场地供应链

连锁店开发的主要工作：4个核心问题，要不要开，在哪里开，在什么时间开，开多大；7个工作内容：新开、降租、退租、闭店、续租、规划、房源库。

 

门店客流统计

门店客流统计

在快速开店中，一般会遇到这些问题，好店模型难建立、租赁费占比高、坪效低等问题，以供应链的思维采用前端防杂、后端减重、中间治乱去解决以上问题。前端防杂，解决好店模型，后端减重，解决租赁费占比高，中间治乱，解决坪效低。用芯点客流量数据

4.1前端防杂

企业经营品类要专注，门店类型要简单，标准要统一，这是部分知名品牌的门店类别，可以看出类型都比较少，门店模型就会简单，降低了复杂程度，更容易标准化，起步阶段建议1种类型，快速成长期2-3种门店类型，成熟期4-6种。

 

门店客流统计

门店绩效 = 人的能力 * 货的能力 * 场的能力，三者既有木桶理论的影响，门店的绩效受到短板的影响更大，需要三者互补和配合；又有增长飞轮的效应，三者会形成一个增长飞轮，好的人的能力带动好的场地能力，好的场地能力带动好的货品的能力，好的货品的能力带动人的能力增长。

 

连锁品牌工作中，经常发生运营和开发意见不一致，高速发展阶段，开发意见为主，动态均衡阶段双方势均力敌，收缩阶段开发完败，过去的功劳苦劳全盘否定，开发团队崩溃，人员出现大规模离职。

 

双方争议的核心问题，是没有统一的销售量化评估标准，只有模糊的门店画像描述，销售额基本按照同类型店铺的业绩进行盲盒式的预估，同实际销售偏差较大。有的企业根本就没有销售额预估公式，有的大企业按照市场占有率，比如社会零售品总额*一定比例，比如市场潜力（人均消费*辐射人数）*市场占有率，有的按照关键指标计算一个线性公式，比如房价、有效区域人口数（500/1000/3000）、店前人流量、进店率、客单价等计算，但是也存在拟合度低，误差大的问题，但是需要先建立模型，逐步迭代。

目前行业内通用并认可的公式：销售额 = 店前人流量 * 捕捉率 * 客单价，店前人流量可以自己基数，也可以委托用芯点等企业进行AI识别，捕捉率（进店率），可以采用自己同类型门店，备选址附近竞争门店的进店率，客单价按照该区域的消费水平进行预估，这样一个简单的公式能大幅度提高销售额预估的准确性。

 

好店模型的五项评估，有效辐射人口数量、客户画像匹配度、店前人流量、物业条件、商务条件。

通过大数据比如上上参谋、边界猎手可以进行有效辐射人数、客户画像匹配度的评估，判断我们要选择哪些商圈，通过店前人流量监测，可以增加曝光度，减少营销费用，提高成交率。通过设计公司、装修公司前期介入，排除物业工程方面雷区，提高场地利用效率降低初始投资金额，通过公司专业选址人员的沟通谈判，争取最合适商务条件。

4.2后端减重

目前连锁店发展主要有4种模式轻资产、重资产、轻资产+重资产、重资产+轻资产，4种模式没有好坏之分，只有适不适合。在VUCA环境下，大环境充满变化，业务也需要不断调整，为了ROI 最大化，连锁品牌逐渐采用轻资产模式。

在人的方面，利用技术替代人的判断，精简低绩效人员，将低绩效工作外包，比如选址阶段人流量数据采集，降低人员招聘、使用和裁员的风险，提高员工的产值和收入。随着企业经营能力的增强，更能获得轻资产运营，但是在经营的初期，不建议采用轻资产运营，因为自己的实力太弱，对资源的掌控能力不强，容易崩盘。

在合作模式上：

  • 固定租金：租金单价，通过房源库建设，增加可选择范围，降低租金单价。
  • 纯扣模式：将销售额的一定比例作为租金支付给甲方，大幅度降低开业的初始投资，在经营期，如果没有经营收入，不付租金，极大提高了抗风险能力。
  • 提成租金+保底模式：先将销售额一定比例作为租金支付给甲方，约定每月最低租金，在一定周期（季度、半年、年），比较提成和保底租金的高低，如果提成低于保底，乙方补齐差额部分。
  • 支付周期：将年付逐步缩减到半年、季度、月度支付，降低启动费用金额。
  • 其他条件：消防投入、水电改造、空调改造、包含物业费、水电费单价、装修补贴、垃圾处理费、消防申报费用、电梯维护费用、拆除费用、非乙方原因闭店免除租金、停车费、经营补贴、广告位、解约缩短提前通知时间、不赔偿、不拆除。

在经营成本可控的前提下，通过合作模式上的组合，降低初始投资额。

ROI = 等于收益 ÷ 投资

ROI=（成本降低+收入增长） ÷ 总成本

VUCA的时代背景下，全球经济下行，居民人均收入普遍下降，企业在收入增长乏力的前提下，强攻成本降低，实现ROI最大化的目的。

4.3中间治乱

因为场地的预测来自于业务的需求，在VUCA高速变化的时代，业务的变化是高速、大幅度的变化的，需要进行信息的共享和快速的复盘决策。治乱的核心在于预测，预测要不要开，在哪里开，在什么时间开，开多大，决定了三个方向选择扩张、平衡、收缩。大部分时间在动态中进行平衡，少部分时间进行扩张和收缩。

中间治乱主要讲需求预测，下图是某公司开发决策概况，讲述了一个开发部门大概的工作流程，可以看到主要工作内容，但是在这个决策链条中会有明显的牛鞭效应，会造成一线业务端的混乱。

 

牛鞭效应，指供应链上的一种需求变异放大现象，是信息流从最终客户端向原始供应商端传递时，无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐级放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。产生的原因有3点：1、 需求信息，包括了订单和预测，2、传递过程，经过了甲乙方多个审批传递节点，3、逐级放大，供应链条尾部的振幅最大。

多种信息叠加，由于扩张、平衡、缩减门店，三条决策连的牛鞭运动速度不同，三者的速度缩减＞扩张＞平衡，会导致开发人员、房东同时接收到矛盾的信息，这时候就会导致开发人员迷茫、房东恼怒，出现一种很尴尬情景。

在VUCA的时代，需要预测性的制定计划，预测性的看待政策、舆情、销售，比如双减政策、电子烟行业监管等，影响行业的发展的重要政策。利用大数据，监控品牌舆情、客户需求变化、竞对的动态。根据人效和坪效匹配合适的位置和经营面积，不仅在选址阶段满足需求，也要在经营过程清理低效、闲置面积，在解约阶段，快速解约，降低违约成本。