如今，社会已经完全进入到了数字化时代。但还是有不少餐饮连锁从业人员来问我行业的数字化应该如何理解？怎样才能够通过数据来驱动餐饮连锁的业务？在连锁发展过程中，应该如何把经营数据和运营过程的管理结合起来？
现在很多人一听到数字化和数据驱动的概念，就以为极其深奥和复杂，好像离我们自己的工作和生活还很远。实则不然，就比如在现实生活中，我们的智能手机上下载了很多的APP，我们在使用这些APP时，就是已经完全身处在数字化的世界中了：地图APP会给我们推荐目的地的路线，并且告诉我们哪里堵车、哪里不堵车；美食APP会给我们推荐附近好吃的餐厅，还可以直接在上面进行点单或排队……
通过收集回来的大数据，APP帮助我们进行导航和餐厅的选择，这就是典型的数据指导出行的案例。那么在我们餐饮连锁管理和决策中，可以通过数据来帮助我们进行业务决策和指导吗？本周开始，我们针对行业发展中的各种情况来聊一聊数据赋能加盟管理的话题。
在数字化转型中经常提到的就是数据驱动，所谓的数据驱动是指通过数据对商业模式、用户体验、运营流程、企业组织的优化与改造，让企业业务能够基于数据进行驱动，从而实现更好的客户体验，更高的组织效能，创造更高的品牌价值。而通过数据赋能加盟管理，不断优化品牌与加盟商之间的协同效率、快速定位总部与门店、门店与消费者之间出现的各种问题，为品牌快速响应市场提供坚实的基础。
我们根据加盟连锁品牌的发展趋势、逻辑和规律，对数据的价值进行一步步梳理，最终目标是从数据中找到加盟商和盟主共同发展的更精益方法论，从而让加盟连锁的从业者获得更多有价值的方法去提升自己品牌内部的运营效率。欢迎各位伙伴一起参与到这个讨论中来。
在国内的餐饮加盟连锁行业，排在第一位的问题是加盟商不服从管理、私自采购原物料，没有按照品牌的要求进行标准原物料的订购；这不仅导致品牌的产品输出质量在消费者端不能够统一，还可能带来一系列品牌风险……
对于加盟连锁品牌来说，最持续、最核心的收入来源于加盟商日常使用的原物料订货，也就是我们常说的供应链收入。但我们的门店遍布全国，总部是做不到每日、每周去下到门店的，有些一个月能够到店一次已经很不错了，那么我们如何通过数据来控制订货风险并且及时发现问题呢？今天我们主要来交流一下这个话题，如何通过数据去发现和管控门店的自采行为。
在加盟连锁经营管理中，可以使用订销比这个数据指标来进行风险管控。订销比就是加盟商的订货金额（数量）与销售金额（数量）的比值。不同的品类、不同的品牌、不同的产品结构，订销比都是不一样的。
我们总部需要先在直营店中核算出在最佳产品口感的制作流程下的订销比数据，这个数据得出来后，一般会需要我们通过几个月的时间来进行验证，最好是还要有十家左右加盟店的数据来验证，综合各方面因素后给出一个相对合理的区间值来作为所有加盟店的参考。
一般来说，我们确定一个订销比的区间值后，稍微给出一点点上限和下限的空间，这是因为熟练程度不同的一线伙伴在制作的过程中损耗也是不同的。而且不同品类、不同的产品制作过程都会出现不同的损耗。
举个栗子：连锁茶饮店会有各种不同的饮品，每种饮品的配方都有不同，还有很多附加的小料。这就需要品牌针对产品的标准及门店实际操作中的损耗数据进行现场验证，然后得出每杯饮品需要消耗多少原物料，最好精确到克。这样，一个月下来，就可以得出一个单杯用量的损耗标准值。
然后再从销售金额（数量）和原物料的订货金额（数量）中看订销比的变化。这里有两种核算方式：一种是颗粒度比较粗的核算方法，就是订货额/销售额，从而得出的数据。比如：A品牌核算出来，一般会是订货额/销售额=35%，那就从最近几个月或是一年的订销比数据看看，是否接近这个数据，如果在这个数据在34.5-35.5之间，基本上就是正常的了。这里的容错值设定，一般根据自己的实际情况来进行确定。
第二种方式相对颗粒度会小一点，就是原物料数量和商品销售量的关系。比如，植脂末与奶茶相关产品的关系是如何？那就看各种奶茶相关的产品销售杯量是如何？再换算成植脂末的消耗量，最终可以得出来的数据与订货数据进行对比，这样相对更多精细，可以让品牌总部知道每个原物料的实际数据。
这里一般需要根据品牌公司的现状、管理能力和水准、未来目标来确定使用哪种方式来进行数据的查看和预警。一般没有数据基础的品牌，先从颗粒度比较大的数据管理开始入手。例如：我们是一家小吃品牌连锁企业，原来完全没有这些基础数据的沉淀，现在我们开始上了信息化和数字化系统，在系统刚上来一年之内，就用最粗的颗粒度进行管控即可。这样的话，以最低的管理成本去快速发现问题。
当然在小吃快餐领域、熟食领域，具体细节是有差异的，这上面只是一个思路罢了。不同的品牌，根据自己产品的实际情况来进行设定。最简单且能通用的办法就是直接用订货额和销售额的对比来看。
在订销比数据查看过程中，有一个细节需要我们品牌方特别注意。当出现订销比差异比较大的时候，一定要第一时间多多去到这家门店，找到真实的原因。因为除了门店私自采购会出现这个数据的差异外，还有一个重点原因就是原物料的损耗导致。因为加盟商门店上的管理，一般都比较粗放，不会把所有的报废物料都纳入数据记录中来，这样就根本不清楚损耗的实际情况，这些就需要督导或者运营人员到现场去蹲点查看和帮扶。
例：门店四个伙伴中有两位是新手，对于内部的产品制作的流程不够熟悉，常常在订单排队的场景下出错。比如柠檬茶，没有放柠檬已经封盖了；比如小料有一样没有添加已经打包了。客户收到后一定会要求重做的，这些就是损耗。
我们还看到过比较离谱的现场，三杯奶茶做错了两次，就是最后总共制作了九杯奶茶，最终才让消费者满意。在这个过程中门店的损耗已经产生，并且是较大的损耗。不到门店蹲点，很多这种实际发生的情况是没有办法清晰和了解的。一般新品和操作复杂度高的商品，特别容易出现这样的情况。还有在人员更替时，这种情况发生较大，这种情况下，这家门店的订销比会出现较高的情况。
订销比低于标准值，可能是门店出现飞货或者用料不足的情况；订销比高于标准值，可能是损耗超标的情况；不管如何，我们的督导都需要第一时间去到一线深度了解门店实际情况，最终协助公司和加盟商及时去解决这些问题。