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餐飲的營(yíng)業(yè)額 = 來客數(shù) * 客單價(jià)。
而來客數(shù)呢,等于新客 + 老客 * 消費(fèi)頻率。
這是大家都知道的公式。
所以餐飲經(jīng)營(yíng),從本質(zhì)上來說只有兩件事:
- 如何不斷獲取新客?
- 如何增加老客的復(fù)購(gòu)率?
換成互聯(lián)網(wǎng)公司常用的話術(shù),就是拉新和留存。
所以,餐飲的經(jīng)營(yíng)和互聯(lián)網(wǎng)公司的運(yùn)營(yíng),從某種層面來講,邏輯是一樣:
做經(jīng)營(yíng),本質(zhì)上就是在做增長(zhǎng)。
那么,互聯(lián)網(wǎng)公司是如何做增長(zhǎng)的?它們的增長(zhǎng)方法論,在餐飲行業(yè)是否適用呢?
餐飲增長(zhǎng)黑客,了解一下。
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肖恩·埃利斯,在擔(dān)任LogMeIn公司的市場(chǎng)副總裁期間,研究出一套增長(zhǎng)新模式,最終幫助這家公司成功IPO。
之后,他先后任職于Eventbrite、Dropbox,負(fù)責(zé)公司的增長(zhǎng)業(yè)務(wù)。在這些公司任職期間,他通過分析數(shù)據(jù)指標(biāo)、搭建測(cè)試系統(tǒng)、設(shè)立流程,這些公司的關(guān)鍵指標(biāo)都有了很大的增長(zhǎng)。
2010年,他在招聘增長(zhǎng)人員的招聘啟事中,第一次提出了“增長(zhǎng)黑客”這一概念。
肖恩·埃利斯,對(duì)增長(zhǎng)黑客的解釋是:
A Growth Hacker is a person whose true north is growth.
近幾年,流量紅利已經(jīng)逐漸消失殆盡,增長(zhǎng)成為了各大互聯(lián)網(wǎng)公司的共同焦慮,增長(zhǎng)黑客的概念恰好迎合了運(yùn)營(yíng)人員的需求。
在某招聘網(wǎng)站上,以“增長(zhǎng)”作為關(guān)鍵詞搜索,結(jié)果令人驚訝:
幾乎各大互聯(lián)網(wǎng)公司都在招聘增長(zhǎng)的人員,而且開出的工資工資相當(dāng)可觀。
那么,增長(zhǎng)黑客究竟做哪些工作呢?
增長(zhǎng)黑客的工作,分為四部分:
- 確定北極星指標(biāo);
- 建立增長(zhǎng)模型;
- 設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)看板;
- 迭代優(yōu)化模型。
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第一步,建立北極星指標(biāo)。
每個(gè)企業(yè)在做增長(zhǎng)的時(shí)候,都應(yīng)該先確定自己的北極星指標(biāo),以后公司的所有工作,都應(yīng)該圍繞這一目標(biāo)開展。
設(shè)想一下,美團(tuán)外賣的北極星指標(biāo)應(yīng)該是什么呢?
是注冊(cè)用戶數(shù)嗎?
假如注冊(cè)用戶數(shù)量很大,而活躍用戶數(shù)很少,注冊(cè)用戶數(shù)就沒有價(jià)值了。
所以,美團(tuán)外賣的北極星指標(biāo),應(yīng)該是日訂單量。而美團(tuán)確實(shí)是這樣確定北極星指標(biāo)的。
比如,最近餐魚的朋友圈,被美團(tuán)的一個(gè)日訂單量超過3000萬的海報(bào)刷屏了。
所以,在美團(tuán)外賣內(nèi)部,“日訂單量”也被認(rèn)為是自己的北極星指標(biāo)。
對(duì)于餐廳單店來說,許多餐廳的北極星指標(biāo),應(yīng)該是日營(yíng)業(yè)額。而對(duì)于連鎖加盟企業(yè),它們的北極星指標(biāo)則應(yīng)該是在運(yùn)營(yíng)中的店面數(shù)量。
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第二步,建立增長(zhǎng)模型。
2007年,戴夫·麥克盧爾提出了一種業(yè)務(wù)增長(zhǎng)模型:海盜模型。
這一模型,有5個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成:
- 用戶獲?。ˋcquisition);
- 用戶激活(Activation);
- 用戶留存(Retention);
- 用戶推薦(Referral);
- 商業(yè)收入(Revenue)。
把這5個(gè)環(huán)節(jié)的首字母組合在一起,就是AARRR,因此這一模型也被稱為“AARRR模型”,或者是“漏斗模型”。
這一模型極其精簡(jiǎn),又可以無限延伸,許多互聯(lián)網(wǎng)人在這一模型的基礎(chǔ)上,改造設(shè)計(jì)出了自己產(chǎn)品的增長(zhǎng)模型。
瑞幸咖啡的首席營(yíng)銷官楊飛認(rèn)為,AARRR模型不僅適用于App,企業(yè)在營(yíng)銷的過程中,也可以按照這一模型來檢驗(yàn)營(yíng)銷效果。
瑞幸咖啡能夠在2年的時(shí)間內(nèi)上市,楊飛功不可沒,而AARRR模型的思路,也始終貫穿瑞幸咖啡整個(gè)營(yíng)銷過程中。
AARRR模型的價(jià)值非常大,我會(huì)在之后的文章中展開來闡述,這里只簡(jiǎn)單舉一個(gè)例子:
許多餐廳把精力放在獲取新客上,撒廣告、發(fā)優(yōu)惠券、各種營(yíng)銷活動(dòng),獲取大量的新客后,卻沒有帶來復(fù)購(gòu),所有的努力一場(chǎng)空。
我們看一下海底撈的AARRR模型:
用戶獲取:海底撈的員工,會(huì)站在商場(chǎng)的電梯口,“攔截”每一位路過的客人,給發(fā)放“送菜券”,是每一位路過的顧客,即便有的人沒有接受這張券,至少知道了這里有一家海底撈,做到了廣告效果的最大范圍覆蓋。
用戶激活:海底撈的公眾號(hào),會(huì)定期推送內(nèi)容,我的一個(gè)微信號(hào)大概有2000多位好友,而關(guān)注海底撈微信公眾號(hào)的人數(shù)有600人,將近1/3的好友都關(guān)注了它的微信公眾號(hào)。
用戶留存:有了公眾號(hào)的提醒,加之“送菜券”,海底撈成為了人們選擇的備選項(xiàng),另外,海底撈有自己的會(huì)員體系,每次消費(fèi)的金額都可以獲取積分,而積分可以直接當(dāng)做現(xiàn)金抵扣,又一次增加了顧客的粘性。
用戶推薦:海底撈把服務(wù)做到極致,好的口碑不斷傳播,老客帶新客,形成了非常好的用戶推薦,而瑞幸咖啡通過線上裂變的方式,同樣獲取了大量的新客。
商業(yè)收入:通過以上4個(gè)環(huán)節(jié)的打磨,最終為海底撈帶來巨大的收入,2018年,海底撈的營(yíng)收為193億元,而目前公司的市值達(dá)到了1595億(截止2019年8月2日)。
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第3步,設(shè)置數(shù)據(jù)看板。
增長(zhǎng)黑客的主要工作,是對(duì)數(shù)據(jù)的變化做出動(dòng)作,而數(shù)據(jù)看板是產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)狀況的儀表盤。
對(duì)于餐廳來說,至少應(yīng)該設(shè)置一下幾個(gè)數(shù)據(jù)看板:
營(yíng)業(yè)額、客單數(shù)(TC)、平均客單交易額(AC)、不同菜品的點(diǎn)單量、新客人數(shù)、老客人數(shù)。
如何獲取這幾個(gè)數(shù)據(jù)?這時(shí)候點(diǎn)餐和收銀工具的選擇就非常重要了。
好的工具,會(huì)讓數(shù)據(jù)看板的工作事半功倍。
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第4步,迭代優(yōu)化模型。
這一步是難的,因?yàn)樗枰鶕?jù)數(shù)據(jù)看板的指標(biāo)作出運(yùn)營(yíng)決策,而做決策考驗(yàn)一個(gè)增長(zhǎng)黑客的運(yùn)營(yíng)功力。
比如,數(shù)據(jù)看板顯示,餐飲的老客人數(shù)一直在下降,復(fù)購(gòu)率很差,作為增長(zhǎng)黑客,你如何解決這一問題呢?
也許你需要根據(jù)數(shù)據(jù)分析餐廳的QSC:
- 是產(chǎn)品問題?
- 是服務(wù)問題?
- 還是衛(wèi)生狀況問題
你是否需要分析一下餐廳的大眾點(diǎn)評(píng)的評(píng)論,以便從中發(fā)現(xiàn)可能的問題?
你是否需要對(duì)餐廳的工作人與、顧客進(jìn)行溝通,試圖發(fā)現(xiàn)問題所在?
你是否需要調(diào)研周邊新開餐廳的動(dòng)向,了解他們的營(yíng)銷手段?
…
總之,你需要根據(jù)數(shù)據(jù)看板的儀表盤,對(duì)你的增長(zhǎng)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化,不斷增加模型的堅(jiān)固性。
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增長(zhǎng)黑客的內(nèi)容非常龐大,今后的文章中,餐魚為你一一解讀。
最后,上傳一張Pinterest公司的用戶增長(zhǎng)模型:
文:譚克@餐魚(canyu365)
首席增長(zhǎng)官CGO薦讀自媒體時(shí)代增長(zhǎng)黑客:
更多精彩,關(guān)注:增長(zhǎng)黑客(GrowthHK.cn)
增長(zhǎng)黑客(Growth Hacker)是依靠技術(shù)和數(shù)據(jù)來達(dá)成各種營(yíng)銷目標(biāo)的新型團(tuán)隊(duì)角色。從單線思維者時(shí)常忽略的角度和高度,梳理整合產(chǎn)品發(fā)展的因素,實(shí)現(xiàn)低成本甚至零成本帶來的有效增長(zhǎng)…
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