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从新零售角度看Luckin咖啡做对了什么

来源: 作者: 2019-11-09 21:45:56

喝了几十杯小蓝杯咖啡之后,我才第一次见到了它的店面。公司附近有家实体店,我从那里定了很多次咖啡和轻食,但对我而言,它依然只是我手机中的一个地址概念。相信这是很多Luckin咖啡用户的共同点,不用见面,相信你会来找我。货找人,是新零售的一个基础。

▎数据赋能提升销售效率

从零售本身来讲,提升效率取决于三个点:用户的感知的信息流,从商家到用户所有权变更的交易资金流,从商家到用户空间转换物流。

场=信息流+资金流+物流

信息流的效率通过线上数据化的内容提升获取效率。瑞幸在给用户提供的价格,品类,咖啡豆的来源,工艺,都通过可以得到完全的展示。只要用户愿意,可以在这里看到。通过线上的高效和便捷,用户可以很方便的了解到想要点的咖啡的数据化信息。

移动支付让资金流的效率大为提升。移动互联网的发展带来了移动支付的红利,让在线交易变得更为可信和简单。在手机App上的快速下单和支付,让商家和用户之间的交易转换变得快捷。

现代快递的完善发展,大为提升了物流的效率。通过数据定位选址,选择白领集中的写字楼集中区域,让咖啡从店内到用户手中,缩短到30分钟以内,这是Luckin物流效率提升的一个点。

还有就是如果送达过程中,咖啡有撒漏,拍张照就可以获赠一张咖啡券,这让用户对外卖更加信任。相信用户,站在用户这边,不是每个人都能做到的。

从新零售角度看Luckin咖啡做对了什么

▎以社交平台为触点提升坪效

曾经在很久以前看过一篇文章分析咖啡店的生意逻辑,其核心就是坪效的高低。

坪效=单店收入/面积

如果一家咖啡店里面很大,氛围很好,大家进来后点了咖啡找个地方坐下来或者看书,或者办公,坐得满满当当。你可能会觉得这家咖啡店生意很好,很挣钱,其实未必。这种以堂食为主的用户结构,坪效非常低,因为能覆盖的只是到店的人。

如果这家咖啡店打包外带的比例高于堂食的比例,那么这家店的坪效就会高很多。

Luckin把这一点做到了极致,一家店通过App覆盖整个区域。把原本只能到店付款买走咖啡的交易结构变成了在办公室通过App下单,通过快递送达的结构。咖啡还是那杯咖啡,交钱变成线上的数字化,交易通过快递连接了两个不同的空间。

单店收入=流量×转化率×客单价×复购率

这是零售的基本公式。要提高单店收入,就需要提高这四个要素。看看luckin是如何提升的。

luckin主要通过线上获取流量,一方面是广告投放,另一方面可能见得更多,就是微信的社交裂变传播。免费给好友送一杯咖啡甚至是常年基础方式。

不论大小节日还是什么活动,luckin都会推出分享折扣券到朋友圈的活动。点击获得的折扣通过抽奖的模式来确定,最低1折,这种不确定性让人有惊喜感。曾经获得一折券的我,分享到朋友圈后,好多朋友来留言说自己得到什么折扣。

通过买多赠多和轻食提升客单价。luckin日常会有买二赠一和买5赠5这样的活动,特别适用办公室开会时的场景,通过买得更多来提升客单价。其次是沙拉和三明治等轻食,也提升了用户的客单价。我经常下午买咖啡的时候,买点沙拉和三明治,作为健康晚餐。

复购率体现的是用户忠诚度。luckin的用户忠诚度我想主要是通过价格来维系吧,性价比和白领场景让用户还是很认可。我的账户里常年趴着10多张咖啡券,都是在各种活动的时候看到就买了。有券,就更容易重复购买。

通过这些方式,虽然没有数据证明,但是我猜Luckin现在应该是坪效最高的咖啡店。

▎更短的路径提升效率

从交易的场所和用户两个角度分析之后,剩下的是货的角度。

一般货物的流程是:设计D,生产M,供应链S,经销商B,零售商b,用户C。

从咖啡本身的角度来讲,已经是M to C的模式了。Luckin的是通过物流的M-C的模式,提升了用户的效率,节省了用户到店的时间。现在星巴克也开始接受外卖模式了,应该是受到了冲击。

从咖啡原材料的角度来看,通过线上的大量订单,带来了规模效应。这种规模效应反馈到采购商,可以争取到更具备竞争优势的原料价格,从而更加降低货的成本。

▎站在用户这边 相信用户

从场,人,货的角度分析之后,特别想说下Luckin站在用户角度的思维模式。主要就是刚才已经提到的过的撒漏补偿。

Luckin单杯咖啡通过买赠的活动,单杯在12元左右。通过12元的补偿,赢得用户的忠诚度和信任感,是值得的。我有好几次因为咖啡撒漏,就拍了张片在App反馈。第一次还接到Luckin的电话咨询,问有什么建议,然后送了一张券。后来只要有撒漏的照片反馈,就直接送一张券,这种对用户的信任感觉得很不错。

现在能够站在用户这边的平台不太多,无条件相信用户的,更少了。这就更加彰显这种信任的可贵。

▎哪些还可以做得更好?

写这篇分析,和Luckin无任何利益关系。我只是一个纯用户而已,正好近期学习了新零售的一些东西,用这个框架模型来做一轮粗浅的分析,用于巩固自己的知识体系。

Luckin也不是完美的,我觉得至少还有以下两点可以提升:

1、基于用户个人消费数据的智能算法尚未应用起来,比如用户生日的时候,根据用户的消费习惯来推测会有多少人一起过生日,从而给用户推荐合适的券包。

2、咖啡的口味可以根据个人的消费习惯做一些微调。现在都是标准化的制作流程,但是用户的口味是千差万别的。比如我自己就喜欢奶多一点的拿铁,目前的标准口味就觉得不是很好喝。这种可能会降低一点制作效率,但是订单上有用户口味偏好的话,制作的时候稍微注意下就可以了。

作者简介:

陈茂林,从古典互联网到智能互联网的资深从业者,持续不断学习最新的知识技能并应用到工作和生活中,持续优化自身知识和技能体系,为过一个幸福的人生持续努力。

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