大数据白领餐饮图鉴:上班星巴克,下班兰州拉面
作者 | 小栖
上班星巴克,下班兰州拉面。这是上海目前一种颇为常见的生活方式,相对高端的生活需求和相对中低端的生活品质,当把这两个传播度极高的餐饮数据放在一起,会得出怎样的洞察呢?一起来看看数据侠小栖的分析~
本文转自公众号AI梦想家
在上海工作的小林中午约了一个客户去星巴克沟通未来的工作计划,舒适而安静的氛围让这次对话颇为顺利。下班之后,她乘着地铁从内环回到外环住的地方,为了尽早完成工作进度,选择了速度更快的兰州拉面,虽然环境不太好,但胜在价格便宜。
这是上海目前一种颇为常见的生活方式,一方面是相对高端的生活需求,另一方面又是相对中低端的生活品质,两者并存在魔都,看似毫无关联,但其都属于餐饮业,是都市生活中传播度颇高的两个极端。
档次差异这样大的两个品牌,具体到选址、房价以及租金上又有什么样的表现呢?我从高德地图中抓取了上海市565家星巴克以及739家兰州拉面(截至2018年1月)的位置,又调出了上海房地产数据综合比对,发现了一些很有意思东西。
▍完全相反的门店分布方式
(图片说明:星巴克门店分布情况;数据来源:高德地图、上海房地产估价大数据研究中心)
(图片说明:兰州拉面门店分布情况;数据来源:高德地图、上海房地产估价大数据研究中心)
我把星巴克以及兰州拉面的门店位置落在地图上,可以发现星巴克集中分布在内环内,而兰州拉面则更倾向于遍地开花。事实上,有42.81%的星巴克门店都分布在内环内,而兰州拉面正好相反,高达70.91%的门店坐落于外郊环及郊环外。
完全相反的门店分布方式更好地诠释了两者定位人群的不同,星巴克偏向于白领以上人群,而兰州拉面更加大众,热门商圈、黄金铺位并不是其选址的必要条件。
▍周边1公里范围内业态惊人类似
(数据来源:大众点评、上海房地产估价大数据研究中心)
看见星巴克和兰州拉面门店分布位置之后,我在想,相差如此大的两个品牌,周边的业态分布是不是也会出现非常大的差别。
但在统计了门店周边1公里范围内的公司、餐饮以及购物商场数量后发现,在周边业态上,星巴克和兰州拉面出现了惊奇的相似性,两大品牌周边均有62%的业态是公司,也就是说更多的客群还是上班一族。
▍74%的小区1km范围内有兰州拉面
(图片说明:1km范围内有星巴克的小区分布图;数据来源:高德地图、上海房地产估价大数据研究中心)
(图片说明:1km范围内有兰州拉面的小区分布图;数据来源:高德地图、上海房地产估价大数据研究中心)
看过周边业态分布之后,我非常好奇星巴克和兰州拉面与小区之间的关系,于是我们又将门店地址和全市小区做了比对,然后发现大约73.56%的小区周围1公里范围内有兰州拉面,这些小区的均价为53500元/平方米,而星巴克小区覆盖率为63.88%,均价61300元/平方米。
具体到各个环线,数值则有不一样的体现:星巴克覆盖小区数从内环内至外郊环呈现递减规律,兰州拉面则相对均匀,内环内最多,外郊环次之。
(图片说明:分环线1km内有星巴克小区平均房价及租金水平;数据来源:上海房地产估价大数据研究中心)
(图片说明:分环线1km内有兰州拉面小区平均房价及租金水平;数据来源:上海房地产估价大数据研究中心)
进一步调取房价及租金数据,除了内环内两大品牌周边小区均价相差不大,其余区域星巴克周边1km内的小区均价均高于兰州拉面附近,且呈现向外递增规律。但这一规律在在租金中未曾体现。
▍在郊环以内,兰州拉面更倾向于将店开在配套较差区域
(图片说明:分环线星巴克房价/租金影响力)
(图片说明:分环线兰州拉面房价/租金影响力)
考虑到星巴克与兰州拉面客群及选址的不同,我又研究了它们对周边的影响力。我们以分别星巴克与兰州拉面为圆心,1公里为半径,计算了它们周边住宅的房价及租金水平,再与1公里外的住宅房价及租金水平相比较,得出租金水平的差异绝对值即被视为房价/租金影响力。
毫无疑问,星巴克的影响力远远高于兰州拉面,全市1公里内有星巴克的住宅房价与没有星巴克的住宅房价差值高达24300元/平方米,而兰州拉面这一数值仅为3600元/平方米。更有趣的是,郊环内兰州拉面房价影响力出现负值。
再来看租金影响力,与房价影响力相同的是在郊环内兰州拉面租金影响力也出现负值,这说明在郊环内兰州拉面更倾向于选择房价与租金水平较低,配套不那么完善的区域开店。而星巴克则更喜欢分布在繁华度、生活便利度更高的区域,租金影响力更大。
从这个逻辑反过来思考,如果你家附近开起了一家星巴克,很可能就意味着这块区域的房价、租金水平正在上涨,如果开了不止一家星巴克,请照顾好你脆弱的小心脏,别被自家小区价格的涨幅吓到。
虽然星巴克和兰州拉面看起来相距遥远,但对上海而言却都是城市格局的组成部分,从这些数据中或许能窥得未来变化的一丝玄妙。今天我就带大家看到这里,未来,我们会用更多有趣的数据来告诉大家这座城市的有趣之处。
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本文数据侠小栖,AI梦想家撰稿人,土地资源管理专业毕业,喜欢将奇思妙想用数据呈现,善于用大数据数据解读房地产,希望能用更多有趣的数据来告诉大家城市变化。
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