如何用产品思维找到奶茶店的增长点

朋友开奶茶店，作为一名穷苦的产品人，金钱上没有办法帮到朋友，就只能贡献思维——用产品思维简单分析下如何针对朋友奶茶店的现实状况，找到营收增长点。

背景是这样的：前几天跟朋友喝酒，聊到他最近在开一家奶茶店，生意不太好。问他具体哪一块出了问题，他自己也说不清楚。

回来之后想着帮忙分析一下问题出在哪里，花了一下午时间拆分业务流程，帮忙想了一些可能的增长点。作为一名贫苦的产品，事业上没法帮朋友一把，所以只能贡献下脑子了。

下面把整个过程的思路以及用到的策略方法列在下面：

一、业务流程拆解

首先来分析一下一家奶茶店主要的业务流程，这里由于没有作访谈，仅为发散，辅助分析

二、构建等式

设置净利润为目标增长，结合生活经验，可以初步得到一个等式：

净利润=收入-支出

这个等式结合以上业务流程，可以进一步拆分粒度为以下：

净利润=（客流量*客单价）-（租金+成本）

其中，客流量指标表示消费者总人数，这个指标可以往下进一步拆分为：

客流量=营业时长*单位时间购买人次

这里，单位时间人次其实是衡量一家奶茶店是否受欢迎的最主要指标，这里需要对单位时间人次这一指标进行详细拆解。

首先，客人从不了解一家奶茶店到决策购买，可以粗略划分为两步：第一步是触达，第二步是认可并转化。

所以这里把影响一家奶茶店单位时间购买人次这一指标的影响因素粗略分为两个：一个是触达总用户数，一个是决策购买转化率。

所以这里我们可以把单位时间购买人次拆分为：

单位时间购买人次=单位时间触达总用户数*决策购买转化率

其中，触达总用户数这一指标还可以进一步拆分为拉新人数和激活人数，可以针对拉新人数和激活人数分别使用不同的增长策略来实现触达总用户数增长，进而使得整体利润增长。

决策购买转化率这一指标的增长优化方向主要是在于体验及口碑的优化增长，也可以使用不同的优化手段来提升这一指标，进而实现利润增长。

目前的利润公式为：

净利润=（营业时长*单位时间（拉新人数+激活人数）*决策购买转化率*客单价）-（租金+成本）

（1）首先：

客单价这一指标与顾客价格预期有关。而价格预期的影响因素比如：口味、品牌、环境等，又与决策购买转化率有关，而客单价反过来也是影响决策购买转化率的一项因素。

这里不同用户人群对于价格的敏感程度会不一样，所以这里会存在一种情况即：如果用户人群对价格的敏感度低，所以可以在不影响太多决策购买的情况下提升客单价。

如果用户人群对价格的敏感度高，这时候提升客单价就会大幅度降低转化率，反而使得净利润下降。

（2）其次：

营业时长指标会影响单位时间触达用户总数指标。

如果目前的奶茶店人非常多，很多人会因为店关门过早买不到奶茶，此时增加营业时长可以对净利润指标起到增长的作用。

如果目前的奶茶店人并不多，增加营业时长指标非但起不到增长作用，还可能因为增加了成本，降低利润指标。

（3）再者：

租金指标与店铺地段有关，而店铺的地段会影响拉新激活人数指标。所以这里如果地段对于以上指标的提升贡献的价值小于租金的消耗，则可以考虑降低租金的支出，即换到租金低一些的地段。

（4）最后：

成本指标包括人力成本、原材料成本、营销成本等。成本指标会影响决策购买指标，与租金指标相同，如果提升成本获得的收益低于提升的成本本身，就需要一定的策略来优化成本。

三、选择策略方向

目前已有的一些信息：

店目前的地段比较不错，但相应的租金比较贵； 目前店铺的盈利为负。

根据目前的信息，可以推测目前的店铺状况处于以下情境：

所以目前的目标是：提高收入或降低支出达到收支相对平衡的状态。

其中，对于策略选择可以使用以下的表格衡量：

这里的策略仅为我自己脑补的一些策略方法，如果自己有一些其他的增加利润方法，也都可以收录至下面的表格中进行优先级判断。

这里面有两个关键指标需要注意，一个是成本，一个是收效。

成本：即实行此策略将会带来的一个预期成本。收效：即使用此策略后，可能的收益。

比如：增加营业时长这一策略，假如目前的客流量并不多，那么增加营业时长可能并不能带来更多用户，这个时候增加营业时长带来的收益就会低于增加营业时长带来的成本，所以此条策略优先级可以比较低或者干脆不去做。

其中需要注意的是：降低支出即降低来自租金，人员成本，原材料方面的支出，如果选择降低支出这一方向，可以采取以下策略：

转移店铺地址至线下流量少，线上流量相对多一些的地区，比如办公楼周边、住宅区周边等，同时发展外卖业务，这样能够一定程度上降低租金成本，同时不会太多损失订单收益。 更换原材料供给商，选用价格更低的原材料。这一策略的使用的前提是不会较多降低口味从而引起决策购买转化率大量下滑。

最后，对于策略选择前期可以根据目前的经营状况，以及自己对用户人群的研究判断，大概的对各个策略作一个成本和收效判断。

后期可以根据实现策略后的数据反馈进一步完善各个策略的优先级。

 

本文由 @Ranger 原创发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

题图来自Unsplash，基于CC0协议。