8個月會員破400萬：千店餐飲連鎖的全域探索

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據中國烹飪協會的《中國餐飲業表現指數報告》顯示，“截至2025年9月，餐飲業表現指數已連續14個月低于中性水平”。

而在同一時間，有一家餐飲連鎖品牌卻在8個月內新增400萬會員，月復購穩定在35%-40%。他們借助的正是AI和全域，在做從“送飲料入會”到“AI遠程巡檢”等系列優化。

過去數年間，這家餐飲連鎖品牌的增長幾乎完全依賴加盟體系。從開出第一家店，到如今數千家門店，超過九成是加盟店。

在原本的邏輯里，只要供應鏈強大、加盟商賺到錢，品牌就能順勢擴張。消費者是誰、在哪、怎么復購，從未被真正關注。

直到近幾年環境驟變：客單下降、堂食占比縮小、投放回報走低，背靠經濟增長紅利的發展模式開始受限。企業這才意識到必須轉變——要從“做加盟商的品牌”，轉向“做用戶的品牌”。

可能你還會問：現在才做轉型，會不會太晚？

這家品牌的會員運營負責人給出的回答是：“不晚，我們是從無到有，只要開始做，就能看到效果。”前文提到的會員增長與復購數據，也給出了最清晰的佐證。

這一次，見實約到了這家品牌的會員運營負責人。他親歷了這場轉型的全過程——從零起步搭建全域體系，探索用AI重構數據與組織，也思考在平臺收緊的時代，品牌該如何守住自己的用戶。

這個話題，恰是此次2025年度私域大會的核心議題，現場諸多行業品牌與案例，都將深度拆解和分享AI與全域組合帶來的增長（），值得一起。

應被訪者要求，本文以化名呈現，但不影響內容的復盤與參考價值。現在，不妨回到對話現場，一起聽聽這家品牌的實操復盤，enjoy：

（圖片由AI制作）

01全域起飛：
AI思維是“引擎”，沉淀數據做“燃料”

見實：對于AI+全域這件事，你的興奮點是什么？

李偉：我理解的AI+全域，是“用AI的思維重做一遍運營”。過去那些因為資源、人力、技術受限而“想做卻做不了”的設想，如今AI都能幫你“撿回來”。

以傳統餐飲行業為例，實際用戶運營中，常用的往往是那十幾個標簽，做促首單、提頻復購、流失召回的MA自動化任務，五、六套策略也就夠用了。不是標簽組不夠多，精細化沒必要，而是資源有限，有產出能復盤的維度也就這些。有了AI之后不一樣，它不在乎標簽是十個還是數萬個，也不在乎周期任務是五套還是五千套，都能執行到位復盤到位。這時候全域運營是不是該重新思考：我目前的用戶標簽真的夠用了嗎？

見實：也有人認為，AI時代其實不需要“標簽”，因為AI能通過持續交流自動識別用戶是誰。你怎么看？

李偉：不沖突，只是叫法不同，無論是動態標簽、還是用戶向量，我個人的理解：本質上還是標簽。AI的底層原理之一是把所有字符拆成token，它是AI理解文本的最小“信息顆粒”，每個標簽也可以理解成一個token。區別在于：過去的標簽是少量的固定的，現在的標簽是動態、豐富、可擴展的，AI把成千上萬個標簽組合成一個更立體的持續變化的用戶畫像。

見實：餐飲行業落地AI或做全域，第一步是什么？

李偉：數據治理。我有過一段BI分析師的職業經歷，對數據的可用性會特別重視。懂實際業務又有能力清洗數據的人，必須介入進數據治理環節，把核心業務理順、拆解、標注、分層，沒有可靠的底層數據源做語料，AI跑不出業務想要的結果，或者得到的結果充滿“幻覺”。

你沒數據，就沒AI。正確的順序應該是：先理清手上擁有的報表/文字/圖片/音頻/視頻等等全量數據資產，再去想高效的Agent工具能幫你做什么，而不是反過來——為了做AI而收數據，數據是啟動AI引擎的必備燃料，數據可用性決定AI的上限。

見實：你新接手的這家連鎖餐飲，全域怎么起盤的？

李偉：依然是“平臺側公域+品牌私域”的組合路徑。先在堂食這個場景里，利用在線支付的身份ID唯一性沉淀線下門店海量的交易數據，再跨平臺聚合線上外賣與團購的業務數據資產做One ID體系，最后研究探討“怎么利用好手頭的數據”。對于大體量的連鎖，不可能從0到1慢慢試，只能“快速鋪開、提取有效信息、驗證、復盤、快速迭代”。

見實：目前有哪些階段性成果？

李偉：連鎖的線下門店有規模優勢：只要把事做對，即使變化很小，第二天都能看到不錯的正反饋。

比如一家店每天100個堂食顧客，轉化30%成為會員，一個月的自然新增就很可觀。把同樣的方法從10家放大到3000家，效果就會像“開掛”。

關鍵指標是會員拉新：今年3月第一版CRM體系上線，在8月會員數破百萬，到了11月全域會員突破400萬，對于一個此前幾乎完全依賴加盟擴張、與終端用戶‘失聯’的傳統企業來說，這一成績意味著一次徹底的思維革命。

見實：這些用戶數據現在怎么用的？

李偉：我們會從用戶行為數據去倒推歷史決策：哪些成功的案例是因為踩中用戶的需求，哪些失敗是顧客沒有心智沒有場景。過去沒有可量化的數據，只能模糊判斷“做了某件事，生意好像變好了或者好像是變差了”，有了會員數據的多維度視角，才能看清活動的參與率、券的核銷率、客單的變化、LTV生命周期的全貌，堂食營收的增長才能產出可復制到全國的方法論。

見實：會員復購率現在多少？

李偉：會員復購穩定在35%-40%左右，非會員在30%以下。

哪怕還沒開始發力諸如加企微好友、進門店社群這類深度的私域運營手段，只用小程序基礎的服務通知，會員券的過期提醒，復購就能看到向好的變化，區別不在“我們多努力”，而在“做難但正確的事情，每走一步都能看到回報”。

見實：現階段的關鍵節點是什么？怎么平衡短期ROI和長期價值？

李偉：第一步是打造好會員小程序這個場域，把數千家門店“遺落”的堂食顧客數據資產撿起來收攏在一塊。通過顧客授權注冊開始，把堂食交易數據維度從曾經“以店為單位”，轉為“以消費者為單位”。

第二步是做全域：諸如和三方平臺打通“到店團購”和“到家外賣”的會員互通，同步品牌私域積分等“會員營銷”的基礎能力。現在外賣/團購平臺逐漸強勢，數據打通這件事越來越難，早期大型連鎖品牌是“甲方爸爸”，現在平臺的話語權反超，越來越多的品牌（甚至有萬店品牌）都被擋在平臺數據壁壘的門外——窗口期關閉，錯過了取回顧客數據的時機。

這里要強調的是：會員體系不是那根拯救堂食的“救命稻草”，短期不會看到非常明顯的增長變化。它是“消費下行”與“成本上升”的結構性矛盾的“緩沖墊”。過去客單30元，現在要降到26元，這4塊錢是全公司各個部門通過提升效率，精簡鏈路合力省出來的。會員在這個過程中讓品牌能更緊密地、低成本地連接顧客、穩住和消費者這個長期關系的重要環節。做好了會員堂食不一定能增長，但想做好堂食就繞不開運營會員，它是木桶中不可或缺的一塊木板。

見實：過程中遇到過哪些阻礙？

李偉：最大的坑還是在數據。

你必須清楚自己要的是什么，打算做什么用：例如品牌要建立映射表，把三方平臺的訂單號、手機號、用戶加密ID都匹配出來，通過BI系統和IT技術部門聯動做對接，疊加關聯自有的各類業務數據，再產出對應的業務底表，才能把消費者維度的數據用起來。數據打通不是“連上線”，而是有了最基礎最原始的“食材”，一層層提取、清洗、驗證，最后再烹飪出鍋，這個過程復雜細碎耗時耗力。

再比如，外賣平臺的用戶數據里夾雜低價補貼吸引來的價格敏感型顧客，這類顧客轉化堂食的概率很低，成本巨大。只能先做消費者畫像與行為分析，不奢求在當下能直接轉化到堂食去提高客單。只能等待平臺補貼退潮，餐品價格回歸理性，堂食優勢重現時，再去精準捕捉這部分價格敏感顧客的真實需求，或者直接開辟第二增長曲線，需要戰略耐心，他們也能成為未來業績提升的黑馬客群。

02會員破局：最有效的鉤子，往往是最樸素的場景

見實：現在會不會有點晚？顧客去每家餐廳都被要求注冊會員，難免有點逆反心理，這個問題怎么解決？

李偉：對我們來說，不算晚。因為我們是“從無到有”，只要開始做，就能見效。先把系統搭起來、數據留住用起來、把消費者的需求真的放在心上，能做到這些，就已經超過絕大部分傳統餐飲企業，至于優化迭代體系鏈路，是會員體量達到一定量級之后要研究的事了。

我常和內部管理層和伙伴們說：“種一棵樹最好的時機是十年前，其次是現在”，會員不是只為堂食復購服務，也是品牌第二增長曲線的基石。

今天你做火鍋，明天可能做冒菜、燙撈、壽司，只要積累了足夠的消費者，熟悉了他們的偏好與溝通方式，就能用私域去孵化新的業態。

經濟下行只是周期，總會好轉。關鍵是作為一家企業你得活到那時候。我們努力的方向，就是——多營業一天，就多積累到一天的數據。這些沉淀也許短期沒用，但幾年后，很可能就是品牌反彈的底氣。

見實：你們現在入會的主要場景是什么？

李偉：最有效的還是“送飲料”，聽上去很老套，但事實就是這么樸素。我們SKU太多，一家店上百個品項，沒法用單品券去做日常營銷。飲料是顧客堂食的剛需品，每家店也都有充足庫存。

以前線下是“滿25元送一瓶”，但沒留顧客信息。現在把“送飲料”電子化，當作入會鉤子，入會率達到30%。線下有場景有需求+線上數字化做留存，將“門店服務能力”轉化為“用戶數據資產”的關鍵一步，一下就打通了。

見實：會員運營中還有哪些重點？

李偉：積分。我們不能像茶咖那樣狂撒9塊9、8塊8的折扣券，會摧毀加盟商利潤，總部也不會去強制所有門店參與，那就用“積分+游戲化營銷”這類方式來替代。

比如我們做抽獎：一等獎是價值130元的實物獎品（中獎率0.1%）數量有限送完即止，二等獎是電商零售產品（中獎率20%），三等獎是積分，這樣千店規模下總部的成本依然可控，對加盟商來說0成本，在顧客端活動熱度也能拉起來，消費者也有參與感，實現三贏。

積分的運營其實大部分餐飲都在做，但是消費者的需求場景可能沒有特別去研究，我最近看到比較好的例子是賽百味：他們的客群白領居多，有經常出差旅游坐飛機的需求，他們就結合積分兌換航司的立減券，這個是我們也要走的路：挖掘并滿足用戶的實際需求，而不是去創造需求。

見實：加盟商現在都要接入嗎？

李偉：我們推動“全接入”，總部、分公司不斷的培訓和引導。不過確實真正等物料、活動鋪下去之后，數據在初期都不好看，需要分公司運營伙伴們下店幫扶，一個運營主管要盯五六十家店。

我們也在思考AI化的解決路徑（目前已有品牌在嘗試）：把考核、培訓內容做成知識庫，讓“在線客服”變成“AI考官”。它能模擬顧客到店的完整路徑進行文字問答，像是之前玩過的網頁游戲，比如模擬顧客說“我不吃辣，有新品推薦嗎？”——門店用標準話術和操作要點作答，系統按100分制動態評分，回答滿意不扣分，應對失誤就會扣減；若最終得分≥80，就說明門店在溝通、操作、出品等環節達標。

見實：那怎么說服加盟商跟著總部節奏？

李偉：沒有萬能方法。加盟商最關心的就是——“按你說的做，明天營收能不能多100塊？哪怕10塊也行。”如果看不到即時收益，就會覺得總部又在折騰。也有優質加盟商會主動配合，但占比不高。

見實：很多品牌會先打標桿門店再復制，你們也是這樣嗎？

李偉：我們踩過這個坑。最初想培養“種子門店”，試了三個月發現不行。于是改成“撒網挖掘”：既然有幾千家店，就先全域鋪一套機制跑30天，數據自動篩出Top 100高轉化門店，再重點扶持（額外預算、專屬活動、流量傾斜），把更強的能力有限的資源賦能給他們，做到1+1>2。

03組織重構：未來企業是“H型”人才與AI的共生體

見實：會員運營里有介入AI嗎？

李偉：有。我們從“小切口”入手，盡量用免費工具。舉個例子：評價語義分析。

過去外賣平臺的用戶評價靠人工或關鍵詞分類，效率低、反饋滯后。現在我們把每天數萬條評價同步飛書多維表格（需付費擴容以支持百萬行數據），稍加修改官方提供的AI語義分析模版，就能自動拆分正向/中立/負面的情緒占比，并識別差評中是口味、食安還是配送等問題，甚至能識別中文里明褒實貶的“高級黑”。這樣能實時定位問題門店和薄弱環節，支持大體量連鎖的用戶體驗改進。

見實：聽起來門檻比以前低很多，不用再買昂貴的BI了。

李偉：對，一個飛書賬號幾百塊年費。像釘釘、企微也都在把AI變成文檔、表格里的標準能力。 這意味著“人人都是數據分析師”，但工具平權不等于能力平權，我的感受是：會用AI的BI數據分析師，產出比純運營背景同事高數倍。有點像會寫代碼的產品經理在跟技術IT協作方面比較有優勢一樣。

在AI時代，“T型人才”會被進階成“H型人才”。

見實：H型人才如何理解？

李偉：之前大家都說“T型人才”：一專多能的復合型，除了縱向的專業深度，還需要橫向的知識廣度。

“H 型人才”中，左邊的豎杠“丨”代表你的專業深度；右邊的豎杠“丨”代表你的知識面寬度，包括對供應鏈、市場營銷、產品開發、數據分析等相關領域的理解，以及你獨特的跨界經驗與思維方式。中間的橫杠“—”則對應 AI 的融合能力。

簡而言之：以你長期沉淀的知識庫為底座，結合你獨特的思考方式，再疊加AI的放大效應，從而形成指數級的增長能力。

見實：有沒有某個時刻讓你特別感受到AI或數據的重要？

李偉：有很多。AI的意義，是把“以前做不到的事”變成“能做到”。比如語義分析、效率提升、精準度判斷，這些過去要加班幾天才能完成的工作，現在幾個小時就行。

數據的重要性更像一種“緊迫感”。我每天都在想：昨天遺漏了部分數據，明天給AI做分析的結論就不夠完整了。在AI時代，“貪多嚼不爛”反而不成立。有價值的數據越多越好。我甚至有點“囤數據癖”，只要是干凈的、有唯一性的數據，不管是何種形式，我都想留下它。

按照目前日新月異的技術迭代，我相信遲早有一天能讓AI用上這些數據產出讓我意外并驚嘆的價值。

有點像我相信賽博飛升很快就會到來：你如果有寫日記的好習慣，有用照片、視頻這些影像手段記錄生活的習慣，你沉淀的所有數字信息在幾十年后你離開這個世界的時候，可以為你的親人朋友塑造一個電子版本的“你”。

見實：數字化時期大家早已知道數據重要，現在有什么不同？

李偉：差別在“標注”。AI世界里曾經最關鍵一步是人工標注，它是特定階段的核心燃料。過去海量數據都靠人工分類清洗再分析，而運營角色的日常工作積累，本質上就是在“沉淀”+“標注”——你從復雜事務中提煉出關鍵的信息線索保存下來，在某一次大模型的分析中，把它當作語料投放進AI，讓它和你想得到的業務結果關聯起來。

未來AI能處理大部分運營工作，但人要負責訓練它——也就是“標注”。這其實是運營角色的升級。

見實：你怎么看AI在策略預測或推薦層面的作用？

李偉：目前AI的價值還主要在“提效”。

比如A/B測試。傳統要人工設計兩個版本去測哪一個更好；AI時代，可以同時跑成千上萬個版本——自動生成素材、投放、收數、復盤，一天內找到最優解。

人力可能要一個月才能驗證的假設，AI幾小時就能完成。而且它不依賴經驗，是實時學習閉環。未來競爭力不在經驗，而在思維方式。

見實：所以，AI正在改變什么？

李偉：組織結構。現在AI只是工具，但十年后，可能連“工具”這個概念都不存在了。就像蒸汽機最初只是“幫工人省力”，直到被福特整合進流水線，才帶來真正的生產力革命。AI現在就在這個階段。未來，當企業把AI真正融入系統和流程，不再是“以人為本”而是“以AI為本”，才會迎來新一輪的“組織重構”。

見實：你團隊現在多少人？

李偉：目前4個伙伴。前期主要是從無到有搭CRM框架體系，開發系統、在幾百家門店做小規模試跑，3個人就夠。現在基礎業務覆蓋全國，又加了1人，計劃年底擴到6人。明年如果各個業務模塊全面鋪開，還會繼續招。

我們接下來要找的，是跨界、跨行業、具備多維經驗的人——AI可以補齊TA不了解的細節，但TA獨有的全局視角與批判性思維，是AI永遠替代不了的。

上面提到過“H型結構”人才，也可以理解成：左邊是人，右邊是產出，中間是AI。AI工具的能力在這一段其實差別不大：用的AI能力基本都類似，不會有算力的巨大鴻溝。關鍵在左邊——人的縱深。如果你的經驗夠多樣、思維夠深、沉淀夠充實，那你“喂給AI的內容”就越豐滿，AI給出的結果也會越有層次。

見實：你們團隊內部是怎么結合AI推進工作的？

李偉：現在大多是“人工+AI半自動化”。

比如前面提到顧客評價同步進飛書里做語義分析；加盟商培訓也是人工整理話術庫，再讓AI優化提煉；

巡檢已經通過AI來識別操作的規范統一、預判食安風險，使分公司的督導效率提升了數倍，以往需要數月才能完成的全國門店巡檢，現在可以實現‘日清’，并能即時生成整改指令下發到店。

對外的客服體系也是全面擁抱AI；現在數據分析基本是在用AI寫SQL代碼，邏輯縝密還精干簡練。但AI還不了解復雜的顧客場景，也不懂加盟商不斷迭代的業務痛點，前期依賴人工來篩選清洗語料、投喂知識庫。

見實：你接下來最想驗證的方向是什么？

李偉：當平臺越來越強勢，品牌做什么能扭轉局面，打開生路？

現在平臺都在做“大會員”“閉環”，未來AI技術、全域基建進一步完善，可能會出現類似“88VIP+品牌會員一體化”的超級體系。到那時，品牌可能淪為掌握全域流量的平臺的代工廠，品牌力被削弱到顧客只在乎“某團上的某個品好便宜”，而不是“某個商家的產品我很喜歡”。

在這種不對等的格局下，品牌還能不能守住自己的用戶資產？ 能不能在平臺收緊的環境中，保留自己的價值？這是我未來會不斷探索的話題。

PS：

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