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背景介绍
烧烤还是火锅？ 不知道大家选择聚餐有没有这么甜蜜的苦恼。 一边聊天一边自己做食物，看到自己下面食物变熟，吃起来比平时更香。 其中最有代表性的食物是烧烤和火锅，所以现在很多新店都推出了两种食物来满足顾客。
熟悉熊会的各位一定知道“食玖锅”这个企业品牌。 这是一家全天候的火锅料理销售专卖店。 为了处理客户朋友们的这种“甜蜜苦恼”，食玖锅决定进入烧烤市场，推出团购产品以吸引客户。 然后根据郑州市场的成功经验，“战场”也将在西安开放。 本文根据这一指控拆除西安烧烤团购产品，据此选择店铺位置、食材储备、团购产品设计方案等，满足西安“食物”们的口腹之欲。
说明性分解
这次例子的数据源是一个团购网站，与129家烧烤店和它推出的355件团购商品相关。 数据总共与16个变量有关。 其中，变量是团购产品的购买人数，参数分为店铺料理要素、店铺设计要素、店铺整体状况、团购设计要素、照片设计要素等5个方面。 后续通过建模发掘影响团购产品购买人数的重要因素。
要因变量
这次例子的变量是团购产品的购买人数，通过制作购买人数对数度数统计直方图进行分解，表明整体存在偏向右边的分布，即“爆炸品”。 其中，购买人数最多的团购产品有115796人购买过，说明团购产品的热度非常不同。
店铺布局
要开新店，店铺布局是非常重要的一环，现在西安烧烤o2o市场还处于起步阶段，有团购产品的店铺还很少，所以制作西安市内烧烤店的分布热图，分析西安和郑州市场的店铺位置统计箱线图和店铺布局。
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西安有团购产品的烧烤店大多集中在碑林区和莲湖区。 这两个区是西安的中心城区，也是人流集中区域，在这些区内开店可以保障基本的人流。 但是西安烧烤店很少进入o2o市场，所以在其他区开店也许可以开拓新的市场。
结合郑州烧烤店店铺的布局情况，发现不位于店铺集中区域的店竞争较少，通过团购活动吸引客流的人也在增加，因此相对团购产品的购买人数在店铺集中区域越来越少。
初步结论西安烧烤在户县这样的现在烧烤o2o市场上还没有很多商家参与的区域。
选择菜单。
每个地区的居民都有自己的饮食喜好，都是烧烤，但在郑州和西安，去烧烤的人自己有不同的选择。 因此，在西安开烧烤店和郑州，做饭的选择可能大不相同。
西安回民很多，所以可能喜欢选择羊肉和牛肉做肉菜。 素菜没有很多限制。 大家都喜欢韭菜、茄子和土豆。 烤的东西也喜欢麻酱。 主食以面条为主。 例如凉皮、肉末等。
店铺情况
客户在购买团购产品时会关注店铺本身的情况。 店铺本身的人均费用状况和店铺的热度直接影响客户的购买。
从以上的人均支出统计图表可以看出，20~50元的人均支出是最受欢迎的，人均支出少的话味道有可能不吸引人，但是烧烤通常作为夜餐使用，所以人们很少花钱。 西安烧烤店的团体购买特别少，o2o市场还没有开放，只有19家烧烤店开展团购活动。 其中，户县的烧烤店有明显的特征，团购的市场潜力很大，是进入西安o2o市场的好时期。
联合采购设计
团购产品本身的设计也与最终的购买人数有关，在同一店铺上市的不同团购产品之间也有热量的差异。
在以上的箱线图中，变动并不大，但这三个因素对购买因素有影响，其中影响最大的是是否需要预约采用，影响最小的是配餐状况。 烧烤通常是心血来潮直接去吃。 很多人当场团购，因此需要采用预约，受到限制。 正因为没有计划，拷贝比照片更重要，但有助于客户了解情况的配图。
从以上的统计图可以看出，不需要预约的课程团购产品最受客户欢迎。
图像设计
一张图像是否吸引人可以从多方面分解。 图像的新闻熵反映了图像新闻的丰富度，图像的饱和度反映了图像颜色的丰富度，不同的色调和亮度也影响了客户的评价。
从以下箱线统计图可以得出初步结论:亮度高、颜色鲜艳、新闻丰富的团购配图可以让越来越多的客户购买团购产品。
建模分解。
在本例中，根据上述数据制作对数回归模型，模型制作时使用aic指南排除了部分变量。 其中，团购类型、假日是否通用、平均亮度、平均新闻熵、平均色相、是否位于店铺集中位置这6个变量被排除在外。 建立的模型可以如下图所示描述。
比较所建立的模型，其中包含的变量可以分为团购产品设计要素、团购照片设计要素、店铺要素。 控制其他变量不变的情况下，各自对购买人数对数的影响如下。
根据建模结果，店铺方面:人均费用选择20元以上是最合理的，分数和评价数越高越好。 团购产品的设计方面:折扣力，比较有效的时间越多越好。 不需要预约的产品销售额更高。 关于配图，根据这个样本数据，也许不配图比较好，如果有配图的话，请尽量选择颜色深的图像。
说明性分解对选址和料理选择的分解结果:
选择新店-可以避开碑林区和莲湖区进行选择。
菜的选择——肉菜以牛肉、羊肉为主，可配合鸡肉、海鲜等其他肉类。 蔬菜以韭菜、土豆、茄子为主，酱以麻酱为主，主食以当地面食为主。
店铺营销-人均费用设定在20-50元的费用区间，尽量不要采取饮食预约机制。
团购产品的设计---加大折扣力度，延长比较有效的时间积累评分和评分数，不用分发图。 分发后，选择色彩鲜艳的照片。
最终，基于本例的说明性分解和建模分解结果，我们提供的开店战略的大致方案如下
由于当地烧烤o2o市场尚未打开，本例探讨的烧烤产品设计热影响因素模型在样品量上明显不足。 这还有点不足，必须完整。 将来其他数据可以考虑选择更丰富的数据源，这增加了数据的攀登难度，但会得出更有说服力的结论。
