一个连锁咖啡创业者的用户价值思考 | DTALK共创会干货

本文来自某连锁咖啡品牌联创胡侃文和DTALK创办人顾青在2023年11月的一次线下闭门交流（DTALK共创会），这次交流也有其他企业创始人参加，具体见文章底部的说明。

胡侃文：

从渠道到用户的视角转化

现在的连锁咖啡或者连锁品牌是一种全新的打法，我本来一直是做互联网的增长，现在也是在尝试用互联网的打法去做一个品牌。

一个企业的利润其实可以通过多种视角维度去实现。很多人会说看门店视角，每家门店可以赚多少钱？或者说看流量视角，像一些电商玩法都按流量，流量乘以转化率、乘客单价。但是我们换一个视角来看，计算这个门店利润或者品牌利润，能不能先去判断在一个用户上能赚多少钱？比方说，一年下来我从一个用户上赚 200 块钱，那么要达多少个用户可以盈利达到预期？

这是一种底层思维的改变，围绕用户需求。和围绕门店需求、品牌需求和流量玩法的需求是不一样的。本质点是提供服务面向的是一个用户，不只是打磨好一个好喝品质的咖啡，而是围绕这个用户去做一些思考。向一个客户卖咖啡，要从他身上赚 200 块钱，可以通过提供附加产品的手段，比如卖他一个周边，卖一个虚拟商品，储值卡，可以跨界联名。可以从客户身上赚很多钱，而不只是非得卖一杯咖啡。

最早期是渠道为王，改革开放时很多地方产品是供不应求的，当时可口可乐商家只要拿到货就能 100% 卖出去，能赚到钱，现在茅台还是类似的玩法。后来慢慢变成产品为王。然后对一个用户不能单独只能看一个东西，他可能今天喝一杯咖啡，那能不能再附带一个饭团，或是健身卡？

如何落实用户视角？

大部分企业文化都声称自己以用户为中心。阿里、腾讯也这么喊，很多企业甚至通过每天上午喊口号的形式来落地用户第一的企业价值观，那其实是皇帝的新衣。以用户为中心的那些观念都是植入在早期创始团队里的，到后面企业变大了以后，很多人的价值观会被稀释掉。所以后一些大厂里的职业经理人来了，公司价值观被稀释很严重，出现很多问题。

根本的点还是需要强有力的数据反馈标准，就是到底有没有以用户为中心？要落地就必须要数据化，拆公式把指标给拆出来。利润就是一个用户品牌到底能从在他身上赚多少钱？很多时候是不清楚的。

第一点，用户一年会花多少钱，再看一下花的最多那个人是谁，有多少人？了解他习惯和职业身份。小米当年起来就是靠那 1000个发烧友天天聊天反馈。要提升一个品牌的最核心的资产即LTV终身价值。

第二点，很多时候开始是花钱投流吸引用户，在抖音、美团、饿了么和小红书等各种各样的平台上去投放。那如何去降低这个钱？近十年来最火的一个话题叫“私域”，本质定义就是可以免费的无限次的触达到用户。因为营销成本里面，第一最大成本是渠道费（B补）；第二是营销补贴（C补），比方说特价菜，这部分是 for 转化。

如何降成本

前段时间字节财报表明，抖音集团主要盈利靠广告费高达450亿。我们现在很多营销费用就花在广告上面，因为不花钱，没流量，但是想要好的一些流量，又很难马上起量。而且平台和品牌方存在博弈关系，平台不会打出一个很低的流量成本，即使它可以做到很低，一个线索 100或200 块钱，不给搞很低或很高，平台是在动态来计算这个钱，品牌方肯定博弈不过平台，但又离不开它，就像一个毒品，平台给的流量很快，但是价格又降不去。

私域上一些红包的算法，本质上说都是降低营销成本。滴滴早期发红包都是发一块钱，每人一块钱打车，一分钱打车，零元打车，那时候把市场打出来了。但现在每一个人打车，它价格都不一样，就是通过算法优化 c 端补贴，把补贴成本降低。

把控渠道费用最好的中国企业是拼多多，而淘宝抓流量效率很低，阿里一个拉新成本要四五百块钱，拼多多才几十块钱，因为它可以疯狂的裂变。之前100块钱现金提现金的活动，人传人砍一刀到 99 块8，剩下那几块钱要 200 个人或150个人帮砍。100 块钱拉了 200 个人，这就是降低渠道拉新成本。一个用户大概拉过来可能要 10 或者 20 块钱，在一个月内或两个月内，商家能赚到200 块钱。然后来计算门店的经营成本，需要拉多少人可以盈利。

如何提收入

用户流量来源有两种，一种是“探索”，抖音、小红书就是最好的种草平台，就是用户不知道自己需求，就刷着APP激发用户购买欲望，这个流量打品牌是最好的，以内容去触发、经营用户需求。

另一种“搜索”，饿了么、美团还有淘宝，搜索必然会比价，比如饿了么搜索咖啡，所有品牌价格、营销红包一目了然，形成很强烈的价格战，价格战越厉害导致品质越差，最终恶性循环。

用户进入了环境以后，就自然而然就会去比价，所以要做流量应该往很难比价的种草上面去做。第一是种草流量来源很重要，第二是裂变，抖音和拼多多是一个非搜索渠道，就拼多多的推荐逻辑是，用户身边朋友吃了喝了觉得非常棒，那用户也想去尝试一下。

我们想把用户提升到每月 1000 或 2000，那么从这两个渠道去做是比较好的。怎么样去提高用户量和消费？让一个用户在一个月内能贡献 1000 的消费。这件事很多平台都在做，阿里叫AIPL，字节叫5A，这就是用户决策链路。用户从知道品牌，兴趣品牌，消费品牌、推荐品牌，成为忠实用户，其实每一步的环节都可以去量化。淘宝、字节就很清楚A类用户、 I类用户、 P类用户、L类用户有多少,把新用户变成忠诚的用户,本质上就是如何提高LTV，再往下面拆成5 类用户，要通过数据模板把这 A类用户变成 L类用户，每类用户每个月贡献的钱是不一样的。

AIPL 或5A，就是判断整个客户的 LTV 健不健康，或者品牌健不健康的一个关键指标。一家店新开肯定 100% 都是A类用户，那后面用户类型可能就慢慢多起来了。这个品牌是否健康要看客户质量，如果品牌天天都是新客，新客来就被薅羊毛，直到被薅死。把用户拆分后，因为不同的用户的需求不一样，下面的人分别负责针对AIPL类用户。通过表可见，对每类用户的营销的方式不一样，新客用户要便宜产品，对老客用户要做付费卡券包。每类用户触达的渠道也不一样，种草时候就应该用小红书，用户不应该关注价格，到最后复购的时候，就应该在小程序或社群里面。

顾青：

这需要需要数据和营销侧的同时发力，测算拉人成本的开销。

胡侃文：

降本增效，先降本。本的来源，主要是渠道补贴，不同的城市的营销逻辑不一样，所以无法做到一招鲜。

比如A是四五线城市，大众点评投到这里没有用。但是当地人很喜欢视频号，简单方式就是找几个人过来，到店里面喝一杯，送东西，视频号有个功能叫点赞朋友看，让他们做出点击爱心的行为，然后传播给身边人。这个成本很便宜，只要赠送一个小饼干。因为当地人不会去搜大众点评网，而一线城市的人跑到下面城市去玩，才会打开大众点评网，但他们被推荐打 5.5 折套餐后，即使享受优质服务，离开城市后不再回来，复购率极低。商家花费一半的营销补贴被薅羊毛，形成浪费，而当地人来喝，在手机上点一下推广下去，身边人都知道后再选择进店。

这些都需要在不同城市做ABtest建立模型，比如在某城我们腾讯上面花200 多块钱投放一个新用户，而用户再去拉一个人过来喝这种老带新玩法，拉一个是 7 块钱。类似拼多多的玩法推荐有奖，这种拉流量是很低的，对比平台有多少倍？236比7.7，虽然这个平台花费非常高，但是大部分商家还是在上面花钱。因为平台会有很多销售BD来教你“花钱”

顾青：

当然，这从数据应用上，需要有能力识别一个外地客还是本地客，需要通过小程序进行数据采集，另外你们需要做好单个城市的业务数字化模型。

胡侃文：

我们在后台一下就能看得出来，根据一个用户购买的门店城市分布就知道是那个城市的常住人员。

打造模型

而且基本上一个城市的业务模型测试也很快，测就花三天时间就差不多，当时我出钱在抖音渠道找一个当地服务商操作，结果都是非常烂的流量，马上就把这支出砍掉了，因为这块没有花很多钱。但当时中间有一个环节做了很多没用的物料，如在商场铺开贴的大牌子。本来想通过物料信息让地推人员去传发传单，结果工作人员就拿了个手机去跟路人聊，很快就拉朋友圈引流过来。通过数据化的形式判断出优秀决策方案，这对改进补贴方案也一样。比方说这个新客到底补 6 块好，还是补 5 块或 7 块？很多企业花了很多时间争论，很多人开会通过自己的过去经验判断，想传递成功经验，但是难以说服他人。减少麻烦的方法是找一个或几个门店测一下，用 100 个人平均的样本量反馈数据，要允许企业有试错成本，这样所有人畅所欲言。比如红包、买一送一的营销方案，或是特价菜、新品等争论分歧都可以通过实验解决。小范围的测试得到答案，例如文字字体上线前做了很多次AB测试，这个逗号要不要加，换行要不要换？这个banner（横幅）的颜色，红色好还是黄色或蓝色？这些以后都会影响转化率。若是不知道，就投放1万个人，通过数据来做决策。企业在要降补贴、降成本，最根本点的花费不是说执行层面，而是决策成本和沟通成本。定不下来决策导致沟通成本增加，而决策成本是能用数据化降低的。

复制模型

对一个用户，商家只要花 10 块钱，就可以让他付出 1000 块钱的消费。那怎么去扩用户量？一个用户或十个用户的实验样本量没有用，当数量很大时，从单店到单城，到全国甚至出海，如何把它复制出去就是很关键的点。犹如特斯拉造车，样本车其实很早就造出来，但是量产非常难。

如何从个例到复制出去，其间人力、策略和执行力都会损耗很严重。在人力层面，早期带一个部门，然后到几个部门，慢慢的从 100 人到 1000 人，到几万人，很多组织最后没落的原因就是人多以后出现更多问题。如何让组织变得很庞大的同时，又能保持那种创新力？工业化时代为了降成本，会把这个组织划分为几块。福特车间的流水线，产线最容易复制，因为没有什么变化，只要把流水线拆出来就好，然后同步的一条、两条、三条、四条切开，那是工业化时代的一个比较好的扩量方式。

但是到了互联网时代非常需要创新，不创新就很容易被替代掉。企业大了以后，既要人多又要保持创新点，这叫分布式或敏捷组织，如阿里提出的“大中台，小前台”战略。把组织分成流水线的架构，产品的人专门负责产品，因为他越做产品越精。负责用户的人专门负责用户，负责商品的人负责商品，每个人专精的能力模型不一样。大部分公司的架构都是这样，如果把部门切成几块，部门之间有一个很大的问题，就是100%会出现部门墙。因为给人员定了一个东西，他会自然觉得自己就是负责这东西的。

那么如何打破这个部门墙？成立一个临时的组织架构，叫做小前台。比方说今天要打一个城市，或者要新发布一个商品，那么从每个档台后面抽出几个人出来，快速成立一个小项目组。小项目组通过敏捷开发的形式，小范围先测 0- 1，测出业务模型，然后 1 到 10 的时候，放到公司的项目委员会，所有人去评判，建立打分机制，跟选秀类似选出几个东西出来。这样公司所有人都有机会成为一个项目的leader，项目一发起就可以马上测出结果，一通过公司就马上砸钱。

委员会有什么好处？第一，没有压制公司的创新力，大家都会有能力去创新；第二，公平性，所有的人在这个会上集思广益，因为很多项目被拍死是因为老板认为项目不行，其实这可能是一个好的项目，只不过没有通过那个视角去看而已；第三，如果大家都通过以后，委员会上很多主要部门达成共识，再去复制的时候，内部好声音往下推会非常容易。这样一套基于数字化方式的逻辑，保证企业不会丧失创新性、公平性还有执行力。

业务不管是 B和C，前台、中台和后台，对每个东西要尽量数据化，数据是非常大的资源，AI本质上来说是需要靠数据喂出来，ChatGPT就是一个模型，但是把数据喂进去以后，它就变成一个人了，然后企业就会变成一个人。字节发布一个新的产品飞书，说一个企业就是一个人，一开始人生出来都一模一样的，后来成为艺术家、科学家或小偷，都是数据喂进去的。数据化让企业变成一个人，就是把数据如营销心理不断往里面喂，可能未来会形成一个自我意识。企业不管用钉钉还是用飞书，都是可以这样。在钉钉里面去问最近的这个月的数据是怎么样的，它自动会给我弹出来方案。

以前大家都觉得数据没有什么用，原因是数据化很繁琐，数据的清洗和整理花了很长的时间，包括数据部门的对接也花了很多时间。一开始企业花了很多钱，把数据全部整体收进来了，可能是个很杂乱的烂摊子，都不想去找东西，但现在AI 把数据给清理好了。未来很多公司的数据会对企业会发生更强的反哺，今天平台带给我们很多红利，所以有时候我们会先不遗余力把数据扔上去。虽然现在没什么用起来，但是未来肯定可以用起来。

我们公司现在已经在砍客服了，第二步就把销售砍完。如今希望让销售先尽量在平台上聊，数据聊天多了以后，很多问题至少售前是不需要的。客户进来问，开店要多少钱？有没有哪些门店？哪家城市开放的？开店的回本周期多少？用AI对话都能回答很清楚。那最终可能会保留一些懂人情世故的销售去聊，但是客服、社群运营等人都可以砍掉，减少人力成本还能提升效率，原本工作人员11 点不回复，现在 11 点也能回复消息。人越少沟通成本越低，所以越好企业的人越少。很多欧美公司都这样，OpenAI公司才700 多个人，不是人越多企业就越牛逼，这个不是成线性关系的，

所以最后还是想总结下，企业最核心的资产是人才，而数字化+AI 是可以把人才永远的“留在”企业里。

预告

从2023年12月起，DTALK将定期举办大消费各行业企业家内部的研讨沙龙，如果你对深度的交流有需求，请在底部扫码与我们联系。

下一期沙龙：

2023.12.29 消费新品牌变革之路

• 如何有效建立品牌与人的情感
• 建立体验战略
• 创新的Why在哪里
• 消费变革

主持人：胡侃文，DTALK共创会联合发起人 ，某连锁咖啡品牌联创

研讨嘉宾：

王俊桃，TNO茶饮创始人

顾青，DTALK创办人

丁峰（Freeman）, 科技互联网行业老兵，前美团点评、百度战略投资