【邻汇吧】茶饮行业：新茶饮品牌门店分布及好店特征洞察

2024中国新茶饮品牌门店分布及好店洞察总结

核心内容

2024年中国新茶饮行业经历了从快速扩张到注重质量的转变，整体门店增速放缓，部分品牌甚至出现收缩。行业进入“去伪存真”的新阶段，品牌开始更加注重选址质量与单店盈利模型。Location数据中心通过监测2万余家新茶饮品牌门店数据，为品牌提供数智化选址解决方案，助力提升拓店效率和成功率。

主要观点

• 区域品牌崛起：部分区域品牌如茶颜悦色、茶话弄、阿水大杯茶等在本地市场表现突出，凭借地域文化特色和精准的市场定位实现扩张。
• 全国型品牌扩张受阻：像奈雪的茶、蜜雪冰城、茶百道等全国性品牌在扩张过程中面临增长瓶颈，部分品牌因加盟模式问题出现闭店现象。
• 下沉市场成重点：多数品牌将战略重心转向下沉市场，以低成本、弱竞争的区域为突破口，提高门店存活率。
• 好店特征明确：好店通常位于高人流、高消费力的区域，如餐饮聚集区、商业街、社区、办公区等，同时关注周边消费环境、客群画像及消费能力。
• 数智化选址成为趋势：Location通过大数据、AI算法、精准模型等技术手段，为品牌提供科学的选址建议，提升开店成功率和市场竞争力。

关键信息

品牌门店分布

好店特征

• 餐饮聚集地：周边有大量餐饮店铺，形成稳定的餐饮氛围。
• 商场、商业街：人流量大，顾客有较高的茶饮消费需求。
• 学校及教育机构：学生和家长是重要的消费群体。
• 住宅区：稳定的居住人口带来持续的客流。
• 周边消费均价高：消费者消费能力强，更愿意为高品质支付溢价。
• 运动场馆：运动后人群对健康饮品需求高。
• 小吃快餐店：与茶饮品类高度相关，可提供稳定的客群基础。

坏店特征

• 综合卖场：人流量大但消费目的性低。
• 下沉市场非核心区域：消费能力和品牌认知度较低。
• 学校数量多：对好店形成负影响。
• 商场业态与客群画像低匹配：客群偏好购物、娱乐，茶饮消费具有偶然性。
• 周边冷饮店、咖啡厅数量多：饮品氛围浓厚，对茶饮好店形成竞争压力。

好店影响因素

• 竞品门店数量：适量竞品有利于市场热度，但过量则可能造成饱和。
• 周边冷饮店经营年限：经营时间越长，说明市场需求稳定。
• 周边小吃快餐店经营情况：持续经营的门店有助于茶饮品牌建立稳定的消费基础。
• 周边居住人口：居住人口密集且消费潜力大，有利于门店长期经营。

选址建议

• 优先选择餐饮聚集度高、消费力强、周边小吃快餐店稳定的区域。
• 避免综合卖场、学校密集区、商场业态与客群画像低匹配的区域。
• 关注竞品门店数量，选择尚未饱和的市场。
• 评估周边冷饮店的经营年限，优先选择有长期稳定消费的区域。
• 综合考虑居住人口数量、消费均价及客群画像，以实现精准选址。

数智选址解析

Location通过以下方式提供数智化选址解决方案：

• 计算引擎时代：基于品牌特性筛选适合开店的区域。
• 品牌优势开店区域：确定适合品牌的场景分类，如商业区、办公区等。
• 市场合理目标：结合品牌业务情况，制定合理的开店规划。
• 机会点位开发：在商圈内寻找符合开店标准的点位。
• 留存及落位：线上留存机会点信息，完成选址决策。
• 效果追踪：通过追踪推荐点位表现，持续优化选址模型。

数智化能力

• 数据能力：覆盖点位数据、三方数据、自采数据。
• 模型能力：提供开店模型、店铺模型、销售额预测模型。
• 工具能力：包括系统工具、计数工具、客流监测机等。
• 应用层面：服务餐饮、汽车、鞋服、零售、3C等行业头部品牌。
• 业务流程：包括网络规划、模型定制、容量测算、商圈规划、计划分配、点位勘察、店铺评估、智能审批、业务管理等。

写在最后

Location（杭州路过网络有限公司）成立于2019年，专注于全域大数据、点位级真实客流及领先的模型能力，为连锁品牌提供选址规划与拓店管理的决策评估服务。其服务覆盖全国300+城市，日均客流超2亿人次，已成功助力多个品牌提升开店效率和成功率，实现可持续增长。