当连锁餐饮企业门店变多以后，单门店利润监管、营销反馈评估、人力用工优化、会员粘性提升等场景就成了令管理者头疼的问题。连锁餐饮门店该怎么管理？本文九数云BI为大家带来一个餐饮经营管理方案，涵盖门店的利润监管、营销+排班管理经验传递、会员粘性提升等方面。

餐饮经营管理方案

一、单门店利润监管

背景：某直营连锁中式快餐企业，拥有自己的中央工厂和仓储，为社区百姓提供满足全时段需求的餐饮服务，自助早餐低至3元，自助小火锅低至19.9元。随着门店数的增长和市场竞争的加剧，企业需要更严格地把控各项产品的成本利润，保障各个门店的坪效和盈利。

痛点：门店数多（200+）、产品类型多（包含点餐、自助、称重等多类型产品），难以快速核算和监管门店利润。

九数云BI餐饮经营管理方案：

梳理好菜品、成本品项、反结退单和门店进销存情况，厘清内部各项业务数据之间的指标口径和流转关系，建立基于BI数据表现的精细化成本管控模型。将利润核算至每一道菜品，并且以利润作为各部门绩效，公布销量排行、利润排行、绩效排行榜，让各部门（门店、部类）清晰地知道本周期的绩效结果。

“菜品类别——菜品——品项——品项关联菜品”利润核算数据模型的建立，使得菜品的各项数据能够无缝流转，最终在 九数云BI 中输出符合企业管理者、门店、部门看数需求的各项比较数据，如门店排行、菜品损耗排行、菜品利润排行等；最终形成了能够指导业务决策的菜品综合表现数据成果。

二、营销、排班管理经验传递

背景：某西北菜中式正餐企业，在全国57个城市拥有344家门店，每年为6000万顾客提供产品和服务。然而，伴随规模扩张，门店管理难题日益凸显，单店用工成本需要优化、营销活动是否有效也需要从整体上评估，企业该怎么进行决策与增长协同呢？

痛点：门店数量多且经营历史长，导致数量庞大；多品牌、多店型及分散的管理团队也导致分析口径碎片化。

九数云BI餐饮经营管理方案：

首先建立企业级应用指标库和清洗规则，统一各个门店的口径和分析逻辑；建立日周月年数据汇总表，帮助企业提升计算速度。再建立基于BI数据表现的分析模型，通过数据模型降低对店长的要求，让企业下面的单店在“营销层面”和“人力层面”使用最先进的经验，提升运营效率。

1）营销有效性分析模型

根据营销活动的目的，计算出来活动拉动实收、利润、人均、单均的量化效果，以优化营销活动策略。

2）人力智能排班模型

预测单店业绩，根据员工技能标签（如收银/后厨）、人力成本预算、法定工时等捕捉规律，拆解出最优的岗位结构，自动输出单店人员排班规则，店长直接启用规则即可。

三、会员粘性提升

背景：茶饮品牌市场竞争激烈，普遍使用直营+加盟的多门店运营模式，也普遍存在流量贵和顾客忠诚度低的经营难点。如何通过会员运营，来提高客户的粘性和裂变能力？如何通过订单分析和市场分析，对产品的结构和迭代规则进行升级，并赋能加盟商提升其门店经营能力？

九数云BI餐饮经营管理方案：

整合POS交易数据、会员系统、线上平台（美团/饿了么）、营销渠道（短信/小程序/直播）等数据源，建立统一ID体系（如顾客手机号/会员ID）。从会员规模、消费、复购、营销、发展、价值全维度进行建模分析，对会员的全生命周期进行多维监控，为市场、运营和菜品研发部门提供针对营销、菜品优化和品牌发展的决策依据。

通过上述数字化建设，餐饮企业可实现利润监管（单店盈利能力透明、成本异常响应）；经验传递（新店长培养周期大幅降低，门店执行更标准）；会员粘性提升（高价值会员复购率提升，拉新成本下降）。

九数云BI是一个适用于餐饮行业的数据分析系统，提供各类餐饮经营管理方案。在模板市场，筛选餐饮行业，即可查看各类餐饮看板。