如何分析、识别你的顾客?重庆火锅底料批发市场

      |      2020-12-10 19:50:55

海底捞创始人张勇曾经说过,客人是一桌一桌抓来的。抓一个不认识的人会被报警,抓一个认识的人却可能让友谊延续下去,这就是餐厅经营最简单也最困难的地方。识别顾客→分析顾客→认识顾客,海底捞前CIO施琦老师为我们疏通了一条通路,告诉大家如何通过对顾客数据的多层次掌握,通过洞察顾客,去洞察自身门店,去让这种洞察策动门店的各类行动。

如果将门店的生意比作一个池子,比如说一个月有5000个顾客入店消费,如果有25%的转化率,也就是说有1000个顾客进入了“顾客池子”;如果这5000个顾客有50%的注册会员转化率,那么就有2500个左右的顾客进入了顾客池子,考虑到这2500中有老顾客,那么就是说有2000个新增顾客入池。 

池子有进水、有出水,出水就是那些来过以后不再光顾的。把生意浓缩到这个池子里看就很简单,过了几年后,池子里水是多了还是少了,就看得出这个生意到底是扩张了还是萎缩了。 

识别顾客的场景多种多样,主要分为正餐和快餐的场景。 

在正餐场景中,如果是一桌多人使用手机点菜,那么门店可以比较容易地识别到这桌

       

 

在快餐场景中,高峰时段用扫码点餐的方法,顾客识别效率最高;低峰时段推荐使用一个轻量化的pos,让服务员帮助顾客快速点单,这样通过服务设计也能够快速地把顾客识别出来。

           

 

识别顾客之后,接下来的工作就是分析顾客,这里一共有三个数据模型,告诉你如何分析识别到的顾客数据,来了解自己的经营情况,以及下一步的调整方向。

第一个是门店对比模型,可以根据顾客数量和顾客质量两个维度,把门店分为四种类型:

1. 流量型。  这类门店的选址往往位于房租较高、客流量较大的位置,顾客数量高、但质量偏低。

2. 社区型。  这类门店往往有一波稳定的复购顾客,但顾客池子容量并不大。

3. 目标性。这是真正运营顾客的理想型,顾客池子大、复购频次高,这样的店是最可持续发展、最能抵抗风险的。

4. 新店。  这往往是很多从零开始起步的门店,顾客池子小、未形成稳定复购、顾客质量不佳等。

       

 

第二个是RFM模型,它是根据顾客最近一次到店的时间、消费频次、消费单价这三个维度来分析顾客。比如说下图,有6000余人来过门店消费,其中有不到1400个常光顾的活跃顾客,1900多个只来了第一次、需要大力发展成老顾客的新客,600个最近不常来、需要激活或者挽留的老顾客、2200多个不会再光顾的顾客。要分析这四类顾客的占比,以及每一类中需要重点“关照”和只需要一般“关照”的顾客,之后对这个比例进行调配,及时补足短处。

      

第三个是生意分解模型,分析顾客对整体营业额的贡献度。以下图为例,一家中等规模的门店,其50万月销售额是由以下四类顾客贡献的:

1.只来一次的顾客,25万元;

2. 偶尔来的顾客,15万元;

3. 常客,5万元;

4. 流失的顾客,5万元。

如果这家企业的下一个目标是让月营业额冲上75万,这四个部分一定不是同比例增长的,经营者应该重点关注,增加偶尔来一次的顾客、和经常来的顾客的销售贡献。

        

 

识别顾客可以靠系统工具和数据分析,但要真正认识顾客就不只是那些小程序了。

如何了解顾客的真实需求呢?一般有三个比较常见的方法。  

第一种是问卷,但这个数据的问题是缺乏准确性、全面性,问卷的设计是很复杂的,一个仓促写就的问卷题目、在一个不恰当的时间被发给顾客,那么你得到的只能是偏差巨大的答案,或样本量不足的数据。

第二种是第三方平台,外卖平台或者大众点评上的评价,他们同样有局限性,比如说一个消费频次较高的客人不太会每次都留下自己的评价。和前者一样,主动权完全在消费者一侧,他们可写可不写。

第三种,是我们强烈推荐的方法,也是一个“笨办法”。  线上电商跨越地理限制把产品卖到全国各地,而线下开一家餐厅只能辐射周围一公里,这是实体餐饮的劣势,但在其中的优势,是商家能接触到的这群有限的顾客,是能够与每个人面对面的,而没有什么比这种近距离的、有一定时长的服务更能准确、深度了解顾客需求的,线下餐饮这个天然的场景,是能够采集到的高质量的数据的。

        

 

比如说当顾客完成扫码点餐的时候,如果这个门店有一个专职的人手,能在设备上看见顾客基本的信息、标签等,就可以根据这个马上对顾客提供针对性的服务和产品,在顾客拥有较好观感或者产生不错的沟通时,就可以和顾客进行更进一步的访谈,详细了解其服务体验与意见建议,及时进行经营上的调整。 

这些访谈得来的反馈,又能够进一步导入顾客的信息中,使得顾客在系统里的“形象”愈加丰满,和当年商家与顾客其乐融融的场景相类似,这就是多年来“养成”老顾客的办法,唯一不同的是,今天的市场上已经有更多流程配套工具,让顾客的信息被更好地记录在中枢系统中,让更多不同的服务员、更多的门店都能和顾客快速地“打成一片”。