一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法与流程

本发明涉及金融数据分析，并更具体的涉及一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法。

背景技术：

1、基于门店联营的收入分成投资模式受到越来越多的关注，该模式非股非债，投资一个门店一笔钱，约定联营开始日期和联营结束日期，期间内按照合同约定每日对营业额抽取一定比例的分成。当已投资了成千上万家门店时，未来投资过程中，不断的有新门店进来，也有旧门店联营结束或者异常原因倒闭。未来按照某个计划投资后，未来的联营门店数如何计算，资产规模如何计算以及相应的未来收入如何测算，未来的资产分布如何，这是一个很重要的问题，对于投资策略规划有着重要的作用。

2、目前的测算方式较单一粗糙，主要是从投入金额的回报率进行统计，考虑维度不全面，计算粒度不够细，无法制定科学合理的投资计划，可能影响将来的投资策略。

技术实现思路

1、本发明针对以上要求以及技术上存在的缺陷，提出一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，能对门店的投入产出比进行合理测算，以及统计未来投资资产规模及资产分布。

2、为了实现本发明的目的，所采用的技术方案是：一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，包括如下步骤：

3、s1、对于已投资的门店，以门店的id为主键，获取门店特征；

4、s2、寻找重要特征，根据当前历史数据的门店特征，以及门店的收益表现，计算每个店特征的重要性，确定重要特征；

5、s3、重要特征分组聚合，计算当前每一组特征的当前投资金额占比、当前收益情况、平均投资金额、平均每千元投资的日均分成金额和平均联营时长；

6、s4、计算期望占比，根据每个特征小组当前投资金额占比，以及当前收益情况的irr表现，计算未来期望的投资金额占比；

7、s5、根据投资计划计算每月总的目标投资金额；

8、s6、计算每一组特征的期望门店数；

9、s7、生成实体门店，根据每一组特征以及期望的门店数，生成相应的实体门店；

10、s8、整体结果统计，指导未来门店投资。

11、作为本发明的优化方案，在步骤s1中，门店特征包括门店id、行业、业态、品类、品牌年限、联营时长、联营时长分段、投资金额、投资金额分段、城市、城市等级、联营开始日期、联营结束日期、每千元投资的日均分成金额和门店的收益表现irr。

12、作为本发明的优化方案，在步骤s2中，确定的重要特征为排名前四的重要特征，包括行业、品牌年限、联营时长分段和投资金额分段。

13、作为本发明的优化方案，在步骤s4中，具体计算为：有n个特征组合，每个特征组合的投资金额占比为r1,r2,…,rn；每个特征组合的irr为irr1,irr2,…,irrn；则第i个组合的期望占比为：

14、eri＝ri*irri/(r1*irr1+r2*irr2+r3*irr3+…+rn*irrn)

15、其中，eri为第i个特征组合期望的投资金额占比。

16、作为本发明的优化方案，在步骤s5中，初始入参为接下来m个月的总投资目标inv_total，以及未来m个月的每个月计划投资占比mrm，根据初始入参计算第m个月的目标投资金额为einvm＝inv_total*mrm。

17、作为本发明的优化方案，在步骤s6中，具体包括：

18、根据每一个小组期望的投资金额占比eri，再乘以当月的目标投资金额einvm，可获取第i个特征小组的在第m个月的目标投资金额invim，第i个小组的目标投资金额取该组的平均投资金额invi，计算第i组特征第m个月的期望门店数ecntim＝invim/invi。

19、作为本发明的优化方案，基于门店生成的收入分成模式策略规划方法还包括生成联营开始日期和生成联营结束日期，生成联营开始日期为根据历史门店联营开始日期在当月的哪一天，统计每月新增门店在那一天开始的概率，得到一个长度为31的概率列表rate＝[rate0,rate1,…,rate30]，根据概率生成出资日期，则可得到第i个月每个店的开始分成日期；生成联营结束日期为，生成联营结束日期＝生成联营开始日期+联营时长。

20、作为本发明的优化方案，基于门店生成的收入分成模式策略规划方法还包括生成异常闭店日期，生成异常闭店日期通过统计一个行业联营第1-20个月的闭店概率，得到闭店概率列表，大于20个月的闭店率取前20个月的均值，得到每一个行业在未来每一个月的闭店概率，根据概率列表生成异常闭店日期。

21、作为本发明的优化方案，若联营结束日期小于异常闭店日期，则在门店联营结束之后再闭店，异常关闭日期无效；若联营结束日期大于异常关闭日期，则门店提前关闭，不会到联营结束，联营结束日期无效。

22、作为本发明的优化方案，在步骤s8中，整体结果统计包括新增联营门店数、联营到期门店数、异常关闭门店数、管理门店数、新增联营投资金额、联营到期投资金额、异常关闭投资金额、资产管理规模、月收入、累计投资金额、累计收入、累计收益率、当月闭店金额损失率和累计闭店金额损失率。

23、本发明具有积极的效果：1)本发明从多个维度对门店收入分成模式进行了统计，可清晰预测未来每个月的收入，以及预测未来每个月的收益率，提高了规划的效率和准确性；

24、2)本发明对未来的规划精确到门店粒度，对各项结果的统计比较清晰，可清楚地知道未来投资资产分布情况。

25、3)本发明对闭店率的分析可以知道每个月的异常闭店对收入的影响，以及通过降低闭店率对增加收入的影响程度。

26、4)本发明对门店的投资策略具有指导意义，应用场景更加普适。

技术特征：

1.一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：在步骤s1中，门店特征包括门店id、行业、业态、品类、品牌年限、联营时长、联营时长分段、投资金额、投资金额分段、城市、城市等级、联营开始日期、联营结束日期、每千元投资的日均分成金额和门店的收益表现irr。

3.根据权利要求2述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：在步骤s2中，确定的重要特征为排名前四的重要特征，包括行业、品牌年限、联营时长分段和投资金额分段。

4.根据权利要求3所述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：在步骤s4中，具体计算为：有n个特征组合，每个特征组合的投资金额占比为r1,r2,…,rn；每个特征组合的irr为irr1,irr2,…,irrn；则第i个组合的期望占比为：

5.根据权利要求4所述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：在步骤s5中，初始入参为接下来m个月的总投资目标inv_total，以及未来m个月的每个月计划投资占比mrm，根据初始入参计算第m个月的目标投资金额为einvm＝inv_total*mrm。

6.根据权利要求5所述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：在步骤s6中，具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：基于门店生成的收入分成模式策略规划方法还包括生成联营开始日期和生成联营结束日期，生成联营开始日期为根据历史门店联营开始日期在当月的哪一天，统计每月新增门店在那一天开始的概率，得到一个长度为31的概率列表rate＝[rate0,rate1,…,rate30]，根据概率生成出资日期，则可得到第i个月每个店的开始分成日期；生成联营结束日期为，生成联营结束日期＝生成联营开始日期+联营时长。

8.根据权利要求7所述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：基于门店生成的收入分成模式策略规划方法还包括生成异常闭店日期，生成异常闭店日期通过统计一个行业联营第1-20个月的闭店概率，得到闭店概率列表，大于20个月的闭店率取前20个月的均值，得到每一个行业在未来每一个月的闭店概率，根据概率列表生成异常闭店日期。

9.根据权利要求8所述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：若联营结束日期小于异常闭店日期，则在门店联营结束之后再闭店，异常关闭日期无效；若联营结束日期大于异常关闭日期，则门店提前关闭，不会到联营结束，联营结束日期无效。

10.根据权利要求9所述的一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，其特征在于：在步骤s8中，整体结果统计包括新增联营门店数、联营到期门店数、异常关闭门店数、管理门店数、新增联营投资金额、联营到期投资金额、异常关闭投资金额、资产管理规模、月收入、累计投资金额、累计收入、累计收益率、当月闭店金额损失率和累计闭店金额损失率。

技术总结
本发明涉及金融数据分析技术领域，并更具体的涉及一种基于门店生成的收入分成模式策略规划方法，包括对于已投资的门店，以门店的id为主键，获取门店特征；寻找重要特征；重要特征分组聚合；计算期望占比；根据投资计划计算每月总的目标投资金额；计算每一组特征的期望门店数；生成实体门店，根据每一组特征以及期望的门店数，生成相应的实体门店；整体结果统计，指导未来门店投资。本发明对于门店的投资策略规划有着重要的指导作用。

技术研发人员：石教锦,许晓舟,元野
受保护的技术使用者：滴灌通科技（深圳）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/11