首页 >热门资讯> 市场情报洞察 > 使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果? >

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

转载时间:2021.12.29(原文发布时间:2021.09.06)
216
转载作者:36氪企服点评小编
阅读次数:216次

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

大多数公司管理人员做决策往往有两种方式:一种是管理者的经验和直觉进行决策,这个决策方法要在管理者已经有类似问题的经验,或者说需要决策的内容比较简单时候,运用此种定性方法较为方便。

另外一种就是基于科学管理的方法,运用定量的工具进行分析得出结论。这是数据分析师工作重点所在,给予决策层科学的视角。

听起来鼓舞人心,然而在数据真实可信、无滞后的前提下,分析是件错综复杂的事。

如何解读数据仁者见仁,但到了验证之时,有没有可以参照的对象至关重要。参考更多数据源,交叉比对是一方面,另一方面也需要更多的模型提供更多样的视角,支持决策的正确性。

在极海眼中,数据和AI算法模型是一个有机的整体,缺一不可。因此在极海品牌监测平台3.0版本,我们加入了更多的数据分析模型,帮助用户更快、更全面的体察品牌门店数据指向。

细分66小类品牌门店榜单

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

在继续延续2.0版本品牌门店分行业排行榜的基础上,我们优化细分出11大行业66小类榜单,包括咖啡、茶饮、中式快餐、西式快餐、便利店、超市等,更加聚焦品牌垂直赛道。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

而在行业榜单,我们新增不同行业品牌在平均价格及门店数量上所呈现的群体业态分布,增加品牌间对比的维度。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

并且排行榜侧新增品牌比对栏,一次可同时比对2个品牌的门店总门店数、门店增长趋势、门店密度、门店城市线级分布等11种维度数据。

通过按日更新的排行榜,用户可清晰了解各行业重点品牌门店市场份额情况,觉察出行业市场空隙以及领头者宏观发展状态。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

品牌详情页分析模型全面升级

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

3.0版本依旧保有品牌门店详情展示,基础维度包括门店总数、覆盖省份及城市数量、营业状态(在营及累积30天未营业视为闭店)、客单价、近30天新开店及新闭店位置和时间。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

其中近期门店变化板块,点击地图标识可查看近30天新增和关闭门店的具体地图位置。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

同时可在系统选定的5个同行品牌中,任意选择一个竞品进行门店数据比对,了解品牌间的选址策略差异。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

长期积累的门店数据以发展曲线样式展示,细化到以日为单位查阅历史数据。查询维度包括按全国、城市级别、地理区域、城市群、省份及城市,按月、季和年度门店趋势细分,结合舆情便于推论出更多品牌成长细节。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

在与日常服务的客户沟通,我们意识到不少品牌的门店扩张计划是按城市群和大区域划分,因此3.0版本迭代品牌门店地理位置分析模型,在保留省份、城市及引入区域、城市群,帮助用户更细致的解读品牌市场策略。

并且品牌所有门店提供点位分布查询,也就是说可在地图上任意查阅任何城市的每一家门店位置。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

品牌门店在各线级城市的分布情况,预示着品牌所对标的客群,这与它的客单价、营销方式等方面紧密挂钩,3.0版本保留品牌门店在各线级数量及占比的情况下,新增可查阅具体分布于各线级的哪些城市、多少比重,品牌的市场侧重更为清晰。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

3.0版本新增品牌加密门店占比数据模型,通过分析品牌在一线至五线城市的门店密度曲线,用户可了解品牌市场策略的优劣势、预估下一步应侧重布局的地区,避免过度加密造成的门店间互相蚕食的情况。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

一直以来,品牌门店功能区分布主要洞悉品牌调性、对标客群等分析,此次新增按省份、城市级别、城市群和地理区域等维度,便于用户更清晰的知晓品牌在不同的市场环境下灵活、机动的选址策略。

上新竞品比对,透视品牌地理关联

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

直言不讳的说,在2.0版本我们就讨论过是否添加竞品比对功能,但如果只是呈现竞品情况比对,用户大可在下载数据后自行比对,是否是刚需,毕竟探索数据也是种极大的快乐,因此我们一直在收集反馈。

可数据需要验证,用户需要高效节能,因此在3.0版本的我们新增了竞品比对栏,最多可一次比对2个数据,且不圈定行业,600+品牌门店数据任意调取查阅。

品牌间的门店数据比对维度也有所增加,包括增长趋势比对(按周、月、季度、年)、分布比对(省份、城市群、城市线级、区域以及点位)、城市等级分布对比、门店密度对比、功能区分布对比等等。

而且竞品比对的入口也扩宽至行业榜单、品牌详情页面,在探索数据的每一刻都能自由在品牌间交叉比较。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

除此以外,我们在品牌详情页还埋了“彩蛋”——空白市场分析。

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

在展示品牌门店及功能区分布的情况下,引入喜茶(样例),以门店周边500米为范围,计算出还有哪些品牌出现,视为“好朋友”,而在“好朋友”门店出现的区域周边筛取出没有品牌的位置,即认定为它的空白市场。

发现“好朋友”,共享客群标签,挖掘品牌潜在空白市场,也就能探索出品牌可扩张的新空间,以此指导品牌选址方向。

简而言之,极海品牌监测平台3.0版本之所以对数据模型进一步细化、扩充,目的是为了让用户拥有更多解读视角,以此辅助精准决策。

毕竟数据看似客观,但人类的感知层面还是很主观的,极海呈现透明化的数据,除了提供原始数据原封不动的交给用户外,还会客观呈现各种视角的数据模型,服务于用户做进一步的调整和反复验证。

除了数据和模型,3.0版本还上新了哪些精彩版块,明天我们接着介绍!PS.新版本内测ing,招募100位尝鲜大神,在线求指导!

长按下方海报识别图中二维码,添加极海小助手微信(geoheychina)入【极海品牌监测3.0版内测群】即可参与活动,更有VIP福利赠送~

使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

[免责声明]

资讯标题: 使用多维模型分析连锁品牌门店数据,能得出哪些结果?

资讯来源: 36氪官网

36氪企服点评

市场情报洞察相关的软件

查看更多软件

大厂都在用的市场情报洞察软件

限时免费的市场情报洞察软件

新锐产品推荐

消息通知
咨询入驻
商务合作