大家好，我是大泓，这次分享门店数据分析的内容。

最近接触不少餐饮门店，甚至是餐饮企业，都没有做数据统计，更谈不上做详细分析。不管是老板还是门店管理人，每天只是简单粗暴地关注当天的营业收入。其他数据都可以忽略不计。

营业数据的分析对于门店真的不重要吗?

在回答这个问题之前，我们先看一些场景~

作为老板或者是管理人，我们可能经常会有这样的灵魂拷问：

为什么这个月成本这么高?毛利率下降了?为什么用户都去隔壁老王家吃饭，我的生意越来越差?为什么促销活动让利越来越大，却一直没有效果?为什么我的员工流失率这么高?谁才是我的顾客?.....

遇到这些问题，我们的回答理由是什么?

门店位置问题?菜品口味或价格问题?隔壁老王家做了活动?进店都是我们的顾客，等等等....

而念念是这样思考的：

第一步，先确定真的是异常数据吗?

如何判断是否是异常数据?可以通过环比和同比来判断异常是个例还是趋势。环比：同一年的前1个月和这个月的数据相比;同比：去年和今年同一个月的数据相比;

第二步，确定是异常数据之后，应该如何思考?

我们从业务核心收入来作终极目标思考。一般影响收入的因素主要是人流量，客单价，菜品结构，服务情况。

有了这些基本因素之后再细拆出来，比如以人流量为例，人流量分为自然流量、广告流量、活动流量、老带新流量等等，再细拆出来的是多少是新客、多少是老客等，依这样的运营思维来进行每块数据分析得到门店的用户覆盖率、复购情况。

而我们遇到的每一次的经营异常，都需要针对每一个小模块来进行数据拆解并分析，找出数据真正的异常原因，并对每一个环节进行调整优化，最终提升收入目标。

又比如我们做一场活动，数据统计除了基本的进店人数，重要考量的是活动带来进店数，客单价外，还需要包含后续发放卡券的核销率，活动用户的重复进店率、活动用户办卡率等等，来总结这次活动带来的收益及不足。

通过一步步拆解，我们思路是不是更清晰了。

餐饮店数据异常，常见的情况包含策略调整(比如说涨价，菜品结构调整)、活动的影响、节假日影响、人员的服务情况等等。每次关注的数据要结合门店经营实际情况来做统计分析，对出现异常早做勘察并及时调整。

有数据为依据，再进行针对性的业务调整，才能最终去解决问题。

我们再回归到数据本身的运营角度来思考，如何提升店铺营业额?我们可以用可量化的大数据公式思维为导向进行思考，如下：

另外，从进店用户数据中，我们还需要建立RFM模型，来进一步分析用户，结合用户属性建立档案，针对性地进行管理营销。

所谓的RFM模型，就是根据顾客最近一次到店的时间、消费频次、消费单价这三个维度来分析顾客。

比如说下图，有6000余人来过门店消费，其中有不到1400个常光顾的活跃顾客，1900多个只来了第一次，600个最近不常来，2200多个不会再光顾的顾客。

▲海底捞前CIO施琦老师分享

有了RFM模型之后，我们就能分析出这四类顾客的营收占比，也了解到门店用户的基本情况，根据不同等级的顾客对整体营业额的贡献情况做营业分解模型。

比如说一家中等规模的门店，月营业额为50万为例，那么我们可以根据顾客等级进行业绩拆分为：

只来一次的顾客，收入25万;偶尔来的顾客，收入15万;门店常客，收入5万;流失的顾客，收入5万。

如果门店想要的下一个目标是让月营业额冲上75万，就需要在这四个部分用户做运营拆解并优化。我们是想增加新客进店?老客复购?还是尽可能的进行运营调整来让偶尔一次顾客及不再光顾的顾客持续进店?

▲生意分解模型-中等规模店案例

运营数据只是门店数据经营的冰山一角，除此之外的门店运营中的毛利率与成本率、资金周转率、店面的利用率、员工人均服务量、顾客流动速度、客人消费水平、人均创收额等等都需要进行量化分析。

我们门店通过基础运营、营收利润到人员效率等，尽可能拆分出每个小模块，搭建门店自己的数据模型，再进行每天、每周、每月、每季，甚至每年的数据做分析对比，不断的优化，才能逐步实现门店的运营各个板块的业务增长。

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