上周我们探讨了如何依据现有门店数据挖掘机会，但不少连锁创始人和管理团队反馈，获取所有门店的全量数据存在较大的难度。

今天就来聊聊如何获取门店全量数据。

在国内餐饮特许连锁品牌里，瑞幸是发展速度最快的。

瑞幸之所以能实现超常规的发展，首先是因为看到了咖啡赛道的巨大市场空间，进而组建超级团队入场。

更为重要的是，其依托数据能力以及互联网思路进行组织架构搭建，以此开展连锁市场拓展，在整个餐饮行业堪称降维打击，而其中有一点便是通过所有的关键决策都依赖数据进行。

如今，许多创始人对 AI 十分重视，甚至有品牌基于 AI 打造战略。

但我们忽略了一个关键细节：要用好 AI，需具备三大要素 —— 数据、算法和算力。

目前，算法和算力在市场中有众多服务商可供选择，但数据必须由我们品牌自身积累，没有任何第三方能够代劳。

如何积累自身数据？这不仅为当下的持续优化筑牢基础，更为全面进入下一个时代做好准备。

首先，我们来看在门店模型持续优化过程中需要哪些维度的数据：

投资额 ：涵盖加盟费、设备费用、装修费用以及开业准备费用。

收入 ：包括到店收入、到家实收以及会员收入。

成本 ：涉及租金、人工（正式员工、临时用工）成本。

费用 ：包含水电能耗、产品损耗、维修费用等。

利润率：产品毛利、经营净利率

掌握这些运营过程数据和经营成果数据后，就能迅速对门店的投资回报周期、盈亏平衡以及效率等方面进行全面核算，并实时依据数据为我们提供具有建设性的意见。

值得庆幸的是，目前国内餐饮特许连锁行业的品牌在收入数据方面相对较为完整，因为收银系统已经全面普及，不管是到店收入还是到家收入明细都比较清晰。

在投资明细、成本和费用明细上，80% 以上的品牌只是估算值，缺乏完整准确的数据。例如：准确的房租和人工成本数据。

这是因为大部分品牌在开放加盟时，没有充分考虑到未来连锁规模扩大后，需要采集哪些数据来为品牌后续发展奠定基础，从而忽视了从门店建店起全生命周期中各项数据的价值。

甚至出现过最离谱的情况是，有加盟商对自己门店的租金数据都向品牌隐瞒，担心品牌知晓其利润后随意给自己增加费用和物料成本。

要改变这一现状，有以下几种方法：

1、在和加盟商签约时，需在合约中详细注明门店所有经营过程中的数据明细及采集规则（例如我们在慧运营中设计了多种数据采集方式，助力品牌收集全量的经营过程数据）。

并且在前期培训过程中，要向加盟商和店长宣导此方面的重要性，先从意识上让他们有清晰的认知。

2、设置好关键的门店全生命周期节点，在节点上需有必备的数据才能审核通过到下一个阶段。

比如，在营建验收环节，要将店面合约上传回来，同时把装修及发生费用详细记录并上传，将这些数据收集作为验收环节中进行稽核的数据，使这些开业前基础数据回归总部。

3、在正式运营阶段，将门店人员信息和运营过程紧密关联起来，核心是收集到位实际用工数据。

例如，针对岗位设计好成长路径，每个岗位达成后进行解锁，并对应调整薪资。在月度盘点过程中，把能耗数据盘点纳入考核。

当这些动作持续三五个月后，一定能够在连锁组织内部形成习惯，借助系统的自动化流程及 AI 能力，能够快速准确地收集门店内经营过程全量数据。

严格来说，单店模型数据最短时间是一年，最优时间是三年以上数据累积，才能相对精准地作为决策依据。

因为一年是一个较小的周期，涵盖了所有的节假日和不同气候条件，而这些因素对餐饮门店生意的影响非常大。

但一年的数据还不足以进行决策支持，因为周期不够，很多规律无法通过数据归因出来。

任何门店经过三年的循环积累，数据会相对完整，更容易找到共性的规律和特征，这时数据所产生的价值就会开始呈现。

门店的数据积累过程就类似于自然界各种物质在荒野草地中形成矿山一样，时间越长，价值越大。

规律越容易通过数据呈现出来，后续针对品牌发展的模型建立就会越简单。

星巴克通过超过十年以上的规划及确址数据、经营数据的积累，再通过机器学习，现在计算机选址的准确率接近80%，后续能够达成85%以上后。

在确址这个高难度的工作上，数据就能够帮助品牌更快进行决策，大家想想，这对于品牌来说是多牛的竞争力。

现在大家明白如何收集门店全量数据了吗？下周我们将继续探讨如何运用这些数据。