作者/布林
编辑/薛向
头图/Unsplash

“3000元的外卖单对门店来说，利润甚至不如1000元的堂食单。”

在今年3月古茗2025年度业绩说明会上，古茗创始人王云安的一句话，把过去一年餐饮行业最热闹、也最尴尬的一幕摆到了台面上。

表面上，平台外卖大战促使了订单、GMV和用户规模增长，但GMV增长和利润增长，并不是一回事。配送费、平台佣金以及持续的价格补贴，都在一笔笔订单背后重新分配利润。

外卖大战放大了一种令企业十分纠结的矛盾：平台可以帮助企业做大订单规模，却未必能同步做大利润；消费者被更低的价格吸引，却未必成为企业真正能够长期经营的用户——“做大生意”与“做好生意”之间，正在出现明显的背离。

存量博弈下餐饮企业为何亟需夺回经营主权？

过去十年，餐饮行业经历过一轮又一轮扩张。消费渠道从线下扩展到外卖，再到小程序、短视频和团购。只要选对品类、抢到流量，开出更多门店，就能带来更大的收入规模。

但今天，增长已经不是一件只要“往前冲”就能解决的事。外卖大战所暴露出的规模与利润之间的错位，已经是整个行业不得不面对的现实。

腾讯智慧零售联合哈佛商业评论近日发布的《启势·2026中国餐饮数智化趋势报告》（以下简称《报告》）显示，2025年餐饮行业全渠道消费笔数同比增长8.3%，但平均每笔消费金额却从2024年的37.07元下降至35.34元，同比下降4.7%。

与此同时，2025年全国在营餐饮商户约747万家，其中全年停业商户达到339万家。门店的平均存续周期，则从2015年的25个月缩短至2025年的15个月。

“量涨价跌”与“高开高关”叠加，揭示出餐饮行业正在进入一个比增长放缓更复杂的阶段：需求依然存在，但消费者对价格更加敏感，供给端却仍在持续扩张，结果就是市场一边在增长，一边在加速出清。

这种压力，在茶饮和咖啡行业表现得尤其明显，甚至本应用于“保利润”的线下堂食部分都被平台外卖大战严重波及。

《报告》数据显示，2026年上半年，茶饮头部品牌堂食部分月均单店GMV为30780元，同比下降20.8%。咖啡头部品牌堂食部分月均单店GMV同比下降20.3%，较2025年下半年下降8.0%。

2026年上半年，112家连锁茶饮品牌开店约1.8万家，同时闭店约1.1万家，其中62%的品牌门店规模处于收缩或停滞状态。咖啡行业情况稍好，25家连锁咖啡品牌上半年开店约1.24万家、闭店4536家，但开闭店比已经从2025年全年的5.32下降至2.73。

门店越开越多，并不意味着每一家店都能赚钱；消费者下单越来越频繁，也不意味着品牌能留下更多利润。这或许正是企业夺回“经营主权”的起点。

所谓经营主权，并不是与平台争夺流量，而是重新建立起对自己生意的判断能力：一笔订单到底能留下多少利润？一家门店多久能够回本？一个消费者能够贡献多少次复购？一次营销投入究竟有没有形成真正的经营价值？什么样的增长，才是真正属于自己的健康增长？

客流变了餐饮企业如何找到生意并经营好门店？

《报告》指出，回归门店，重新把堂食经营好，正在成为不少餐饮企业寻求增长质量的一种选择。而回归门店首先要解决的问题是：人在哪里，店应该开在哪里；店开出来以后，又该怎么把它经营好。

过去，“好选址”往往意味着人流量大，因此围绕核心商圈和写字楼开店曾是一套成熟的逻辑。但到了2026年，这套逻辑开始面临失真的风险。

《报告》中展示了一组很反常识的数据：2026年，生活社区客流在城区增长4%，在郊县增长24%；与此同时，写字楼客流在所有线级城市均出现下降，一线、新一线、二线、三线以及四线以下城市分别下降5.0%、7.8%、7.1%、3.8%和2.4%。

客流没有消失，只是在重新分布。从城市到郊县，从写字楼商圈到生活社区，消费者日常活动半径的变化，也在重新改写餐饮门店寻找客流的方式。

过去选址更多回答的是“哪里人多”，现在餐饮企业需要进一步回答的是：这些人是谁？为什么会出现在这里？他们有没有消费需求？周边已经有多少竞争门店？外卖又能覆盖多少人？

《报告》展示的某头部咖啡品牌的智慧选址系统，就是这种变化下的一种应对。品牌将自有数据与地图、外卖等第三方数据进行整合，形成各区域的人流量、人群画像、消费行为、商铺点位等信息，并通过“智慧地图”进行可视化分析，让选址人员更高效地判断点位价值。

目前，该品牌超七成新店由算法推荐。使用智慧选址选定的新店比同期不使用选址系统的新店销量高出约20%，销量预测准确率达到80%~85%。

但选址只是成功的开端。店开出来后，真正考验经营能力的，是能否让每一家门店都稳定地按照标准运转。

过去，排班、库存、商品、设备和卫生等工作高度依赖店长和员工经验。门店数量从几十家增长到几千家甚至几万家后，单纯依靠人的经验，很难保证每一家店都管理得同样细致。

同样以上述咖啡品牌为例，其通过大模型和场景化Prompt，将AI用于门店巡检，目前已经跑通客区清洁、物料效期、过滤水系统检查、轻食废弃、垃圾桶状态、化学品间距等15个场景，极大提升了巡检的准确率和效率。

但如果说门店经营本就是餐饮企业的基本功，那么要掌握经营主权，真正需要重新建立的，是另一种能力：如何把一次交易留下来的“流量”，变成企业自己能够持续经营的“资产”。

从“流量”到“资产”AI如何帮助企业主动经营自己的用户？

流量时代，餐饮企业最关心的是曝光、点击、订单和GMV。平台负责把消费者带到门店，消费者完成交易，品牌获得收入。但交易结束之后，消费者往往也就离开了品牌的视野。

会员、小程序、企业微信等自有渠道逐渐成为经营基础设施后，消费者的到店、购买、消费间隔和偏好等信息开始沉淀成企业自己的数据。

几万名会员尚且可人工管理，但当会员规模达到几百万甚至几千万时，靠人工去判断“谁值得召回、谁适合复购、谁应该推什么”便难以应对。

这也是AI介入用户运营之后，真正有价值的地方——它并不是凭空替企业创造消费者，而是让企业第一次有可能以更低的成本，去理解和经营已经拥有的消费者。

老乡鸡正在经历的，就是从“拥有用户”到“经营用户”的变化。

目前，老乡鸡约有2000家门店，超级小程序会员超过3600万，企业微信私域会员超过800万。面对这个量级的会员，“上新就群发、节日就大促”的方式显然很难覆盖所有人的需求。真正需要解决的是：谁是高频高价值用户？谁值得被召回？什么权益给什么样的人？

老乡鸡与腾讯智慧零售共创的AI营销智能体，帮助其进行人群分层、用户聚类、场景信号识别和策略执行，把过去依赖运营人员经验完成的“找人—定策略—做活动”，变成一套由AI辅助执行的流程。

比如在高潜复购人群运营中，老乡鸡通过模型筛选高意向用户，再结合小程序进行差异化触达。相比人工圈选，系统配置效率提升3-4倍，支付人数和实付金额分别提升16.8%和13.3%。

蜜雪冰城门店超过4.6万家，用户和商品场景高度复杂，每天都会产生大量营销数据。如果每一次活动都从头分析、重新配置人群、制定策略，即使拥有再多的数据，也很难真正形成真正的经营能力。

基于腾讯企点Magic AI原生营销云，蜜雪冰城分别搭建了人群运营Agent、活动复盘Agent、价值分层Agent，并进一步建立营销决策引擎Customer AI和营销资产库，将营销策略、品牌规范以及相关技能沉淀下来。营销由此从一次性的“流量生意”，开始变成可以持续积累的经营资产。

而当用户、交易、商品、门店数据甚至经验越来越多地沉淀下来，新的问题也随之出现：这些数据和知识，如何真正进入企业内部的日常工作，而不是只掌握在少数人的手里？

从个人到组织AI如何帮助企业更低成本地使用数据和知识？

对于大型连锁餐饮企业来说，最容易被忽略的并不是数据太少，而是数据、知识和经验太多。

总部每天要做经营分析、市场研究、财务分析和各类决策，区域团队需要把总部要求转化成具体动作，门店则要不断学习新品、标准和SOP。企业越大，查找、整理和传递信息就越容易成为效率损耗。

《报告》的调研数据显示，97%的大型连锁餐饮企业已经在“积极使用”或“密集评估”AI，其中“管理/个人办公提效”是管理者认为的高优先级场景，占比达到73%。

今年爆发的Al Agent，特别是效率智能体，恰好对应的是这一场景。它能够通过自然语言调用AI技能，把过去需要人工反复取数、整理、分析、生成报告的工作重新组织起来，让数据更快进入经营动作。

比如老乡鸡基于WorkBuddy，围绕会员运营沉淀了12个专属skill，覆盖会员月报自动化、积分体系、企微拉新、公域增长复盘等多个环节，原本需要花费30-60分钟的数据拉取工作只需一句指令就能完成，会员月报制作从3-5天缩短至1天以内，跨平台改价从半天缩短至半小时，运营整体平均提效达到70%。

华莱士则将WorkBuddy用于门店经营数据分析，原本每周需要8小时才能完成的多维度数据指标分析、异常预警以及可视化报告生成等相关工作，现在只需2小时即可自动化完成。

但如果AI只停留在“帮单点提效”，那么它带来的价值仍然有限。更重要的是：单点的经验，能不能变成整个组织都可以调用的能力？

比如知识管理，对于大型连锁餐饮企业来说，本身就是一项庞大的工程。某头部咖啡连锁品牌的大量知识就散落在多个异构系统中，员工真正需要时，很难快速找到。通过腾讯乐享知识库，品牌将知识生产、沉淀、组织、更新、检索和应用串起来，累计知识条目超过20万，员工自主学习活跃度达到90%以上。

这其实是AI进入组织之后最值得关注的变化：它降低的，不只是单体的工作成本，也是企业整体使用数据、知识和经验的成本。

从追逐增长，到经营增长

把这几个变化放在一起看，餐饮企业正在面对的，其实并不是一场单纯的AI升级，而是一轮经营方式的调整。

AI也不是突然闯入餐饮行业的一项新技术，它更像是逐步嵌入经营链条、改变企业做生意的方式。它可以帮助企业降本增效，但价值并不止于此。比如营销智能体能够直接作用于复购和转化，智能选址则把人口、客流和消费行为等数据带进开店决策，而Agent的出现，又进一步降低了组织和个人使用自身数据的门槛，让数据真正进入具体经营动作。

归根到底，AI并不是替企业决定什么是好生意，而是在帮助企业更快看清用户、门店和营销投入的价值，让“经营主权”有了更具体的落点。

但随着AI进入越来越多经营环节，企业也开始面临一个现实问题：AI能力究竟应该从哪里开始投入，又该如何验证价值？

腾讯智慧零售餐饮行业解决方案总经理David Su指出，AI不是在旧成本之上新增一笔投入，而是给旧成本重新定价。企业真正需要算的，并不是“要不要投入AI”，而是“先投入在哪里、多久回本”，为此他给出了三个更为务实的落地原则：先算账，再投入；先见效，再规模化；建一次平台，复用N个场景。

前两个原则解决的是“AI投在哪里、怎么验证价值”的问题，后一个原则则解决“如何把已经验证的能力继续用下去”：从确定性高、见效快的场景切入，跑通之后再逐步扩展，让一次建设能够支撑更多场景。

所以，AI更像是一种放大器。它放大的，最终还是企业自身的经营能力。

当流量不再只是平台上的一次点击，而能够沉淀为用户关系；当一次营销不再随着活动结束而结束，而能够留下数据和经验；当一个人的经验能够被更多员工调用，企业才真正开始拥有属于自己的增长能力。