把大象塞进冰箱，拢共分几步？
听过脑筋急转弯的小朋友都知道答案的。
三步。开门，塞进去，关门。
但如果让一个盲人来干这事呢？
他就不能想着「打开冰箱门」了。他得先真的去摸，去感受，摸到那个又冷又硬的家伙，那才是冰箱。
更关键的是得去摸到大象，温热的，喘着气的，有大耳朵长鼻子有柱子的哺乳动物，那才是大象。
展开剩余91%在找出市场上新出的餐饮类型门店，就像是盲人要把大象塞到冰箱里。
我们既不知道大象（新品类）这个动物长什么样有什么特点，也不知道冰箱（新品类的概念）是什么样子。
02过去我们找餐厅、分品类，就像那个只想着「打开冰箱」的人。
看店名叫什么去分类，叫「某某重庆小面」的，就都归到一堆。简单直接。
但现在这招对店名「切词与聚合」不好使了，主要是慢了。
以上海现在比较热门的台湾卤肉饭小店来说，有品牌叫「捡角台湾食堂」，有的品牌叫「阿元来了」，有店叫「叁店 台湾滷肉飯」。名字千奇百怪，但店里卖的东西差不多，都卖卤肉饭、盐酥鸡、香肠。你只看名字，根本看不出他们是同行。
又比如现在的热门品类山野火锅，它的发展我们能把他分成4个发展阶段。
第一阶段：有个雏形。山野火锅模式是「尽膳口福跷脚牛肉」从乐山走出来的开创的，甚至它到现在也没改名叫山野火锅。但是经营得不错，门店模型确立住了。
第二阶段：有个榜样。「三出山」是最早起名叫某某山的品牌，可以说是把这个品类做响的品牌。大家一看，哦，原来这东西能这么玩，于是开始模仿。榜样被模仿及放大。
第三阶段：遍地开花。这个阶段就是叫山某山的店，越来越多。模仿者「山缓缓火锅」更厉害，店数达到61家，覆盖的城市也是品类内的第一。这个子品类内开始形成连锁化扩张。
第四阶段：形成共识。餐饮媒体、大众开始认定「山系火锅」新的子品类开始宣传。子品类开始拥有共识与自我定位。
如果按照门店名切词。说明这个品牌已经完成了「自我认知」，已经知道自己是什么品类了。在能用「山系火锅」这个名字去搜店铺的时候，风口早就起来了，已经晚了。
03我们的方法是不看店名，转为摸菜系、摸价格、摸数量。
三条标准：
04具体怎么做呢？也分三步。
第一步：拆菜单，给店「把脉」
我们不再看店名，而是直接分析每家店卖得最好的前10个推荐菜。
同一个大类中的门店推荐菜进行聚类分析，基于推荐菜的特征向量，通过K-Means算法给门店进行分组。
什么是聚类分析？
我们给每个店的菜算一个「口味身份证」。然后用电脑把「口味身份证」相似的店自动分到一组。
比如，「丽江山药腊排骨火锅」和「云南腊排骨火锅」，在电脑眼里，都会被简化成「排骨火锅」。这样，不管名字怎么变，只要核心菜品是它，就能被认出来。
于是我们拆了云南菜试试。
用这个方法，我们把整个云南菜拆出了8个不同的小组。
第二步：看价格、看名字，验证分组
电脑分好了组，但不一定全对。我们还得人工去「闻闻味儿」。
首先，看每个组是不是足够大。我们定了条线，一个分组至少要占所有云南菜馆的4%，太小的就先不算一个独立的派系。有的组虽然小，但增长很快，那也可以留着观察观察。
然后，我们会手动看每个组里的菜品和人均价格。这一看就发现了问题。
有三个组，虽然电脑把它们分开了，但我们发现它们的菜单很像，人均价格也只差不到10块钱。那说明它们其实就是一家，于是我们把它们合并了。
菜品相近
客单价也相近。
还发现一个事，5号组特别大，里面什么都有。
但我们仔细一瞅，发现里面混着好多家主打「石锅鱼」的店，跟其他云南菜明显不一样，价格也差一大截。
石锅鱼的客单价显著较高。
好，把「石锅鱼」单独拎出来，自己成立一个新门派，变为石锅鱼+云南菜。
当下大部分云南石锅鱼在点评里被分为 鱼火锅/云南菜归类中。但是蒸汽石锅鱼和川味鱼火锅、浙江鱼头锅之间有较大差异。
经过这么一通拆解、合并，原本不太清楚的「云南菜」菜系，被我们分成了6个不同的小门派。
滇西菜（丽江/纳西菜）：3.37% 滇东菜（宣威/普洱）：10.16% 滇中菜（昆明/广义云南菜）：74%（省外人平常吃的云南菜，大部分都是它） 傣族菜：4.80% 白族菜/大理：3.89% 石锅鱼：3.56%我们不光分出了不同派系，还知道了哪个派系是主流，哪个是小而美。
这个方法还能帮我们预测未来。随着和业态发展，云南菜可能能进一步拆分为再拆出哈尼族菜/纳西族菜/野生菌手抓饭。
题外话：我觉得下一个可能冒头的，也许就是「野生菌手抓饭」，可以盯着点。
不过这也是我们目前的做法，有很多不成熟之处。
在项目中我们也收到了很多改进意见。
比如菜品最好用我们训练过的饮食自然语言模型处理一下。关键原料的名字可能会随着地区的叫法有改变，比如腊排骨、腊排和腊肋排经过处理可以合并，从而增加聚类精准度
K-Means算法对初始中心点更敏感，可能有一定局部最优的问题。肘部法则和轮廓系数有一定主观性，手动指定的K值不一定合理。以后在流程中可以先尝试GMM（高斯混合模型）或DBSCAN（无监督聚类算法），避免固定K值。评估除了轮廓系数外，最好加入聚类间的菜品差异度（比如JS散度）。
还有考虑到同一种品类的店，在同个地区的趋同属性会更强。也可以将餐厅的地理位置作为一个信息标签参与计算。
最后，如果对找中国餐饮新品类这个话题有兴趣，或者有什么其他建议和指教，十分欢迎和我们交流！
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