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榮耀標識在吃喝玩樂中成為數據分析師——吃飯篇
數據分析是一種思考方式，在生活中也有很多的地方可以鍛煉自己的數據思維。本文從生活場景出發，談談你吃飯的時候會遇到哪些數據分析知識，希望對你提升數據分析思路和技能有所幫助。
本篇是系列文，會帶著大家從各種生活場景出發，提升業務理解，輕松學會數據分析思路和技能。
建議點贊收藏，遇到類似的情況，再拿出來細細品味。
今天講的內容是：你吃飯的時候會遇到哪些數據分析知識？
讀完本篇，你可以獲取這些知識：
- 用戶的數據是如何被采集的
- 店家為什么要做私域，用什么樣的指標分析
- 計算這些指標會用到的excel/sql/python函數
場景復現：
周末了，為了放松一下，小王準備約上幾個朋友去一家餐廳吃飯。
餐前：
到了餐廳以后，小王開始掃了店家的小程序碼點餐，選了幾樣招牌菜后，提交訂單，等待上菜。
餐中：
在用餐過程中，有服務員進來搭話，詢問菜品是否符合口味，如果符合的話是否可以寫個大眾評論？餐廳可以免費贈送一個菜品作為交換。如果比較忙的話，她可以用小王的手機進行編輯。小王同意了。
餐后：
在用餐過后，小王去結賬，結賬時再次被詢問，菜品是否符合口味。在得到了小王的肯定后，并且推薦店長微信，承諾以后用餐可以直接在店長上預定座位，無需排隊，小王便添加了微信，隨后走出餐廳。
問：
小王在這個流程中經歷了什么？有什么信息被采集到了？
店家為什么要這么做？目的是啥？怎么評估效果好壞？
假如你是數據分析師，你如何建立、分析相關指標？需要數據處理工具完成？
一、用戶行為視角
1. 小王經歷了什么流程
我們將小王點菜吃飯的過程拆解，可以得到如下流程：
注：同一個微信號在同一個公司主體注冊的小程序、企業微信中的id是唯一的。
我們可以看到，在小王吃飯的過程中，很多的信息的采集是無感的，比如微信ID的授權、餐桌的門店、桌號等。
那么，商家采集這些信息又有什么用呢？
2. 小王還可能經歷什么
我們發現，以上的流程其實并沒有閉環，所以小王添加微信后還會遇到非常重要的一個環節，就是被觸達：
這就是為什么，我們在小王的數據采集流程中，專門把微信唯一ID、訂單號單獨標注出來的原因。只有將小王的微信號和訂單ID打通，才能進行后續小王的復購、到店時間等維度的分析。
那么，店家為什么要這樣干，有啥好處嗎？
二、商家運營視角
1. 單門店視角
首先，我們需要關注的是，在這個流程中，店家做了啥，付出了啥，得到了什么結果。
店家做了，但小王沒有感知的部分：
- 進行桌號的陳列，給每個桌貼二維碼、排號
- 進行菜品在小程序后臺的上傳、分類、排序
店家做了，且小王有感知的部分：
- 利用贈送菜品獲得好評
- 利用售后福利推廣店長微信
那么店家的投入回報，可以梳理如下：
我們可以發現，其實很多商家的付出成本是一次性的，比如：
- 小程序、私域工具的采購
- 餐桌的陳列、貼碼
并且很多成本雖然不是一次性，但是可以由自己控制的，比如：
- 贈送菜品的選擇
- 話術培訓、運營培訓的成本
然而帶來的好處是持續且顯而易見的，比如越多人掃碼點餐，降低服務員的服務成本就越越多、越多人給好評獲得公域曝光就會越多、越多人進入私域，可以被直接觸達的用戶就越多。
這至少是一個一舉三得的事情，并且除了好評曝光（在太多的公域平臺，很難打通），其他的地方的成本和收益都很容易被計算。比如花了多少錢買工具，多少用戶掃碼了、多少用戶通過私域預約來吃飯了等等。
這部分涉及到很多分析指標，我們接下來會講到。
那么，如果是集團式的運營，會不會有什么不一樣呢？
2. 集團運營視角
如果是集團式的運營，就涉及到門店的統一分析。例如：
- 由于門店位置、面積、大小桌比例不一致產生的掃碼比例不一致的分析
- 由于門店區域不同贈送的菜品、好評話術引導的效果分析
- A門店的私域顧客到B門店消費產生的跨門店分析
所以，對于集團式的運營，由于不同的門店差異，還會產生一些額外的管理和分析成本。比如：
- 用優惠券追蹤用戶的私域來源
- 分析不同大區的話術契合性，并匹配培訓方式
- 依據不同消費者口味匹配不同的庫存和供應鏈
- ……
所以，在集團運營的視角下，比單門店需要付出的管理成本會更多，同時也更難核算。更需要一套體系化的數據指標來串聯各個業務線。
如果你是數據分析師，你至少需要分析哪些指標？
三、如果你是數據分析師，該怎么辦？
需要注意的是，線下門店的場景中，由于有租金成本，所以一般大家都會關注的指標一般是這兩個：翻臺率和坪效。
翻臺率：餐桌重復使用率，計算方法為（餐桌使用次數-總臺位數）÷總臺位數×100%。
坪效：每平方的面積產生的營業額，計算方法為營業額/門店總面積。
大部分的分析會以這兩個指標進行展開?？系禄托前涂税岩巫优氖娣?，讓人吃完就走，其實很重要的因素就是翻臺率。
1. 用戶分析視角
假如我們對接的是用戶運營的部門，我們至少需要分析的是：
- 用戶的轉化漏斗分析
- 用戶的點單/用餐時長分析
- 用戶的折扣分析
- 用戶菜品結構分析
- 觸達復購率
其中，用戶的用餐時長、折扣是跟翻臺率和坪效相關的。
我們看一下這些指標的分析和計算方式：
2. 門店分析視角
假如我們對接的是某個具體的門店進行數據分析，那么至少需要分析的指標是：
- 用戶的轉化漏斗分析
- 用戶的點單/用餐時長分析
- 話術轉化分析
- 菜品排列選取分析
- 私域單量占比分析
以上所有指標都跟翻臺率和坪效相關，轉化漏斗、點單/用餐時長跟用戶分析類似，不再贅述。
我們看一下這些指標的分析和計算方式：
3. 集團運營分析視角
假如我們對接的是集團連鎖的運營部門，我們至少需要分析的是：
- 各個區域/門店有效的話術
- 各個區域/門店的top菜品分布
- 各個區域/門店的私域營業額占比
- TOP10的區域業績、單品銷量、私域單量
我們可以發現，對接的如果是集團式運營的話，分析的角度和維度會有很大的不一樣。分析的維度從一個具體的執行策略、一個具體的門店變成了整體的，更聚合的維度。
這是因為，集團式的運營最重要的工作是「資源調配」，例如根據top單品給出菜單陳列建議，根據銷量進行供應鏈調整，根據不同的話術轉化設計培訓流程及考核指標等等。
在分析這些指標的同時也需要更多的了解單個策略的執行情況，所以很多做實體的都會要求員工去一線體驗。
我們看一下這些指標的分析和計算方式：
小結
其實數據分析是一種思考方式，只要在生活中多觀察，多思考，吃喝玩樂中也能加強自己的數據思維。
至于一些復雜的數據處理方式，我們其實沒有必要死記硬背，只需要知道搭建什么樣的指標，可能用到什么樣的工具即可。用以上提供的辦法去搜索，一定可以找到對應的案例，慢慢的就熟能生巧，不需要搜索了。
有興趣的同學，還可以做一些進階的思考：
- 如果小程序是別的地方幫開發的怎么辦？
- 如果即使用了自己的點單二維碼，又是用了美團的二維碼怎么辦？
- 這些動作對優化庫存和供應鏈有沒有幫助呢？
- ……
作者：汪浩，公眾號：只說人話的小汪（ID：transform_wh）
本文由@汪浩 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載。
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好評，指標配上對應的計算方式