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麥當勞的商業生態系統是什么?

念鮮3周前 (05-05)文化589

每一家店都有三類數據。第一類是財務數據,進銷存。第二類是經營數據,400電話投訴、長周期檢查、短周期檢查、陌生用戶拜訪等等。第三類是營銷投放數據, 我們都知道麥當勞會沒完沒了地做各種活動。

很重要的一點,麥當勞創建了一個模型叫典型市場,全球有幾十種典型市場。

比如,北京一座城市,就會有好幾個典型市場,在北京王府井中心的店,和在巴黎 市中心、紐約市中心的店就屬于同一個典型市場。同樣是北京,開在郊區比如大興的店,就有可能和山西大同或者泰國清邁 —樣,屬于另一個典型市場。雖然同樣是北京,但是因為大家的收入水平、人流密度、商業活躍時長不一樣,那么市場是不一樣的。

麥當勞會把這些不同的市場特性,概括成—個又一的典型市場,把每一店放進符合它的典型市場里,進行橫向比較。這 樣,同一典型市場的店,在同樣營銷投放 的情況下,呈現出不同的經營結果,你就可以判斷出管理水平的差異。

所以,麥當勞的信息是,全球37000個店,透視到典型市場里的相對表現,以15分鐘為單位匯總到全球總部,直接給到 COO

原來我們以為,一個全球公司的COO,看 到的數據是北京所有的數據,匯總成北京的,再匯總成華北區數據,然后匯總成中國區數據,再然后匯總為亞太數據,最后匯總成全球數據。但是如果真是這樣匯總,每一層的數據都合并在一起,每一層的人就會有很多騰挪的空間和解釋權,數據就會一層層走形,這種數據只能是一種規模感粗糙地把握。對于洞察各級管理水平和增長空間, 幾乎沒有幫助。

麥當勞的智能商業系統是如何運營的?

而麥當勞是把最末梢的那家店,放到典型市場里。這時候,如果麥當勞要做一個營銷動作,在同一個典型市場里,假如一家店的效果遠遠低于同類市場的其他店,這 就是一個值得關注的店。而它的管理者用了多長時間,讓這家店的數據回到典型市場的平均值,其實就能看出這一條線上的管理人員的水平。

我們可以說,麥當勞打造了一個BI數據中臺,讓全世界麥當勞同一典型市場的所有 店,能夠建立彼此參照,從而不斷優化運營。

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