上海美容美发连锁店疯狂扩展,大面值会员卡慎办

随着美容美发连锁店的迅速扩张,服务质量下降与利润空间压缩成为行业普遍问题。文章探讨了盲目扩张带来的负面影响,并提出注重提升服务质量及合理定价的重要性。

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昨天理发,发现小区对面又开了家很大的美容美发连锁店,名字给忘了。在这片不大的地区里,大大小小的美容美发店已经很多了。
诚然,美容美发这样的日常服务,一家门店的覆盖面积有限,所以更多的门店意味着更大的营业能力和影响力。于是,众多美容美发店不论有没有规模,都纷纷上马连锁模式,通过大量发行会员卡产生现金流,有了现金流,就可以开更多的分店,占领更多的地盘。
但是这种粗糙的扩张,在有限的做大美容市场的同时,也破坏了这个产业。
首先是服务质量的下降,现在剪个头发基本上不再是享受服务,而是被强迫听会员卡的推销。而且服务人员都想着办卡拿提成,谁还用心做事啊,所以现在做出来的发型越来越丑了。
其次是利润空间暴露无遗,原有利润基础被不断拉低,为了获得现金扩张,会员卡的折扣已经在3.8折以下了。在和经理的攀谈中,也得知他们现在经营非常紧张。
现在在上海争夺地盘的美容美发品牌已经很多,竞争非常激列,而且他们在扩张过程中双不重视基础的夯实,可以预见,这一、两年内,必有一半以上的品牌会出现经营难以为继,资金链断裂的情况。所以我觉得大家在办这样的会员卡时,不应考虑大面额的卡(比如5000,上万的),以免以后花了钱找不到人。

在我看来,在这样的时期,在合理的覆盖密度下,努力提高服务质量,建立更科学的CRM系统,降低成本,也许才是致胜之道。如果真能把成本降低,质量提高,那么就算动用价格战也能对那些疯狂扩张的对手产生致命威胁。因为他们战线更广,对他们影响更大,同时他们的资金压力也很大。

转载于:https://www.cnblogs.com/think/archive/2008/03/31/1130826.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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