面向多门店运营商的 Realytics

就你的门店组合提出任何问题。在你需要时获得答案。

一位分析师,读取你每一家门店周边的市场——消费者客流、消费者意见、价格与客单价——并按你团队的要求原样交付:对话中的图表、一份书面报告、一份可直接上董事会的演示。中国、每一个市场、每一个品类——每周刷新。

Best Retail Insights Solution · VIP Awards – 2026
问问 Realytics

用平实的语言提问,获得真实的答案。

你的首席运营官、首席营销官、首席财务官或董事会会就整个门店网络提出的每一个问题——都由消费者信号作答,附判断依据,并以你所需的格式呈现。

询问你的门店组合
问问 Realytics →

同一个答案,以当下最合适的形式呈现——临时通话用聊天里的图表,区域审议用书面报告,周一用可直接上会的演示文稿。

图表,直接在对话中 一份书面报告 一份可直接呈报董事会的演示文稿
经营者的盲区

你的 POS 看得见每家门店内部。我们读懂每家门店周围的市场。

真正重要的决策——在哪里介入、在哪里定价、在哪里开店——取决于你四面墙之外正在发生的事。你自己的数据止步于自己的收银台。而整个门店网络的平均值,会悄悄掩盖真正出问题的位置。

你的 POS 与 BI

店内发生了什么。

你的交易、你的单据、你的四面墙——却拿整个门店网络的平均值来评判。于是,在艰难街区打胜仗的门店看着像坏了,在火热街区躺平的门店看着没事,而你动手动错了对象。

Realytics

街面上正在发生什么。

每个门店都对照其顾客真实同时权衡的对手来解读——消费者客流、消费者意见、价格与价格感知——让一次下滑能分清是门店的问题还是街区的问题,平均值不再掩盖裂缝。

是门店问题,还是街区问题

当一家门店下滑时,一眼看清是这家店的问题还是整个本地市场的问题——免得在一家其实正赢下所在街区的门店裁人。

是执行问题,还是产品问题

看清拖累到底是服务、拥挤、价签清晰度与账单,还是产品本身——这决定了是本季度就能落地的修复,还是一场更长期的布局。

会说谎的平均值

一个全国第一的评分,可能掩盖某座城市 12 分的暴跌。把每家门店放回它自己的街区逐一解读,让总览数字不再把你引向错误的方向。

你可以问什么

一位分析师。包揽整个门店网络上的每一项任务。

选一个眼前的任务。围绕你门店的同一套消费者信号能回答所有问题——从下滑的门店,到下一个选址,再到董事会汇报材料。

运营整个门店组合

哪些门店在下滑、我该先介入哪家、是店的问题还是街的问题?

是门店问题,还是地段问题

为你的门店排名,把门店表现与所在市场区分开

每个门店都按消费者体验及其趋势打分,并对照自己所在的街区来解读——让你把行动落在真正在输的门店上,而不是那些恰好身处困难市场的门店。

执行 vs 产品

看清下滑背后的真正原因

拖累究竟在服务、速度、拥挤、标价清晰度和账单上,还是在产品本身——让整改清单在问题触及损益表之前就已排对。

品牌一致性

找出品牌承诺未能兑现的地方

标准在哪里保持一致、在哪里失守——逐门店、逐子品牌;以及出问题时,哪些门店往往最先有反应。

赢下每一个本地市场

我们在每个市场的位置如何——对照的是顾客真实同时权衡的那些对手?

真实的本地竞争对手集合

对照真实竞争对手做基准,而不是一份靠猜的名单

每家门店都与其消费者真实同时光顾的对手作比较,并预先声明比较对象——而不是用一个掩盖本地实情的全国平均值。

需求外流

看你在哪些地方把生意输给了街对面那家店

顾客在你与附近同品类对手之间分配需求之处——看清那批正在悄悄流走的客群,以及流向了谁。

各市场认知

逐城解读品牌被接受方式的差异

感知因市场而异。看清你与竞争大盘差距最大的地方——往往就是那个规模最大、竞争最激烈、你门店最多的城市。

定价跟着市场走

与本地真实竞争集合相比,我们的定价是否合理——价值是否在消费者的评判中得到认可?

价格与价值感知

看你在真正的本地对手中排上还是排下

按品类逐一判断:溢价是在消费者意见中被认可,还是在悄悄消耗你的生意——价格与价值的裁决,出自你顾客自己的原话。

价格与客单价

从市场中读出的资金信号

对餐饮门店,菜单价格可细读到单品,客单价可按时段解读——让你看到一家门店在本地价格带中的位置,而不只是自己账本里的数字。

可接受区间

找到当地市场真正能接受的价格

在一个商圈的消费者语言中,“太便宜”与“太贵”的交汇点——逐市场给出的价格调整空间。

扩张门店版图

下一家开在哪、哪些市场长得像我们的赢家市场、新店会不会蚕食我们现有的门店?

下一个市场,已排好序

按真实的本地需求为商圈排序

一个商圈在品类活跃度中的份额对比其人口份额——以及需求超出现有门店供给的空白地带。(商圈即一家门店实际吸引客源的本地范围。)

相似受众

找到与你最佳门店相似的市场

在需求、竞争与消费者画像上都与你最强门店匹配的商圈——让新店从一开始就复制已被验证的成功模式。

自我蚕食

签约之前,先压力测试新选址

基于交叉到访与共同的消费者提及,测算新店会在多大程度上与现有门店客源重叠——让增长带来新生意,而不是把生意从街对面挪过来。

解读每个行业,找准痛点

六个行业。每一次,全国平均值都把他们引向了错误方向

这些都是真实的 Realytics 解读,已做匿名化处理。行业各不相同,模式却反复出现:品牌层面或全国层面的解读给出了错误答案——而下沉到街区层面的解读推翻了它。

咖啡 · 一家全国性咖啡连锁 · 全美约 17,000 家门店

你最凶猛的对手不是另一家咖啡连锁,而是一家汉堡连锁——而且每座城市都不一样。

是一家汉堡连锁,而非咖啡连锁 竞争对手组,城城不同 28% vs 78% — 问题在门店,不在饮品

一家全国性咖啡连锁想知道哪些门店在下滑——并按惯例对标那些显而易见的咖啡对手。可一旦对照其顾客实际同时权衡的品牌,这套对比集合在几乎每个市场都是错的。在其最大的八个美国都会区中,被顾客同时权衡最多的第一名是一家快餐连锁——不是咖啡品牌。其中四个都会区(其阳光地带城市)根本没有任何咖啡连锁进入消费者考虑的第一梯队。在芝加哥,那家汉堡连锁以 15.7% 对最接近的咖啡对手的 10.3%。在洛杉矶、休斯敦、菲尼克斯和达拉斯,被同时权衡的前八名全是快餐——咖啡连锁一家都没有。然后是反转:在这家连锁自己的大本营都会区,对手根本不是连锁——而是本地独立咖啡馆。竞争集合不只是更宽了,它在每座城市都是不同的形状。

关键发现
直觉

一套对比集合,处处通用

建立一份全国对手名单——那些有名有姓的咖啡连锁——并把每家门店都与之对标。如果某家店在下滑,你就知道是哪个对手抢走了这次消费场合。

信号

对标竞品名单是错的,而且城城不同

在美国南部阳光地带的各都会区,进入消费者首选考虑层的没有任何咖啡连锁——真正的对手是汉堡和快餐连锁。在大本营都会区,对手则是没有任何全国连锁存在感的本地独立烘焙咖啡馆。而在所有市场,拖后腿的都在门店体验而非咖啡本身:等待、点单准确率和得来速的正面率只有 28%,而核心咖啡产品为 78%。

用数字说话
50 分
运营 vs 核心咖啡——拖后腿的是门店服务体验,不是咖啡本身
15.7%
芝加哥:汉堡连锁对比最近的咖啡对手
8 个中 4 个
头部竞争对手中尚无咖啡连锁进驻的阳光地带都会区
~17,000
美国各门店,均对照各自的本地对手打分
启示

你的对照组由城市决定,而不是由组织架构图决定——所以要逐个市场,把每一家门店与其顾客实际比较的那些品牌对照打分

把你的门店组合逐店与真实的本地对手对照。 问问 Realytics:应该先推开哪扇门——以及在那条街上,你真正的竞争对手到底是谁。
问问 Realytics →
每个答案背后的数据

每个门店、每个对手、每条街区。

一份你门店周边市场的最新视图——消费者客流、消费者意见、价格与价格感知——匹配到每一家企业,每周更新,并做基准比较。

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已绘制的门店——你的门店,以及同一条街上的每一个对手。
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覆盖全商业领域的消费者信号
436万
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品类——覆盖所有面向消费者的行业
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国家和地区
每周持续更新,自 2020 年起
价格消费者的价格与价值感知,外加菜单价格与平均客单价
每个行业从咖啡馆到诊所再到银行网点

公开的企业信息,加上汇总且匿名的消费者信号 — 绝不涉及个人数据,符合 GDPR 与 CCPA,配备基于角色的访问控制,每个答案都有审计记录。查看数据覆盖范围 →

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面向经营者的 Realytics — 每个门店、每个市场,一份清晰解读。顾问需要一个季度才能回答的问题,它约 60 秒即可给出答案。

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本地价格按 Stripe 每日汇率折算——与结账时使用的汇率一致。在支持的地区,你将以本地货币付款;USD 价格仅供参考。

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市场与数据
覆盖市场1 个市场最多 5 个最多 15 个全球,不设上限
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数据时效性更新至上月更新至上周更新至上周更新至上周
历史数据深度2 年4 年6 年6 年
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