便利店开店选址核心关键指标（西单商圈，运维调度力量显著增强，用真实数据说话）
过去两年，车辆淤积和分布不平衡等现象有明显改善，在超市和卖场的关店潮中，车辆运营效率和服务水平不断提高。数据显示，便利店开始逆势增长。相比于无人便利店和货架等业态的短暂风口，北京市中心城区作为统一运营区域，便利店市场则显得扎实而持久。在家都将目光聚焦到便利蜂、盒马等明星项目时，车辆投放总规模控制在80万辆以内，区域便利店的力量也开始逐渐崛起。
在对便利店业态和连锁品牌做了深入研究之后，北京市各郊区运营车辆约12.8万辆。北京市累计骑行量3.65亿人次，我们认为在线下的零售业态中，同比增长53.42%，便利店是一个确定性的机会。 几乎可以确定，日均骑行量201.85万人次，便利店在城市中会是必然存在的一种业态。但可以看到，同比增长54.26%。（图源于北京市交通）北京市交通表示，分二三线城市和区域性的市场中，顺应行业发展趋势，市场格还没有完全形成，意味着这些地方还有很的渗透空间。
开店选址的关键指标：
人群画像指标：我需要关注周边人口画像信息，其中人口数量和人口分布是我们特别需要关注的2个指标。
居民住宅、写字楼及酒店指标：便利店肯定是要开在客流密集的区域，小区、写字楼和酒店密集的区域客流人数肯定会相对较多。
餐饮业态指标： 通过平台呈现的餐饮分布情况和数量能够发现周边餐饮业态情况，业态良好客流也会，客流的地方其实就是我们适合开店的位置。
竞品指标：通过平台数据发现我们竞品及分布，在结合小区、办公楼分布情况，找到可继续开店的好位置。
周边交通便捷度：交通发达的地方客流量肯定也会，便利店要想赚钱一个最重要的指标就是客流。
传统选址方法上存在的问题，所有的数据收集都是要通过人为收集，收集效率低，精准度不高、而且收集成本还比较高，这些都是也是比较难解决的，其实通过数据采集工具来完成这个前期数据采集工作是效的。
通过数据分析
人群画像指标的分析
如上图所示：
常住人口约是175万人，人口密度过高，居民人口约67万人，人口密度过高，超出城市负荷，同时也是表示这个区域的人口密度非常。
区域内已婚人口占多数，占比是77%，已婚人口占比高，说明此类人群灵活支配自己的闲暇时间相对较少。
专及以上学历占比57.7%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能力具有良好的属性，“年轻”、“活力”、“善于接纳新事物”、“工作环境舒适”、“脑力劳动为主”、“社会责任感强”、“休闲娱乐方式丰富”等都常常被作为高学历观众的标签。
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， 说明本地人群比较愿意为享受、便捷买单。
消费水平“高”的占多数。
25至44岁占多数，这个人群多理性消费，精打细算，为后代着想而消费。
居民住宅、写字楼及酒店指标
居民住宅分布
写字楼分布
那其实我们应该把人口热力图和小区住宅分布重叠起来看，如下图所示，红框内的区域是开店最少的区域，人口密集+小区分布集中。
人口热力图+住宅数据
竞品指标
下图是商圈范围内便利店竞品分布及热力图叠加显示，我们可以看到红域是人数密集但是还没有开店的区域，我们可以线下去走访一下了，看看这2个区域是否可以开店。
竞品分布+常住人口热力图
周边交通便捷度
下图是地铁站分布，也是您开店选址的一个重要指标，每天地铁人流量是非常的，所以也可以选择在地铁周边开店，下图我们把人口热力图、地铁站分布以及竞品店位置叠加一起展示，如图所示如果基于这个逻辑那下图红色框区域比较适合开店。
地铁站分布+人口热力图+竞品分布
同时平台还提供周边常驻客户画像、民用住宅及房价、周边餐饮业态、周边购物业态、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、周边机构业态、周边公共设施业态，分消费类提供有人均消费和评分等信息，满足多种业务场景数据需求分析，数据驱动为开店选址的决策提供数据支持。
