餐饮行业是一个历史悠久的行业，我相信每一位掌柜的脑袋里，都有一副“算盘”时刻盘算着门店的运营情 况，但绝大部分掌柜真的只把“算盘”存在脑海里，这也是为什么在餐饮行业里，大家一直会听到这样的困 惑：“一家店盈利，三家店打平，再开下去就亏了”。 只凭一人的脑力，很难计算统筹如此多门店的利润，是时候用更科学的手段，让电脑帮忙去盘算生意了。 虽然电脑盘算生意需要成本模型，不同的餐饮行业，成本模型也不同。但我想本质是相通的，餐饮行业有 四个重要节点“进、销、存、管理运营”，这些数据都不难获得，要求一线员工记录到位，进销存数据就能落 到纸面上。 基础数据有了，大多数掌柜却只做月结汇总，忽略了整个过程，很多潜在的盈亏改善点就是这样被错过 的。比如：某掌柜月结汇总是发现本月采购量远远大于销售量，却没办法追溯原因。某掌柜月结汇总时才发 现，大蒜上星期处在历史最低价，却没能及时囤货，现在涨回来了，后悔莫及。 想要发现这些机会，纯靠人脑监控计算太难，更好方法还是让电脑来帮忙记录数据、给出分析2014年，互联网外卖送餐O2O开启了一场战争。那时一家驴肉火烧的老板告诉我，平台每单起步补贴能达到 12元，而他家的驴肉火烧本来就卖12元，为了避免爆单，老板不得不提价到15元去卖。更何况，那时不止一 个平台给补贴。 餐饮商家由此开启了多平台外卖之路，但商家对多外卖平台的局面，可谓又爱又恨。爱多外卖平台带来的 机会，恨每天需要在多个平台维护商品、处理评价、申报满减、活动、对账、调整库存……甚至每天卖了多少 钱，都得多个平台统筹计算才知道，那叫一个累啊。 这种形式，却也让之前只习惯月结汇总的掌柜，开始关注每天的流水、每家外卖平台的客流量，互联网外 卖行业的兴起，逼着掌柜们走向了数据运营之路。
如何实现精细化运营
精细化的用户触达策略成为许多运营人员关注的焦点。作为用户运营的第一步，精细化的用户触达策略对后续的用户活跃、留存、转化起到至关重要的作用。
场景和用户向来是相辅相成，相互依存的。
首先，我们说场景层的精细化。现在产品的同质化越来越严重，唯一能让自家产品破圈就是要不断细化细化再细化用户在该产品下的使用场景。
常见的4种用户分层模型
1. 标签分级模型
某一层用户按照某一维度进行切分，比如注册用户按照年级或地区分群，另外还可以用多个维度分群。
简单来说，就是用户标签的不断细化，抽丝剥茧，我们总结标签类型主要分为——
基础标签：男性/女性、公司职业、兴趣爱好、地区等
渠道标签：包裹卡、AI电话、店铺渠道、外部合作渠道等
行为标签：基于用户实际产生的动作，比如购买次数、购买类型、购买金额等；
模型标签：基于运营的二次总结产生的标签，比如用户消费偏好类型、对购买的预测等；
等级标签：基于运营对用户价值的直接分类，比如会员、潜在客户、忠实用户、KOL等
2. 金字塔模型
根据业务流程或参与度等指标进行分层，分层后整体呈金字塔状，比如按照下载-注册-付费-复购可分为新用户、兴趣用户、付费用户、忠实用户等。
3. RFM模型
RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具。
取最近一次用户行为时间(Recency)、用户行为频率(Frequency)、用户行为带来的总额(Monetary)三个维度划分用户层级，并据此分类和设定运营指标。
4. 生命周期模型
用户生命周期分为新手期、成长期、成熟期、衰退期、流失期五个阶段，根据各阶段特点，针对不同阶段的用户设计运营目标和策略。
只有目标明确的精细化用户运营，才能在每个生命周期中提升用户的最大价值。
精细化运营体系离不开好的内容和服务。这个是1，其他的都是0。同时精细化运营也是区别于运营“套路”的长期主义，是能够长期坚守的核心方法论。
随着大数据、AI等领域的飞速发展，以及区块链技术的加持，与其关联密切的诸多产业，都迎来了新的变革期。当我们迈入大数据时代，企业在运营上也相应发生了改变，由最初的粗放式运营逐步过渡到精细化运营。企业该如何实现精细化运营呢？
精细化运营
一、数据精细化运营四大前提
1.及时获取运营所需的数据
明确应该获取的数据是什么，比如订单量、注册量、阅读量、页面访问量、访问时长等；可获取到数据，并不是所有的数据都可以调取，只有前期埋点并能采集到的数据才能获取；及时获取数据，很多公司的运营并不能直接获取数据，一般要先与技术沟通，明确需求以及排期。而很多数据是拥有时效性的。比如，在活动期间没有及时获 取到潜在购买用户 id，导致发送优惠信息延迟，用户在其他渠道购买了商品。
2.合理定义数据分析的维度与指标
“定义的维度与指标”越贴近业务需求，越能发挥数据的真实价值。但是，很多公司对数据的划分很模糊，即使在分析时能合理定义，但因前期没有对这些维度的数据进行采集，也无法进行分析。
3.选择并使用高效的数据分析工具
好的数据分析工具，不仅要满足现阶段业务的数据分析，还要满足企业发展过程中数据量增长与业务变化后的数据分析。
因此，可能会用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握这些工具，对运营人员的要求过高，按这样标准去培养一个运营人员，所付出的财力与精力相当于培养一名数据分析师。
4. 拥有极强的数据分析能力，能与实际工作相结合
数据分析能力，简言之，能从繁杂的数据中发现问题、总结规律，并能给出优化方案。而做到与实际工作相结合，不仅要求运营人员深入了解业务，还要有极强的逻辑分析能力，才能将数据与实际业务融合。
二、精细化运营如何实现用户增长
1.事件分析
事件分析法的应用领域非常广泛，不同学者从本领域视角对其进行了阐述。事件研究是根据某一事件发生前后的资料统计，采用特定技术测量该事件影响性的一种定量分析方法。
2.漏斗分析
营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节，相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。所以整个漏斗模型就是先将整个购买流程拆分成一个个步骤，然后用转化率来衡量每一个步骤的表现，最后通过异常的数据指标找出有问题的环节，从而解决问题，优化该步骤，最终达到提升整体购买转化率的目的，整体漏斗模型的核心思想其实可以归为分解和量化。
3.留存分析
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
如何让用户持续活跃，留存下来而不是经过一段时间的活跃后进入沉睡阶段甚至直接流失，是整个用户运营过程中的坚实基础。如果用户不能留存，再多的用户也有流失完的一天，只有有足够的留存，才有后续不断挖掘用户的价值。这个阶段主要应该关注的用户的关键行为是：持续登录和持续活跃，与之对应的运营指标是：次日留存、7日留存、30日留存。
数据化时代，商业不断向前发展的时代，技术在变，营销模式在变，用户需求在不断升级。而作为企业，更应该与时俱进，精细化运营实现用户增长，才能不被你的用户抛弃和不被市场淘汰。
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