WiDS Taipei 2022 | 數據如何說話？談餐飲科技業如何實踐營運 vs 產品策略指標 — Yolanda Chiu
📍講者介紹：從學生時期就創辦了RMT實境遊戲公司，具備五年充實創業團隊經驗後，加入 AsiaYo 產品團隊，作為 PM 協助產品在地化等專案，並輪調營運、業務等部門主管，透過不同角度切入旅遊電商平台策略與指標；同時間也創辦產品三眼怪社群，分享產品管理和新創思維等內容，帶動台灣業界交流。Yolanda 現職為閃電咖啡台灣的營運總監，閃電咖啡是一家以科技驅動營運的公司，主打 Grab N Go 外帶外賣，高坪效高人效模式，以 app 預先訂購為核心功能，輔以會員忠誠計畫、點數回饋搶攻廣大上班族的咖啡市場。📍講者簡介影片：https://www.facebook.com/TWiDataScience/videos/388687549783780
「閃電咖啡：科技業去賣咖啡」
是一家期望以科技驅動餐飲的連鎖咖啡店，透過app讓消費者進行數位化的購物體驗，進而擁有完整的數據，真正做到讓數據驅動營運。相比於台灣市佔率高的星巴克、露易莎等等提供「第三空間」的連鎖咖啡店而言，閃電咖啡希望創造的是一個「高坪效、高人效」的潮牌形象以及「Grab N Go」的外帶、外送形式。目前台灣已經達成超過50%的銷售是來自於線上。
「策略如何落地？由用戶、指標與組織構成」
- 用戶：為用戶提供獨特&永續價值 → 策略才能持續執行
- 指標：訂立好的北極星/領先/落後指標 → 怎麼樣去發現用戶的問題與痛點，訂立相對的指標
- 組織：組織架構&綜效 → 在組織架構下可以將策略落地並執行
「用戶：換為思考理解用戶，啟動成長飛輪」
User Journey Map: 用戶接觸點 -> 用戶行為 -> 悸動時刻 -> 用戶痛點
舉例：線上看到廣告 → 下載app/直接光臨門市 → 有哪些時刻客戶覺得體驗很美好 → 流程中不順的地方
1. 順暢化用戶接觸點：接觸到產品與服務覺得順暢
2. 找出悸動時刻：例如電商的magic moment，消費第七次之後就會黏著 💛
3. 解決用戶痛點：市面上提供的方法有哪些並未解決用戶痛點
4. 引導用戶行為：當知道用戶的接觸點、悸動時刻與痛點後，我們就必須引導用戶發生以上的這些行為，讓客戶朝著我們想要的方向走
例如：會員&點數功能/遊戲化累積點數功能
「指標：落後指標與領先指標」
- 落後指標(lagging indicators)：
很容易被看到(easy to spot)、很難一時半刻去改變(unresponsive and hard to change)、過去已經發生的事情(definitive results of the past) - 領先指標(leading indicators)：
很難被發現(difficult to uncover)、比較容易因為團隊採取行動而改變結果(responsive to team action)、是幫助我們去預測未來成功(predictors of future success)
參考資料：https://herbig.co/leading-lagging-indicators-okrs
例如：想像我們在操作一輛火箭 🚀，飛往我們想要達成的願景，火箭的時速是落後指標(因為已經在發生的事情)，要確保飛行過程是正常的話，就要看儀表板，看油量夠不夠、零件有沒有出問題。儀表板就是領先指標，優化油的消耗或是零件，才能加速火箭的飛速。
以電商為例，Revenue = Traffic(流量) * CVR(轉換率) * ABS(客單價)，營收就是落後指標，流量、轉換率與客單價都會是領先指標。
「組織：Data Informed → Data Driven → Data Lead」
理想的狀況是Data Driven，在足夠多的資料與人力下，做到數據驅動決策，但大多數新創的狀況會是資料量不夠，所以必須去依照過去的經驗建立一些假設，然後再用數據去做驗證，這就是Data Informed。
科技餐飲業：如何利用科技賦能？
「更關注用戶，而非交易」
傳統的零售業只會利用POS機紀錄交易紀錄，但透過以app為主的運營模式，我們可以知道顧客是看到哪個廣告點近來下載app的、比較常去哪間門市消費、喜歡的品項是什麼等等，更完整的知道每個用戶與每筆交易的user journey。
營運 vs 產品的優化維度
「總體來說，營運部門比較重視後端與持續優化內部流程，讓產品端的策略能夠實際落地。」
閃電咖啡從Day1的時候，就重視一筆一筆的資料，透過資料可以完整地勾勒出用戶旅程，就operation端而言，也可以運用量化的資料去優化內部流程。
以營運的角度而言
- 指標：Cost-Efficiency最大化，例如排班(如何讓人力發揮最大效用)，讓損益近快轉正並將商業模式擴大
- 數據：
第一線微觀質性的資料，例如藉由咖啡師的觀察，提供給產品團隊目前數據看不出來，但店端客人反映的事情，以避免透過數據導果為因 - 用戶：
把員工當作用戶，重視咖啡師的滿意度，相信快樂的咖啡師才會有好喝的咖啡 ☕️
以產品的角度而言
- 指標：使用app點餐的顧客餐點內容、時間、第幾次來訪等等
- 數據：較多的量化數據
- 用戶：顧客滿意度去衡量
