在一线城市的商业街巷里，每天都有新的茶饮品牌开店，也有老门店因客流下滑、人效低下而悄然闭店。李然经营着一个区域性的连锁茶饮品牌，在全国拥有37家直营门店。过去两年，他最大的困扰不是市场竞争，而是内部管理的失控——店长更换频繁、库存数据不准、促销活动执行不统一、总部与门店信息脱节。最严重的一次，三家门店同时报缺原料，导致连续两天无法制作主打产品，客户投诉激增。这种‘看得见问题，却管不过来’的状态，正是当下中小连锁门店普遍面临的管理困局。
一、门店管理的核心痛点：信息断层与执行偏差
很多老板以为，只要招到靠谱的店长，门店就能自动运转。但现实是，90%的执行问题出在流程标准化和信息同步上。比如新品上线，总部发个通知，各门店靠记忆或手写记录操作要点，结果有的加糖量多、有的少，顾客喝完觉得‘怎么每家味道不一样’。再比如盘点，传统方式是人工清点、Excel登记，耗时两小时以上，还容易漏记错记。更别提突发调价、临时促销这类动态调整，往往等到第二天才被发现没执行。
这些问题的本质，不是员工不努力，而是缺乏一套实时、可视、可追踪的管理机制。尤其当门店数量超过10家，靠微信群+Excel的管理模式就会彻底失效。信息像水流一样在不同节点渗漏，最终导致决策失真、资源浪费、客户体验下降。
二、实操落地：用低代码平台搭建专属门店管理系统
2025年初，李然团队开始尝试使用搭贝低代码平台重构门店运营体系。他们没有选择昂贵的SaaS系统，也没有组建技术团队开发APP，而是由运营主管自学搭贝，在两周内搭建出一套贴合自身业务的轻量级管理系统。整个过程无需编程基础，主要依赖拖拽组件和表单配置。
- 📝 明确核心需求清单：梳理出日常高频场景——排班管理、库存预警、任务下发、销售日报、客诉登记五大模块；
- ✅ 创建标准化数字表单：在搭贝中为每个模块设计结构化表单，如“每日库存上报”包含原料名称、期初数、消耗量、剩余量、拍照上传栏；
- 🔧 设置自动化提醒规则：当某原料低于安全库存（如珍珠少于5kg），系统自动向仓储负责人推送预警消息；
- 📊 配置数据看板权限：总部可查看所有门店聚合数据，店长仅能看到本店详情，确保信息分级可控；
- 📱 生成小程序端入口：员工通过微信扫码即可进入系统，无需下载APP，降低使用门槛；
- 🔁 建立任务闭环机制：总部发布“周末促销”任务后，需店长上传执行照片并填写完成时间，否则标记为未完成；
- 🔐 设定审批流与留痕：调拨申请需经区域经理审核，所有操作记录自动存档，支持后续追溯；
- 📈 接入第三方数据接口：将美团、饿了么的订单数据通过API同步至系统，实现全渠道销售统计。
这套系统上线后，最直观的变化是沟通成本大幅下降。以前每天要处理20+条关于‘今天做什么活动’‘这个原料还能不能用’的咨询，现在所有信息集中展示在首页公告栏，支持按门店分类推送。新员工培训也从三天缩短到半天，因为所有SOP都嵌入在对应任务中，边做边学。
三、真实案例：37家茶饮门店的数字化转型实践
企业类型：现制茶饮连锁品牌；门店规模：37家直营店，分布于华东、华南8个城市；员工总数约260人，平均单店日均订单量400-600杯。
实施前状态：
| 指标 | 数值 | 问题描述 |
|---|---|---|
| 库存准确率 | 68% | 月底盘点常出现账实不符 |
| 任务完成率 | 72% | 促销活动漏执行率达28% |
| 店长事务性工作时长 | 3.5小时/天 | 大量时间用于填表、对账、传文件 |
实施步骤：
- 第一阶段（第1-2周）：搭建基础框架，完成表单设计与权限配置；
- 第二阶段（第3-4周）：选取5家试点门店试运行，收集反馈优化交互逻辑；
- 第三阶段（第5-6周）：全员培训，分城市逐步上线，配套激励政策鼓励使用；
- 第四阶段（第7周起）：持续迭代，根据季节性活动新增功能模块。
关键创新点在于将“检查动作”转化为“系统强制流程”。例如，店员提交库存数据时，若某项为空或异常值（如牛奶剩余量突增），系统会弹窗提示重新确认，避免误报。又如，只有完成当日销售录入，才能打卡下班，形成自然闭环。
四、常见问题及解决方案
问题一：员工不愿配合使用新系统，习惯纸质记录
这是数字化转型中最常见的阻力。部分老员工对手机操作不熟练，担心增加负担。解决方法不是强行命令，而是从“减负”角度切入。
✅ 策略1：简化操作路径——将高频功能置顶，如“一键上报库存”，只需点击三次即可完成，比翻本子找数据更快；
✅ 策略2：设置正向激励——每月评选“数字化之星”，对数据提交及时、准确的门店奖励500元，由店员平分；
✅ 策略3：绑定考勤机制——系统打卡与任务完成挂钩，未完成必做事项则影响绩效评分，增强约束力。
经过一个月过渡期，员工使用率从初期的43%提升至91%，主要原因是从“被动填表”变成了“主动查数据”——他们发现可以随时查看自己的销售业绩、物料消耗趋势，甚至对比其他门店表现，产生了参与感。
问题二：总部与门店信息理解不一致，导致执行偏差
即使有了系统，如果指令表达模糊，依然会出现‘我以为你知道’的情况。比如‘加强清洁’这样的表述，不同人理解差异很大。
✅ 解决方案：结构化任务模板——在搭贝中建立标准任务库，每一项都包含具体动作、验收标准、参考图例。例如，“设备深度清洁”任务下设三个子项：① 拆洗奶泡头 → 需上传拆解前后照片；② 清理豆仓残粉 → 使用专用刷具操作视频留存；③ 水质检测 → 填写TDS数值并截图。所有动作完成后才算完成任务。
这种方式把主观判断变为客观验证，减少了扯皮空间。同时，总部可通过后台实时查看各门店进度，对滞后门店进行定向辅导。
五、效果验证维度：从效率提升到经营改善
任何管理工具的价值，最终都要落到经营结果上。我们从四个维度评估该系统的实际成效：
核心指标对比表（实施前后6个月）
| 指标 | 实施前 | 实施后 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 库存准确率 | 68% | 96% | +28% |
| 任务完成率 | 72% | 98% | +26% |
| 店长事务性工时 | 3.5小时/天 | 1.2小时/天 | -66% |
| 月均损耗率 | 8.3% | 5.1% | -3.2% |
其中，损耗率下降带来的直接经济效益最为显著。以平均每家店月营业额18万元计算，37家店年节省原材料成本约28.7万元。更重要的是，由于产品供应稳定性提高，客户复购率同比上升14%，NPS（净推荐值）从6.2提升至7.9。
六、可复制的方法论：小步快跑，持续迭代
这套模式并非一蹴而就，而是遵循“最小可行系统→试点验证→全面推广→动态优化”的路径。对于其他想做数字化升级的门店管理者，建议采取以下节奏：
- 🎯 从最痛的一个点切入，比如先解决库存不准，不要试图一次性推全所有功能；
- 👥 找一个愿意尝试的门店作为“先锋店”，让成功案例说话；
- 🔄 每两周开一次复盘会，收集一线反馈，快速调整表单逻辑；
- 📢 用看得见的好处推动普及，比如展示某门店因数据准确避免断货的实例；
- 📈 逐步叠加高级功能，如结合销售数据做智能补货预测。
值得一提的是，搭贝平台的灵活性使得这些迭代几乎零成本。新增一个字段、修改一条提醒规则，运营人员自己就能完成，不需要等待IT部门排期。这种“业务自主权”才是可持续的关键。
七、未来延伸：从管理工具到决策引擎
当前系统仍以“执行层”为主，下一步目标是向“决策层”演进。例如，利用积累半年的数据训练简单的预测模型：根据天气、节假日、周边竞品活动等因素，预估次日销量区间，辅助备货决策。目前已在两家门店测试该功能，初步结果显示，备货准确率可提升19%。
另一个方向是打通会员系统。现有CRM仅记录消费金额，未来计划将行为数据（如偏好温度、加料习惯、下单时段）纳入分析，实现个性化推荐。例如，系统识别某顾客常在周三下午点中杯少糖茉莉绿茶，则可在临近时间推送“专属优惠券”，提升转化。
这些设想并不遥远。借助低代码平台的开放接口，可以逐步接入AI能力，而无需重建整套系统。真正的数字化，不是买一套软件，而是建立起一种持续进化的能力。
