编辑导语：随着线上化、门店设备IoT化、产品供应链库存的数字化，各个品牌都积累的大量人、货、场的数字资产。那么，人、货、场要如何串联，又是如何驱动我们用户和营收的增长呢？本文作者分享了他对人货场模型的一些思考，一起来看一下吧。

人货场，一个说烂了的模型，特别是随着线上化、门店设备IoT化、产品供应链库存的数字化，各个品牌一定积累了大量人、货、场的数字资产。

作为用户增长策略的产品，我更多的思考的是，人、货、场是如何串联，人货场的模型是如何驱动我们用户和营收的增长。之前做的比较多的还是围绕人的运营，通过用户的行为数据，各种分层和建模，不断切割和细分场景去做精细化的运营，就是已经被我们用了60多年的经典“RFM模型”，我之前的文章里也大多是分享基于人的运营方法论。

新零售虽然提出人货场模型已有五六年的时间，但是关于这块实际落地并行之有效的案例却还是空白，不过也许是我见识浅薄没有接触到。接下来的日子我会投入更多的精力到人货场的研究中去，这是近期我关于人货场的模型的一些思考，和大家分享。

我认为人货场的排序应该是“场→人→货”：

• 场的运营，做的是用户渗透，让门店辐射范围内渗透更多的用户来消费，扩大的是用户池
• 人的运营，做的是促进下单，通过营销和运营手段去降低用户的决策成本实现更快下单，提升的是下单转化
• 货的运营，做的是让用户喝的对喝的多，喝到只喝你家的不喝别家的，提升的是用户复购

一、场的运营

可以分为两条线去做，一条是基于门店的生命周期，从开店到成长到稳定，以及一些临时战役，比如周边突然开了一些强有力的竞品，要怎么防御和进攻。

其中关键的2个节点和运营方法论是可以探究的：新店开业的打法，如何做到快速渗透；另一个是成长期，怎么样的成长速度和成长周期是最合适？以及成长期间用户习惯动线和消费的养成。

另一条线是基于门店的形态，流量型门店和复购型的门店，这两种门店类型找到拉流量和复购的平衡点是门学问。

流量型门店怎么做收割是个度也不伤害，实现收入最大；复购型门店，要怎么养，怎么运营，做到长期LTV最大化。

二、人的运营

这里不做太多赘述，可以看看往期的文章。一是对用户进行分层，做到十人十面、千人千面、一人千面。另一个是营销和运营手段，已验证且行之有效的即发券、任务、会员卡等这些玩法了。

三、货的运营

首先是不稳定用户，新客和沉睡回归的用户，他们很敏感，对我们的产品也了解，得珍惜他们每次屈指可数来的机会，让他们喝到对的品，不踩雷，有口碑，会复购。

而他们的数据也少的可怜，算法推荐在这时显得衣襟见肘。所以这时候菜单的设计就非常的关键，菜单的排序、标签、展示、分类都是们学问，这个后面我会做个专题分享。

接着就是我们稳定的用户，他们是我们大盘，他们对我们的产品已经有些了解，也有自己爱喝的产品，对这类用户我们会做两个方向的引导。

一是产品上瘾，用户虽然喝了，但是一个月只喝一次，能不能喝的更多？养成一个习惯需要21天，要怎么在21天里，让用户喝出节奏，喝出频次，找到上瘾的路径和关键节点。

是喝到了哪个特别心水的产品，还是被店员小哥温暖，还是加了社群养成了每周领券喝一杯的习惯，这后面就需要我们的大数据和模型不断去训练归因。

另一个是产品升级，一个用户已经在你这一个月喝十几杯了，但是如果他只喝标准美式，看中的是价格因素，若边上开了一家便利店，美式更便宜，那么用户还是会有流失的风险呀。

所以在这个情况发生前，我们就得引导用户去喝我们家独有的产品，形成依赖，非我们不可；要是用户已经喝了我们家独有的产品，可以引导用户产品升级，比如喝更好的豆子，更好的奶的产品，提高用户的消费品质，同时提升客单价，实现收入增长。

这些是目前我从用户增长角度关于人货场模型的思考，接下来的时间，我会围绕着这个思路，做一些场和货运营的探索实验，若有行之有效的方法论会和大家第一时间分享。也欢迎大家后台私信我交流人货场的更多想法，让我们共同探索~

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