美妆行业开店如何用大数据科学选址

　　美妆行业开店如何用大数据科学选址
　　大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
　　数据聚合针对内外部数据进行多维数据快速汇聚。可通过实时接口、文件自动导入、主动查询等方式接入。并可对各类格式的数据进行智能清洗入库。
　　汇聚时，需要对各类来源数据进行精准提取：例如利用一些智能终端采集设备，提取入库后，对海量数据进行快速的清洗处理，将其以结构化数据、非结构化数据、半结构化数据为主体划分，而后进行标签化划分，利用图数据库赋予其不同标签，再下发到具体分析的人事物中，以多样可视化分析图表的形态直观展示数据结果。
　　大数据分析通俗的讲就是将海量混杂的数据，通过利用各类手段统一协调成一个有机整体，然后以不同的可视化分析工具直观呈现给用户，让其通俗易懂的发现数据中的一些关键因素点。以保障相关人员提升工作效率及分析数据核心指标，并且为企业带来收益价值点。
　　依托于经济的快速发展，人均可支配收入持续提高，消费者的消费频次加快，消费金额加大。同时，在化妆品消费渗透率不断提升、核心化妆人口持续扩散因素的多重影响下，化妆品行业持续高速增长。根据国家统计局数据显示，2015年-2019年期间，我国限额以上化妆品类零售总体保持增长趋势，2019年限额以上化妆品行业零售总额为2,992亿元，产量达124万吨。预计在2021年我国化妆品零售总额和产量分别可达3392亿元和142万吨。
　　从消费者年龄分布来看，30~35岁和25~29岁的消费者分别占了总人数的40%和36%，而18-24岁的消费者也占了11.90%。另外，据相关调研数据显示，90后消费者数量和消费额均迅速崛起，远超80后和70后。
　　下面小编就为大家解开化妆品行业选址的要素，希望能帮到你。
　　化妆品行业选址一般是以人口密度高的住宅区为佳，因为一般消费者都有利用附近设施，就近消费的习惯。但是同时，如果此地人口急增，则相对的竞争也就会更激烈。店面选择也不一定非要是一楼，只要此商圈交通方便，人群聚集，招牌明显，位置高一点的楼层也无妨。
　　人流量比较大的街道或办公楼附近这些位置的人流量也比较稳定，虽然比繁华的商业地区少，但成交量会比较高，所出入的是中高端消费人群，中高档化妆品行业定位的店铺可以选择这些地理位置。
　　人口居住量大的社区社区居民的消费特点是居家消费和个人大单消费比较多，对商品的价格要求是物美价廉。因此，选择在这里为店址的化妆品行业，要有丰富的产品、稳定的产品品质和优惠的价格，才能培养老客户，稳定客源。
　　商务商业集中区域，人流量大，人群的消费水平较高，因此化妆品行业的店址都选择在城市繁华中心、人流必经的城市要道和交通枢纽。
　　消费群体以青年和中年的顾客为主在选址过程中，消费群体的定位尤为重要，根据客户定位的特点，确定开店的基本原则。化妆品行业的主要消费群体是以青年和中年层的顾客为主，基本上学生和上班族居多。
　　年龄比例图（数据来源：www.data-dance.com）
　　选择商务区、娱乐休闲场所、医院、学校、公交车站、地铁等地方因为它们可以为店铺带来大量流动客流，能集聚人气。据统计，商务楼、医院、学校附近的化妆品行业收益最高。当然这些区域还需经过评估标准的筛选，才能成为最终的店址。
　　商圈整体评价首先应该通过专业的商圈评估模型，对商圈的业态竞争饱和度、平均驻留时长、3公里/5公里客流、交通便利度指数、教育水平指数写字楼数据、医疗分布数据、商圈人口密集度指数、主流消费品牌门店集聚度等进行定量评估。
　　商圈整体评估指标：
　　竞争业态：
　　化妆品行业数量及分布图（数据来源：www.data-dance.com）
　　学校数量及分布图
　　交通设施的数量及分布：
　　交通设施数量及分布情况
　　通过上图可以看出这个区域的交通设施是比较丰富的，交通比较便利。
　　业态的分布：
　　餐饮业态分布
　　购物业态分布
　　通过上图可以看出这个区域的购物业态及餐饮业态都是比较丰富的。
　　知名的品牌分布：
　　知名餐饮分布图
　　目标消费人群，消费群体覆盖范围广泛。那么选址就适合在居民集中的临街店铺、写字楼、大型购物中心，商贸圈或商业街附近。
　　写字楼分布
　　人口分布数据：
　　人口热力图
　　通过上图可以看出红框区域人口分布还是比较集中的，尽量把店铺开在人密集的地方。
　　除了人口数量之外还应该关注消费水平，有车无车，等人口画像。
　　人群画像数据：
　　人群画像数据
　　如上图所示：
　　常住人口约是240万人，人口密度很高，居民人口约100万人，外地人口占一大部分。
　　区域内已婚人口占多数，占比是71%，已婚人口占比高，可以针对这类人群推出相应的品类。
　　大专及以上学历占比59.63%相对较多，高学历人群在新鲜事物上的接受程度以及自我学习能力具有良好的属性。
　　人群画像数据
　　8K至19K收入水平范围人群占多数，收入与消费是因果关系，有收入才会有消费，高收入人群消费趋于精品化、个性化消费，他们衣食住行都无忧。
　　商圈内私家车出行占比75%相对较高，说明这里的车辆比较多，同时本地人群比较愿意为享受、便捷买单。
　　消费水平＂高＂的占多数，愿意消费才会有生意。
　　总结：最后我们还可以把以上的数据叠加起来看。
　　叠加了人口热力图、交通分布图、写字楼分布图。
　　通过上图可以看出红框区域是人口及其它指标相对比较密集，但是竞品相对较少的区域可以选择在这些地方开店。
　　您还可以基于常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边医疗相关业态、周边教育培训相关业态、周边宠物相关业态、周边景区业态、周边交通相关业态、周边公司分布业态、周边商务住宿业态、周边生活服务业态、周边体育休闲业态、周边政府机构业态、周边公共设施业态，部分消费类提供有人均消费和评分等信息继续分析，小编就不逐一放图说明了，有兴趣您可以自己去看下。
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