全世界开了最多星巴克的城市，已经饱和了吗？

2000 年 5 月，上海第一家星巴克落户淮海路力宝广场，虽然这并不是星巴克在中国的第一家店，但在随后的 20 多年里，上海迅速成为全球星巴克门店最多的城市，现在几乎是曾经排名第一的城市——韩国首尔的 2 倍。

2014 年，首尔 284 家，上海 273 家。这是首尔最后一次成为全球星巴克最多的城市。

2015 年，首尔 312 家，上海 365 家。上海超过首尔，至今仍不断刷新着星巴克城市规模的新纪录。

截至目前，上海已有 884 家星巴克在营，但我们几乎从曲线上看不到任何减速的迹象，反而是越开越快。根据极海品牌监控的数据，仅 2020 年，上海就新增了 86 家星巴克，好像这样的增长是没有尽头的。

数据来源：极海品牌监控

上海的星巴克饱和了吗？

真的没有尽头吗？这在投资市场是一个严肃的问题。

规模预测是投资决策中的关键一环，尤其是中后期项目。这一阶段，品牌已经用财务数据论证了单店盈利的可行性，跨过了从 0 到 1 的 ' 惊险一跃 '，后期的估值主要落在了规模的增长上，因此如何更好的预测品牌未来发展规模尤为关键。

传统研究方法主要从 ' 需求端 ' 和 ' 供给端 ' 对市场进行拆解分析，优点是逻辑简单直接，缺点是数据获取困难且信度存疑。

以最基础的人口数据为例，首尔都市圈人口 2300 万门店 517 家，上海人口 2400 万门店 884 家，是什么导致了门店数量的巨大差异呢？其中必然要用到更加精细的人群画像标签，但人口数据不会直接告诉你有多少人喝咖啡，喝多少咖啡，喝什么咖啡，关联性人口标签质量往往也很难达到预期，很可能连目标人群规模都难以达成共识。

但门店规模的预测又有其特殊性：一个城市的地理空间是有限的，满足选址条件的地段是稀缺的，门店之间的距离也是有极限的，不可能无限加密，借助城市大数据，我们至少可以预测其中短期门店规模的天花板，从而判断品牌潜在的增长空间和方向。

上海的星巴克都开在哪了？

要预测规模，我们首先要把这个城市能开店的地方都找出来。

在极海规模预测系列的上一篇文章《如何预测下一家喜茶开在哪里？》中，我们用 ' 共生品牌 ' 策略为品牌方提供了一种挖掘潜在选址点的算法，本文将从投资者的视角，将这一算法运用到城市门店规模上限的预测中去。

我们把门店分布具有较强一致性，在一定范围内同时出现的概率较高，在选址策略趋于一致的品牌称为 ' 共生品牌 '。共生品牌的本质是拥有类似客群的品牌最终也会在位置上趋同，就像麦当劳和肯德基的关系一样。

依托我们在地理空间算法和城市大数据上的积累，我们将上海的星巴克咖啡依次与品牌库里的 500 连锁品牌的地理位置进行关联性计算，得到其关联强度的排序如下：

* 受篇幅限制，仅显示关联度具有统计学意义的前十个品牌。

我们根据共生品牌的位置分布和关联度为基础，在地图上加权赋值生成潜在选址点的热力图，并根据热力值圈出了 424 个聚客区。

85% 的星巴克在营门店都落在了我们标识的聚客区上，虽然我们可以通过扩大边界囊括更多的点，但这也会让聚客区显得过于宽泛，失去实际意义。在实际的应用中，80% 以上的预测率都属于可接受的范围。

* 绿色点星巴克实际门店位置，虚线框为预测的聚客区域。

这里需要额外注意的是，投资者和品牌方在选址上的思维路径有所不同，需要区别对待。

对品牌方而言，他们需要跑十几点位才能确定一个选址，所以可以接受尽可能多的预测。但投资人往往没有机会一个个点位去核实，所以必须要设定一些的规则，对这些聚客区进行筛选。

常用的筛选规则主要包含以下几类：

（1）聚客区成熟度。根据聚客区的商业成熟度对其进行分级，排除成熟度较低的聚客区。

（2）品牌门店特性。根据品牌门店对租金、面积、物业条件、所处位置的特殊需求，通过叠加相关要素图层，排除不符合品牌选址逻辑的聚客区。

（3）聚客区竞争度。根据聚客区的竞品分布对其进行分级，避免品牌门店进入优势品牌聚集、竞争压力过大的区域。

星巴克门店对物业本身的要求并不高，且处于咖啡茶饮行业的第一梯队，我们使用共生品牌的数量及关联强度综合衡量聚客区的成熟度，排除掉部分质量较差的聚客区后，剩余的 253 个聚客区仍能覆盖 80% 的现有门店，筛选后的模型仍具有较强的预测性。

上海的星巴克到底有多密？

现在我们已经知道了星巴克门店的潜在选址范围，决定规模的关键就在于他在这些地方还能开多密。

一个聚客区对应的不一定是一家门店，一些商业发达的城市核心聚客区往往会连成一片，拥有多家星巴克。在上海，最大的一个聚客区上就分布了 59 家门店。

我们将这些聚客区内，共生品牌门店数量为 X 轴，星巴克门店数量为 Y 轴，绘制成散点图，并用线性回归方程进行拟合。在一个较高的信度下（R²=0.94），平均每 3 个共生品牌周边就可以支撑一家星巴克门店。

这样惊人的拟合程度一度令我感到怀疑，怀疑是不是数据做错了。因为同样的尝试我也做过喜茶，但拟合度仅有 0.7 上下。其中的关键在于，喜茶的门店扩张并不充分，难以构建有效的数据关联。而星巴克在上海的扩张已经趋近于饱和，数据的规律性也体现的更加明显。

这种规律性从某种程度上反映了品牌扩张最终的 ' 稳态 '，关联性越强，市场越饱和。但他还不能用于推算市场规模，尤其是新兴品牌的预测上，因为我们很难筛选出哪些才是饱和的聚客区，从而用他们来建构模型预测未饱和区域的门店规模。

还是把思路拉回门店密度这个概念上来——同样的区域，门店越密集门店规模也就越大。

我们也对 ' 加密门店占比 ' 这一密度指标进行过深入的剖析。我们将最早开在聚客区内的门店称之为 ' 核心门店 '，将之后开在开拓型门店周边的门店称之为 ' 加密门店 '。我们只要预估出未来加密门店的占比，就可以根据聚客点数量推算出门店规模了。

以上图为例，图中共有 2 个聚客区（相连的蓝色区域），核心门店数量等于聚客点数量也是 2 个（红色点），图中共有 3 家门店，开拓型门店占比 2/3≈67%，加密型门店占比为 1-37%=33%。因此，要反推门店总数，就要用 聚客点数量 /（1- 加密型门店占比），如 2/ ( 1-33% ) =3 就可以了。

先来看看上海星巴克门店密度的规律。

我们按不同年份绘制了星巴克历年的密度曲线。随着星巴克门店从 2015 年的 365 家扩张到 2021 年的 884 家，加密门店的占比也从 19% 提升到 65%。

* 以 600 的关联距离为准取值。

这是一个什么水平？就咖啡茶饮行业来说，上海找不出第二家比星巴克更加密集的品牌，瑞幸咖啡 634 家门店，加密门店也占比仅 50%。唯一可以与之相提并论的就是以高密度开店著称的长沙茶颜悦色，占比达 74%。

在门店规模上，唯有最密集的业态——便利店行业可与星巴克相提并论。罗森 1114 家门店，加密门店占比与星巴克相仿达 63%。不得不感叹，星巴克在上海真的就像是便利店一样普及。

综上所述，我们判断中短期内上海星巴克加密门店占比上限在 70%~75% 之间。

预测上海星巴克门店市场规模：1020~1189 家

有了聚客点（253 个）和加密型门店占比（70%~75%）两个数据，我们可以的预估出星巴克中短期在上海的门店规模在 253 / ( 1- 70% ) ≈ 843 到 253 / ( 1- 75% ) ≈ 1012 家之间，加上之前不在我们预测范围内的 20% 的门店（177 家），修正后的门店规模在 1020 家到 1189 家之间，为方便后续表述，这里统一取值 1100 家。

目前上海星巴克在营门店 884 家，饱和度 = 884/1100 ≈ 80%，已经非常接近饱和。即使是在非常理想的情况下 ，按目前 80 家 / 年的开店速度，在星巴克的选址策略和上海市城市规划不发生重大调整的前提下，星巴克在上海的快速扩张最多也只能维持 2 年多。

我们认为，在实现 2022 财年末 6000 家门店（大陆地区）的目标后，预计上海 2023 年的门店扩张速度将大幅放缓，星巴克在上海的门店策略即将迎来有一个新的调整期。

写在最后

不同于传统测算方法，我们从选址可能性的角度，运用共生品牌寻找潜在选址点，通过同类比较预测门店密度，对品牌中短期规模的上限进行了预测。思路和方法虽然比较清晰，但具体执行下来要考虑的种种参数依然是一项艰巨的任务，其中涉及的细节较多，篇幅有限无法进行详细的说明。

这里我们仅仅使用了上海星巴克的数据作为案例，同样的方法论也可以复制到其他城市，就可以预测星巴克在全国的规模。