十月的老街褪去了中秋的热闹，梧桐叶被秋风染成金黄，一片片落在青石板路上，踩上去发出 “沙沙” 的声响。“晚香斋” 门口的桂花早已谢了，只剩下光秃秃的枝丫，店里的生意虽不如旺季时火爆，却也还算平稳。可林默看着电脑屏幕上的销售数据，脸色却一点点沉了下来。
“你看这里，” 林默指着 Excel 表格里的红色曲线，“开业 5 年以上的老顾客，复购率从上个月的 60% 掉到了 40%，这才一个月，就降了 20 个百分点。” 他滑动鼠标，调出具体的顾客名单，“张阿姨之前每周都来买两斤传统芝麻味蟹壳黄，现在已经快一个月没来了；还有李爷爷，之前每个月都会订 10 个桂花糕给孙子，这个月也只来了一次。”
苏晚刚从后厨端出一盘刚做好的低糖蟹壳黄，听到这话，手里的托盘顿了一下，金黄的蟹壳黄在盘子里轻轻晃动。“怎么会降这么多？” 她走到电脑前，弯腰看着屏幕，“这些老顾客都是看着咱们店长大的，之前就算遇到‘王记’低价竞争，他们也没怎么流失，怎么现在突然不来了？”
“我也觉得奇怪，” 林默点开后台的顾客留言，“你看这些评论，有好几个老顾客说‘现在的晚香斋全是年轻人喜欢的抹茶、巧克力味，再也找不到以前的老味道了’‘之前常吃的桂花糕，现在要提前预订才能买到，感觉店家不重视老顾客了’。”
他顿了顿，语气里带着几分自责：“这段时间咱们一门心思搞升级、做新品，又是 15 层起酥的蟹壳黄，又是低糖版本，确实把更多精力放在了年轻客群上，好像真的忽略了老顾客的感受。”
“可不是嘛，” 苏晚放下托盘，走到窗边，看着外面熟悉的老街，“之前张阿姨总跟我说，她最喜欢咱们家刚出炉的桂花糕，说跟她年轻时吃的味道一样；李爷爷每次来，都会跟我聊起他年轻时在老街吃蟹壳黄的故事。要是因为咱们只顾着迎合年轻人，把这些老顾客弄丢了，那可太可惜了。” 她转过身，眼神坚定，“咱们不能只盯着新顾客，老顾客才是咱们的根啊，必须想办法把他们拉回来。”
林默点点头，重新坐回电脑前：“之前咱们用数据解决过产能、包装的问题，这次或许也能用数据找到老顾客流失的原因，再针对性地做情感维系。咱们可以先构建一个老顾客消费数据档案，把他们的口味偏好、消费频率、购买金额都记录下来，这样才能知道他们真正需要什么。”
苏晚眼前一亮：“这个主意好！我记得张阿姨喜欢低糖的，每次都让我多放些芝麻；李爷爷偏爱传统桂花口味，还总说咱们的桂花糕不够甜。要是能把这些都记下来，就能给他们提供更贴心的服务。”
当天下午，两人就开始着手构建老顾客消费数据档案。林默从后台导出近 3 年的销售数据，筛选出开业 5 年以上、累计消费超过 1000 元的老顾客，总共 128 人。他将这些顾客的信息整理成表格，分为 “基础信息”“消费偏好”“互动记录” 三个板块：
· 基础信息：姓名、联系方式、首次到店时间、累计消费金额、最近一次消费时间；
· 消费偏好：常购产品（如传统芝麻味蟹壳黄、桂花糕）、口味需求（低糖 / 正常糖、多芝麻 / 少芝麻）、购买频率（每周 / 每月）、购买渠道（到店 / 外卖）；
· 互动记录：是否参加过店里的活动、是否有过投诉或建议、对新品的接受度。
苏晚则负责补充细节，她凭着记忆，在表格里标注出每个老顾客的特殊需求：“张阿姨，65 岁，常购低糖芝麻味蟹壳黄，每周三下午到店购买，喜欢用油纸包装，不要塑料盒；李爷爷，72 岁，常购桂花糕和经典蟹壳黄，每月 1 号和 15 号到店，每次都会聊 10 分钟家常；王奶奶，68 岁，喜欢传统桃酥，对坚果过敏，之前误加过核桃，后来每次都会特意提醒……”
“从数据来看，70% 的老顾客都喜欢低糖产品，50% 偏爱传统桂花口味，还有 30% 的老顾客习惯到店购买，不喜欢用外卖平台，” 林默看着整理好的表格，“之前咱们推出的新品大多是抹茶、巧克力味，还重点推广外卖，确实没考虑到老顾客的需求。咱们得针对这些偏好，推出专门的老顾客福利，让他们感受到被重视。”
苏晚想了想，提议道：“不如推出‘怀旧套餐’？把老顾客常吃的传统桂花糕和经典蟹壳黄组合在一起，再搭配一小碟爷爷当年常做的芝麻糖，这样既能唤起他们的回忆，又能满足口味需求。价格方面，给老顾客一个专属折扣，比如满 50 元减 10 元，比普通顾客的优惠力度大一些。”
“这个主意不错，” 林默补充道，“咱们还可以给每个老顾客发一张手写感谢卡，附上专属优惠券，比如‘凭此券到店购买怀旧套餐，可免费获赠一杯菊花茶’。手写的卡片比电子优惠券更有温度，老顾客应该会喜欢。”
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