关注单店盈利模型！连锁餐饮数字化这么做

本期“向价值进发”直播，以《连锁餐饮的数字化运营：2024 关注单店盈利模型》为主题，StartDT 资深行业专家元宇带来分享。

聚焦门店精细化运营，元宇将 1 套数字化运营方案拆解为 3 个环节——门店分析体系、门店评估模型、门店风控预警，并逐一详解其中的要点和注意事项。

1 套数字化运营方案，赋能门店精细化管理

“发现问题→定位环节→采取措施→推动业务”，数字化要对业务有帮助，通常都会经历这 4 步走，但最关键的是能不能落地。

我们通过以下 3 个环节来保障：

首先，建立一套门店分析体系，来确保业务情况得到真实反映；

进一步，建立门店评估的模型，当关键指标出现异常，能及时体现出来；

最后，要有门店风控预警，来确保不同的角色能及时关注到他们最需要关注的典型问题。例如，通过门店评估模型和风控预警，总部打开手机/电脑就能看到问题最严重的店铺、最成“通病”的问题，通过管理层统一解决。如果问题比较小，就自动提醒店长处理，如果问题比较大，则还要推送到片区经理、城市经理。

解决不同的问题，所需要投入的成本和带来的收益都会不同，因此分析问题并找对优先级非常重要。

具体来看这 3 个环节：

1.门店分析体系

有很多客户和我们交流时表示，已经有了各种门店报表，是不是就够用了？大概率不是的。

为了能“真实反映门店经营的情况”，我们在 OSM 方法论下，建立门店分析体系。

从目标（O）出发，制定策略（S），再拆解到细项及对应的指标（M），建立分析场景，从而指导问题改善及价值提升。

举个例子，要提高门店的营收，具体的目标会包括提升利润、增加门店数量、提升会员黏性等等。从提升利润进一步拆解，有 2 个基本的策略——提升门店营收，降低门店成本。怎么提升营收？业绩不好的板块（比如外卖）为什么不好？有时甚至要细节到在美团的投放逻辑是否有问题。

以 OSM 方法论为指导，我们搭建起更有章法的门店分析体系，把这些具象的业务要求转化为数据指标，用数据来帮助反映经营现状。

2.门店评估模型

有了数据底座和门店分析体系，基本上什么分析场景都能做，为什么还需要评估模型？

一个门店涉及到大量的指标，当要看的数据指标多了，问题聚焦就会变难。（“向价值进发”首期直播，主讲人在分享洋酒品牌数字化时也谈到了这个问题）

门店评估模型是我们和客户探索共创发现，对指导门店业务比较见效的一类模型。

基于 5 大标准的维度（业绩、利润、会员、营销、客户服务），结合对客户的调研和共创探索，我们设定了不同能力细项的权重，最终形成问题归因和量化得分，并通过雷达图等可视化方式展现。

试想几百上千个连锁门店，管理层想知道哪个区有问题的店最多，问题出在哪个维度，应该优先解决哪些典型问题，又如何更科学更公平地对比区域内的店铺经营情况，评估模型就能帮助给出方向。

3.门店风控预警

在风控预警环节，绝不仅仅是“发现关键指标出现异常，就发一个推送提醒”这么简单：

一方面，要自动通知到对应角色（例如店长、片区经理），进一步，给出推测的原因和解决方案建议，另一方面，要通过和业务紧密合作，来保障你的提醒、建议得到了关注并落地。

因此我们和客户的数据与业务团队通常要搞定这两件事：

· 建立资料库，帮助诊断结果、提出建议

我们目前有一套针对连锁餐饮行业的模板，但具体到每家企业，大家的 know-how 不同，还是需要结合企业自身 know-how，产出对应问题的解法和建议。

同时，当业务一线执行后，成果也要反哺回资料库（例如，接受建议，或有更合适的做法，要告诉管理层现实情况是什么），让这个资料库不断完善、健全，贴合一线业务实际。

如果企业有自己的私有大模型，也可以接入能力，帮助更准确、更灵活地找到对应问题的解法。

· 打通后续业务的执行链路，形成“数据—业务”闭环

如果没有业务落地、给予反馈，光数据场景闭环是持续不下去的。我们把风控预警机制（数据系统）与业务系统关联，通过待办等方式推送给不同角色，来保证指标偏差和建议触达到业务，进一步监测落地效果、收集反馈。