商圈调查方法与技巧

开店选址便利店商圈调查初探

前言：俗话说，好的选址是成功的一半。便利店开店选址的问题可以说是令许多便利店企业头痛的一件大事。而目前众多关于选址的文章基本很少针对便利店这种业态的。很多对于大卖场的商圈的分析方法和细节不适用于便利店。基于此，笔者选择了这个课题，希望能够给各位在便利店从事相关工作的朋友一些启示。当然，商圈其实是动态的，并非总是一成不变，故许多结论也是需要经验的。由于笔者从事相关调研工作时间不算长，如有不对之处，希望批评指正。 一、店铺类型的划分和有效人流的测算

要学会商圈调查，第一步是明确店铺类型。店铺类型的划分对便利店的商圈的分析具有决定性的意义。随着店铺类型的变化，商圈的考察指标也在变化。因此，商圈分析其实是由店铺类型来决定的，每一种类型的考察指标和角度都不尽相同，店铺类型的划分在每个公司也不尽相同，但为了便于商圈调研，笔者把它分为以下两种类型：

1、结点型店铺：依靠一个或几个重要的结点来开设的便利店，一般来说，顾客是相对固定的。所谓结点，就是能够集结人群的地点，如学校、医院、社区、加油站等。结点对于便利店商圈调查具有普遍意义。例如社区店：以社区居民为主要消费群体，主要为社区居民服务，而商务便利店又以商务办公的群体为主要顾客，这些都属于结点型店铺。

2、中心商业区店铺：不需要依靠结点的中心商业区及闹市区的店铺。这类店铺的考察和结点型店铺有所区别。因为它位置特殊，例如南京步行街开店，它既没有居民、学校，也没有医院、办公楼，但其实从商圈来说是适合开设便利店的。（其实很多便利店企业称之为“客流店”）

分类方法不尽相同，但国内便利店大体就以上两类，基本所有的便利店都可以对号入座。特别强调的，结点型店铺应该是重点研究对象，因为它的发展空间大，是一种战略资源店铺。

在分析商圈前，除了解释结点概念的同时，还需要解决门前有效客流（R）的测量。门前有效客流是指从店门口步行经过的潜在目标顾客。24小时的实测在便利店商圈调查中没有意义。众所周知，我们测量R值是因为我们知道，销售额=客单价*客流量，客单价可以由历史数据得出——各种不同类型店铺的客单

价不同，但差别不大——那么只要确定客流量就能大致预测销售了。一般文章中说到，客流量=R*进店比率，但进店比率不是一成不变的，举例来说，早上的进店比率和高峰期、深夜进店比率区别是很大的，如果用一个固定的10%或8%来评价都是没有意义。对于一个小便利店来说，这个测量客流量的方法是值得商榷的。更好的方法是根据各类型已开店铺的时段客流量或销售额来预测门前客流R，这里不具体讨论细节。总之，这个门前有效客流R的测量方法是有讲究的，不应该根据实测数来确定。 二、结点型店铺的商圈调查 结点店如何做商圈调查？

结点型店铺的考察指标从大的方面来说有三点，依次为周边环境、竞争对手、立地立位。对后两项指标只需要定性评价即可。首先说立地立位，指的是店铺所在地理位置本身的优劣。如面宽（6米以上为佳）、是否有台阶、显眼度、店铺形状等因素。这些指标基本无需量化，只要符合便利店开设基本条件即可。竞争对手的考察也是一样，例如同业态店铺最好超过50米，对手的价格、营业时间、商品、服务等均在考察之列。（这里暂不考虑商圈饱和度问题，因为目前很多结点型商圈都没有达到饱和），需要提醒的是，如果该商圈的零售店铺数量较多，一般来说，这个商圈的周边环境是适合开店的，这时候竞争对手的考察就变得非常重要了。最后是周边环境，这也是唯一需要量化的指标。这里的周边环境指社区、医院、学校等各种人群聚集的点。按商圈范围分层来测定结点的人群。一般来说，把商圈划为三层是很有必要的，以半径50、150、300米为单位划为第一、第二、第三商圈。（当然不能形而上学，如有栅栏或小区出口在300米以外等情况，不能算在有效商圈里）居民总体资料可从居民住宅区的居委会获得（现在小区基本都有介绍图），结合问讯小区的清洁工、小摊贩可以得到更具体的信息。第一商圈的居民购物可能性：第二商圈购物可能性：第三商圈购物可能性=7：2：1。（经验公式）再根据各结点收入水平来确定销售。

举例：某社区店位于小区主干道，除社区外没有明显结点。第一商圈的居民300户，第二商圈的居民700户，第三商圈的居民1000户，该店门前有效客流R=3000人

那么销售额预测如下：

商圈有效总户数=300+700×2÷7+1000÷7=650户，也就是说现在商圈的情况转化成50米内有650户，而50—300米没有居民。 假设户均消费每天为5元，则销售额=5*650=3250元

注明：假设户均消费是有直接意义的，准确与否有一定经验，是综合年龄特征、收入水平等因素来确定的。这里假设的是每户一周入店4次（每人1-2次左右），每次消费9元左右。只有大卖场和便利店集群开店时才计算居民可支配收入来确定销售：可支配收入一般是一个城区的平均数，对一个单独小区来说，参照系数难确定；就算居民购买力确定，如每月支出1000元购买食品和生活必需品，那么他到便利店来购买的比率也是无法确定的。因此，认为经验的得出户均消费是更为直观的方法。那么，人均可支配收入是不是没有意义呢？下一步我们讨论便利店集群开店时，人均可支配收入就变得尤为重要了。

回到前面，我们已经预测出销售额=5*650=3250元，这时候，我们结合门前人流预测法来对比销售。

假设该店门前有效客流R为3000人（社区店的进店比率为10%，客单为10元，每个公司的进店比率，客单都不同，由MIS系统的社区店资料分析得出），那么我们可以得到销售额=300*10=3000元。好的，那么可以假设开店后，由于店铺的吸引力门前人流会有一定增加，这样，我们就印证了销售额应该在 3250左右。

结点店预测大概方法就是这样，如果商圈范围内还有其它结点或有其它明显竞争对手，则应相应增减，但浮动范围一般不超过500元。 下面再举一个学校店的例子。

举例：一学院师生共3500人，店铺位于结点的主出入口。200米处有一医院（300人左右），100米处有一社区（200户）。门前客流预测为5000人。 结点销售额＝3800×10％×客单价（8元）+（200×2÷7）×5元（户均消费）=3326元

客流预测销售额＝5000×10％×客单价（8元）=4000元

两者的区别在于结点预测没有计算探病，随机路过的客流。因此销售在两者之间都比较正常。

综上所述，结点型店铺的开设主要是把每一个结点在图中分层标出，然后通

过计算商圈销售额来确定开店与否。只要商圈销售额和有效客流销售额是基本一致的，我们认为其预测是有效果的。

三、中心商业区（客流店）店铺的商圈调查

同样是以上三个指标：周边环境、竞争对手、立地立位，但有一个指标是很重要的——R值测算。一般来说，中心商业区店铺R值会远远大于结点型店铺。这里的竞争对手、周边环境的调查都是为测算R值服务的。对于这类店铺来说，用R值来确定销售是最直观的。但R值的测算和很多因素有关，比如说立位就可以决定进店比率，同样有效客流都是6000人，面宽4米和面宽8米的店会导致进店比率相去甚远。 百货店选址调查与商圈分析

有关人口数和家庭人口之组成，可参考选址地域街道办事处和派出所存档的户藉人口数和人口普查资料。所需调查的项目包括：常住人口数、家庭及构成、人口密度教育程度、从事行业、自然增加率、社会增加率、家庭人均收人、白天流动人口数、年龄构成、家庭年支出及支出结构。 选址调查：

家庭人口及收入水平

家庭状况是影响消费需求的基本因素。家庭特点包括：人口、家庭成员年龄、收人状况等。如每户家庭的平均收入和家庭收人的分配，会明显地影响未来商店的销售。如所在地区家庭平均收入的提高，则会增加家庭对选购商品数量、质量和档次的要求。家庭的大小也会对未来的商店销售产生较大影响。比如一个两口之家的年青人组成的家庭，购物追求时尚化、个性化、少量化；而一个三口之家的家庭(有一个独生子女)，则其消费需求几乎是以孩子为核心来进行。家庭成员的年龄也会对商品具有不同需求。比如，老龄化的家庭其购物倾向为购买保健品、健身用品、营养食品等；而有儿童的家庭则重点投资于儿童食品、玩具等。 人口密度

一个地区的人口密度，可以用每平方公里的人数或户数来确定。一个地区人口密度越高，则选址商店的规模可相应扩大。

要计算一个地区的白天人口，即户藉中除去幼儿的人口数加上该地区上班、上学的人口数，减去到外地上班、上学的人口数。部分随机流入的客流人数

不在考察数之内。

白天人口密度高的地区多为办公区、学校文化区等地。对白天人口多的地区，应分析其消费需求的特性进行经营。比如采取延长下班时间、增加便民项目等以适应需要。

人口密度高的地区，到商业设施之间的距离近，可增加购物频率。而人口密度低的地区吸引力低，且顾客光临的次数也少。 客流量

一般在评估地理条件时，应认真测定经过该地点行人的流量，这也就是未来商店的客流量。人流量的大小同该地上下车人数有较大关系。上下车客人数的调查重点为：

各站上下车乘客人数历年来的变化。 上下车乘客人数愈多的地方愈有利。

上下车乘客人数若减少，又无新的交通工具替代的情况下，商圈人口也会减少。

根据车站出入的顾客年龄结构，可了解不同年龄顾客的需求。 一般而言，调查人口集聚区域是企业选择立地的重点。如： ·居住人口集聚区。如新建小区、居民居住集中区等。

·日常上班的场所、学校、医院等，乃白天人口集结之场所，也就是人口聚集地区。

火车站、汽车站、地铁站等是人们利用交通工具的集结点，也是人口聚集之处。

体育场、旅游观光地及沿途路线也是人们集聚活动的场所。 购买力

商圈内家庭和人口的消费水平是由其收入水平决定的，因此，商圈人口收入水平对地理条件有决定性的影响。家庭人均收入可通过入户抽样调查获取。比如北京西郊某商厦在立地之初，就对周围商圈一至二公里半径的居民按照分群随机抽样的方法，抽取出家庭样本2000个。经过汇总分析，这 2000户居民中，人均收入在月千元左右的约占 50％，500—1000元的占20％，1000—1500元的占 20％，人均月收入500元以下的10％；人均月收入 2000元以上的约占10％。