找好店面的本事 | 拾書所

找好店面的本事

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日本開店專家全力支援你當老闆的夢想!


◎人潮超多的「金店面」,不一定會為你賺大錢?

同樣都是車站旁的店面,為什麼有的會賺,有的不會賺?為什麼人潮這麼多,我的店還是不賺錢?
本書將要告訴你:找店面,不是人潮多就好!像是店面周邊的居民或地區性質、交通動線、甚至是車站方向、店面的形狀,都會決定人潮會不會走到你的店門口,走過店門口的人潮是不是你鎖定的客源。

例:開在田中央,一樣大賺錢的咖啡廳
開在田中央的咖啡廳,為什麼客人一直來,生意做不完?原來,是這家咖啡廳位於日本東北地方的某個縣道旁。考慮到日本的東北地方地廣人稀,大多數人都有開車的習慣,所以這家咖啡廳,因為以下三個商機而賺錢:

上班族沿縣道上班途中,可以停靠在這裡吃早餐
中高年齡層主婦聚會、聚餐
周末假日家庭聚餐

◎會賺錢的店面,才是適合你的「好店面」

不是每個人都需要「在車站出口旁,人潮超多」的店面,只有符合自己需求的店面,才會讓你賺到錢!

以上個案例為例,「開在田中央的咖啡廳為什麼生意興隆?」因為這家咖啡廳具備以下優勢:

 位在縣道旁,交通便利,甚至可能是周邊居民的上下班、學必經之路
 擁有大量的停車位,停車方便,每個人都開車也沒關係
 咖啡廳提供餐點與軟性飲料的性質,不但適合上班前吃早餐,也適合周末不想開伙的家庭前來聚餐

總歸來說,就是「符合當地居民需求。」如此一來,即使位在田中央,但對「想開有提供餐點的咖啡廳」的人來說,這樣的店面或許比車站旁人潮洶湧的店面更容易獲利。

◎借用日本開店達人的頭腦,第一次開店就找到賺錢好店面
兩家位在同一條街斜對面的便利超商,營業額因為停車位的方向產生巨大差異?為什麼棒球場旁以家庭客開餐廳會成功?四面都是田的速食店,為什麼會有巨大的市場規模?想在車站旁開店的你,懂得分辨動線的結構嗎?

現在──這些達人用經驗累積出的方法,連菜鳥都可以輕鬆掌握!

本書作者榎本篤史與楠本貴弘是日本的開店專家,他們開設的諮詢公司「D.I. Consultants」在對餐飲、零售、服務、生活產業等等企劃與店面的設立,擁有超過二十年的經驗。本書中,榎本篤史與楠本貴弘不但將自己的經驗轉變為關鍵字,讓讀者可以逐項檢驗自己看上的店面;更將經驗轉變為算式,讓讀者可以更快速、更精準地掌握店面可能帶來的收益。讓你避免走冤枉路,開店一次就成功!

目錄

前言

序章
所有的「地點」都有以銷售為目的的故事

以顧客的觀點走一趟,就能看出生意好的地點
○以一條道路連接了3種不同性質區域的水道橋
○不過是30公尺的差距,生意好壞卻涇渭分明的咖啡店與居酒屋
○兩方都是「離車站近」,地點的價值卻有天壤之別
「非日常」的區域所以才需要日常的店——特殊活動區域
○為什麼在最「非日常」的場地入口,開的是家庭餐廳與便利商店?
○為了「每次都是第一次來」的人們必須要有的是什麼店?

雜居大樓密集的學生區域,最適合的果然還是拉麵店?
○居酒屋、拉麵店、蕎麥麵店密集的街區最堅如磐石的還是便利商店
○雖然很小但是經營方式其實很實在的西口咖啡店

即使人潮聚集,營運與維持仍然很困難的辦公街區
○店能不能開成的指標還是在翻桌數——餐飲店
○在困難重重的辦公大樓區能穩穩留住客人的經營模式
○突然出現不為人知的好地點,要如何引出“開店據點”的可能性?

Column 01「地點」的重要性在任何國家都一樣。
但是,會如實呈現價值觀的差異。

第1章
用科學方法分析路上行人的“無意識行為”
不要依賴直覺與經驗,科學觀點的開店基準的重要性
○光靠往來行人不可能左右店鋪的營業額
○超越哈夫(David Huff)模型更進化的營業額預測
○利用商圈或通行量以外的全部因素來做「營業額要因分析」
○店開得愈多就愈能提高「營業額要素分析」的利用價值
○從直覺與經驗邁向科學——跨出創造客觀的開店基準的第一步

決定營業額的「營業額要素」
○分別為「地點因素」與「商圈因素」這兩者的各個要素
○你要的顧客會自然聚集的「顧客誘導設施」
○店鋪是否能被看見、是否有人知道的指標就是「能見度」跟「知名度」
○找到眾多人走動的道路——「動線」
○店裡是否寬敞、座位是否充分——感覺舒適的「建築物構造」
○一個在物理上與心理上來說都好的「路徑」客人就容易進來
○是否有充分的人口——「市場規模」
○是否有目標客層存在——「商圈性質」
○店門口有沒有人經過——「重點規模」
○容易遺漏的「自家競爭」
○超越業界的藩籬而造成影響的「其他公司競爭」
○不同的連鎖店有截然不同的「有效」因素

Column02  早期掌握海外獨特的「營業額要素」,
成功地抓住假設.驗證的巡迴

第2章
明明是&# 1 9 9 6 8 ; &# 2 7 1 7 1 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 3 6 8 9 0 ; &# 3 4 8 9 2 ; &# 3 7 3 2 7 ; &# 2 1 3 7 1 ; &# 3 3 0 2 1 ; &# 3 8 2 8 3 ; &# 2 0 9 8 6 ; &# 5 4 ; &# 2 0 4 9 3 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 9 1 5 1 ; &# 2 6 9 8 9 ; &# 3 8 9 8 9 ; &# 8 2 1 2 ; &# 8 2 1 2 ; &# 3 5 2 9 9 ; &# 3 8 2 8 3 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 2 1 8 3 0 ; &# 2 2 2 8 0 ; &# 2 4 6 1 5 ; &# 3 6 0 7 4 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 2 0 0 4 3 ; &# 3 5 5 9 8 ; b r / > &# 3 5 2 9 9 ; &# 3 8 2 8 3 ; &# 2 2 3 1 2 ; &# 3 1 0 7 0 ; &# 3 0 0 0 0 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 3 3 5 1 0 ; &# 2 5 1 3 6 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 2 3 1 2 ; &# 2 0 0 1 3 ; &# 3 7 3 2 6 ; &# 2 1 3 7 1 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 2 9 9 8 3 ; &# 2 4 8 4 7 ; &# 3 3 2 8 8 ; &# 3 8 5 3 4 ; &# 2 0 0 4 3 ; &# 3 5 5 9 8 ; b r / > &# 9 6 7 5 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 3 7 3 2 5 ; &# 4 0 6 7 0 ; &# 3 5 2 1 5 ; &# 2 7 1 6 9 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 3 8 6 1 4 ; &# 2 8 9 8 2 ; &# 2 0 8 0 5 ; &# 2 0 9 9 8 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 0 2 9 4 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 3 3 5 0 9 ; &# 3 6 9 8 6 ; &# 2 8 4 3 1 ; &# 2 0 1 0 2 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 2 1 8 3 0 ; &# 2 2 2 8 0 ; &# 2 4 6 1 5 ; &# 3 6 0 7 4 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 8 9 4 3 ; &# 8 9 4 3 ; &# 3 1 0 7 0 ; &# 3 0 0 0 0 ; b r / > &# 9 6 7 5 ; &# 2 6 1 2 6 ; &# 2 6 1 2 6 ; &# 2 6 3 7 7 ; &# 3 6 8 8 9 ; &# 4 0 6 3 6 ; &# 2 2 8 1 0 ; &# 2 2 8 2 3 ; &# 2 3 4 1 6 ; &# 2 9 9 8 3 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 8 8 5 8 ; &# 2 0 1 6 0 ; &# 4 0 6 3 6 ; &# 2 4 2 1 5 ; &# 2 3 4 7 8 ; &# 1 9 9 6 8 ; &# 3 0 4 5 2 ; &# 2 2 3 1 2 ; &# 2 6 3 6 7 ; &# 2 5 5 6 3 ; &# 6 5 3 1 1 ; b r / > &# 3 1 4 7 8 ; &# 2 9 2 2 9 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 3 6 8 9 5 ; &# 3 9 1 3 5 ; &# 2 4 2 1 5 ; &# 3 3 2 8 7 ; &# 2 2 3 2 0 ; &# 2 1 3 1 2 ; &# 3 6 2 2 9 ; &# 3 2 0 2 6 ; &# 2 4 0 6 6 ; &# 2 2 5 8 0 ; b r / > &# 9 6 7 5 ; &# 2 3 5 6 0 ; &# 3 8 2 7 2 ; &# 2 2 8 0 6 ; &# 3 6 8 6 5 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 3 6 8 9 5 ; &# 3 9 1 3 5 ; &# 2 4 2 1 5 ; &# 3 3 0 2 1 ; &# 2 5 1 0 4 ; &# 2 1 1 5 1 ; &# 3 8 2 8 3 ; &# 2 4 2 1 5 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 2 3 2 0 ; &# 2 7 5 7 3 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 6 5 3 1 1 ; b r / > &# 9 6 7 5 ; &# 3 8 2 8 3 ; &# 3 6 8 9 5 ; &# 3 9 1 3 5 ; &# 2 4 2 1 5 ; &# 3 5

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