斑马侠,一家连锁散酒铺品牌。
2024年1月开出首店,2025年3月开放加盟,半年时间门店突破近 200 家,覆盖14个省、30个城市。
它的管理架构是标准的三层:
- 总部定策略、看指标、出复盘;
- 区域督导盯执行、要数据;
- 加盟门店做活动、服务客户、办卡和核销。
门店过百之后,总部看一次经营数据,至少要半天;做一次客户分析,要一到两天;复盘一次优惠活动,人力几乎做不完。
现在,这三件事分别只要20分钟、10分钟和15分钟。
看一次数据,半天就没了
斑马侠的数据需求,没有一个是系统里现成的。
它的口径是自定义的:办卡率要自己算,优惠活动要按门店分别监控领取和核销,客户要区分新老客,每个月还要固定产出复盘报告。系统只给基础数据,怎么加工,全靠自己。
督导那边更碎:不同阶段的考核指标不一样,遇到个性化的问题,随时来找总部临时取数。
于是一份报表的诞生,要走完一整条链路:先搞清楚指标的计算逻辑,再从后台取出关联表格,并表、清洗、计算,做成图表,最后才是解读和决策。前面这些准备动作,占去了八成的时间,单次处理至少半天。口径一变,全部重来。

真正要命的是:复杂的取数只是经营的第一步。等报表做出来,该决策的窗口已经过了。
一句话,看懂近 200 家店
斑马侠把这条链路交给了有赞龙虾。三个最耗人的场景,一个一个被换掉。
场景一:多门店经营分析,从至少半天到约20分钟。
过去,总部想看经营趋势和门店差异,要先学口径、再取数、再拼表做图。现在直接告诉龙虾需要什么指标,龙虾自动取数、计算,生成一个可搜索的数据看板,全量、分区域、单门店随意切换。
确认过的口径还会沉淀成工作流,下次直接用,不用从头配置。效率提升超过10倍。
场景二:客户数据分析,从一到两天到约10分钟。
总部不止要知道卖了多少,还要看清谁在买、为什么买、在哪种场景下买。过去要把客户、订单、标签导出来手工匹配,区分企微和非企微客户,再算人数、金额和人均消费,一次分析一两天。现在直接问龙虾:「XX特征的客户有多少?是哪些?」龙虾自动关联标签、订单和商品,比较不同客群的贡献,还会顺手给出运营触达建议。
优惠券、节日促销、召回活动,是总部运营客户的主力手段。但一次完整复盘要同时关联优惠券、活动订单、客户历史消费和门店表现:
- 找到指定优惠券,
- 算每日核销和优惠金额,
- 回查客户历史消费,
- 划出90天流失客户,
- 再比较发券组和未发券组的回流差异。
这套关联分析,人力几乎无法实现。现在一句话丢给龙虾:「这次优惠活动带来了多少核销和客户回流?」15分钟左右,全链路复盘出炉。
总部最贵的资源,回到了经营上
变化不只是快。
过去,总部最懂数据的人,时间花在取数、拼表、做报告上;现在,龙虾把这些接走,人的时间回到了经营判断上。更关键的是,数据分析不再是少数人的手艺:督导要个性化数据,自己问龙虾;确认过的口径沉淀成可复用的工作流,月度复盘这类周期任务还能定时自动跑。
从「总部反复取数、拼表、做报告」,到「一句话看懂多店经营」,斑马侠把数据能力从一个人身上,装进了整个团队的工作流里。
连锁生意做到近 200 家店,拼的不再是谁的店多,是谁先看清楚自己的店。
斑马侠的答案不是多招几个会取数的人,而是让每个人都拥有一个AI数据助手:把半天压到20分钟,把一两天压到10分钟,把「做不到」变成15分钟。
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