餐饮企业产品与选址数据分析的全面策略与方法

# 餐饮企业产品与选址数据分析的全面策略与方法
## 一、产品观测
### 1. 观测难点
#### - 多属性影响
##### - 功能
##### - 包装
##### - 价格
##### - 文化
#### - 数据类型复杂
##### - 销售
##### - 效率
##### - 质量
##### - 用户行为
### 2. 核心支柱
#### - 战略目标落地
#### - 全周期管理
##### - 品类规划
##### - 单品设计
##### - 退市复盘
### 3. 关键指标
#### - **二元核心**
##### - 销售量
##### - 销售利润
#### - 细分维度
##### - 价格带
##### - 地理分布
##### - 时间周期
##### - 产品分类
## 二、分析工具
### 1. 标签矩阵
#### - 标签体系搭建
##### - 功能分类
##### - 地理属性
##### - 价格带
##### - 季节属性
#### - 四象限分析
##### - █利润产品 高中高  
##### - █引流产品 高量低利 
##### - █形象产品 高利低量  
##### - █问题产品 双低 
### 2. 数据分析法
#### - 生命周期观测
##### - 上市期 0-3月
##### - 成长期 4-6月
##### - 成熟期
##### - 衰退期
#### - 帕累托分析
##### - 聚焦20%贡献80%收益的核心产品
## 三、选址方法论
### 1. 四步流程
#### 1. 城市筛选
##### - GDP
##### - 人口
##### - 消费层级
##### - 行业聚落
#### 2. POI分析
##### - 百度热力图
##### - 窄门餐眼
##### - 上上参谋数据抓取
#### 3. 竞品调研
##### - 竞品分布密度
##### - 业态组合
##### - 定位差异化
#### 4. 弹性验证
##### - 商圈流量测试
##### - 价格敏感度模型
### 2. 技术工具
#### - 数据采集
##### - 高德API
##### - Python网络爬虫
#### - 可视化
##### - 四叉树空间划分
##### - 热力分布图
## 四、数据治理
### 1. 质量标准
#### - 即时性
##### - 数据延迟<4h 
#### - 完整性
##### - 字段全量>95% 
#### - 维度关联
##### - 销售数据 ↔ 会员数据 ↔ 供应链数据
### 2. 分析框架
#### - 三层穿透
##### - 宏观 城市 
##### - 中观 商圈 
##### - 微观 单店 
#### - 时间维度
##### - 同比
##### - 环比
##### - 滚动12月趋势
## 五、决策支持
### - 异常检测
#### - 销售突变预警 ±30%阈值 
### - 智能推演
#### - AI定价模型 利润最大化函数 
### - 风险评估
#### - 新店存活率预测 基于历史同类门店