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餐饮的营业额 = 来客数 * 客单价。
而来客数呢,等于新客 + 老客 * 消费频率。
这是大家都知道的公式。
所以餐饮经营,从本质上来说只有两件事:
- 如何不断获取新客?
- 如何增加老客的复购率?
换成互联网公司常用的话术,就是拉新和留存。
所以,餐饮的经营和互联网公司的运营,从某种层面来讲,逻辑是一样:
做经营,本质上就是在做增长。
那么,互联网公司是如何做增长的?它们的增长方法论,在餐饮行业是否适用呢?
餐饮增长黑客,了解一下。
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肖恩·埃利斯,在担任LogMeIn公司的市场副总裁期间,研究出一套增长新模式,最终帮助这家公司成功IPO。
之后,他先后任职于Eventbrite、Dropbox,负责公司的增长业务。在这些公司任职期间,他通过分析数据指标、搭建测试系统、设立流程,这些公司的关键指标都有了很大的增长。
2010年,他在招聘增长人员的招聘启事中,第一次提出了“增长黑客”这一概念。
肖恩·埃利斯,对增长黑客的解释是:
A Growth Hacker is a person whose true north is growth.
近几年,流量红利已经逐渐消失殆尽,增长成为了各大互联网公司的共同焦虑,增长黑客的概念恰好迎合了运营人员的需求。
在某招聘网站上,以“增长”作为关键词搜索,结果令人惊讶:
几乎各大互联网公司都在招聘增长的人员,而且开出的工资工资相当可观。
那么,增长黑客究竟做哪些工作呢?
增长黑客的工作,分为四部分:
- 确定北极星指标;
- 建立增长模型;
- 设计数据看板;
- 迭代优化模型。
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第一步,建立北极星指标。
每个企业在做增长的时候,都应该先确定自己的北极星指标,以后公司的所有工作,都应该围绕这一目标开展。
设想一下,美团外卖的北极星指标应该是什么呢?
是注册用户数吗?
假如注册用户数量很大,而活跃用户数很少,注册用户数就没有价值了。
所以,美团外卖的北极星指标,应该是日订单量。而美团确实是这样确定北极星指标的。
比如,最近餐鱼的朋友圈,被美团的一个日订单量超过3000万的海报刷屏了。
所以,在美团外卖内部,“日订单量”也被认为是自己的北极星指标。
对于餐厅单店来说,许多餐厅的北极星指标,应该是日营业额。而对于连锁加盟企业,它们的北极星指标则应该是在运营中的店面数量。
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第二步,建立增长模型。
2007年,戴夫·麦克卢尔提出了一种业务增长模型:海盗模型。
这一模型,有5个环节构成:
- 用户获取(Acquisition);
- 用户激活(Activation);
- 用户留存(Retention);
- 用户推荐(Referral);
- 商业收入(Revenue)。
把这5个环节的首字母组合在一起,就是AARRR,因此这一模型也被称为“AARRR模型”,或者是“漏斗模型”。
这一模型极其精简,又可以无限延伸,许多互联网人在这一模型的基础上,改造设计出了自己产品的增长模型。
瑞幸咖啡的首席营销官杨飞认为,AARRR模型不仅适用于App,企业在营销的过程中,也可以按照这一模型来检验营销效果。
瑞幸咖啡能够在2年的时间内上市,杨飞功不可没,而AARRR模型的思路,也始终贯穿瑞幸咖啡整个营销过程中。
AARRR模型的价值非常大,我会在之后的文章中展开来阐述,这里只简单举一个例子:
许多餐厅把精力放在获取新客上,撒广告、发优惠券、各种营销活动,获取大量的新客后,却没有带来复购,所有的努力一场空。
我们看一下海底捞的AARRR模型:
用户获取:海底捞的员工,会站在商场的电梯口,“拦截”每一位路过的客人,给发放“送菜券”,是每一位路过的顾客,即便有的人没有接受这张券,至少知道了这里有一家海底捞,做到了广告效果的最大范围覆盖。
用户激活:海底捞的公众号,会定期推送内容,我的一个微信号大概有2000多位好友,而关注海底捞微信公众号的人数有600人,将近1/3的好友都关注了它的微信公众号。
用户留存:有了公众号的提醒,加之“送菜券”,海底捞成为了人们选择的备选项,另外,海底捞有自己的会员体系,每次消费的金额都可以获取积分,而积分可以直接当做现金抵扣,又一次增加了顾客的粘性。
用户推荐:海底捞把服务做到极致,好的口碑不断传播,老客带新客,形成了非常好的用户推荐,而瑞幸咖啡通过线上裂变的方式,同样获取了大量的新客。
商业收入:通过以上4个环节的打磨,最终为海底捞带来巨大的收入,2018年,海底捞的营收为193亿元,而目前公司的市值达到了1595亿(截止2019年8月2日)。
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第3步,设置数据看板。
增长黑客的主要工作,是对数据的变化做出动作,而数据看板是产品运营状况的仪表盘。
对于餐厅来说,至少应该设置一下几个数据看板:
营业额、客单数(TC)、平均客单交易额(AC)、不同菜品的点单量、新客人数、老客人数。
如何获取这几个数据?这时候点餐和收银工具的选择就非常重要了。
好的工具,会让数据看板的工作事半功倍。
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第4步,迭代优化模型。
这一步是难的,因为它需要根据数据看板的指标作出运营决策,而做决策考验一个增长黑客的运营功力。
比如,数据看板显示,餐饮的老客人数一直在下降,复购率很差,作为增长黑客,你如何解决这一问题呢?
也许你需要根据数据分析餐厅的QSC:
- 是产品问题?
- 是服务问题?
- 还是卫生状况问题
你是否需要分析一下餐厅的大众点评的评论,以便从中发现可能的问题?
你是否需要对餐厅的工作人与、顾客进行沟通,试图发现问题所在?
你是否需要调研周边新开餐厅的动向,了解他们的营销手段?
…
总之,你需要根据数据看板的仪表盘,对你的增长模型进行迭代优化,不断增加模型的坚固性。
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增长黑客的内容非常庞大,今后的文章中,餐鱼为你一一解读。
最后,上传一张Pinterest公司的用户增长模型:
文:谭克@餐鱼(canyu365)
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