作为位居前列的连锁快餐企业,某大型连锁快餐企业中国不仅门店数量多,门店类型也丰富多样。在中国近1500家门店中,按照区域分有南方店、北方店、沿海店、内陆店;按照类型分,有商圈店、写字楼店、街边店;不同类型的店根据人口密度不同,门店的体量又会有所差异。
在繁杂的门店经营管理中,该企业遇到了三点问题:评判维度单一,管理难聚焦:在传统的门店经营管理中,总部对于餐厅经营状况指标的评判维度会过于单一,缺乏客观的横向对比标准,管理难以聚焦;过于依赖员工,经验难沉淀:日常经营过于依赖店长的自身水平,很难将优秀经验沉淀下来进行标准化复制;缺乏闭环流程,策略难验证:在内部管理中,指标变化和运营策略之间并没有建立闭环流程,无法快速验证运营效果及时改进策略。
对此,该企业中国希望实现运营指标多维评价,运营行动有据可依,运营经验闭环迭代。
智能门店经营诊断系统
观远数据与该企业联手设计“数据接入-指标计算-页面展示-知识库”整体功能框架,以应对全方位业务痛点。
双方落地了从指标体系建立、指标比较机制、门店健康度规则、构建运营知识库到策略建议智能化的门店诊断系统,解决了门店经营诊断过程中比什么、跟谁比、比的结果如何分析判断、比完之后做什么、做了之后有没有效果的各项疑问。具体可以分为以下几个阶段:
建立指标体系:从企业管理者关心的各项门店经营数据出发,梳理包含销售、物料成本、损耗成本、人工成本在内的关键类目指标体系。其中,每个类目都有几十个细化指标,总指标梳理达上百个,为后续的比较机制提供了基础的数字依据。
建立指标比较机制:在有了数据指标之后,该项目利用聚类算法,从营业规模,营业趋势变化,地理区位等多种维度为每一个指标构建比较机制,并针对同类型门店建立“虚拟标杆店”,有效解决了不同类型门店诊断过程中“跟谁比”的问题。
制定门店健康度规则:创建了四象限评价规则,不仅实现了和对标店铺比较,还需要和标准比较,而这个标准不仅包含和自己比较,还包括历史趋势和营运标准。通过这种多指标评价体系融合,从而建立真实有效的门店健康度画像。
指标因子与营运策略知识库:在清晰门店健康度画像之后,如何去指导经营决策,则需要管理者抓住影响指标好坏最关键或细颗粒度的因子,才能采取具体措施。对此,该项目通过将运营指标逐级细化为指标因子,再匹配运营策略,形成科学的行动建议知识库。
策略建议智能化:基于观远分析平台与智能决策引擎,形成智能诊断流程并不断迭代,门店的业务在不断变化,对此,知识库的内容也需要更新迭代,如何实现从数据到业务再从业务到数据的闭环?系统通过每个月会自动向店长收集反馈信息,再根据该店铺每个月的指标变化以及店长的主动反馈,去迭代知识库模型,对于策略的有效性进行评估,构建分类模型,让策略建议推荐更智能化、更精准。
精细化运营成本,智能化系统引擎落地
此次双方携手打造了该企业全球范围内首个落地成效的智能门店经营诊断系统,目前系统产品用户数2000左右,月活1000左右。
智能化系统引擎落地:“BI+AI”组合方案实现了从数据到行动建议的智能化落地,门店经营诊断不再强依赖人工经验,而是有数可依、有迹可循。
扩大管理半径,提升决策效率:打造了从董事会、CEO、COO、区域GM到店长的层层数据体系,形成了自上而下的强管控,决策层可以对问题店铺快速感知、快速反应。
精细化运营成本,提高人效:通过将各项成本指标化,指标因子精细化拆解,集团可以合理控制各项成本支出。智能化门店诊断减轻店长以及各级管理者的工作压力,普遍人效提高180%。
新闻热点
