2026餐饮增长，正在发生3个关键变化

过去很长一段时间，零售企业谈增长，答案往往指向几个熟悉的词：更多门店、更广渠道、更大流量。

在增量市场里，这套逻辑简单而有效。找到一个被验证的产品和门店模型，把它复制到更多城市；找到一个新的流量入口，加大投放、加速获客；用户足够多、店开得足够快，收入自然会随之增长。但当市场进入今天的阶段，一个越来越明显的变化是：增长并没有消失，但增长的方式却在改变。

餐饮行业是观察这种变化的一个典型切口。它离消费者足够近，需求变化能够迅速传导到企业经营端，同时又高度依赖门店、渠道和组织效率。腾讯智慧零售近期发布的《启势·2026中国餐饮数智化趋势报告——洞察百味增长之道》（以下简称《报告》）显示，2025年，中国餐饮行业收入规模达到5.7982万亿元，同比增长3.2%。与此同时，全渠道消费笔数同比增长8.3%，平均每笔消费金额却同比下降4.7%。

这组“量涨价跌”的数字颇有代表性。对餐饮企业而言，它意味着仅仅做大已经不够了，还需要重新审视自身的经营方式，在已有的用户、门店和组织中寻找更可持续的增长空间。具体而言，要尽早完成三种转变：从争夺流量，到经营用户资产；从追求规模，到提升经营效率；从使用工具，到构建组织智能。

从争夺流量，到经营用户资产

今天餐饮企业真正面对的，并不只是消费者更谨慎了，而是消费者变得越来越难以被一种产品、一套价格体系和一种营销方式统一覆盖。

同样是花更多钱，有人购买的是健康，有人购买的是口味，有人购买的则是情绪和社交。《报告》的消费者调研显示，在愿意高价购买或购买更多的原因中，65.5%的消费者选择“食材品质更健康”，59.0%选择“口味独特解馋”，51.2%选择“情绪价值/社交属性”，还有39.7%看重环境与服务体验。尤其值得注意的是，25-34岁消费者的整体溢价支付意愿高出全年龄段平均水平约25%。

这意味着，简单用一句消费降级解释今天的市场，很容易错过真正发生的变化。消费者并不是统一地减少支出，而是在重新分配支出：该省的地方更省，但在健康、稀缺口味、情绪体验、社交价值这些被他们认为值得的地方，仍然愿意支付溢价。

对于餐饮零售企业来说，这会带来一个非常重要的经营变化：用户不能再被简单地视为一次订单、一个手机号，或者广告平台后台的一次转化。用户关系本身，需要成为一种可持续经营的资产。

所谓用户资产，并不只是把消费者沉淀到私域。真正重要的是，企业是否越来越了解这个人：他在什么场景下消费，偏好什么产品，对什么价格敏感，什么时候可能复购，什么时候可能沉默，又应该用什么权益和内容重新唤醒。每一次交易和互动，都应该让企业下一次与他的沟通更准确。

对于一家拥有数千万乃至数亿会员的大型连锁品牌来说，这件事尤其困难。规模越大，人群越复杂，仅靠运营人员的经验进行圈选和触达，成本会迅速上升。

蜜雪冰城就是一个典型例子。作为头部连锁茶饮品牌，蜜雪冰城中国区拥有超过4.6万家门店、全渠道会员数超过5亿。但用户规模大，并不意味着真正理解用户。随着数据量快速增长，数据分散、标签与画像体系不完善，以及营销运营依赖个人经验等问题，也让海量数据难以真正转化为运营能力。

对此，蜜雪冰城通过智能营销云推动全域运营：以OneID打通全渠道数据，完善用户标签与画像，并借助营销智能体提升价值分层、人群运营和活动复盘效率。更进一步，它将营销策略、品牌规范和会话记忆沉淀为营销资产库，让原本分散的数据转化为可识别、可运营的用户资产，也让优秀的营销经验能够持续沉淀和复用，为更精准的会员运营和营销转化提供支撑。

老乡鸡的实践则提供了另一个视角。老乡鸡虽然开展了用户生命周期管理与消费频次分层，但规则设定、人群圈选、发券执行等仍高度依赖人工。随着会员规模扩大，人工配置越来越难兼顾效率与准确性。

为此，老乡鸡引入了营销智能体：对高潜复购人群进行模型打分，对沉默流失用户进行精准召回，并将执行、效果评估、算法迭代与策略记忆串联起来。以高潜复购人群圈选为例，系统配置效率较人工提升3-4倍，支付人数提升16.8%。这使会员运营从依赖个人经验，进一步转向可规模化执行的精细化经营。

当公域流量越来越贵，单纯争夺注意力的回报自然会下降。如今，对餐饮企业而言，比获得更多用户更重要的，是能否把现有的用户真正经营起来：在持续的交易和互动中加深对用户的理解，并将这些洞察转化为更精准的运营策略。

从追求规模，到提升经营效率

如果说过去十几年是中国连锁餐饮迅速扩张的时期，那么今天，越来越多零售企业需要重新理解规模的价值。

曾经，一家店跑通之后，最自然的动作就是复制。门店从100家变成500家，从1000家变成5000家，覆盖城市越来越多，品牌知名度越来越高，供应链的规模优势也随之释放。门店数量，本身就是增长。

而现在，这个等式正在松动。《报告》数据显示，2025年餐饮行业开店率与闭店率双双创下五年新高。更值得关注的是，全行业门店平均存续周期已经从2015年的25个月缩短到2025年的15个月，与此同时，多个重点品类的平均回本周期却在延长。

门店活得更短、回本变得更慢，意味着多开店这件事本身，正在变得越来越昂贵。下一阶段企业经营的重点，需要从复制更多门店，转向经营好每一家店。

当然，单店价值也不能简单理解为坪效，而是选址效率、店型效率、场景适配效率和渠道效率的综合结果。一间真正高效的门店，往往能够以最合适的成本承接当地特定的人群、场景和需求。

比如，高线市场正在出现一种典型做法：把店“做小”。以头部咖啡品牌的CBD快取店为例，在一线和新一线城市的地铁口、写字楼等高频通勤场景中，消费者的核心需求往往不是长时间停留，而是快速下单、快速取走。因此用更小的门店面积承接高频交易，压缩不必要的停留空间，把有限面积更多用于出品和履约。

《报告》数据显示，超过75%的TOP30茶饮、咖啡、快餐连锁品牌已经在一线城市布局多种店型，标准店、快取店、卫星店、旗舰店并存。一线城市我们看到越来越多的“小店”在涌现，背后的逻辑很直接：在租金昂贵、时间稀缺的高线市场，用更小的空间完成更多交易，本身就是效率。

但把视线转到下沉市场，答案恰恰相反——一些品牌反而在把店“做大”。古茗的下沉市场大店就是一个例子。相较高线城市，四五线市场的租金和人力成本更低，而消费者对聚会、休闲和线下社交的需求更强。于是，古茗的一些门店不再只是档口取餐，而是加入外摆、绿植和户外座椅，把门店变成一个可以停留、聊天和社交的社区空间。

这种“做大”背后遵循的经营逻辑就是：让店型匹配真实的消费场景。下沉市场空间成本更低、堂食和社交需求更强，大店创造的是体验价值。

因此，对餐饮零售企业来说，经营效率并不等于把所有门店都做得更小、更省，而是更准确地理解不同市场里的人群和场景，再决定一家店应该开在哪里、做成什么样，以及承担什么样的角色。未来真正值得复制的，不再是一套固定的门店模板，而是因地制宜地找到最优门店模型的能力。

从使用工具，到构建组织智能

如果说前两个转变发生在消费者与门店端，那么第三个变化正在进入企业内部：AI开始改变组织获取、沉淀和使用知识的方式。

今天，企业对AI已经不陌生。《报告》数据显示，69%的企业已经积极使用AI，另有28%正在评估；但具体看应用场景，73%的零售餐饮管理层把“管理/个人办公提效”放在优先落地的位置，明显高于智慧门店、供应链等更深层业务场景。

这其实很符合新技术进入企业的规律。最开始，大家用AI写文案、做PPT、查资料、生成图片。效率的确提高了，但组织本身并没有发生太大变化：原来由人完成的动作，现在变成了“人+AI”完成。

真正值得关注的下一步，是AI开始进入业务流程，参与判断，并且让过去散落在个人经验里的知识变成组织能够反复调用的能力。这个区别看似细微，却能决定企业最终从AI中获得多大的价值。

星巴克的实践提供了一个比较清晰的样本。由于多套供应商系统长期割裂，上新、优惠、菜单等核心信息分散在不同系统。面对老系统重构成本高的问题，星巴克通过接口重组和智能化升级，将分散的系统和能力连接起来，并搭建统一的AI能力底座，把业务知识和分析逻辑沉淀为Skill，通过知识管理、Skill Store和MCP等实现复用。

过去，一项稍复杂的分析需求需要业务人员与技术团队反复确认取数口径，往往耗时两到三周；如今，常用的取数口径和分析逻辑被沉淀为Skill后，业务人员可以直接调用，交付周期缩短至一两个小时。

华莱士旗下弧酷科技，则把AI进一步嵌入研发流程。通过引入CodeBuddy，AI的应用从代码补全逐步延伸到智能体开发和知识复用：开发者描述业务需求后，智能体可以辅助完成需求拆解、方案设计和代码生成；在同一代码库中，新成员还可以继承已有的memory和其他开发者的经验。由此，过去依赖个人积累的研发经验开始沉淀为团队可以复用的知识资产，新功能上线周期由周级缩短至天级。

这样的案例还有很多。总之，对餐饮企业来说，构建组织智能，并不意味着简单地部署更多AI工具，而是要找到真正影响业务效率和决策质量的关键环节，重新思考人与AI如何分工、业务如何协同。谁能更快形成一套适应AI的工作方式和组织机制，谁就更有可能把技术带来的效率提升，转化为持续的组织竞争力。

当然，餐饮行业今天经历的变化，并不只属于餐饮。作为零售行业里最贴近消费者、同时又高度依赖线下经营的业态之一，餐饮把很多变化更早、更集中地暴露了出来：消费者越来越分化，流量的确定性下降；规模扩张仍然重要，但粗放复制越来越危险；AI工具迅速普及，但工具数量并不等于组织能力。

这些变化最终都指向同一个方向：企业经营需要从“更多”转向“更深”：更深地理解用户，更精细地经营门店，更系统地沉淀知识和经验。当依靠红利获得增长越来越难，这种深度经营就会成为最重要的增长能力。

周强 | 文

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