著他們處理數據,尋找規律,技術提供了多種可能。選址終歸是一個藝術和科學的結合,結合豐富的市場經驗和多方位的方法,這個為“新零售“選址的工作一定會更加高效。


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原文出處:www.banmlq.live/canyin/kaidianzhinan/11658.html
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