——Grace 数据分析文章第十八篇，希望对你有所启发
这道题大部分人做完都有一个通病：只算了一笔账。要么算省了多少纸杯钱，要么算贴了多少补贴，然后得出结论说政策好或不好。但老板一定会追问：那为什么早高峰GMV跌了？为什么用户在骂排队慢？
先算最简单的账。M Coffee 客单价15到20元，自带杯减5元相当于打七五折。纸杯加杯盖吸管撑死0.8元，你为了省这0.8元，直接贴出去5块钱。每卖一杯自带杯，财务上硬亏4.2元。更要命的是，数据显示早高峰出杯变慢了，排队变长了，GMV还跌了。这5块钱不仅没带来更多生意，反而因为洗杯子、确认容量这些操作，把生产线堵住了。
所以ROI模型必须引入产能损失这个变量。
我的框架是：综合ROI等于纸杯成本节省减去补贴成本，加上产能变化带来的GMV净损益，再加上品牌价值折现，最后除以政策执行总成本。
关键是要分场景算。拿上海写字楼店早高峰举例：政策前150分钟能卖300杯，政策后因为出杯变慢只能卖280杯，少了20杯就是500元GMV损失。弃单率从3%升到8%又损失325元。自带杯84杯每杯亏4.2元再亏350多。品牌端差评带来的复购损失也要折进去。算下来ROI大概是负240%，亏得离谱。
但换到社区店下午时段就完全不同。店员本来就闲着，慢慢洗杯子不影响任何人，产能损失是零。用户悠闲喝咖啡顺手发个小红书，正向声量拉满。这时候5块钱相当于获客成本，只要能拉来新客，ROI就是正的。
所以结论很清楚：这个政策不是好不好的问题，而是一刀切导致了资源错配。建议分时段执行，早高峰暂停或降低补贴力度；分门店设上限，高流量店限制自带杯单量；把立减改成返券或积分，引导用户移峰填谷。
做这种题最忌讳对着数字谈数字。只看自带杯占比上升和纸杯成本下降，你会觉得政策成功。但把时间维度加进去算产能折损，就会发现早高峰简直是灾难。真正的洞察藏在那些没赚到的钱里。下次遇到涉及门店流程的题，脑子里一定要有那条流水线：谁在做、花多久、后面有没有人等。这才是解题的钥匙。
⚠️ 文中关于该公司的信息和数据都是虚拟场景，非真实，仅为数据分析讨论使用。
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这道题大部分人做完都有一个通病：只算了一笔账。要么算省了多少纸杯钱，要么算贴了多少补贴，然后得出结论说政策好或不好。但老板一定会追问：那为什么早高峰GMV跌了？为什么用户在骂排队慢？
先算最简单的账。M Coffee 客单价15到20元，自带杯减5元相当于打七五折。纸杯加杯盖吸管撑死0.8元，你为了省这0.8元，直接贴出去5块钱。每卖一杯自带杯，财务上硬亏4.2元。更要命的是，数据显示早高峰出杯变慢了，排队变长了，GMV还跌了。这5块钱不仅没带来更多生意，反而因为洗杯子、确认容量这些操作，把生产线堵住了。
所以ROI模型必须引入产能损失这个变量。
我的框架是：综合ROI等于纸杯成本节省减去补贴成本，加上产能变化带来的GMV净损益，再加上品牌价值折现，最后除以政策执行总成本。
关键是要分场景算。拿上海写字楼店早高峰举例：政策前150分钟能卖300杯，政策后因为出杯变慢只能卖280杯，少了20杯就是500元GMV损失。弃单率从3%升到8%又损失325元。自带杯84杯每杯亏4.2元再亏350多。品牌端差评带来的复购损失也要折进去。算下来ROI大概是负240%，亏得离谱。
但换到社区店下午时段就完全不同。店员本来就闲着，慢慢洗杯子不影响任何人，产能损失是零。用户悠闲喝咖啡顺手发个小红书，正向声量拉满。这时候5块钱相当于获客成本，只要能拉来新客，ROI就是正的。
所以结论很清楚：这个政策不是好不好的问题，而是一刀切导致了资源错配。建议分时段执行，早高峰暂停或降低补贴力度；分门店设上限，高流量店限制自带杯单量；把立减改成返券或积分，引导用户移峰填谷。
做这种题最忌讳对着数字谈数字。只看自带杯占比上升和纸杯成本下降，你会觉得政策成功。但把时间维度加进去算产能折损，就会发现早高峰简直是灾难。真正的洞察藏在那些没赚到的钱里。下次遇到涉及门店流程的题，脑子里一定要有那条流水线：谁在做、花多久、后面有没有人等。这才是解题的钥匙。
⚠️ 文中关于该公司的信息和数据都是虚拟场景，非真实，仅为数据分析讨论使用。
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