除了CRM，还有几个不错的“点子”可以切入这一市场。比方说“排队”，比方说“电子菜单”。

　　个人比较看好“排队”

　　好一点的餐馆都会有人排队，相信各位都有在海底捞排队的经历吧?我曾经看到有忠实的“吃货”居然在海底捞门口等了一个多小时!

　　我们先不去考虑这一行为的合理性，我们回到主题，我曾经做过一个简单的市场调查，80%的餐馆，如果免费的话，都愿意接入排队系统。排队系统对于很多餐馆的意义很大，因为一部分用户因为排队而流失，上面的例子还属少数(我这么想的)。如果餐馆能否掌握这部分用户的信息，当然是非常有意义的了。这部分人群是有“意愿”来本店消费的，有什么比“来过”，但因为排队而走开的更明显的意愿呢?之后，完全可以通过多种广告手段把TA再拉回来。

　　如果有这样一套系统，餐馆是否需要呢?我曾经见过某省的运营商做过类似的业务，非常成功。客户都是大中型餐饮企业。一个立体的营销系统，基于CRM的营销系统。

　　如果走入餐饮企业的运营，还会有这样的不信任么?

　　想要做一个行业，先要了解这个行业，走入这个行业。发挥自己的优势，规避自己的劣势。不要动辄高举高打，飘在空中。路在脚下，走下去，尊重行业的规律，尊重市场，回归到市场本身的需求，利用新的技术和产品，重新优化市场，重构业务流程和角色定义。这才是正道!

　　借用另外投资界一位我最佩服的名人的一句话，一个正确的起点和一个正确的方法，就能得出一个正确的结论!

　　找好切入点，找好方法，路在脚下!

　　三、本地策划&聚类人群

　　1 .本地策划

　　如果没有一支强大的本地运营团队，包括合作、策划、运营、客服、销售等，是难以做本地生活服务的。这支强悍的本地策划队伍从哪里来?

　　看过一本格拉德威尔写的畅销书——《引爆点》。格拉德威尔向读者描绘了一个神奇的现象，人与人之间的距离不会超过五步!而这五步之中，有高于60%的概率是汇聚到了少数几个人那里(构成了树状结构)，这几个人，就称为“联系人”。在病毒式传播模型当中，联系人起着举足轻重的作用!如果没有他们这些导火索，病毒就无法在树状的网里蔓延!

　　这一点，在我们身边的“微博社会”里体现得淋漓尽致。你总会发现一些人，受到大众的认可、追随，他们的粉丝在关注着一举一动，他们天生就具有“社交”基因，擅长与人相处，尽管可能是虚拟世界。他们很能带动、影响别人的行为，甚至可以带动人的情绪。书中的“联系人”，就是活跃在SNS社区、微博、博客这类虚拟世界中的各种达人。

　　图3、各种达人

　　这些人，活跃在城市生活的各个角落，方方面面。他们在以自己的理解去过着一种不同的生活，他们才是城市生活的活跃分子。他们有能力去教别人如何花很少的钱，却可以尝试不同的生活，他们就是本地策划团队的最佳人选!我原来的麾下就有这么几位，看着她们每天的生活都多姿多彩，却又没花很多钱，很是羡慕!要挖掘“达人”们的潜力!

　　2. 聚类人群

　　做本地生活，或者说做O2O切忌一概而论，一定要细分人群，细分你的客户，因人而异，提供差异化服务。并不是说高端市场才需要差异化服务，中低端市场不需要差异化服务，这是错误的概念。如果你有50万用户，你组织次活动，来了1000位，但分别是不同年龄，不同性别，不同收入，不同教育背景的用户，你想你要组织一次什么活动呢?效果会好吗?很难。

　　图4、不同人群的需求是不同的

　　何必为难自己呢?分开小组吧。这一点，很赞同丁丁地图的做法，把用户群分成不同的兴趣小组。这样不但不会减少你的用户，相反每个群体的用户都会感到你组织的活动符合他们的实际需求而不是在迁就别人，会增加他们对社区的依赖性，形成良性循环。另一方面，对象具体了，你组织活动也就容易，商家也愿意配合，一系列的问题就梳理清楚了。

　　图5、聚类人群

　　人以群分物以类聚。我在上一期提到的社会化，就是指这个意思。

　　四、PC+HANDHELDS+线下

　　上一期文章中提到了现有O2O电商忽略了对线上数据部份的分析和挖掘，近来看到很多商家逐渐开始重视这一部分的工作了，很好。但感觉理解上还是有些模糊的地方，在此有必要进一步澄清。

　　在移动互联网发展起来之前，O2O电商只有2个环节，即线上—线下，或者说PC—线下。但是现在随着移动互联网的发展，这个模型被改变了。现在实际上形成了PC(线上)—HANDHELDS(手机终端仍然属于线上!)—线下实体三段。手机端也是线上，而非线下!但它可以充当一个非常好的线上线下的纽带!它既可以通过无线网络访问到线上的资讯，又可以面对线下的商家!在之前，还真没见到过拿着PC到线下商家去瞧个究竟的。

　　图6、基于对历史线上数据的分析、挖掘

　　那么我们就有了更多的可参照物来提高O2O的转化。这就为O2O模式，注入了新的基因，新的活力，我们要用好这个基因。

　　首先，我们应该对现有的PC端或者说在互联网端留下的数据进行深入的挖掘、分析，得出有价值的结论，如：

　　我的客户都购买过什么服务产品?

　　他们喜欢什么样的产品?

　　一般在什么时间消费?

　　甚至可以判断出客户是男女(有一定的准确性)，消费能力等。