连锁洗衣店选址洞察报告｜Location

连锁洗衣店选址洞察 门店分布｜好店特征｜数字化应用 快速导读 前言： 公元前2000年，关于洗衣最古老的记载出现在埃及古墓的壁画上，那时候洗衣就是一件费时、费力的苦差事；1925年，中国第一家洗衣店在上海出现，随着时代进程和时尚潮流的滚滚向前，洗衣店在大街小巷欣欣而生。从“长安一片月，万户捣衣声”的音画到“小缸精洗、为了干净、轻奢洗护“的口号，洗衣从家庭手工劳动，发展成为一项现代化专业服务。 公元21世纪，连锁洗衣品牌规模化扩张、众多个体洗衣店转向加盟连锁企业，行业亟需数智化转型：利用大数据驱动选址、采用智能技术优化门店运营、以及更加专业的加盟商支持。 本篇报告采集了全国上万家连锁洗衣品牌门店分布数据，通过数据清洗及相关分析，得出了一些基于场景画像以及相关因素的洗衣店好店特征， 比如： 1. 周边小区住宅数量2. 居住人口数量3. 周边洗衣店持续开店一年以上的数量 ...... 本报告基于： 1. 基础数据2. 其他样本数据3. 洗衣行业好店评估 结合Location「数智化选址&可计算开店」解决方案，为连锁洗衣行业提供可实际应用的选址参考，助力连锁洗衣品牌及加盟商高效精准布局。 CONTENTS 目录 洗衣店业态全国分布 经济发达地区密集，三角形区域集中顺应本地气候，南北需求各异（新）一线城市为主，低线市场机遇较大 头部连锁品牌洗衣店分布 UCC国际洗衣｜全国扩张版图福奈特FORNET｜综合店型策略翰皇｜不走寻常路 洗衣行业好店特征及影响因素 开店区域定义及好店特征说明洗衣店常见开店场景好店特征分析及数智化应用 数智选址解析 04 Location——数智化选址解决方案写在最后 洗衣店业态全国分布 经济发达地区密集，三角形区域集中 门店热力图显示，洗衣店在川渝、华北地区和江浙地区形成了一个三角形的密集分布区域，这与这些地区的经济繁荣和人口密集有关。 总体而言，经济发达地区，洗衣店数量普遍较多。 顺应本地气候，南北需求各异 洗衣店的分布与当地的气候有较大关联；气候寒冷、潮湿、光照少的城市，洗衣店相对更多，而在气候温暖的地区洗衣店会相对更少。 从洗衣店数量省份排名来看，江苏省洗衣店数量在全国一骑绝尘，浙、川、鲁三省紧跟其后；广东省这位常年在各行业排名第一的“优等生”，在洗衣行业排名第六，这可能与其常年温暖的气候和日常洗衣习惯有所关联（如冬装洗涤需求少）；同时辽宁省高居第七名，说明北方寒冷气候带来的洗衣需求较大。 从洗衣店数量的城市排名来看，重庆成都这对川渝双子星超越了北京与上海，以大优势拿下洗衣店城市榜的冠军与亚军，反映出川渝地区对于洗衣店的需求旺盛，可能也与当地常年日照不足的气候条件有关。 东北地区的几个主要城市——沈阳（第10位）、长春（第13位）、哈尔滨（第14位）和大连（第17位），均位列全国洗衣店数量排名前20，北方寒冷的气候可能增加了门店洗衣的需求。 相比之下，广东省仅有深圳（第15位）一个城市进入TOP20，同为一线城市的广州甚至未能挤入榜单，这可能是因为广东的温暖气候使得居民对洗衣店的需求较低。 （新）一线城市为主，低线市场机遇较大 长期来看，城市化和生活质量提升将为低线城市洗衣店的品牌化、连锁化带来机遇。 头部连锁品牌洗衣店分布 连锁洗衣企业数量众多，市场集中度逐渐提升，品牌化成为行业趋势之一；随着消费者对洗衣品质的要求提高，中高端市场需求也将进一步扩大。在激烈的品牌竞争中，本土品牌凭借地缘优势，而连锁品牌则依靠品牌力和技术服务赢得市场份额。 UCC国际洗衣｜全国扩张版图 UCC国际洗衣自1999年成立以来，专注于洗涤设备研发和洗衣连锁加盟拓展，是国内洗衣行业早期开启加盟的品牌代表，也是目前中国门店数量最多的连锁洗衣品牌。 覆盖省份31 区域分布：呈现出以江浙、华北、川渝为核心的高密度三角区域，而在广东则相对较少。 线级分布：集中在经济较发达的一线和新一线城市。 UCC拥有专门的市场考察选址团队，帮助加盟商精准定位合适的门店。 跨省调研 数据收集 洗衣行业市场调研也存在常见问题：如频繁出差、反复踩点、处理大量数据、填报表格、整理汇报材料、数据没有沉淀、过度依赖个人经验等，不仅耗时耗力，也可能影响到选址工作的准确性。 头部连锁品牌洗衣店分布 福奈特FORNET｜综合店型策略 福奈特FORNET自1997年在北京西单大街开设首家门店以来，率先引入了欧洲洗衣模式。 覆盖省份31 区 域 分 布 ：江 苏 省 以 1 5 % 的 占 比 位 居 首位；主要集中在北京、上海、重庆等直辖市，以东部沿海地区较为密集； 线级分布：偏向一线城市，新一线及以下城市的平均门店数量都较少。 相较于速度和规模，福奈特更注重门店经营质量和品牌价值。 反映在门店运营上，是针对不同客群需求定制店型服务，以及打磨单店模型、追求极致效率。 福奈特实施了包括“湿洗店”、“收衣点”和“小型工厂店”在内的综合店型布局策略，其中湿洗店的面积小于标准店，开店成本降低了约30%，有效降低了加盟门槛，增加了市场占有率。此外，福奈特还推出了TOP CLEAN特洗店，拓展了针对高端市场的新业务线。 洗衣店业态全国分布 翰皇｜不走寻常路 翰皇始创于1999年，是中国擦鞋、洗鞋、奢护行业的开拓者之一。 从最初的一元擦鞋店起步，翰皇以其技术和服务优势，将擦鞋店、洗鞋店、皮具护理店、洗衣店四店合一，推出了具有竞争力的翰皇洗护连锁服务项目。 覆盖省份30 区域分布：主要集中于哈尔滨-昆明一线沿线 ， 且 越 接 近 这 一 线 ， 门 店 越 密 集 ； 此外，新疆地区也有不少门店，但在江浙、广东等东南沿海地区反而门店较少 线级分布：在各城市线级均有分布，从城市 平 均 数 量 看 ， 更 倾 向 于 经 济 较 发 达 地区，一线城市数量尤为集中。 翰皇以其成熟的加盟体系在洗护行业立足，强调服务品质、便捷性和个性化服务，这些是消费者选择翰皇的关键因素。 品牌影响力也是其吸引加盟商的核心优势。 洗衣行业好店特征及影响因素 开店区域定义及好店特征说明 开店区域 Location自研基于时空数据的自然街区算法，在深度挖掘商业竞合关系和剔除路网空间的基础上： 将空间商业价值可视化。 开店区域作为Location智能网规的重要单元，匹配场景特征与Location算法逻辑相结合，为连锁品牌提供高效的智能网规支持。 洗衣好店 Location数据中心监测全国各大知名洗衣连锁品牌开店动态，包括门店数量、门店开闭、门店存续时长、所在商圈信息、点位详情等多维数据。 基于【人口特征】【场景分类】【配套洞察】【门店自有特征】等进行相对广义的好店评估及特征洞察，旨在为洗护行业提供选址参考。 综合实际业务情景，我们结合这些因素进行了相对广泛的好店定义： 月均销售额 月均进店客流服务站覆盖小区/居住人口 结合覆盖小区及居住人口数量、客流、销售额等因素，通过以上参考指标综合评定，判断好店坏店，有助于打磨好店模型，完成好店复制，提升连锁价值，提升开店成功率。 注：本文涉及特征均计算500m、1000m、1500m范围内，模型主要用1500m特征做分析。 洗衣行业好店特征及影响因素 洗衣店常见开店场景 从主成分聚合出的场景画像中，可以看出当前洗衣店常见选址聚焦这三类场景： 2. 休闲购物场景 1. 生活场景 服装鞋帽皮具店、商场、运动场馆、商业街丰富的区域。 洗衣属于日常生活需求。 考虑到需求的契合度以及取衣的方便程度，在住宅配套较为丰富的区域这类需求旺盛。 这类服饰相关性较高的场景，往往会产生洗衣相关的市场需求。 3. 工作场景 工厂、公司、产业园区。此类场景下，打工人会有洗衣店洗衣服的市场需求。 洗衣行业好店特征及影响因素 好店特征分析及数智化应用 模型检验结果 通过模型检验结果表重的Sig值，小于0.05，可知，模型生成结果是合理的。 通过模型结果检验，我们得出以下结论有利于连锁洗衣品牌选址开店的几类特征，从宏观的场景特征到微观的配套及影响因素： 场景特征 通过分析好坏店的场景因素，发现： 住宅密布 住宅数量越多洗衣需求越旺盛，满足好店的「客流量」「销售额」「常住人口/居民数量」的概率也就越高。 住宅配套丰富的区域通常包括各类住宅小区、公寓楼等居民聚居地。 小区越多人口越多，洗衣这类生活需求相对旺盛。 这些地方人口密度相对较高，居民对于洗衣服务的需求也较为频繁。 洗衣店在此布局，可以更好地满足居民的日常生活需求。同时，常住人口相对注重周边服务设施的便利性和稳定性，倾向选择口碑好、服务质量高的洗衣店，并与店主建立长期的合作关系，产生复购。 商场场景 从数据分析结果来看，第二类有利洗衣店开店的场景是商场场景，商场附近的洗衣需求较高，开出好店的概率仅次于住宅场景。 商场是人们进行购物、娱乐和休闲的重要场所，这里汇聚了各种品牌的服装、鞋帽和皮具店，消费者购买新衣物时，也会产生旧衣物的清洗、保养需求；同时聚集这类场所的消费者对于时尚和品质有着较高的追求，他们的衣物也需要更加专业的清洗和护理。 产业园区、工厂场景 较低的房租支出是有利产业园区周边洗衣店经营的一大原因。 办公场景是第三类常见的好店场景。 在工厂和产业园区，一些工人从事的工作可能会比较脏、累，他们的工作服需要经常清洗；此外，一些工厂可能会有特殊的工作要求，如无尘车间、防静电等，需要专业的洗衣服务。 在公司周边，一些白领员工由于工作繁忙，可能没有时间自己洗衣服，他们可能会选择将衣物送到洗衣店进行清洗，以节省时间和精力；此外，一些公司可能会为员工提供洗衣福利，这也为洗衣店提供了市场机会。 选址不踩坑 从好店分析的结论来看，宾馆酒店配套密集区域不利于洗衣店的经营。 一是因为宾馆酒店往往会配备专门的洗衣房，为入住的客人提供衣物清洗服务；二是宾馆酒店汇集较多流动人口而非常住人口，商务旅行者、游客等流动人口通常只是在宾馆酒店短暂停留，他们对于洗衣店等长期服务性店铺的需求相对较低。三是酒店周边通常都会有大型洗衣店的存在，故普通连锁洗衣店在这个场景下不占优势。 影响因素（人口及门店自有特征） 居住人口数量&密度 从上图我们可以看出，洗衣店普遍选址于人口密集区域，一定体量的人口为洗衣门店提供了广阔的市场基础，这一现象生动体现了「生活需求」类行业对市场空间的依赖，可以说满足居民日常生活需求是此类行业发展的关键动力。 周边洗衣店持续开店一年以上 1. 评估市场需求 通过观察已有同类门店的长期运营情况，可以初步判断目标区域对洗衣这类日常服务的需求强度。如果区域内存在多家经营时间较长且稳定的洗衣店，说明该市场对此类服务有持续需求。 2. 分析竞争环境 基于品牌影响力和服务品质等因素，进一步考察这些店铺的表现，有助于了解新进入者面临的市场竞争态势。比如，若现有竞争者普遍拥有较高的顾客满意度或较强的品牌忠诚度，则意味着新店需要提供更具吸引力的产品或服务才能脱颖而出。 综上所述，利用“开店时长”这一指标不仅能够帮助我们理解特定区域内消费者对于洗衣服务的基本态度（即是否愿意为此付费），还能为制定有效的商业策略提供重要参考信息。 结论及应用： 连锁洗衣品牌在进行门店选址时，可以基于以下三类特征，能够更快速更科学地完成商圈筛选： 区域内居住人口数量；人口密度居住人口 区域内小区数量；小区密度小区数量 区域内开店一年以上洗衣店数量门店存续时间 结合Location数智选址系统，更科学、精准地锁定优势开店区域： 预置适用于洗衣行业的评分逻辑； 结合城市地理/门店等信息，AI一键完成开店区域推荐。 数智选址解析 Location——数智化选址解决方案 全量：全国所有适合洗衣行业的开店区域专业：多场景聚合，针对不同场景运用不同推荐逻辑精细：百米级聚合区域，精准切割开店区域，提高找店效率 行业开店区域全量可视化推荐