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外卖运营数据分析(外卖运营之饿了么数据分析(一))
2022-11-08 20:12:39

外卖运营之饿了么数据分析(一)

外卖运营数据分析(外卖运营之饿了么数据分析(一))
  互联网与餐饮业的联姻,一方面造就了外卖市场的爆发性增长,另一方面则带来了数据意识的普及。外卖自从2016年爆发以来,诞生了大量的品牌,如何洞悉这些品牌背后的操作逻辑是一门很大的学问,但是我们可以从最基础的数据分析做起

  每个店铺都有特点,伴随着店铺的成长,数据的重要性不言而喻,通过数据,我们可以顺藤摸瓜,找到对应问题的根源,让店铺更好的对应未来。但不能单方面依赖数据,要结合店铺的实际情况来判断数据的正确性。以下我们根据营业数据,店铺流量,客户数据,商品数据和营销活动这几个方面,来对店铺的外卖数据进行全方位的解读,分析数据背后的价值,从而帮助各位老板更好的提升店铺。

  有些外卖店主,尤其是刚刚入行的新手,在店铺的日常经营中,经常会犯下这样一个错误——忽略营业数据的重要作用。

  他们在经营店铺时,不是盲目模仿其他热门品牌,就是凭着自己的理想化假设一往无前。而最终的结果,大多是入不敷出,难以为继。

  因为外卖抽佣以及商圈的竞争问题,想要开一家赚钱的外卖店铺,必须先精打细算,营业分析只是第一步。在很多外卖店主看来,后台的数据基本上只关注财务这一块,一提起营业分析,脑海中第一个关注的就是今日预计收入,这是一个极其错误的观念。营业分析是数据分析的基础,这个数据绝不仅仅只是体现预计收入的作用,而是能看到问题,分析问题,帮助店铺更好盈利的方式。

  营业分析的前提是掌握数据,你只有对自家店铺的相关营业数据了如指掌,才有可能在此基础上加以分析。外卖店铺的营业数据分析,大致可分为两个维度。一个是店铺自身的数据分析,另一个则是所在商圈的数据分析。前者是判断自身店铺数据是否健康,后者则可以看到商圈质量,为店铺的后续发展指明方向。正所谓知己知彼,百战不殆。下面,就让我们分别介绍这两大维度。店铺的自身数据一共包含以下五种,平台会以时间顺序进行详细记录,店主可以在商家版后台自行查看。(1)营业额数据营业额数据以天、周、月为单位,对外卖店铺营业额进行系统展示。

  在趋势曲线图上,你能分别查看新客和老客带来的营业额,根据趋势走向判断店铺的发展前景。与此同时,你还能直接看到商圈内同行的平均营业水平,以及10%头部店铺的情况,了解自身与它们的差距。

  通过对一定时间内的营业额数据进行观测,店铺可以更直观地评判现阶段店铺采用的发展战略,是否符合自身和市场的要求。

  当营业额曲线长时间处于上升趋势时,说明店铺的经营状况良好,处于不断发展进步的阶段,可以继续维持正在使用的经营方式。

  如果发现自家店铺的营业额持续性下跌,你也别慌了手脚。要知道,一些特殊情况也会导致店铺营业额下跌。比如季节性对品类的影响,商圈新店数量,商圈竞对是否加大了活动力度,某些营销活动结束之后后续的活动没有跟上,特殊时期周边居民数量减少,区域内同类型店铺的数量增多,等等。

  如果你已经排除了这些特殊情况,那就说明店铺自身的某个环节出现了问题。此时,你需要综合其他数据分析手段,比如流量分析、产品分析等,找到问题的根源,并加以解决。

  (2)支出数据

  一家外卖店铺的利润,当然来自收入和支出的差额。如果你想获得更高的利润,除了想办法提升销售额之外,还要学会控制成本,也就是支出。通过支出数据统计图,你可以快速掌握自家店铺在不同时间段的单位支出

  当店铺单位支出高于平均水平,说明在你的店铺里,同样的菜品要耗费比同行们更多的成本。一旦出现这种情况,你便需要合理优化店铺的经营环节,以此降低支出。

  在平台的支出数据统计图中,店铺的每一项经营支出,包括活动补贴、优惠券补贴等,都会以数据的形式具体呈现,你可以非常方便地找到自家店铺的成本"黑洞",有针对性地加以优化。

  (3)无效订单数据

  无效订单,指的是由于顾客个人原因或店铺原因导致退订的订单。

  这个数据经常会被一些外卖店主忽略,但实际上它能说明很多问题。比如,无效订单不一定只是客户原因申请的退单,如果是店铺原因造成的退单,可以在日常的经营中及时作出调整避免更多的损失。在作出整改后,你也可以通过无效订单数据的变化情况,判断是否成功解决了问题。在外卖店铺的实际经营中,如果仅仅分析自身的营业数据,往往会陷入主观,你还需要随时掌握自身所在商圈的具体情况,对自家店铺的发展战略进行佐证和优化。外卖店铺的商圈分析,包含五个重要因素:人文环境、消费水平、人流情况、交通情况和市场饱和度,以下分别加以介绍。(1)人文环境分析

  人文环境主要指的是商圈内顾客的消费偏好。比如,产品的口味偏好和类型偏好。对人文环境进行客观分析,能够让你全面了解商圈内消费者的消费习惯和口味偏好,对店铺的菜品打造和营销活动能够起到指导作用。

  需要强调的是,人文环境是一种广义的文化定义,存在相对的个体偏差,平台无法提供具体的数据支持。

  尽管如此,你依然可以借用一些当地平台的统计数据。比如,各种美食团购或点评软件对于不同类型店铺的评价,选择相对评分较高的店铺,分析其产品口味的相似点。

  除此之外,你还可以自行开展问卷调查。为了确保样本的有效性,你最好先将商圈进行区域划分,在不同区域内进行一定数量的调研。

  (2)消费水平分析

  通过此前提到的客单价数据分析,你能对商圈平均客单价以及商圈内前10%优质店铺的客单价有个大致的了解。将商圈客单价的数值与自家店铺的客单价数值进行对比,你便可以更准确地为单品和套餐定价,并实施最合理的优惠策略。

  商圈平均客单价,代表的是商圈内顾客普遍能够接受的消费水平。如果店铺的客单价低于商圈平均客单价,你便可以逐渐提高菜品的价格,反之亦然。当然,这样做的前提,是店铺内的菜品质量已经达到了商圈平均水平。

  (3)人流情况分析

  商圈内的人流量,直接关系到店铺的顾客群体基数,对于一些即将开业或扩张的店铺极为重要。虽然,外卖的出现在一定程度上确实减少了餐饮消费的地域限制,但对于追求高效快捷的现代人来说,在进行外卖消费时,还是更加偏爱距离较近、配送较快的店铺。

  店铺可以利用一些网络软件获取区域人流量数据。比如,百度地图的热力图功能,可以让你非常直观地掌握商圈内不同区域的人口密度和总体数量。
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