面向运营商
一份让门店决策更赚钱的答案清单。
和您类似的连锁企业,已经在实践中摸索出了哪些做法有效:早餐时段、门店改造的先后顺序、会员计划的调整。我们用与 Google 开源发布的同类因果数学方法,在它们的 POS 数据中测出这些改变真正带来了什么,再把答案清单交给您:做这件事,在您的门店值多少,有多大把握。之后,我们还会给自己的答案打分,并留下记录。
大型连锁企业用摄像头和传感器打造数字孪生。Seurat 用您已有的销售数据,为每家门店建立孪生对照。
所有内容都写得让店长无需他人解释就能看懂:做什么、值多少、有多大把握、进展到哪一步。
关于基准的说明
行业基准不是为您这种规模的连锁企业设计的。
便利店渠道的标准财务基准,报告的是自愿共享数据的企业之间的平均值,而这些平均值背后的门店数量,主要来自美国最大的几家连锁企业。如果拿一家 40 家门店的企业去和它比,您比较的对象是业态不同、餐饮方案不同、资金成本也不同的企业。
而且它只公布企业层面的平均值,没有门店层面的分布。这是更难逾越的局限。用企业平均值建立的基准,可以描述一个好的运营商,却找不到一家好的门店,也无法告诉您自己的哪家门店有问题。
这正是这个看板要回答的问题,而且用的是您自己的收银数据。
我们回答的问题类型
您在同一个季度改版了会员计划、更新了鲜食产品、调整了价格,销售额上升了。是这 3 项中的哪一项起了作用?哪一项让您损失了毛利?剔除地段因素之后,您的哪些门店经营得好?您的现做餐食是带来了新顾客,还是只是改变了老顾客购物篮里的组合?
还有其他问题?请提出来 →EN
Lever Board 互动演示
被报表误判的两家门店
两家门店均为示例。
所处环节
我们在哪里应用过
问题目前的证据由哪项分析回答
证据
第二次糟糕体验后的挽回离开一家门店的顾客中,有一半是在经历 2 次或更少的糟糕体验后离开的在我们对 1,200 名美国购物者的调查中,29% 的人曾经放弃常去连锁品牌的某家门店,其中一半在经历 2 次或更少的糟糕体验后就离开了。光顾越频繁的顾客越可能放弃某家门店,但他们离开的速度并不更快。调查Same Brand, Different Store Experience EN一项针对 1,200 名美国购物者的全国调查:为什么同一家连锁品牌在不同门店的表现差别这么大。您目前在做设计好的测试吗?无需设计测试,也无需保留对照门店 →EN
需要先看每家门店的情况?Store-to-Store Read →EN
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