全球有多少家星巴克，全世界星巴克数最多的城市-热闻精选-小童说事

题图来源于视觉中国

2000年5月，上海市第一家星巴克落户口淮海路力宝广场，尽管这并并不是星巴克在我国的第一家店，但在接着的20很多年里，上海市快速成为了全世界星巴克门店数最多的城市，如今基本上是以前排名第一的城市——首尔的2倍。

2014年，韩国首尔284家，上海市273家。这也是韩国首尔最后一次变成全世界星巴克数最多的城市。

2015年，韩国首尔312家，上海市365家。上海市超出韩国首尔，迄今仍持续更新着星巴克城市规模的纪录。

目前为止，上海市已经有884家星巴克在营，但大家基本上从曲线图上找不到一切降速的征兆，反倒是越开越来越快。依据极海品牌监管的数据信息，仅2020年，上海市就增加了86家星巴克，仿佛这种的增加是沒有终点的。

数据来源：极海品牌监管

上海市的星巴克饱和状态了没有？

确实沒有终点吗？这在目前的投资市场上是一个严肃认真的难题。

规模预测分析是决策中的重要一环，尤其是后半期新项目。这一环节，品牌早已用财务报表论述了门店赚钱的可行性分析，越过了从零到一的“惊险刺激一跃”，中后期的公司估值关键落在了规模的提高上，因而怎样更快的预测分析品牌发展方向规模尤其重要。

传统式研究思路关键从“要求端”和“提供端”对销售市场完成拆卸剖析，优势是逻辑性简易立即，缺陷是数据获取艰难且信度有疑问。

以最根本的人口数据为例子，韩国首尔城市圈人口数量2三百万门店517家，上海人口2400万门店884家，是啥致使了门店总数的极大差距呢？在其中肯定要采用更为细致的人群画像标识，但人口数据不容易立即对你说有几个饮用咖啡，喝是多少现磨咖啡，喝什么现磨咖啡，关联性人口数量标识品质通常也不容易实现预估，很可能连总体目标群体规模都无法达成一致。

但门店规模的预测分析又有其独特性：一个城市的自然地理室内空间是有局限的，达到开店选址标准的地理位置是稀有的，门店中间的间距也是有極限的，不太可能无尽数据加密，依靠城市互联网大数据，大家起码能够预测分析在其中短期内门店规模的吊顶天花板，进而分辨品牌潜在性的上升室内空间和方位。

上海市的星巴克都开在哪儿了？

要预测分析规模，大家第一步要把这个城市能创业的地区都找出去。

在极海规模预测分析系列产品的上一篇文章《如何预测下一家喜茶开在哪里？》中，大家用 “相互依存品牌” 对策为品牌方出示了一种发掘潜在性开店选址点的优化算法，文中将从股民的角度，将这一优化算法应用到城市门店规模限制的预估中去。

大家把门店遍布具备较强一致性，在一定区域内与此同时发生的可能性较高，在开店选址对策趋向一致的品牌称之为“相互依存品牌”。相互依存品牌的实质是有着相近客户群的品牌最后也会在部位上趋同化，如同肯德基和麦当劳的影响一样。

借助我们在自然地理室内空间优化算法和城市互联网大数据上的累积，大家将上海市的星巴克现磨咖啡先后与品牌杜兰特的500 连锁加盟品牌的所在位置开展关联性测算，获得其关系抗压强度的排列如下所示：

*受篇数限定，仅表明关联系数具备统计学意义的前十个品牌。

大家依据相互依存品牌的地方遍布和关联系数为基本，在地图上权重计算取值转化成潜在性开店选址点的热力地图，并依据热力值圈出了424个聚客区。

85%的星巴克在营门店都落在了大家标志的聚客区上，尽管我们可以根据扩张界限包揽大量的点，但这也会让聚客区看起来过度广泛，丧失现实意义。在具体的使用中，80%之上的预测分析率都归属于可接收的范畴。

*翠绿色点星巴克具体门店部位，虚线条为预测分析的聚客地区。

这儿必须另外留意的是，投资人和品牌放在开店选址上的思想途径各有不同，必须有所差异。

对品牌方来讲，她们必须跑十几点位才可以明确一个开店选址，因此能够接纳尽量多的预测分析。但投资者通常沒有机遇一个个定位点去核查，因此一定要设置一些的标准，对这种聚客区开展挑选。

常见的挑选标准关键包括下列几种：

（1）聚客区质量指标。依据聚客区的商业服务质量指标对其开展等级分类，清除质量指标较低的聚客区。

（2）品牌门店特点。依据品牌门店对房租、总面积、物业管理标准、所处地方的独特要求，根据累加有关因素涂层，清除不符品牌开店选址逻辑性的聚客区。

（3）聚客区市场竞争度。依据聚客区的竞争对手遍布对其开展等级分类，防止品牌门店进到优点品牌集聚、市场竞争的压力过大的地区。

星巴克门店对物业管理自身的需求并不高，且处在咖啡茶饮领域的第一梯队，大家应用相互依存品牌的总量及关系抗压强度综合性考量聚客区的质量指标，清除掉一部分品质不佳的聚客区后，剩下的253个聚客区仍能遮盖80%的目前门店，挑选后的实体模型仍具备极强的预测性。

上海市的星巴克究竟有多密？

如今大家早已知道星巴克门店的潜在性开店选址范畴，决策规模的核心就取决于他在这种地区还能开多密。

一个聚客区相匹配的不一定是一家门店，一些商业服务繁荣的城市关键聚客区通常会连成一片，有着好几家星巴克。上海市区，较大的一个聚客区上就分散了59家门店。

大家将这种聚客区域内，相互依存品牌门店总数为X轴，星巴克门店总数为Y轴，制作成散点图，并且用线形线性回归方程开展线性拟合。在一个较高的信度下（R =0.94），均值每3个相互依存品牌附近就可以支撑点一家星巴克门店。

那样震惊的拟合程度一度令我觉得猜疑，猜疑是否数据信息做不对。由于相同的试着因为我做了春阳茶事，但拟合程度仅有0.7左右。在其中的重点在于，春阳茶事的门店扩大并不充足，无法搭建合理的信息关系。而星巴克上海市区的扩大早已接近于饱和状态，数据信息的周期性也表现的更为显著。

这类周期性从某种意义上体现了品牌扩大最后的“稳定”，关联性越强，销售市场越饱和状态。但他还无法用以测算销售市场规模，尤其是新起品牌的预测分析上，由于大家难以挑选出什么才算是饱和状态的聚客区，进而用她们来创设模型预测未饱和状态地区的门店规模。

或是把构思拉回门店相对密度这一定义上去——一样的地区，门店越聚集门店规模也就越大。

大家也对“数据加密门店占有率”这一相对密度指标值开展过进一步的分析。大家将最开始开在聚客区域内的门店称作“关键门店”，将以后开在开拓型门店附近的门店称作“数据加密门店”。大家只需预计出将来数据加密门店的占有率，就可以依据聚客点总数计算出来门店规模了。

之上图为例子，图一共有两个聚客区（相接的蓝色的地区），关键门店总数相当于聚客点总数也是两个（鲜红色点），图一共有3家门店，开拓型门店占有率 2/3≈67%，数据加密型门店占有率为 1-37%=33%。因而，要推算门店数量，就需要用聚客点总数 /（1-数据加密型门店占有率），如 2/(1-33%)=3 就可以了。

先一起来看看上海市星巴克门店相对密度的规律性。

大家按不一样年代制作了星巴克往年的相对密度曲线图。伴随着星巴克门店从2015年的365家扩大到2021年的884家，数据加密门店的比重也从19%提高到65%。

*以600的关系间距为标准选值。

这也是一个什么水准？就咖啡茶饮领域而言，上海市找不到第二家比星巴克更为集中的品牌，瑞幸634家门店，数据加密门店也占有率仅50%。唯一能够与之相媲美的也是以密度高的开实体店而出名的长沙市长沙茶颜悦色，占有率达74%。

在门店规模上，只有最聚集的商圈——连锁便利店领域可与星巴克一概而论。罗森1114家门店，数据加密门店占有率与星巴克差不多达63%。迫不得已感慨，星巴克上海市区确实就好像连锁便利店一样普及化。

总的来说，大家分辨中短时间上海市星巴克数据加密门店占有率限制在70%~75%中间。

预测分析上海市星巴克门店销售市场规模：1020~1189家

拥有聚客点（253个）和数据加密型门店占有率（70%~75%）2个数据信息，我们可以的预计出星巴克短期上海市区的门店规模在253 / (1- 70%) ≈ 843 到 253 / (1- 75%) ≈ 1012家中间，再加上以前没有大家预测分析范畴内的20%的门店（177家），调整后的门店规模在1020家到1189家中间，为便于事后描述，这儿统一选值1100家。

现阶段上海市星巴克在营门店884家，对比度 = 884/1100 ≈ 80%，早已十分贴近饱和状态。即便是在十分满意的情形下，按现阶段80家/年的创业速率，在星巴克的选地对策和上海城市整体规划不产生重要調整的条件下，星巴克上海市区的迅速扩大数最多也只可以保持2年多。

大家觉得，在完成2022财政年度末6000家门店（内地地域）的目的后，预估上海市2023年的门店扩大速率将大幅度变缓，星巴克上海市区的门店对策将要迈入有一个新的转型期。