一個舉動，復購率提升5.4倍！這有一份“茶飲經營數據圖譜”_風聞

咖門2022萬有飲力大會上，品牌都在聊一件事：用數據指導運營。

有的品牌藉助數據做精準營銷，一個月沉澱20多萬會員，復購率提升5.4倍；有的藉助數據分析用户習慣，讓小程序復購率達到45%，超過行業平均水平。

在茶飲業，數據正在發揮價值，而且變得愈發重要。

精細化變革加速

頭部品牌都在數據中找盈利

這兩年，茶飲品牌門店不斷增長，潛力品牌層出不窮，市場競爭不斷加劇。

市場不可避免的進入“存量”階段，每個從業者都在努力盤活現有資源。而這，也促使更加精細化的運營手段和經營理念，被提上日程。

比如，給不同的人羣匹配不同營銷策略，不同區域的門店推薦不同的產品組合，以獲得更好的轉化效果等等。

精細化經營的前提，是對數字化的認知和對數據的駕馭，這一點，在後疫情時代，更加明顯。

埃森哲《2022中國企業數字化轉型指數》報告數據顯示，2022年近六成的中國企業表示未來1~2年將加大在數字化方面的投資力度。

而在茶飲行業，頭部品牌都已將精力投入到數據能力的修煉中，以應對考驗。

比如，開學季時書亦燒仙草和雲徙數盈聯手，在數據的支持下針對學生羣體做了一次精準營銷：

利用數據，洞察大學生的“消費影響因素”和“消費行為習慣”，給出精確的折扣力度、折扣次數，引導大學生成為會員，並持續運營。

這一舉動，30天內沉澱學生消費者超20萬，其中29.16%為品牌從未消費過的新增會員，7天內會員復購率提升5.4倍。

桃園三章也在進行全面的數據拉通後，聚焦“茶拿鐵”，專注學生羣體和下沉市場，利用數據分析用户習慣、平台特點進行精準運營，實現了小程序復購率45%，社羣轉化率40%。

而無論是針對目標人羣的精準營銷，還是根據平台特點調整運營方式，以上都只是數據所發揮出的“部分作用”。

那麼，不同的環節看什麼數據，如何分析已有數據來提升營業額？

雲徙數盈在深度研究了15+頭部茶飲品牌的實戰經驗後，提煉並繪製一份知識地圖——《中國現製茶飲經營數據圖譜》，圖譜涵蓋人、貨、場、營收四大模塊共計500+數據指標、10+經營數據健康紅綠燈參考值及業務智能應用範例，幫助品牌理順數據體系。

為此，我採訪了雲徙科技助理總裁兼雲徙數盈事業部總經理苗宇。

茶飲品牌如何看數據？

這有一份“茶飲經營數據圖譜”

在日常經營中，茶飲門店每天都有大量的數據產生：有會員數據、交易數據、庫存數據等等。

苗宇表示，目前，困擾大部分茶飲品牌的其實並非“數據空白”，而是“數據缺乏可分析性”。

舉個例子，同一款“茉莉花茶”，在外賣平台上產品名叫“茉莉花茶（大中小杯）”，而在小程序上叫“大杯茉莉花茶”，名稱不同就會影響數據庫的SKU數量，大大降低數據驅動業務的準確性。

因此，想讓數據具有可分析性，首先就是要建立標準，通過One ID，讓每一個商品、會員、渠道數據都變得可追溯，為業務增長賦能。“這也是雲徙一直的理念，業務+數據雙中台，雙向拉通經營數據，互為反哺。”苗宇告訴我。

中國現製茶飲經營數據圖譜（節選），圖片來源：雲徙數盈

在標準統一之後，各個模塊應該看什麼數據？又如何看數據呢？我們詳細聊聊這份數據圖譜：

1、人：拉新、復購、精準營銷，從用户畫像開始

圖譜的會員模塊包含品牌關心的行為指標、長期指標、模型指標三大維度。

其中，行為指標中又拆分出了影響會員行為的首單、第二單等；長期指標中則包含會員價值、優惠幅度等。

根據這些會員數據，品牌和門店可以更加直觀地瞭解消費人羣，針對不同人羣設計精準的營銷方案，包括優惠券發放張數、次數等。

比如，上文提到的針對“學生羣體”做的學生卡營銷：

在拉新上，根據精準洞察大學生消費核心影響因素——“性價比”，給出品牌對於學生羣體的特殊優惠關懷；

在復購上，根據“一個月消費4次，更容易在第二個月形成穩定復購”的消費行為洞察，配置含有4張優惠券的券包。

除此之外，還可以從這些會員指標中，推導出門店“會員註冊率低”、“復購率不高”等薄弱表現的原因，並從根源上找到針對性的解決方式。

另外，通過洞察消費偏好，品牌可以反向定製菜單、推薦商品、宣傳活動等，讓會員服務做到細緻入微，從而提升最終的轉化。

2、貨：打通前後端數據，科學訂貨、降低損耗

飲品店降成本，首先要關注的就是“物料損耗”。

目前很多門店依然面臨訂貨、損耗上的問題，如果店長經驗不足，很難訂得準；門店操作不標準，也會導致物料浪費、竄貨盜損等問題。

針對這些痛點，圖譜中給出了保證交付、合理週轉、盯住損耗、經濟運輸、高效儲存等5個大類參考數據，其中的細分指標，能幫助經營者明確損耗具體發生在哪個環節，動態調整訂貨量。

以訂貨為例，明確某個產品所需物料及單杯所需量後，門店智能供應鏈系統能根據銷售情況、短保損耗、操作損耗等數據給出總體所需量，商家可以根據這個數據進行動態調整，科學訂貨。

3、場：判斷門店“標籤”，更有針對性地提升營業額

每個店長都知道，不同的**“門店標籤”**會有不一樣的銷售表現，新老客户比也有很大差異。

這裏的**“門店標籤”指的是選址、面積等多個維度共同作用下形成的門店類型。**

比如，開在商圈、機場等人流量大的位置，註定是做“新客”生意，而社區店則是做“鄰里”生意，兩種門店有所差異：一個側重拉新，一個側重複購。

多重“標籤”下，同一個茶飲品牌之下的門店既有共性又有個性。

圖譜中的門店類型、門店種類、運營效力等指標能夠讓品牌清楚瞭解門店定位，從而調整運營側重點，提升營業額、復購率。

這些指標還能為新店選址提供參考，開店人員能根據自己預想的效果，自行設置門店“標籤”。

4、營收：門店情況快速反饋，總部給予流量支持

為了品牌的統一性，門店一定程度需要依賴品牌的策略，比如營銷手段的助力和新品研發上的支持。

而品牌的決策來源於對門店情況的全盤把握，規模越大的品牌，就越需要更系統、全面地把握每家門店的具體情況。

圖譜的營收板塊，則告訴品牌應該關注門店在總支出、總收入以及均值上的哪些數據指標，比如線上線下收入情況、成本分佈、人均、店均等，讓增長可以被追溯。

根據這些數據，總部能夠及時決策做出運營策略上的調整，形成經營上的良性循環。

中國現製茶飲經營數據圖譜（節選），圖片來源：雲徙數盈

5、數據健康“紅綠燈”：及時診斷，調優業務方向

圖譜中還提煉了一份數據紅綠燈指標，品牌可以對照其中的10+具體數據指標和數值，自查其品牌經營數據的健康程度（目前該指標還在不斷迭代中）。

經營者能夠通過“紅綠燈”指標，快速找到品牌業務中尚存的增長點，以及跟同行的差距，從而調整運營的重心和目的。

以會員舉例，圖譜羅列了小程序滲透率、復購率、首購率等關鍵數據，以優於同行的水平作為參考，品牌可以知曉目前自身數據水平在行業內的情況。

中國現製茶飲經營數據圖譜（節選），圖片來源：雲徙數盈

6、業務智能應用：前後端數據配合，實現智能降本增效

開飲品店，只有把每個環節都控制在合理的範圍內，才有可能達成盈利。

圖譜的“業務智能應用”部分，展現了供應鏈管理的數據價值。

比如，通過雲徙的門店智能供應鏈系統，有品牌門店的訂貨耗時控制在了30s內完成；每店每年在損耗透明的同時，還能平均減少3萬~3.5萬元的損耗。

千店級品牌，一年至少可以累計節省3000萬元的物料損耗，人力效率也將大大提升。

這正説明，門店降本有“數”可依，有“法”可依，並且已跑出了可行的方法。

茶飲精細化經營

數據能力重要性凸顯

採訪中，苗宇告訴我，茶飲行業的數字化第一階段是數字應用支撐業務，比如小程序線上點單，屬於數據的原始積累階段。

目前，行業已經來到第二階段：數字應用要和業務聯通起來，形成數據資產。

“要讓第一階段積累的數據有分析的可行性，形成精細化的指導參考，讓各部門業務能夠順利推進。”

這是品牌“降本增效”的必經之路，也是一種從競爭中突破的方法。

梳理下來，我發現已經有不少品牌走在“用數據指導經營”的前列；也有更多經營者開始用數據替代“個人經驗”，來提升業績。

**《中國現製茶飲經營數據圖譜》**能幫助品牌迅速理順全盤數據脈絡，清晰洞察每一個業務指標背後的關鍵數據，讓品牌清楚知道該看什麼、怎麼看以及如何計算這些指標。

在技術驅動、融合發展的當下，找對發展方向才是卸下焦慮、踏實前行的關鍵。