上周我们聊了喜茶双停后对行业产生的影响会是什么？我总结出来有三点：

1、深度优化门店模型，打造品牌和加盟商可持续盈利的门店模型；

2、特许加盟模式递进，品牌与加盟商共生，先重质再谈量、渠道价值重塑；

3、品牌供应链服务快速迭代。

深度优化门店模型

我服务了连锁品牌十五年，在初期有一个很大的困惑：绝大部分的品牌基本没有掌握自己门店的盈利数据，也没有通过门店盈利数据的变化去优化门店模型的思路和方法。

十年前开始理解到这种现状的原因：一是时代红利确实太大了，只要有几个不错的产品，有一套能够吸引消费者的门店整体呈现，以及还凑合的门店体验，门店就可以活下去。

加上市场投资人当时整体比较多，门店多搞点营销，百度多做些投流，招商就可以达成。

二是数字化工具在 2017年才开始全面落地到餐饮行业中，从业者整体缺失完整的连锁商业思维和意识，对门店模型的理解是比较片面的。

在这样的时代背景下，有能够快速盈利的可能，又没有相对完整的思维和意识。那为什么会花时间去研究门店数据，持续优化自己的门店模型呢？

行业中只有少数的有长期主义的品牌在做这个事情，比如老乡鸡、萨莉亚、肯德基、麦当劳，当然他们也就成为了现在市场中的头部。

通过二十多年的市场发展，餐饮行业从产品驱动到规模驱动基本已经走完，现在已经来到数据驱动时代，只是大部分的创始人没有想到会这么快，也还不清晰如何面对数据驱动时代的来临。

所以到现在，大部分的创始人不清晰自己品牌下所有门店的实际投资回报数据、更没有深度思考如何能够清晰把自己门店模型用数据化的手段表达出来，从而通过这些数据指标的阈值来进行预警。

我们今天主要聊聊如何建立门店模型的思维、规则和流程，再如何设定适合自己的阈值。

餐饮行业的门店一般由六个维度来表达自己的门店模型。

1、财务指标：门店利润及利润率、收入结构、成本结构、盈亏平衡点、不同营业周期下的指标差异、投资回报周期；

2、基础效率指标：坪效、人效、翻台率（座位周转率）、黄金时效；

3、  产品结构：引流产品占比、利润产品占比、战略产品占比；

4、消费者资产：复购率、消费者生命周期价值、消费者净推荐值；

5、组织效能：人员ROI=（每个员工创造毛利-人力成本） /人力成本*100%

6、风险承受度：极端客单量、价格战、供应链中断。

通过这六个维度我们可以建立品牌自己完整的门店模型，这些数据你可以先通过现在已有的健康门店及行业优秀品牌门店数据（已经上市的同业态品牌门店数据）来建立自己门店模型数据。

财务指标是最终体现门店是否可以持续发展的关键指标，也是是否可以开放特许加盟的决策指标之一；

基础效率指标指引你清晰了解应该如何选址、门店布局与用工及合理排班；

产品结构会决定你的供应链和产品创新及营销的方向；

消费者资产是让你了解用户画像及用户满意度的关键要素有哪些；

组织效能能够让你了解人员的实际创造价值是多少；

风险承受度让你了解极端客流在什么情况下还能够维持门店生存、出现恶意的价格战打到什么程度还能够有利润、供应链中断多长时间门店可以应付等。

当然，需要根据品牌实际情况来进行这些数据指标的建立和模型建立，一般来说，正餐超过十家门店、轻餐超过三十家门店（指盈利周期超过一年以上的门店），都可以来把原来的数据进行收集和分析，形成品牌的数字化门店模型；同时，也可以生成门店的风险阈值。

我相信，喜茶的双停核心应该是风险阈值已经出现，这个阈值最终体现出来肯定是门店的盈利水平在下降，继续打价格战，产品的毛利、客单价都会维持在低值甚至是亏损。

我想喜茶应该有建立自己的EBITDA率（息税折旧摊销前利润），通过这个数据指标来建立品牌门店的预警。

对于准备进入资本市场和已经进入资本市场的品牌，这个数据能够清晰的告诉投资人门店健康度。

如果我们每个品牌都建立起来这些数据指标，完全可以通过数据来提前预警。每个预警都可以告诉我们门店优化的方向是什么。

七八年前，我在行业中一直呼吁各位创始人在品牌内部开展精益学习的训练，让所有的管理者和伙伴都能够掌握精益的知识和实践方法。因为在餐饮中，精益是一个最能够提升门店收益和品牌收益的方法。

大家都知道，门店收益是一个多因一果的过程，门店最终的利润是由产品组合、整体成本、服务动线、品牌价值、商圈变化等各种原因造成。

每一个维度都可以通过数据呈现出来，实际数据与目标之间的差距就是需要解决的问题。精益就是来帮助快速地辨识关键问题和解决问题的一种能力和方法。

所以我们需要先在内部建立这样的精益思维，同时需要开始把数据采集及分析流程建立起来。

我在多年服务过程中发现，大量餐饮行业的管理者，在十家门店以内规模时，都能够经营得非常好，因为创始人可以亲力亲为。都非常清晰自己的问题出现在哪里和如何解决。

但当门店越来越多，没有时间和精力再到门店亲自进行检视，也没有完整的数据呈现，出现问题自然也不清楚。

比如有些门店从月均盈利8万下降到了1.5万，店长和加盟商可能都认为还可以，因为还是在盈利。

实际上这已经出现较大的问题，就需要更早的介入，去进行分析和改善，让自己的门店模型回归到更加健康的地步。

本周聊到这里，下周我们继续聊聊如何通过数据驱动来优化自己的门店模型。