第114章 幸茶竞品出现（1 / 2）
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11月下旬的上海，梧桐叶落了大半，零号湾院子里的银杏树只剩光秃秃的枝干。
林佑坐在C栋的办公室里，面前摊着一份蜂鸟的运营周报。佑意创投在零号湾的办公室不大，两张桌子、一个文件柜、一面写满公式和项目名称的玻璃墙，但好歹有了个正式据点。谢知衡每周来两次，其他时间线上办公。
陈知远坐在对面，面前的笔记本电脑开着蜂鸟的管理后台。
“蜂鸟入驻南洋满一个月，数据出来了。”他把屏幕转过来。
林佑看过去。
注册用户：4127人。
日活：1100。
日均订单：286单。
楼长：41人。
“上大三个校区加起来日均400出头，南洋一个校区一个月干到286单。”陈知远说，“这个增速比我预想的快。”
“楼长留存呢？”
“流失率不到20%。”陈知远翻了一页，“但有个数据更有意思，你看楼长配送排名。”
林佑顺着他的手指看过去，屏幕上是一张柱状图，41个楼长的月配送量排名，大部分人的柱子高度差不多，但排在第一位的那个，比第二名高了将近40%。
“这个人是谁？”
“女生宿舍7号楼的楼长。”陈知远把鼠标移到那个柱子上，“注册时间比第一批楼长晚了一周，但配送量一个月就冲到第一，不是靠体力冲的，她优化了配送路线。”
“怎么优化的？”
“她把7号楼的订单按楼层和下单时间做了分类。每天下午的奶茶高峰期，提前把同楼层的订单打包好，一层一层送，比一个一个跑快了将近一半。”陈知远说，“我问她怎么想到的，她说她研究过蜂鸟的订单密度分布，发现下午3点到5点是奶茶高峰，而7号楼最集中的下单楼层是3楼和5楼。”
“这还不算完。”陈知远又翻了一页，“她上周在楼长群里发了一份文档，标题是《女生宿舍楼配送效率优化建议》，里面把配送时间、订单密度、楼层分布做成了交叉分析表，最后建议蜂鸟的后台系统增加一个订单密度热力图功能，让楼长可以提前看到自己负责楼栋的订单分布，提前规划路线。”
“她学什么的？”
“没细问。”陈知远说，“不过她的数据分析能力很强，不是靠体力冲单的，是靠脑子。蜂鸟现在最缺的就是这种能把数据和运营打通的人。”
“你跟她说过了？”
“提过一次，我说她这个思路可以来办公室聊聊。”陈知远说，“但她说想先把手上这一栋楼跑透。”
“蜂鸟的下一步，你们有什么打算？”
“南洋验证了跨校区复制的可行性。”陈知远说，“接下来应该往华师大闵行校区和南洋徐汇校区扩张，先把闵行大学城吃透。”
“节奏呢？”
“寒假前把华师大闵行拿下，下学期开学做南洋徐汇。”陈知远在便签本上画了一个三角形，“华师大女生比例高，奶茶需求更强，和蜂鸟的品类匹配度最高。南洋徐汇在市中心，具体订单会和郊区大学城的有很大差异，需要调整品类结构。”
林佑点点头。这个判断是对的。
“钱够不够？”
“50万还没花完。”陈知远说，“楼长是兼职，配送费按单结算，系统开发是我们自己在写，主要开销是地推物料和服务器。”
“趁寒假前把华师大的楼长招募和地推做完，新学期直接跑。”
“明白。对了，还有个事。”陈知远说，“我打算下周开个南洋大学的蜂鸟楼长大会，让所有楼长聚在一起交流一下经验。这个排名第一的女生，我想让她在会上分享一下她的配送优化思路，让大家互相学习。”
“好主意。”林佑说，“这种经验分享比单纯培训管用。”
“那就这么定了。”陈知远合上电脑，“我回去准备一下会议议程。”
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