这个算法的逻辑很简单,就是假如你设定的目标是一年开店赚10万,你可以根据行业的通行成本结构来演算某个特定数据或者数据范围。选址时房租这个因素很重要,所以,举如何确定房租为例:
一年10万的净利润,那每天是多少呢?
用10万除以365天,每天就是274
净利润按“小而美”的标准来算,20%。这个20%是我结合众多小而美的餐饮店得出的一个数据。
用274/20%,那每天需要做1370的营业额。
1370的营业额容易不容易实现呢?
假如你的客单价是20块,就需要要70个顾客的进店消费。
假如线上和线下各占一半,就需要35位顾客。
餐饮的毛利,线上线下综合起来,我保守算,50%,
留给自己的净利润是20%。
这意味着你用于支付人工,房租,和其他开支的是:50%-20%=30%。具体数值就是1370*30%=411,每天需要411块,一个月就是12330块。
做1370的营业额,算两个人工吧,一共8000。这两个人工,可能就是你自己两口子。千把块的营业额,水电开支算1000,绰绰有余。
这样的话,给房租的空间是12330-8000-1000=3330.
到这里,其实很清楚了,你想年赚十万,你的任务就是要找一个房租3330,每天有35个人进店的地方。
回到开头,你说年赚十万,感觉很空洞,但是现在是不是具体了很多,明朗了很多。
当然,这是一个理论模型,模型的好处就是让你明白背后的逻辑框架,知道为什么,现实的操作会复杂很多。
1,上面很多数据是假设的,比如毛利,客单价,线上线下营业额占比,我演算出来相对靠谱是因为我有餐饮的基础,我明白这个行业无论啥品类都大差不差。如果你对一个生意不是很了解,但又想要结果更加准确,就需要搜集相关数据。
2,演算模型出来后,就可以根据你自己的实际情况做调整,得出一定的范围,比如假定两个毛利水平,会得出两个房租的数据,一大一小就是你找铺子时的租金范围;假如你觉得铺子租金不可能低于5000,都是在5000-8000,你自己也想找一个人多一点的地方,那反过来推,就会得到毛利的范围,毛利的范围就是你指定价格的选择空间;同理,你也可以推倒人工不能高于多少,线上线下应该多少,甚至自己的净利润多少合适。
3,上面的演算还可以继续。比如,从进店率角度出发来试一试,35个人进店,如果进店率10%的话,就需要350个顾客,如果只有5%的话,那就需要700个人。那进店率到底多少才是准确的呢?
这是一个没有标准答案的问题,首先不同的行业,进店率不一样,再一个,还跟个人的运营能力有关,同一条街,做同样产品的店铺,有些店人气爆满,有些店没人。
我记得我前面有篇文章讲过我今年新店的线下进店率,夏季时进店率大约是10%左右,冬季进店率大约是8%左右(下降的主要原因有两点:一是天气冷淡季,二是外卖比重提高,抢了线下的单子)。不过,这是我的进店率,是在我选的品类的条件下,是在我的运营能力水平下,还有我这个商圈的竞争下的一个数据。不具有普遍意义。
那进店率这个数据有没有用处呢?当然有。我们知道这个数据的价值,并不是为了得到一个具体的数据,而是为了通过这个数据,明确自己的经营方向和策略。比如,你发现同一个商圈的同行进店率15%,而你的进店率却只有5%,你就应该看看差距在哪里,这时候,你有了对标对象,学习对象,从产品,价格,服务,宣传,体验,活动。。。各方面对比分析,知道了差距了,就知道如何进步了。
有人会说年赚10万太少了,赶紧关门,还不如打工。。。很简单啊,你把10万换成一个亿,帐也是可以算的。
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