2025年，行业内卷、市场趋于细分的大背景下，餐饮持续“副业潮”，各大知名品牌扎堆开“小号”。

海底捞在“红石榴计划”下加速副牌布局，2025年首度进军烘焙，开出旗下烘焙品牌“SHUA BAKERY”首店（正式名称为：拾㧚耍·SCHWASUA）；

奈雪的茶开出首家轻食店——“奈雪的茶·green轻饮轻食”；

全聚德携手百度外卖，合作推出外卖品牌“小鸭哥”。

连锁经营的本质在于打磨可规模化复制的成功店铺模型，而数智化选址正是副牌单店模型提效的核心引擎。

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副牌因品类属性、行业特性、客群定位及区域市场差异，在发展初期的选址拓店环节常面临从 0 到 1 的探索性挑战。

本文聚焦选址拓店场景，深度解析数智化工具如何赋能副牌向上生长。

01冷启动阶段常见选址问题

副牌开店初期常面临三大选址挑战：

1. 固有选址思维的路径依赖

副牌虽依托主品牌资源，却易受限于传统拓店逻辑。主品牌长期沉淀的选址方法论与表格，可能无法适配其所处的新细分品类，导致选址策略与目标客群错配。

2. 市场定位模糊与数据洞察缺失

新品牌冷启动期，团队往往缺乏对市场规模、客户需求的精准认知。

以轻食赛道为例，需细分减脂人群、素食者、健身爱好者等客群比例及消费习惯，若定位宽泛或场景选择失焦，易导致模型打磨滞后。同时，初期样本量有限，企业自有团队在数据采集与分析中，难以高效提炼“好店因子”，制约单店模型优化效率。

3. 多品牌协同的资源困境

同一市场或商圈内多品牌同步拓店时，易引发三大矛盾。资源内耗：新品牌在供应链、商圈资源争夺中处于弱势，阻碍冷启动；信息壁垒：部门间数据不流通导致重复调研，降低开发效率；决策偏差：缺乏全域市场数据支撑，选址决策易偏离实际需求，影响长期经营与战略落地。

核心问题：连锁企业如何借助数智化选址系统，突破副牌选址瓶颈，加速单店模型迭代与规模化复制？

02品牌调研及市场分析

1. 竞品分布洞察

大数据选址系统整合海量地理空间数据和商业信息，清晰呈现市场上各类竞品分布情况。

以海底捞副牌“嗨妮牛肉麻辣烫”为例，通过分析同类型麻辣烫品牌或其他小吃快餐品牌的门店位置、密度及经营年限等，能帮助其明确自身在市场中的竞争地位，找出竞争空白区域或需要避开的激烈竞争地带；对于“奈雪的茶·green轻饮轻食”，也可通过分析轻食品牌的分布，了解不同区域的竞争态势，更好地制定市场切入策略。

2. 市场空间评估

借助大数据，品牌可以对不同城市、区域的市场空间进行评估，通过分析人口密度、消费水平、消费习惯，业态分布等多维度数据，判断各个区域对副牌业务的潜在需求，初步完成开店规划。

比如蜜雪冰城的副牌幸运咖在拓展市场时，可以结合大数据系统分析不同城市的咖啡消费市场规模和增长趋势，选择具有较高市场潜力的城市和区域进行布局，避免进入市场饱和或潜力不足的地区，提高开店的成功率和投资回报率。

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幸运咖一脉相承雪王的「农村包围城市」开店策略，在三四线城市及县城等区域广泛布局门店，主打高性价比的咖啡饮品，抢占下沉市场。截至5月1日，幸运咖全国门店数量已经突破5400家，仅次于瑞幸、星巴克和库迪。

03 行业选址模型，提效网络规划

1. 优势商圈推荐

针对不同的餐饮细分行业，像Location这样的专业第三方数智化选址服务商可以基于已有的行业选址模型（如烘焙选址模型、新茶饮选址模型等），快速筛选出符合副牌业务特点的优势开店商圈。

以茶颜悦色的副牌鸳央咖啡为例，通过咖啡选址模型，综合考虑商圈的人流量、年轻消费群体比例、周边写字楼和购物中心的分布等因素，为开发团队推荐适合开设咖啡门店的商圈，大大提升选址效率及准确性。

图片来源：茶颜悦色官网

鸳央咖啡为茶颜悦色旗下的咖啡子品牌，目前已有上百家门店。将咖啡与中国传统文化元素相结合，店铺装修风格延续了茶颜悦色的文化韵味，吸引了众多对咖啡及传统文化感兴趣的年轻消费群体。在选址上，鸳央咖啡同样采取“守城”策略，通过多点开店渗透长沙各个商圈；在门店选址方面，鸳央咖啡偏好热门商圈，确保交通便利人流量充足客流量稳定。

2. 开店区域划定

细分行业选址模型还能帮助品牌划定合理的开店区域，结合商圈推荐及市场容量测算，避免盲目扩张。

例如，全聚德推出的外卖品牌“小鸭哥”，在利用选址模型分析时，则充分结合外卖业务特点，考虑区域的交通便利性、配送范围、周边居民小区和写字楼的分布等因素，划定出能够有效覆盖目标客群且配送成本较低的开店区域，优化品牌的网络规划，提高运营效率。

04基于客流数据，精准落位

1. 精准点位选址

商圈客流是基础，有效客流转化才是经营的关键。对于烘焙这类依赖客流量的品类而言，点位级客流更是选址决策的关键因素，能助力品牌避开 “流量陷阱”。

以海底捞的烘焙子品牌 “SCHWASUA” 为例，在门店选址时，可借助商场客流数据以及目标点位的客流监测与数据分析，了解不同时段、天气下的人流状况，以及人流的年龄、性别等画像，确保门店有充足的潜在顾客 。

Location选址地图｜可根据客流指数排序并推荐商场

2. 销售额预估与风险降低

结合点位级客流数据、周边消费环境以及品牌自身的销售数据模型，可以对不同点位的销售额进行较为准确的预估，这有助于品牌在选址决策时，对开店成本、收益预期有更清晰的认识，提前评估投资风险。

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如奈雪的茶在开设 “奈雪·green轻饮轻食” 门店时，结合周边的轻食目标客群聚集度等，通过销售额预估判断某个点位是否能够支撑门店的运营成本并实现盈利，从而避开看似客流量大但实际消费转化低的点位，降低开店风险。

05结合企业整体，统筹门店分布

1. 优化门店布局

大数据选址系统可以将品牌旗下所有门店信息进行整合，结合已有供应链的分布情况，从全局角度优化门店布局。

例如，蜜雪冰城在拓展幸运咖门店时，可以考虑与现有的蜜雪冰城门店在地理空间上形成互补，避免过度集中或相互竞争。对于一些供应链配送成本较高的区域，可以根据门店分布情况合理调整配送中心的位置，提高供应链的效率，降低运营成本。

2. 辅助管理层决策

通过数据可视化等方式，大数据选址系统能够让管理层直观地了解各品牌的开店进度、门店分布以及不同品牌间地理位置关系。管理层可以根据这些信息，及时调整品牌战略和资源分配，做出更科学的决策。

例如，当发现某个区域的副牌门店过于集中，而另一个区域市场潜力较大但门店较少时，管理层可以有针对性地制定拓展计划，将资源向潜力区域倾斜，实现企业旗下所有副牌的协同发展，提升品牌整体的市场竞争力。

06写在最后

大数据选址系统在大品牌开副线的过程中，从品牌调研、网络规划、精准落位到全局统筹等各个环节都发挥着重要作用。不仅能够帮助品牌提高选址的效率和质量，打造更高效的单店模型，还能沉淀丰富的数据资产，为品牌的长期发展提供有力支持。

随着数智化技术的不断发展和完善，相信大数据选址系统将在连锁企业多品牌线推进中发挥更加关键的作用，助力品牌在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续发展。