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收手吧老罗,外面全是预制菜

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老罗对西贝预制菜开炮,但估计最后受伤的只是西贝,而预制菜就像冷兵器时代末的火器,非但不会衰落,只会更进化普及。

  • 很久以前和做餐饮互联网的朋友交流,已经明确得知,在商场和外卖平台上的餐厅,基本有 9 成在 9 成的品类上采用了预制菜。

  • 快速出餐、成本可控、后厨简单,如果不用预制菜和中央厨房,基本是不可能三角,尤其是中餐。

  • 过去十年餐饮进商场化的浪潮加上外卖化,基本将餐饮工业品化了,在扩大了餐饮供给的同时,也让食物失去了锅气、烟火味和个性化。

  • 现代人享受着工业化的产品,但依然怀念着田园时代的手工作业淳朴性,是人性使然,但很难实现。

除非加钱。

  • 但能收取溢价的必要条件是什么?是消费者愿意为新鲜、手工和现做服务付费,并且预制还是鲜炒的信息能被清晰传递给消费者。

  • 前者在中国已实属不易,后者更是难上加难。

先讲前者。

  • 前者不易,是因为中国消费者整体为服务付费的意愿一直有限,长期大量剩余劳动力的供给在无数领域压低了薪资 (「你不干有的是人干。」)。这几年开始有所改善,消费者意识到自己也可能是服务者,同时劳动力供给在加速下降,刚开始有机会进入良性循环。但考虑到当前的经济周期中,摩擦性失业率不低,且仍遗留了大量吃苦耐劳、学习新技能较慢的中老年群体,以及年轻人不愿进入制造业而更倾向于进入环境更佳的服务业,导致低技能劳动力局部供应过剩。服务工资的提升是缓慢的过程。

  • 下沉市场尤其如此。消费者观念是一方面,另一方面,下沉市场仍有大量起早贪黑的家庭夫妻老婆店,成本是没有市场化定价的。下沉市场更习惯老人、妇女的无条件付出,在家煮饭作为一个低成本的替代品,没有人为之付费,通过替代效应挤压、压制了外出就餐的价格,那自然只能用工业化产品的低价来打手工产品。

  • 这个故事在历史上屡屡上演,比如手工棉花和工业棉花造成的南北撕裂。

再讲后者。

  • 当大量预制餐厅以手工菜的定价但对外宣传为新鲜、手工、现做时,市场信息是模糊的,商家没有动力提供差异化服务,最后都会臣服于工业产品。

  • 一个市场愿意为好的、差异化的东西付费,才能吸引供给扩张。如果好的供给无法传递给消费者,消费者不能支付溢价,那为什么不降低成本呢?这是理性人无可奈何的道德风险。

  • 一个基本经济学原理是,消费者获取信息是有成本的。更何况还有无数信息扭曲。比如,老练的消费者都知道点评上 5 分的店是要避雷的,但大部分民众不知道,游客没时间识别。而且即使有这个意识,如何在一票 4 到 4.5 理论上最优的区间快速找到心仪的餐厅,仍有更高的成本。

  • 说句题外话,AI 产品的成本收益有异曲同工之处。所有消耗算力的大模型或 AI 产品逐渐偷工减料不可避免,是因为非标的输出很难清晰评估质量,要用一段时间、或者足够多的用户反馈和竞争压力。我最近一直在思考 token 经济学的一些基本原则,以后有机会单说。

  • 预制菜的纷争中,确实大部分网友都表明其实不介意预制菜,介意的是工业品卖出手工品价格。这当然是西贝被吐槽的焦点。

  • 但其实我更关注的是,预制菜和工业化都这么普及了,为什么餐饮行业的利润率竟然还如此之低?

究竟谁拿走了利润?地租?还是其他隐性成本?

  • 还是说社会定价本身有扭曲,如果有,扭曲的原因是什么?当然,亏本定价已经是很中国的特色了,在工业品和出口上已经有着充分研究,服务业也值得研究。一个可能性是,数据上的亏损真的是全面亏损吗?有没可能核心利益方的利益已经得到满足了,计入在成本里了,留给数据的只是纸面。反正上市无望。对餐饮 IPO 的封锁使得行业更加远离合规化。另一个可能当然是统计的样本有偏差,样本外的社会餐饮仍然有着平均利润率。

  • 回到餐饮工业化。工业化不可避免的另一个原因在于,餐饮服务人员的流动性极高,极高的流动性最适配的就是工业化的预制产品。

  • 工业化的核心就是大规模、标准化。让简单培训后的服务员能快速上手。就像火器的出现大幅扩充了兵员、强化了动员潜力,将战争从昂贵的专业士兵带入了大规模平民列装时代。但也恰是如此,才让世界大战成为可能。

  • 长期来看, 为手工服务、差异化支付溢价几乎不可避免,一线城市和年轻一代越来越习惯于此 (举一个陪玩的例子,逗逗伙伴 AI 陪玩快速崛起覆盖了更多用户,但人工陪玩依然会有溢价的细分市场)。但全国扩散是漫漫长路。

  • 欧美发达国家早已走过这条路。手工品和连锁预制区分定价、明星大厨和单体餐厅享受溢价,或许是解决方式。美国的外出就餐价格一直是推高 CPI 的重要因素。因为服务人员实在太贵了 (蓝色线为外出就餐,涨幅一直高于家庭就餐)。虽然美国是连锁快餐的发源圣地,但个性十足的餐厅仍然占比较高。

  • 美国餐饮服务软件 Toast 的客户有 5 万多家,很大一部分是单体客户。Toast 股价 IPO 后下跌又逐步反弹,和疫情后大家愿意顶着高价外出就餐也有关系。赚到钱又没时间管理的老板当然愿意为信息化付钱。信息化的循环在这边第一步就断了:赚不到钱。

  • 顺便说句,你可以质疑老美数据不可靠,但打下的数据基础和统计门类是真齐全 (人造黄油、预制沙拉、汤、酱料和肉汁都有单独统计)。

本文来自微信公众号:嬉笑创客,作者:CB

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