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“单店估值”不能说的秘密:茶饮品牌估值“高得夸张”

  来源:投中网 蒲凡

  现在提起“单店估值”,你会想到什么?如果你有看新闻的习惯,我猜你除了“负面”什么都想不到。

  在最近一个月的信息流里,关于新消费品牌资金链崩盘、经营规模收缩的消息纷至沓来,人们热衷于用它们曾经创造的可观“单店估值”来衬托如今的危机深重:传闻欠薪关店的虎头局,单店估值超过1亿;同样估值过亿的墨茉点心局,据说门店单月营收降到了30万;时萃咖啡的单店估值接近1亿,结果一夜之间“几乎全部关店”;陈香贵让拉面店的身价接近7000万,然而4个月闭店40家。

  这种叙事逻辑进一步推导,不难得出结论:“单店估值”是决定消费品牌发展高度的关键数据,但这个数据很容易出错,甚至没有形成一个具备普适性的计算模型。

  很多成熟品牌能够充当旁证。比如根据招股书,茶饮市场的二当家奈雪的茶,单店估值折合下来“仅有”1172万。传闻准备转战港股的蜜雪冰城,单店估值计算下来为290万。星巴克引用最多的单店估值数字大概是393万美元,也就是2660万人民币。数字与它们的行业地位并不相称,其背后充满差异化的估值模型呼之欲出。

  我也因此策划过一个针对性的选题,大概是这样的:既然“单店估值”在相关报道中被频繁提及,那么形成这个数据的计算模型到底是什么样的?在拥有“高单店估值”的新消费品牌纷纷崩盘后,模型会不会因此有所调整?在计算模型的成型过程中,品牌和投资机构又到底是谁在主导?

  但这个计划根本推进不下去。因为在看过提纲之后,几乎所有采访对象都表示“不知道怎么聊”,很多人甚至观点鲜明:“这个数据没意义啊。”

  “单店估值,还没有SKU重要”

  由于没有义务对外公布具体细节,一级市场里的“单店估值”几近玄学:来自投资人、企业高管、PR通稿的经营数据并不少,行业里也有成熟的单店经营评估体系,但没人能通过“算”得出一个和估值接近的数字,要么干脆“算”出一些匪夷所思的答案。

  以墨茉点心局为例。它们的早期投资机构、番茄资本创始人卿永曾经公布过这样一组数据,“营业额大概六七个平方(米)能做到(单月)200万”。取信这个数字,能算出巅峰时期状态全开的墨茉点心局年营收2400万左右。按照60%的行业常规毛利率,意味着单店每年创造的收入约为1440万,需要全体员工们齐心奋斗7年才能实现“过亿”——而7年已经是一个理想的回报周期,因为这同时意味着墨茉点心局的单店坪效需要保持在33(万元/平方米)左右的水平,横向对比是餐饮老大哥海底捞的7倍、零食老大哥良品铺子的15倍,与24小时营业的便利店老牌劲旅7-11看齐,似乎又暗示着“烘焙”这个字眼误导了人们对“点心局”商业形态的判断。

  “你肯定算不出来,我们都没有系统梳理过(单店估值的问题),这是个大工程。”一位主看消费的分析师朋友认为我的选题非常晦涩,并举了一个例子。他所在的机构前段时间调研了茶饮市场,发现其中部分品牌的估值“高得夸张”,算下来几乎要维持“一二百年的增长”才能到达那个数字:“我理解估值估的是未来,需要放大到未来五年到十年来计算,但这太疯狂了,我们肯定不能按照这个逻辑来。”

  通常情况下,“单店评估”时需要考虑的因素可以归纳为四类,分别是产品、区位、经营数据、品牌效应。由于前三类因素能够量化地反映到报告里,并且有达成共识的客观规律,在评估项目的时候他们会主动增加对应问题的数量,“我们的指标老多了,围绕装修以及折旧摊销、人力成本、面积、复购等等等等。”

  但“单店评估”也并不能直接转化为“单店估值”,他觉得难免会保留一些“容俗空间”:“(一级市场)毕竟是私募市场嘛,又不是明码标价,全凭买卖双方的买卖意愿了……每个机构在投决过程中对这四个维度的配比都不一样”——如果非要走专业角度,他的建议是只有试着用“直营和加盟”的视角切入,“感觉直营和加盟完全是两套逻辑。”

  铁头对此也有同感:“我们就不看单店估值。”他所在的茶饮品牌以联营和加盟为主,根据官方公众号的推文,2022年12月新店开业数量超过200家,直接推动整体门店数量破千。他觉得在整个过程中并没有人关注“单店估值”,因为“我们赚的是供应链钱,(单店估值)对于投资人和加盟商来说没什么意义”,“SKU更新速度”都更能决定他们作为加盟连锁品牌的价值上限。

  “每次SKU更新对于加盟商来说都是成本。如果太快,店员的时薪可能就需要从12块(每小时)涨到16块,品控也没办法保证,还要考虑到物料库存积压、新设备占用空间……我见过一些菜单很长的奶茶店,因为实在没有空间把一些单品的制作安排在仓库里,这肯定有问题。”铁头笑着对我说,“至于单店估值,谁也不会期待那么高的可复制性。”

  对于“直营”品牌,这个问题会稍显复杂。陈辰曾在美国做风控模型分析师,目前任职的VC创悟邦资本基本盘在TMT,最近几年开始关注有线下实体的新消费、新品牌、新服务,他总结出了如下略带“数据科学”色彩的经验:

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