在深圳，见实和零一裂变一起组了一个 3 天的会议，邀请私域流量创业者聊新机会、新玩法。其中有万信CEO黄天文，他也是《引爆用户增长》作者，现在做的事情是基于SaaS服务帮助以餐饮为主的线下门店实现增长。
那天晚上，我们几人一起聊至深夜，黄天文细细讲到自己是怎么从互联网公司的红人，转型跳到餐饮、线下门店中去做生意，也讲到他在百度、 360 等大公司所建立的认知，怎么在传统和线下中被打碎，以及又是如何重建起来。
从领域上看，线下门店少有人讨论。但从内容上看，其中所引出的思考、方式方法、认知等，都反而给其他行业以极大参考和补充。如他详细提到私域流量的三种认知，及实际在运营环节的运用，也讲到了私域流量适用于线下的增长公式，以及99%线下门店常遇见的误区。
见实将黄天文的内容做了整理，方便大家阅读。不妨一起看看他的理解和认知，以及那个公式。如下，一起：
我是黄天文，过去先后在百度、去哪儿和 360 做用户增长，现在创业却跑去做线下增长，因为我认为未来 10 年整个互联网的红利到头了，但整个传统产业的数字化转型在未来 10 年将是一幅波澜壮阔的画面。
今天我们聊聊线下门店数字化转型的三板斧是什么，以及分享一下自己总结出来的增长、变现公式。
要先说明的是，公式大家看着很简单，但总结过程却非常艰辛。创业第 1 年，我们把原来在互联网公司练就 18 般武艺样样都甩过去，发现把互联网玩法嫁接到线下门店其实很复杂，完全不同。
首先，我们解决什么核心问题?帮助商户实现用户增长从而拉升营业额!因此最核心三板斧就是私域流量+会员卡+分销。
很多人一想到私域流量就是大量拉用户、建群、发优惠券或广告。其实同样的产值或更高的产值并不需要那么多用户。
对于线下门店来讲，所有的系统都是孤立的，数据全部都是孤岛，这是所有线下门店都存在的问题，生意靠天吃饭，营销没有抓手。比如我们做一个互联网活动，可以通过各种方式去触达用户，但一个线下门店是没有任何手段去触达用户的，今天生意好就好，不好也不知道为什么。
所以，他们要想实现数据驱动增长第一步，就需要有完整的数据，在完整的数据链条之上实现增长。像我们现在服务的企业完全可以实现生意好的时候就去积攒流量，生意不好的时候可以有效的触达用户。
不管是做互联网公司还是做线下，都有一个基本公式：
营业额 = 潜在购买用户数(可触达用户数) * 到店转化率 * 客单价
对于餐饮企业来讲，到店转化率和购买转化率是同一个指标，只要用户进来肯定是要吃饭的。
很多人都会以为流量池就是已有用户，但是很多人根本不知道，潜在流量池是更上一层的漏斗。
过去投户外广告、大屏广告会没有效果。因为没有很好的用户触达，没有可量化的数据来监测观看和体验效果。现在，有了微信公众号、小程序，可以直接将潜在客户转化成可触达的流量池，也才有进一步转化的机会。所以，有很多用户其实是我们的潜在用户，只是没有具备可触达和可转化的机会。
现在，私域流量提供了一个很好的工具，将没有机会触达和转化的潜在用户，变成了可触达和转化的用户。
只要变成可触达、可转化的，都可以叫私域流量，而不只局限在微信生态里。如一个城市里面的门店，所有的城市人口，就是它最大的流量的池 ，包括线上加线下。
比如一个商户，在商场内全部用户就是他可以努力触达的私域流量池。这时可以设计一些引流品，比如夏天一元冰豆浆，冬天一元热豆浆，通过这样的方式将潜在用户数，变成了可触达用户数，再成为进店的用户数，购买的用户数。
用户进店后再设计产品让他成为会员，拉动进行不断复购，这就完整实现了数字化。通过这些环节的设计，一家火锅店一个客户在一个月内甚至可以去吃 11 次火锅，这有点惊到我们了。
所以，门店以前没有办法去获取用户或将用户留存起来，有了微信生态后就可以非常便捷的将用户留存在私域流量里，再进行有效管理和抓手。数字化之后，根据门店用户规模乘以客单价，甚至可以预测到下个月营业额有多少。
用互联网逻辑数字化改造线下门店后，可以有一个简单门店增长公式：
营业额= 5000 好友+ 1500 张付费权益卡+ 1000 张储值卡
如果一个门店有 1500 个会员，根据消费间隔及日活跃率和周活跃率推算，活跃比例有50%，月活用户数差不多就是750，消费间隔 15 天，预测每天保底人数就有 50 人，那么他不在任何其他营销行为基础之上，每天可以实现 35000 保底营业额。
根据门店大小规模，数字会略有差异。
餐饮门店的私域流量玩法跟电商、教育、金融不太一样。因为一个门店其实都不需要加 5000 个用户，甚至 200 个用户时就能产生巨大价值。有时推一个活动， 100 份优惠 2 个小时什么都没做，发了个朋友圈就卖完了。
这个公式就是“私域流量+会员卡=超级用户”。
其实互联网人听这个思路比较多，就是从流量思维到用户思维，再到超级用户思维。很多门店不需要服务那么多客户，拼的只是如何经营好存量用户，如何有效抓住用户。
99%线下门店都有一个巨大误区，认为获客就要投放，要花钱买流量。而线下有一个最基本逻辑，就是线下是有流量的，通过盘活存量拉动增量就已经可以实现成倍增长。在这个基础上，不用单独额外花钱。这里有几个不一样的认知：
第一个，私域流量是有多元化价值的。
私域流量等于即时反馈，我们一次给门店做双 11 活动，当时是周三。线下门店是典型节假日经济。周六最高、周日次之，周一、周二、周三最低，这是为什么很多门店是周三或周二会员日，因为那天是营业额最低谷。但每天人力成本和房租成本是固定的。此外，线下门店卖的不是商品，卖的是特定时间内的座位，是需要将服务时间和座位，在有效时间内形成一个组合。
所以计划在双 11 做活动，直接打 5 折(用 400 元买 800 元券)，用户周一、周二、周三这三天可以享用。结果活动推出后只有几个人买，当时我们就惊了。
用户不是反馈时间只有三天，而是反馈说面额太大，这让我们开始反思和调整，所以说这就是私域流量的价值。
现在，我们做一个活动，先发50- 100 个好友，效果好就扩大群发，效果不好就马上收回调整。
互联网跟传统行业最大区别是什么?就是你做任何一个动作，数据马上就可以回来，收到实时客户反馈。现在，线下门店通过这种方式，比互联网数据反馈还要快。
这个活动，我们怎么调整呢?
我们改成卖名额，花 11 块 1 就可以买一个 5 折名额。同样是 5 折，之前 400 块钱抵800，很多人觉得消费不了那么多，现在 11 块 1 买 5 折名额，用户酒水锅底还不能打折，反而瞬间卖出 100 份，从周一到周五中午全部坐满。活动后，我们发现有70%的都是新客。不仅把周三这天营业额拉上去，还大量产生了新用户。
第二，私域流量等于新品推广。
假如商家要推出免费试吃活动，上线前就在朋友圈发，因为都是私域流量，且带有标签的，知道什么用户常来，吃完后就会获得及时反馈。这时，当一个产品还没有真正推向市场时，你就已经知道这个产品怎么样，能不能成功。
如果反馈不好，就不需要大量备货，如果差评多，产品都不需要上线。
现在，我们做了一个标准化流程，从新品试吃、打磨口味，到做第一波分销裂变，不花一分钱就把新品推广出去，所有的操作全部在私域流量里完成。
在没有私域流量前，没有任何抓手，只能去某些平台广告。用户进来后不会产生额外连带销售。但有了私域流量后不同，任何一个商品都可以分析它的带货能力，这就对设计套餐时很有帮助。
第三，私域流量等于分销渠道。
原来做互联网公司，发现不光是互联网，对线下来说也是一样：
真正推荐产品比较多的就是忠实用户，只有你的拥趸才会带来更多忠实用户。
这里有一个误区，做数据分析时会发现怎么不是普通用户带来更多新用户。但从价值贡献来看，新用户带来的用户就是薅羊毛，你怎么可能指望一个没在你平台消费过的用户帮你传播?忠实用户才是你产品的真正传播者。
私域流量为什么比外边流量好?因为只要产品和服务有保障，已经产生过消费的用户就能留存下来，成为传播渠道。
所以做线下门店最基本的逻辑就是盘活存量，拉动增量。而很多门店连这一步都没有做好，就天天想着拉新，无止境投广告，这当然不行。
重视私域流量，相当于重视忠实用户。
在这些思路下做线下的获客、增长就很轻松。如，传统公司办会员卡时，会需要你的手机号、姓名、生日等，恨不得连你老婆老妈的信息都要填上去。请问一下，你需要生日信息干嘛?一年有 365 可以给用户做营销，为什么非得等生日那天做?这就是舍本逐末。
其实只要完成会员支付这一个动作，就能对用户形成强大抓手。用户办了会员卡，就相当于在他内心种下了一个锚，如果没有这个锚的话用户去哪消费都可以。
我们当时给这个店设计 188 元的会员，成为会员马上就可以享受 88 块钱锅底，全场打 8 折，还送 50 瓶啤酒。后来分析数据，发现这家店60%顾客都是女性，于是又增加了送百香果饮料。这个方法直接让营业额涨了50%，实收涨了47.9%，最关键是利润涨了47.3%。客流越来越大，还有效提高了翻台率，过去很少坐满的二楼也都开始满座。
在互联网公司，用户结构直接决定了一个公司的健康指数。对线下门店来说，也同样是非常重要的一个指标。复购用户数占比越来越高，门店老客越来越多，就说明一家门店经营状况会越来越趋于良性。
我们曾看过一个门店，一个星期内营业额跌了40%，后来做一个数据分析，发现就在这一周内，一批消费 5 次以上的忠实客户全部流失掉了。我们推测有可能是附近有家公司搬家了，或者把某一个客人得罪了。但如果没有这样数据分析能力，没有办法分析营业额为什么断崖式下跌，就无法梳理、提升经营用户的构成。
说到这里，我们其实选择了非常辛苦的一条路，能帮企业做用户增长就已经很不容易了，能帮企业做营业额增长就更不容易。如果能帮做利润增长，这真的是难上加难。
我们选择一条最难的路，跳过了很多捷径。因为只有这样的事情门槛才足够高，才不会担心未来，打造的都是让用户来找我们的一种增长模式。
