用大数据分析告诉你——星巴克店铺定位与民生经济之间的联系

在你的身边，星巴克(StarBauks)的身影大概越来越多吧。据资料表明，从2011年到2015年，星巴克在华新开了超过1300家店，门店总数达到1811家。呈现出逐渐加速的态势，此后五年内，星巴克计划每年在中国投资增设500家门店，预计2019年星巴克在华门店总数量达到3400家。

近日，正好从kaggle网站下载了星巴克的全球布点数据(Starbucks Locations Worldwide)，让我们以国内为据点，通过大数据分析，看一下星巴克与民生经济之间的千丝万缕的联系。

众所周知，星巴克作为小资的代表，一向出现在大城市的热门地段，例如繁华的购物中心，高尚写字楼等等，受众也是有一定经济能力和教育背景的人群。所以，当我们看到上海以551家星巴克雄踞排名第一的城市/省份，这大概也不奇怪了。

以省份而言，接下来是江苏，浙江，广东等经济发达省份，星巴克的数量也占比甚高。若是以城市排名，北京以234家排名城市第二，而杭州为122家，深圳113家，广州106家。

北上广深，此时应该为北上杭深广了吧。

有人说，你喝的每一杯星巴克都有大数据的影子。确实，星巴克在选址方面，运用了大量数据的指标分析。星巴克全球公司会提供标准化的数据表格，利用内部数据平台，对预想店面附近的零售商圈，公共交通，以及人口分布作出评估，这是为了防止在不适宜的地点开设门店，导致错误决策和经济损失。

因此，星巴克选择门店的标准，也可以反映出所在地的经济能力。例如上面的省份排名，我们可以作出全国各省的星巴克分布热力图，来看个端倪：

由图中可见，星巴克的分布确实类似中国gdp，东西部发展不均。在西部某些省份没有店铺（比如西藏，去旅游的老外就忍忍吧。）在有店铺的省份中，宁夏和甘肃是最少的。

北上深广且不论，本来这里的小资就是星巴克的消费大户，但如何看出二三线城市的发展潜力，从星巴克店铺的布局也可见一斑吧？在沿海地区，即使是我们不熟悉的城市，星巴克的店铺甚至已经超过了某些内陆省份。下面，我们就以江苏和浙江这两个大户，分别细看一下它们的星巴克城市分布：

江苏省以苏州领先，南京次之

而浙江省以杭州遥遥领先，把第二位宁波远远抛在了后面。嗯，如果一定要比较的话，似乎江苏省的城市分布更为平均一些呢。马云老大，你要带动一下周边城市哦！

因为自己居住在广州，所以把比例再度细化，来看一下广州的星巴克具体分布。原数据库中，提供的经纬度只到小数点后2位，如果是全国地图的话，应该倒是够用。但落到市区地图上非常不准确，所以需要用店铺地址，连接百度API，通过程序重新获取。

星巴克广州分布

从上图可以看出，星巴克大多集中在广州比较热门的地方，在天河北中心广场到珠江新城的中轴线上，犹为集中。此外在地铁站点和临江两岸，也有不少分布。此外，就是白云区凯德万达等商区中心，也是一个小热点。

和星巴克并行的品牌，在本市还有costa coffee，我个人也满喜欢的。那就获取广州的costa分店来看一看吧。这家的数量少很多，在深圳有20家，广州15家，将其在广州的位置落子后（红色方块位置），发现主要也是集中在珠江新城一带。相对于周边环伺的浅蓝色星巴克影子，嗯，小朋友还要加油啊！

costa和星巴克分布

再扩展到全国来看（这个数据不用爬，在官网就有），分布也是比较不均匀。在帝都居然是一家都木有的。其余来说，基本也是按照经济规律分布，上海特别的遥遥领先，是品牌高层的偏爱，还是有特殊的地理优势呢？

回到广州的星巴克，再度进行店铺商区的粗略分类，之所以说粗略，是因为采用了店铺地址所在的建筑进行评估，比如店子在某写字楼，就算入办公，虽然它旁边也可能有一家酒店。如果裙楼是商业，上面是办公楼，那么就算如混合。

大致分类如下：

办公，例如越秀区的交易广场，14家；

住宅，例如保利香槟花园，14家；

混合，例如太古汇这类，11家；

交通枢纽，5家，广州东站和南站各1家，白云机场3家（是不是坐飞机的人比较高大上一点？）；

酒店，4家，比如中国大酒店（这不很奇怪，毕竟很多大酒店也有自己的咖啡厅）。

遥遥领先的是纯购物商圈，例如正佳广场、万达广场、天河城等。看来广州的星巴克定位，主打人群还是购物和周末休闲呀。

以购物商圈而言，虽然有大量人流，但竞争也比较激烈，星巴克虽然选址成功，但也有痛点尚未解决，比如：

• 近年国人饮料的喜好也转向贡茶、喜茶等品牌。如何以较贵的价格吸引shopping人群；

• 随着电商平台兴起，购物广场不免部分转向萧条，重点投入在购物商圈，是否也会跟着中枪，接下来，会否加大在写字楼和住宅等的投入?

• 星巴克目前还是傲娇的没有外送，也没有正式和外送平台合作（美团上目前有一家第三方代购，58起价），随着平台外卖的兴起+现在的暑热天气，有没有错过一波风口？

  
  

以上只是根据星巴克部分数据，做一些好玩的分析。感兴趣的话还可以继续挖掘，比如其他城市的具体布局，比如各地老外的比例是否影响了星巴克的数量？数据分析的吸引之处，就在于用精确的数字，来印证脑洞大开的奇想。