Studi Kasus: Bagaimana Data Foot Traffic dan Demografi Bisa Menyelamatkan Investasi Cabang F&B Baru

Catatan: skenario di bawah ini adalah ilustrasi berdasarkan pola pengambilan keputusan yang umum terjadi di industri F&B, untuk menggambarkan bagaimana pendekatan berbasis data bekerja dalam praktik.

Bayangkan sebuah brand kopi lokal sebut saja "Kopi Kita" yang sudah punya dua gerai sukses dan sedang bersiap membuka cabang ketiga. Tim mereka punya dua kandidat lokasi yang sama-sama terlihat menjanjikan di permukaan.

Kandidat Lokasi A: "Kelihatannya Ramai"

Lokasi pertama berada di jalan raya yang cukup padat kendaraan, dekat dengan beberapa perkantoran, dan harga sewanya relatif kompetitif. Secara kasat mata, tim internal sudah hampir sepakat: lokasi ini "kelihatan strategis".

Kandidat Lokasi B: "Terlihat Biasa Saja"

Lokasi kedua berada satu blok dari jalan utama, tidak terlalu terlihat dari jalan raya, dan sekilas kurang menarik dibanding kandidat pertama. Kalau hanya mengandalkan survei sekilas, lokasi ini kemungkinan besar akan dicoret dari daftar.

Titik Baliknya: Data, Bukan Sekilas Pandang

Sebelum memutuskan, tim Kopi Kita menganalisis kedua lokasi lebih dalam bukan hanya dari tampilan fisik, tapi dari data demografi, pola foot traffic per jam, dan pemetaan bisnis F&B di sekitar masing-masing lokasi.

Hasilnya cukup mengejutkan:

Lokasi A memang ramai kendaraan, tapi mayoritas yang lewat adalah pengendara dalam perjalanan jauh, bukan orang yang beraktivitas di sekitar area tersebut. Foot traffic pejalan kaki di jam-jam operasional kafe justru rendah, dan sudah ada tiga coffee shop sejenis dalam radius yang berdekatan.

Lokasi B, meski kurang terlihat dari jalan raya, ternyata berada tepat di tengah kawasan perkantoran dan kos-kosan dengan populasi usia muda yang tinggi segmen yang paling cocok dengan target pasar Kopi Kita. Pola aktivitasnya juga menunjukkan foot traffic yang stabil sepanjang jam kerja, dengan kompetitor sejenis yang jauh lebih sedikit di radius terdekat.

Keputusan yang Diambil

Berbekal data tersebut, Kopi Kita memilih Lokasi B keputusan yang secara intuisi mungkin tidak akan diambil kalau hanya mengandalkan survei sekilas atau feeling saat melintas di jalan.

Skenario ini menggambarkan pola yang sangat umum terjadi: lokasi yang "terlihat ramai" tidak selalu berarti lokasi yang tepat untuk bisnis tertentu, dan lokasi yang "terlihat biasa saja" bisa jadi justru paling sesuai dengan target pasar yang dituju asal keputusannya didasari data yang benar.

Pelajaran untuk Pelaku F&B Lain

Cerita seperti ini terjadi berkali-kali di industri F&B, hanya saja seringnya baru disadari setelah gerai sudah berjalan dan hasilnya tidak sesuai ekspektasi. Padahal, data yang dibutuhkan untuk mengambil keputusan yang lebih tepat sebenarnya bisa diakses sejak awal sebelum kontrak sewa diteken, bukan sesudahnya.

Di Setoutlets, setiap listing properti komersial dilengkapi data yang dibutuhkan oleh bisnis owner. Tujuannya sederhana: supaya keputusan sebesar memilih lokasi cabang baru tidak lagi bergantung pada tampilan sekilas dari jalan raya, tapi pada data yang benar-benar menggambarkan potensi pasar di sana.

Sebelum menentukan kandidat lokasi cabang berikutnya, cek dulu di Setoutlets supaya keputusan besar tidak dibuat berdasarkan tebakan.