走出复购管理的多重误区,餐饮做好复购率记住这三句话就够了

筷玩思维   2022-07-21 13:00
核心提示:进店有体验、离店有关联、再来有惊喜......只要别用力过猛、惹人心烦,对于优质餐饮品牌来说,抓好复购这个事儿其实并不难。

​记者:陈富贵

生意离不开顾客消费,特别是线下实体经济,重复消费/多次消费是一个需要持续去考量的大话题,而且在唯经济论、唯消费论的视角,复购率也是一项比较重要的指标。

在餐饮门店经营管理这件事儿上,如何提升门店复购率、如何定一个可以推动发展的复购率指标,对于这类问题,大多餐饮老板并不陌生。

然而在实际经营管理中,我们发现,真实的问题是:很多人把复购率当成了一个“方法/工具”,仅仅从“术”的角度认识复购率,这是远远不够的。因为如果对复购率理解不到位,那么自然不能算是做到了善用复购率。

关于复购率理解的一些误区和相关问题

复购率全称是重复购买率,它是指消费者对于交易的重复次数。在常规理解中,有些定义会将重复购买率与客户忠诚度挂钩,认为两者是关联且正比的关系,但事实是,复购率和忠诚度没有必然的关系,严格来说,高复购率只是忠诚度的一个必要非充分因素而已。

PS:复购率和忠诚度有略微关联,但不是唯一关联,更不是必然关联,两者可以反向推导,但不能正向推导,比如忠诚度高,那大概率也会有很高的复购率,也可能有很高的转介绍率(说明不是唯一性),反之则概率降低,又比如句子包含了词语(不是唯一,还有标点符号),但词语并不包含句子(意境不属于句子)。

如果简单将复购率和忠诚度挂钩且不明白其中的关系,这意味着主体对于复购率有很大的误解。

1)、复购率并不代表忠诚度

将复购率与忠诚度挂钩,这是一个特别大的误区。

以便利店为例,甲顾客一周有三次会去A便利店买水,一个月重复消费次数达到10次以上,管理者看到数据,或许会认为甲顾客就是门店的超级忠诚顾客。

实际复购率只是一个简单而“肤浅”的消费指标,还远远达不到忠诚度这一层次。在产品可替代、竞争到处都是的环境下,忠诚度是不存在的(甲顾客在家可以一周去楼下便利店三次,在公司可以去楼下便利店四次,如果这两家便利店是竞争对手,那么这样的忠诚度似乎就不存在了,如果这两家便利店换个品牌,消费依然存在,那更谈不上忠诚度),此外,如果产品足够强且有唯一性,那么也不需要所谓的忠诚度(排队也要买,不是因为忠诚度,而是因为没有替代方案)。

要知道,复购率只是一个数据指标,它背后有很多原因,比如离得近、卖得快、产品不错、竞争对手很差等等,所以复购率并不代表忠诚度高或者低,这意味着两个事儿:其一,要抓复购率有很多方法,它没有局限性;其二,要对复购率指标进行追踪、研究,以此找出(高/低)复购率背后的原因,只有看到更深的消费动力和答案,复购率才能真正为门店所用。

2)、复购率不是一个标准指标,甚至不是所有门店都要追求它

除了知道复购率只是一个简单的指标之外,我们还得明白另一个事儿:复购率不是一个标准指标,且不是所有门店都要追求复购率。

复购率不是一个标准指标,言外之意是,根据不同门店的位置、不同的利润率、不同的品类等等,复购率指标是有所差异的。比如车站、景区的餐饮无需也无法追求复购率,商场店和社区店的复购率指标不一样,快餐和正餐的复购率指标也应该有所差异,再根据不同管理者,复购率指标也会有一些不同。

在复购率管理这个事儿上,管理者不能用同一个数据指标来套所有的门店,此外,还有一种情况:比如门店不仅没有懂复购率的人才,也没有在复购率方面投入资源,如果只是根据经营数据算出一个结果,门店又不做任何深入,那么这样的复购率数据自然毫无意义。

我们也看到一种奇怪的情况,比如总部制定了强硬的复购率指标,但是又没有专门的复购率人才,门店在执行的时候迫于压力,最后只能在复购率上面造假糊弄,而总部只看数据,既不审查也不懂得如何审查,公司上下欺瞒糊弄,整个组织文化就这样败坏了。

而且还要知道,复购率是唯消费论,如果过于重视复购率,而又不投入资源,甚至把复购率放在最高位,只看付费样本不看体验,只重结果不看过程,这也是走了歪路。复购率虽然重要,但还没有达到至高的位置。

在这一部分,我们要看到三点:其一,复购率不是唯一指标,更不是标准指标,要根据实际情况做调节;其二,做好复购率需要投入资源,这个资源不仅包含了相关管理、执行人才,也包括了对顾客体验的相应投入;其三,复购率表面上是一个结果指标,从长远看,它其实是一个过程指标,抓好复购率要看的是过程,而不是冷冰冰的数据结果。

从拉新到复购,这是一个全过程的体验

在复购之外,我们还要简单谈一谈“拉新”。

因为如果只看复购、不看拉新,这长远也是不利于复购的,就像羊吃草,如果只让羊吃草,而不注意草场的养护,最终的结果必然是无草可吃(比如一些山羊会把草根也吃掉,牧场需要持续赶羊,让羊换地吃草)。

可见复购不是一个单一的指标,它是一个大的监控管理系统。在商业的角度,我们可以把复购比喻为在池子里钓鱼(假设池子里的鱼都是被钓过一次的),要想钓得更多的鱼(提高复购),除了基础的比如提高钓鱼的技术、升级饵料、增加钓鱼的人,还应该提升格局,比如扩大池子、在池子里养更多的鱼。

基础的、提升格局的,这两者需要同时进行,基础的事儿指的是提高消费体验和消费吸引力,而提升格局指的是扩大池子、养更多鱼,这个事儿就是拉新。

从消费链路来看,拉新属于复购的一个源头,也是开端,有了拉新,才有了消费体验,接着才能进行复购的运营。由此看,抛开拉新谈复购,基本都是不成熟的。

不过,拉新只是关于复购这个词其中的一个小关键词而已,我们来看关于复购需要注意的相关关键词。

①周期

复购率需要考虑到周期,通常是一个月,短期有按7天(一周)或10天来算,长期也有按月、季、(半/全)年等周期来算,不同周期核算出来的复购率会有一定的差异,而短期复购率可以推导长期,比如从一两周推演一个月,从周期、月度复购率也可以推导年复购率(推演只作为预测之用,实际价值不高且数据实际变动较大)。

在大多数情况,短期复购率会因为相应问题而产生波动,比如短期复购率任务影响,又比如拉新任务影响,甚至是疫情影响等(影响到推演结果的正确率)。

②数据池

数据池是一个记录,可以是小程序记录,也可以是Excel表格,还可以是社群。有了记录,才有研究的可能,但记录的核心不在于研究,而在于沟通和运营。品牌方要让数据实现更深层次的价值,而不是仅得到一堆冷冰冰的数据。

③拉新→流失/唤新

按常规的一个月为周期,甲在一个月内只来了一次,之后再也没有消费记录,这就是拉新成功、但流失了的案例。

流失顾客是正常的,比如搬家了,或者这个顾客只是来旅游(路过)的,又或者可能是因为差评而离开,还有一类情况比较常见,比如有了更好的消费替代方案,总的来说,品牌方要允许有一定的流失率(需要对流失数据进一步观察,但通常难以做到,主要是回报问题)。

对于长期流失的顾客,这类数据应该剔除、不纳入复购率计算,因为顾客不在消费池子内、无法产生新的消费,留着也只会降低复购率(无法提升的降低数据没有意义),而如果是因为差评或者有替代方案而流失的(沉睡顾客),这类就不能剔除,品牌方要做的事情是针对沉睡顾客做唤新(唤醒)。

综述,复购率是一个系统的工作,要做好复购率,单单核算数据是没用的,这个事情需要品牌方投入资源,要有拉新管理做辅助(拉新是拉新,复购是复购,工作要分开),品牌方还要有数据管理和分析的能力。先让拉新部门做前奏,得到数据池之后就可以做复购管理,后端则要做好评论、口碑管理。没有这整个链路的管控,单谈复购率并没有什么价值。

精准复购三句话:进店有体验、离店有关联、再来有惊喜

拉新和复购关联,但严格来说,拉新并不属于复购的范畴,筷玩思维(www.kwthink.cn)本部分主要讲的是精准复购。

我们将提升复购的方法分成两个圈,一个是提升基础,另一个是唤新。

提升基础和唤新都是作用于池子内的行为,到店包含了等位,这是顾客流失的第一个节点,海底捞在这一方面就做得很好(当然成本投入也是最高的),比如等位顾客可以享受免费美甲、擦鞋、推拿、陪聊、带娃等服务,此外还有游戏、零食茶水等等,有些门店在顾客等位时可以提前点餐,等位超过一定时间也可以打折,门店将无趣、无服务的等位变成一项好的体验,这是引发顾客复购的第一环节。

PS:池子指的是以餐厅为背景、所有到店的顾客。这是将复购管理前移,不是等顾客走了再做复购管理,而是顾客到店就要做复购管理。

到店之后是进店,是否有服务员引导、餐桌卫生、上菜速度、出品质量等都会影响到顾客的实际体验,从而进一步影响到之后的唤新和复购。

从等位到消费,再到用餐和买单,这是基础的环节,很多门店的复购管理最多就是加上营销,通常到这里就结束了,然而要真正去抓复购,光有基础是不够的。

接下来的核心是引导、建立关联。这两方面有很多可以操作的方法,门店可以通过APP、小程序、公众号、外卖等来获得顾客的联系方式并推送信息(直接推送到手机可能有隐私违规风险);有的餐厅则是通过公众号点餐,平时用公众号推送门店消息以引导再消费;还有些餐厅在结账时给顾客发下次的消费券,通过服务或者折扣让顾客购买储值卡,包括在外卖袋子放返现、带微信号的小卡片。

最为典型的是将顾客拉入微信福利群,此外,还有品牌是在小程序点餐时让点餐人引导他的友人注册(以送优惠券引导,此举可以作用于拉新或者复购,如果要拉新,可以给新注册用户返更高金额的优惠券;如果要复购,则是让老顾客限期到店,同样也给高额的优惠券)。

在精准复购这个事儿上,我们可以将整个过程浓缩为两句话:进店有体验、离店有关联。

有一些餐饮人则在最后又加了一句话:再来有惊喜。比如给老顾客抹个零、上菜快一些、多送些水果、服务甜一点,只要别用力过猛、惹人心烦,对于优质餐饮品牌来说,抓好复购这个事儿其实并不难。

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