大家好，我是大泓，這次分享門店數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容。

最近接觸不少餐飲門店，甚至是餐飲企業(yè)，都沒(méi)有做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，更談不上做詳細(xì)分析。不管是老板還是門店管理人，每天只是簡(jiǎn)單粗暴地關(guān)注當(dāng)天的營(yíng)業(yè)收入。其他數(shù)據(jù)都可以忽略不計(jì)。

營(yíng)業(yè)數(shù)據(jù)的分析對(duì)于門店真的不重要嗎?

在回答這個(gè)問(wèn)題之前，我們先看一些場(chǎng)景~

作為老板或者是管理人，我們可能經(jīng)常會(huì)有這樣的靈魂拷問(wèn)：

為什么這個(gè)月成本這么高?毛利率下降了?為什么用戶都去隔壁老王家吃飯，我的生意越來(lái)越差?為什么促銷活動(dòng)讓利越來(lái)越大，卻一直沒(méi)有效果?為什么我的員工流失率這么高?誰(shuí)才是我的顧客?.....

遇到這些問(wèn)題，我們的回答理由是什么?

門店位置問(wèn)題?菜品口味或價(jià)格問(wèn)題?隔壁老王家做了活動(dòng)?進(jìn)店都是我們的顧客，等等等....

而念念是這樣思考的：

第一步，先確定真的是異常數(shù)據(jù)嗎?

如何判斷是否是異常數(shù)據(jù)?可以通過(guò)環(huán)比和同比來(lái)判斷異常是個(gè)例還是趨勢(shì)。環(huán)比：同一年的前1個(gè)月和這個(gè)月的數(shù)據(jù)相比;同比：去年和今年同一個(gè)月的數(shù)據(jù)相比;

第二步，確定是異常數(shù)據(jù)之后，應(yīng)該如何思考?

我們從業(yè)務(wù)核心收入來(lái)作終極目標(biāo)思考。一般影響收入的因素主要是人流量，客單價(jià)，菜品結(jié)構(gòu)，服務(wù)情況。

有了這些基本因素之后再細(xì)拆出來(lái)，比如以人流量為例，人流量分為自然流量、廣告流量、活動(dòng)流量、老帶新流量等等，再細(xì)拆出來(lái)的是多少是新客、多少是老客等，依這樣的運(yùn)營(yíng)思維來(lái)進(jìn)行每塊數(shù)據(jù)分析得到門店的用戶覆蓋率、復(fù)購(gòu)情況。

而我們遇到的每一次的經(jīng)營(yíng)異常，都需要針對(duì)每一個(gè)小模塊來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)拆解并分析，找出數(shù)據(jù)真正的異常原因，并對(duì)每一個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化，最終提升收入目標(biāo)。

又比如我們做一場(chǎng)活動(dòng)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)除了基本的進(jìn)店人數(shù)，重要考量的是活動(dòng)帶來(lái)進(jìn)店數(shù)，客單價(jià)外，還需要包含后續(xù)發(fā)放卡券的核銷率，活動(dòng)用戶的重復(fù)進(jìn)店率、活動(dòng)用戶辦卡率等等，來(lái)總結(jié)這次活動(dòng)帶來(lái)的收益及不足。

通過(guò)一步步拆解，我們思路是不是更清晰了。

餐飲店數(shù)據(jù)異常，常見的情況包含策略調(diào)整(比如說(shuō)漲價(jià)，菜品結(jié)構(gòu)調(diào)整)、活動(dòng)的影響、節(jié)假日影響、人員的服務(wù)情況等等。每次關(guān)注的數(shù)據(jù)要結(jié)合門店經(jīng)營(yíng)實(shí)際情況來(lái)做統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)出現(xiàn)異常早做勘察并及時(shí)調(diào)整。

有數(shù)據(jù)為依據(jù)，再進(jìn)行針對(duì)性的業(yè)務(wù)調(diào)整，才能最終去解決問(wèn)題。

我們?cè)倩貧w到數(shù)據(jù)本身的運(yùn)營(yíng)角度來(lái)思考，如何提升店鋪營(yíng)業(yè)額?我們可以用可量化的大數(shù)據(jù)公式思維為導(dǎo)向進(jìn)行思考，如下：

另外，從進(jìn)店用戶數(shù)據(jù)中，我們還需要建立RFM模型，來(lái)進(jìn)一步分析用戶，結(jié)合用戶屬性建立檔案，針對(duì)性地進(jìn)行管理營(yíng)銷。

所謂的RFM模型，就是根據(jù)顧客最近一次到店的時(shí)間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)單價(jià)這三個(gè)維度來(lái)分析顧客。

比如說(shuō)下圖，有6000余人來(lái)過(guò)門店消費(fèi)，其中有不到1400個(gè)常光顧的活躍顧客，1900多個(gè)只來(lái)了第一次，600個(gè)最近不常來(lái)，2200多個(gè)不會(huì)再光顧的顧客。

▲海底撈前CIO施琦老師分享

有了RFM模型之后，我們就能分析出這四類顧客的營(yíng)收占比，也了解到門店用戶的基本情況，根據(jù)不同等級(jí)的顧客對(duì)整體營(yíng)業(yè)額的貢獻(xiàn)情況做營(yíng)業(yè)分解模型。

比如說(shuō)一家中等規(guī)模的門店，月營(yíng)業(yè)額為50萬(wàn)為例，那么我們可以根據(jù)顧客等級(jí)進(jìn)行業(yè)績(jī)拆分為：

只來(lái)一次的顧客，收入25萬(wàn);偶爾來(lái)的顧客，收入15萬(wàn);門店?？?，收入5萬(wàn);流失的顧客，收入5萬(wàn)。

如果門店想要的下一個(gè)目標(biāo)是讓月營(yíng)業(yè)額沖上75萬(wàn)，就需要在這四個(gè)部分用戶做運(yùn)營(yíng)拆解并優(yōu)化。我們是想增加新客進(jìn)店?老客復(fù)購(gòu)?還是盡可能的進(jìn)行運(yùn)營(yíng)調(diào)整來(lái)讓偶爾一次顧客及不再光顧的顧客持續(xù)進(jìn)店?

▲生意分解模型-中等規(guī)模店案例

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)只是門店數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)的冰山一角，除此之外的門店運(yùn)營(yíng)中的毛利率與成本率、資金周轉(zhuǎn)率、店面的利用率、員工人均服務(wù)量、顧客流動(dòng)速度、客人消費(fèi)水平、人均創(chuàng)收額等等都需要進(jìn)行量化分析。

我們門店通過(guò)基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)、營(yíng)收利潤(rùn)到人員效率等，盡可能拆分出每個(gè)小模塊，搭建門店自己的數(shù)據(jù)模型，再進(jìn)行每天、每周、每月、每季，甚至每年的數(shù)據(jù)做分析對(duì)比，不斷的優(yōu)化，才能逐步實(shí)現(xiàn)門店的運(yùn)營(yíng)各個(gè)板塊的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

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