6月5日，随着厦门中山路旗舰店的开业，瑞幸在中国市场的门店数量已达到10000家，成为中国首家突破万店的连锁咖啡品牌，这也成为瑞幸咖啡创立6年来的又一里程碑事件。

瑞幸2022年财报显示，2022财年收入规模首次突破百亿，总净收入达到133亿元人民币，同比增长66.9%。营业利润为11.562亿元人民币，整体营业首次扭亏为盈，营业利润率为8.7%。尽管疫情在过去三年困扰着各行各业的商业经营，但瑞幸财报还披露，和两年前相比，瑞幸的净收入、加盟门店数量和交易用户数量也都翻了数倍。

从置之死地，到起死回生，再到行业标杆，瑞幸真实地书写了一部教科书级别的经典案例。瑞幸是如何在短短两年时间内做到从债务重组发展成为国内第一的快速业绩增长的呢？总结起来大致可以分为几方面：产品推新制作爆款、统一高效的数字化运营能力。

1、产品推新制作爆款

据报道，瑞幸有个专门的产品开发中心，60 位员工根据市场调研结果来开发更符合中国消费者口味的新品，确保高速上新节奏。接下来的市场表现消费者都有目共睹。2021年瑞幸的爆款“生椰拿铁”创造了 “1秒售罄”“1年卖出1亿杯”等辉煌战绩，而2022年瑞幸则连续推出了108 款新品。有道是只要研发足够快足够多足够好，总有一款能命中你的喜好！

其实，瑞幸的产品创新之路并非一帆风顺，像小鹿茶的研发就是失败的尝试，如果瑞幸只是单纯的咖啡连锁店，也许就此沉默甚至消失了，但瑞幸的破局源于先天的互联网基因优势，通过与消费者的同步互动，及时洞察消费者行为反馈，不断完善优化，形成一套颠覆式产品创新理念。

简单来说，就是模仿抖音视频赛马的机制，新视频发布以后，先推送至铁粉流量池，反馈效果好就再分配给更多的“路人”，“路人”反馈视频效果好再分配给更多的人，人群面以此层层递推扩大形成爆款。

借助强大的数字化技术能力，瑞幸能够充分利用构建完善的CDP客户数据管理平台，充分采集用户行为数据，结合历史交易数据，充分掌握各类用户的行为偏好与购买意向，在新品研发推广前，现在APP、小程序平台尝试性对高意向客户试点推广，根据用户的点击、浏览、搜索等行为数据的采集分析对试推广的产品做反馈验证，得到正向反馈后再逐步扩大推广范围，最终形成爆款产品一个又一个的成功案例。

2、统一高效的数字化运营能力

由于门店工作强度大，缺乏用户运营的经验与能力，瑞幸的用户运营是由总部专门的运营团队负责私域的运营，通过门店扫码，小程序、APP等多种渠道的引流，快速积累大量的用户进入瑞幸的私域内，通过企业微信对用户提供个性化运营服务。

有数据显示，瑞幸超过70%的业务是通过APP交易，加上公众号、小程序、微信社群，瑞幸自有渠道客流占比超过95%。瑞幸去年累计消费客户数近1.35亿，月均交易客户数为2160万，基于这一“大私域流量池”，瑞幸得以真正实现C2M式的产品研发，并持续优化经营和销售策略。

企业微信福利官为每个用户提供福利优惠券，用户点开福利链接，让用户自动进入距离最近的门店， 在日后的日常运营过程中，无论是下发优惠券、还是新品推广，都结合用户的位置与用户行为偏好，进行用户精准化个性服务，打造人货场统一的CDP平台业务应用场景，并结合自动化营销工具，实现自动触达，高效运营的数字化运营策略。比如在同一时间内，你在某个地方拿到生椰拿铁的优惠券，而你在异地的朋友可能同时收到的是生酪拿铁的抵用券，完全按照消费者之前的浏览行为、搜索行为、购买行为等一系列用户行为数据分析后得出的预判，为用户提供最合适的活动推送，以精细化私域运营提高用户的粘性。

同时还接入外部数据，结合外部影响，诸如天气，根据不同的地域天气变化，给不同地域的用户做社区营销推荐时个性化提供服务，促进用户下单。如高温城市推荐了冷饮，给气温较低的城市推荐了热饮，差异化服务。

归根结底，瑞幸的逆袭离不开数字化运营能力的作用，构建完善的CDP用户数据管理平台，采集用户在私域触点上的行为数据，利用科学的数据分析方法，对用户行为做准确客观的分析洞察，掌握用户当前想要什么，对什么产品有兴趣，进而对消费者做精细化的运营，让用户感受到量身定制的个性化服务，进而大大提高用户的购买行为转化。

实际上，随着各行业数字化转型的稳步推进，企业在摸索如何让数据驱动业务快速增长的道路上也渐行渐远。海纳嗨数云产品旨在为企业提供高效完善的CDP用户数据管理平台的SAAS服务，省去系统建设的时间成本和费用成本，实现消费者行为数据的SAAS云平台数据收集、存储、分析、应用的全链路服务，为企业用户人群做行为分析，需求预测，自动化营销触达的完善服务，帮助企业快速实现数字化营销业务转型提供助力。

拿嗨数分析云来说，为提升企业的使用体验，嗨数分析云在接入、配置等方面极大地降低使用门槛，具备快速接入、易使用性、高灵活性三大优势，让企业用户实现“拿来就能用”。此外，嗨数分析云覆盖主流数据分析模型，能够满足全链路数据分析的运营需求，根据分析场景需求，通过数据分析模型的组合使用，进行多维数据下钻，层层剥离数据背后的业务问题，提升运营效率。

以数据分析为依托，在面对用户流失、引导用户转化的策略是否有效、投放的用户范围是否精准等问题，企业才能在更深层次的分析中做稳准狠的高效决策，逐步提升核心竞争力。