当前位置: 首页 > news >正文

为什么星巴克最小杯是 12 盎司 “高杯”,而非 8 盎司普通杯?

为什么星巴克最小杯是 12 盎司 “高杯”,而非 8 盎司普通杯?

✅ 核心结论:不是标新立异,而是星巴克吃透快消食品成本规律的盈利算计,本质和音乐会套票逻辑一致 —— 靠「大号产品低单位成本」让顾客觉得 “实惠”,看似让利,实则单杯利润更高、顾客更愿意买单,妥妥的双赢策略。

✅ 核心根源:星巴克咖啡的成本结构决定了 “卖大杯更赚钱”

星巴克做一杯咖啡的成本,大头根本不是咖啡本身,而是固定成本:✅ 🌟主要成本(固定成本):人工费(店员制作)、门店房租、水电、包装耗材(杯子 / 吸管),这些成本不管做 8 盎司小杯,还是 12 盎司大杯,几乎完全一样;✅ ✨次要成本(可变成本):咖啡原液、牛奶、糖、奶泡,这些原料成本占比微乎其微,12 盎司的原料成本,远不到 8 盎司的 1.5 倍(比如 8 盎司原料成本 1 元,12 盎司顶多 1.2 元)。

👉 关键推导:12 盎司大杯的「单位成本(每盎司成本)」,比 8 盎司小杯低得多!卖 12 盎司,星巴克只多花了一点点原料钱,却能收远高于 8 盎司的总价,单杯总利润直接翻倍;卖 8 盎司,固定成本一分没少赚,原料省的钱根本抵不上总价少收的利润,纯纯亏利润。

✅ 盈利关键:用「大杯低单价」让顾客觉得 “占便宜”,主动买单

星巴克把 12 盎司设为最小杯(高杯),再配合精准定价,直接拿捏顾客的 “实惠感”:✅ 比如同行 8 盎司普通杯卖 20 元(单价 2.5 元 / 盎司),星巴克 12 盎司高杯只卖 24 元(单价 2 元 / 盎司);✅ 顾客一眼就觉得:星巴克更划算!同样的钱能喝更多,基础款就这么实在,根本不会纠结 “为什么没有 8 盎司小杯”,心甘情愿选这个 12 盎司的最小杯。

👉 这和音乐会套票的逻辑完全一致:✅ 音乐会套票:用低价折扣让顾客从 “看 1 场” 变成 “看 2 场”,看似让利,实则总收益暴增;✅ 星巴克高杯:用低单位单价让顾客从 “喝 8 盎司” 变成 “喝 12 盎司”,看似实惠,实则单杯利润更高;💡 核心都是:牺牲一点点单位利润,撬动顾客消费升级,换来整体利润最大化,还让顾客觉得自己占了便宜,而非被宰。

✅ 补充:为什么干脆取消 8 盎司小杯?—— 避免顾客选 “低利润款”,锁定高盈利消费

如果星巴克保留 8 盎司小杯,部分对价格敏感、喝得少的顾客会选小杯,星巴克就赚不到大杯的高利润;直接把 12 盎司设为最小杯,相当于给顾客设定了「消费最低门槛」:想喝星巴克,最少就得买 12 盎司的高杯,直接锁定了 “高利润基础款”,从源头避免低利润消费,还不影响顾客的 “实惠感知”。

✅ 最终总结:星巴克的 “高杯” 套路,是快消品的顶级盈利逻辑

▸ 成本端:固定成本为主,原料成本可忽略,大杯单位成本更低,利润空间更大;▸ 顾客端:大杯低单价 = 强实惠感,顾客主动买单,不用推销;▸ 盈利端:和音乐会套票异曲同工,看似让利,实则靠消费升级赚更多,还规避了低利润选项。

简单说:星巴克不做 8 盎司小杯,不是不想卖,而是卖 12 盎司高杯,赚得更多、顾客更满意,这才是生意的最优解~

http://www.jsqmd.com/news/166095/

相关文章:

  • 2025年AI大模型发展趋势深度解析:从应用到技术的全方位预测
  • Anaconda替换方案实测:Miniconda-Python3.9内存占用降低60%
  • 比Anaconda安装教程更高效:5分钟跑通PyTorch GPU环境
  • 2025年高质感20个项目管理软件,性价比高的协作精品
  • 2026年 砂尘试验箱/军标砂尘试验箱厂家权威推荐榜:专业制造与严苛环境模拟实力解析 - 品牌企业推荐师(官方)
  • 为什么很多餐厅都给饮料免费续杯?
  • 2026年盐雾试验箱厂家权威推荐榜:复合/小型/中性/进口/智能/交变/循环/步入式盐雾试验箱,专业耐腐蚀测试设备精选指南 - 品牌企业推荐师(官方)
  • Linux用户必看:Miniconda-Python3.9在Ubuntu/CentOS下的表现对比
  • 掌握大模型技术:一份从入门到精通的收藏级学习资源_大模型入门学习教程(非常详细)
  • 护眼台灯怎么选?2025学生首选推荐-6款热门护眼台灯测评对比 - 资讯焦点
  • Pyenv uninstall删除不需要的Python版本节省空间
  • 选对厂家不踩坑!2025年重型货架实力厂商综合评测,流利货架定制/手摇式板材货架/伸缩货架/重型伸缩悬臂货架重型货架公司推荐排行榜单 - 品牌推荐师
  • 谁是你公司的 IT「神医」?
  • JAVA同城上门服务源码:洗车养护轻松搞定
  • Jupyter Lab预加载PyTorch库:Miniconda-Python3.9提升交互式编程效率
  • Elasticsearch搜索过程深度解析:详细解答
  • 收藏!Graph RAG 工作原理与完整流程详解(小白程序员友好)
  • TFDmemtable 新版内存表CopyDataSet选项说明
  • GitHub热门项目复现难?Miniconda-Python3.9镜像精准还原实验环境
  • Markdown笔记嵌入代码块:Miniconda-Python3.9支持AI项目文档一体化
  • 收藏备用!大模型入门必学:Prompt从基础到实战全攻略
  • 2025年湖北专业的文化石供应商找哪家,贴墙石/碎拼石/文化石/石材/脚踏石/天然石/地铺石供应商口碑推荐榜 - 品牌推荐师
  • Conda init命令失效?Miniconda-Python3.9出厂即激活base环境
  • 专精特新企业认定委托代理哪家好?盘点这五家2026年口碑代办公司机构助你一次通过 - 速递信息
  • GitHub上的璀璨明星:10个令人惊叹的AI Agent开发平台!
  • 收藏!大模型赛道全攻略:从入门认知到就业保研精准导航
  • HTML表格生成自动化:Miniconda-Python3.9配合pandas输出报告
  • 2026年专精特新企业申报:盘点五家代办机构公司,选择省心与高效 - 速递信息
  • GitHub开发者推荐:使用Miniconda-Python3.9镜像快速部署AI模型训练环境
  • GPU算力变现新路径:通过Miniconda-Python3.9镜像引流技术博客