“向价值进发”第2期直播，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。

　　背景：

　　能否用数据识别问题、推动增长？

　　去年年初，业内都猜想零售业会有爆发式增长。但其实这一年多下来，大家看到情况不算非常乐观。有很多客户和我们聊，“不做活动，就没客流；做了活动，就没利润。”

　　如何增长，如何控制利润下滑？

　　· 公司高层希望通过管理的方式来解决问题，例如有的企业已经把月度经营会议改成了周会议，每周review（回顾复盘）来找问题，但发现效率不高，存在指标口径不统一、不断拉锯的现象，或即便看了一些数据，也不知道问题出在哪个环节，怎么改进。

　　· 与此同时，因连锁餐饮有其特殊性，具体到每一家门店，所在城市、商圈、竞争对手不同，痛点也有差异化，无法一套解决方案给一批门店用。

　　数据团队这时候就会接到需求：也上了不少数字化系统，不能用数据给点支持？

　　我们和许多客户讨论，并在数字化实践中发现，“单店盈利”是至关重要的一个命题。奇点云对此沉淀了1套数字化运营方案，下文详述。

　　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，有门店评估的模型，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，总部、片区要管理的店铺都很多，大大小小问题不少，不一定能看得过来。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。

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　　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？其中堂食、外卖、团餐的占比是多少，是否合理？业绩不好的板块（比如外卖）为什么不好？和竞品业绩对比如何，是商圈的关系还是自身经营的原因？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，点击查看）

　　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至少要搞定两件事：

　　· 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，或我有更合适的做法，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。

　　如何用1个营销活动分析模型，变盲目粗放为可控有效？

　　怎样建立业财一体化的视角，让门店的活动有数可依？

　　餐饮类型不一样，运营指标体系的复用性如何？

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