会议室的灯光聚焦在桌面上的两张纸：一张是陈曦整理的 “囤货成本明细单”，另一张是林默刚打印出的 “近 6 个月销售数据表”。窗外的夜色渐浓，团队成员的眉头都拧着一丝焦灼 —— 有机糯米涨价的阴影还未散去，“囤货还是提价” 的两难选择，像一块巨石压在每个人心头。
“我还是觉得囤 1 吨糯米最稳妥。” 陈曦率先打破沉默，指尖点在明细单上，“按现在 12 元 \/ 斤的价格，囤 1 吨需要
元，虽然比涨价后采购节省 1200 元，但能撑近 90 天生产，刚好能覆盖到新原料渠道的衔接期。而且我们仓库的恒温存储区还空着，每月 50 元的存储费几乎可以忽略不计。”
“可万一后续原料价格降了呢？” 李萌萌立刻提出顾虑，她手里翻着近 3 个月的原料价格波动曲线，“你看，去年这个时候有机糯米价格就从 13 元 \/ 斤降到了 11.8 元 \/ 斤，降幅超过 8%。如果我们现在囤货，两个月后价格回落，这 1 吨糯米就相当于多花了近 1600 元，反而亏了。”
“而且囤货只能延缓问题，不能解决根本。” 林默靠在椅背上，手指轻轻敲击桌面，“1 吨糯米撑 90 天，90 天后还是要面对涨价。我们总不能一直靠囤货过日子，资金占用不说，还得承担品质下降的风险。我在想，或许可以考虑适度提价。”
“提价？” 李萌萌猛地抬头，眼里满是担忧，“咱们的定制豆沙糕刚靠口碑打开市场，现在提价会不会把老顾客逼走？尤其是那些经常比价的价格敏感型顾客，上次有个顾客就说，咱们比隔壁家贵 2 元，要不是口感好，早就换品牌了。”
“这正是我担心的。” 林默叹了口气，“根据之前的客户调研，价格敏感型客群占比大概 15%，这部分顾客对价格变动最敏感，稍微提价就可能流失。但如果不提价，每月新增的 3810 元成本，长期下来根本扛不住。”
会议室里再次陷入沉默，每个人都在心里盘算着利弊。苏晚看着桌面上的销售数据，突然开口：“要不我们用数据说话？先算清楚提价和囤货各自的影响，再做决定，总比凭感觉争论强。”
林默眼前一亮，立刻打开电脑：“对，数据不会骗人。我们先测算提价的影响，再和囤货的收益做对比，这样决策才科学。”
他快速新建了一个 Excel 表格，命名为 “提价 vs 囤货收益测算表”，首先输入核心基础数据：“定制豆沙糕当前售价 15 元 \/ 盒，近 6 个月平均月销量
份，其中老顾客占比 85%，价格敏感型客群占比 15%。有机糯米涨价后，单份成本增加 0.8 元，毛利率从 40% 降至 35%。”
“提价幅度怎么定？” 陈曦凑过来问道，“如果提太多，顾客流失肯定严重；提太少，又覆盖不了成本上涨。”
“参考行业数据，糕点类产品涨幅≤8% 时，顾客流失率普遍在 5%-10% 之间。” 林默一边说一边输入数据，“我们的产品有口感和品质优势，顾客忠诚度比普通品牌高，保守估计，涨幅控制在 6.7%，也就是从 15 元 \/ 盒提至 16 元 \/ 盒，流失率应该能控制在 8% 左右，而且流失的主要是那 15% 的价格敏感型客群。”
“我觉得 8% 的流失率还是太乐观了。” 李萌萌补充道，“上次我们推出的低糖桂花糕涨了 1 元，从 12 元涨到 13 元，涨幅 8.3%，当月销量就降了 12%。虽然定制豆沙糕是爆款，但顾客的价格敏感度不能低估。”
“你说的是特殊情况。” 林默解释道，“那次涨价没有提前通知，而且刚好赶上隔壁品牌推出同类产品促销。这次我们如果提前说明原因，再配合一些老顾客补贴，流失率肯定能降下来。”
他继续完善测算表，将提价影响拆分成 “营收变化”“利润变化”“顾客留存” 三个维度。
“从数据上看，提价后月营收和月利润虽然略有下降，但降幅都在 2% 以内，完全在可承受范围。” 林默指着表格分析道，“而且这是短期影响，等顾客适应后，销量大概率会回升。更重要的是，提价能覆盖掉 70% 的成本上涨，剩下的 30% 可以通过优化生产流程来消化。”
陈曦还是有些犹豫：“可囤货能直接节省 1200 元，而且不用承担顾客流失的风险，为什么不选更稳妥的方式？”
“因为囤货的收益太有限了。” 林默立刻新建了 “囤货 vs 提价收益对比表”，将两者的核心数据并列呈现。
“你看，囤货 1 吨只能节省 1200 元，而且只够 3 个月用，3 个月后还是要面对涨价。” 林默加重语气，“而提价 1 元 \/ 盒，3 个月就能多覆盖 6624 元成本，收益是囤货的 5.5 倍，而且没有任何库存风险。更重要的是，随着销量回升，后续的收益会越来越高。”
陈曦看着表格里的数字，沉默了片刻：“你这么一算，提价确实更划算。但顾客流失的风险还是不能忽视，尤其是那些长期支持我们的老顾客，万一因为提价寒了心，再想拉回来就难了。”
“这个问题我早就想到了。” 李萌萌突然眼睛一亮，拿出自己整理的 “老顾客维护方案”，“我们可以推出‘老顾客补贴’活动：凡是近 6 个月在店里消费过 3 次以上的老顾客，下单满 50 元减 5 元，满 100 元减 12 元。这样一来，老顾客实际支付的价格并没有涨多少，既能覆盖成本，又能留住他们。”
她接着补充：“根据近 6 个月的消费数据，符合条件的老顾客有 3200 人，占总顾客数的 26.7%。按照他们每月平均消费 2 次、每次消费 60 元计算，补贴成本大概是每月 3.84 万元，但提价后每月多增收的利润是 2208 元，加上补贴带来的复购增长，实际净收益还是正的。”
“这个方案好！” 苏晚立刻赞同，“而且我们还可以在提价前公开成本明细，通过公众号、朋友圈向顾客说明涨价原因 —— 不是我们想涨价，而是核心原料有机糯米因为暴雨减产，价格涨了 10%，单份成本增加了 0.8 元。真诚沟通总能获得理解，很多顾客其实都能接受合理的涨价。”
她打开手机，翻出之前收藏的行业案例：“你看，去年有个网红糕点品牌因为黄油涨价提价，他们把原料采购合同、涨价通知都公开了，还拍了视频解释成本构成，最后不仅没流失顾客，反而因为真诚收获了更多好感，销量还涨了 5%。”
林默看着团队成员各抒己见，原本纠结的心情渐渐明朗。他拿起笔，在测算表旁写下一行字：“提价 + 老顾客补贴 + 公开成本，三者结合，既能覆盖成本上涨，又能最大限度留存顾客。”
“我再补充一个数据：我们的老顾客复购率高达 68%，他们更看重品质和口感，对价格的敏感度其实比我们想象的低。” 林默打开近 6 个月的复购数据统计，“近 3 个月，即使没有任何促销活动，老顾客复购率也保持在 65% 以上。只要我们的品质不下降，再加上补贴活动，留存率肯定能保持在 85% 以上。”
他继续完善测算，将补贴活动的影响也纳入其中：“假设推出满 50 减 5 的补贴后，老顾客复购率提升至 70%，提价后的月销量会从
份回升到
份，月利润会达到 x3.2 - （补贴成本）=
- ？不对，补贴成本不能这么算。”
林默重新演算：“实际补贴成本应该按实际核销的订单计算。假设符合条件的 3200 名老顾客，每月有 50% 参与补贴活动，每人每月核销 1 张满 50 减 5 的优惠券，每月补贴成本就是 3200x50%x5=8000 元。提价后月利润 = x3.2 - 8000= - 8000= 元？不对，之前的单份利润已经扣除了成本，补贴是额外支出，应该从总利润里减去。”
“我来算吧，你容易混淆成本结构。” 陈曦接过鼠标，快速调整公式：“原单份成本 12 元，涨价后成本 12.8 元，售价 16 元，单份毛利 3.2 元。提价后月销量
份，总毛利
元。补贴成本 8000 元，实际月利润
- 8000= 元？这比原来的
元还低很多。”
“哪里错了？” 李萌萌有些着急，“难道补贴方案不可行？”
“是补贴力度太大了。” 苏晚提醒道，“我们可以把补贴门槛提高一点，比如满 80 减 5，满 120 减 10，这样既能降低补贴成本，又能鼓励顾客多消费。”
林默重新调整补贴方案，再次测算。
“这样就合理了。” 林默松了口气，“虽然利润比原来少了 2400 元，但覆盖了 37% 的新增成本，剩下的 63% 可以通过优化生产流程来消化，比如减少包装损耗、提高生产效率，每月至少能节省 2000 元，基本能抵消成本上涨的影响。”
“而且这是短期利润，等顾客适应提价后，补贴活动可以逐渐收缩，利润还会回升。” 苏晚补充道，“更重要的是，我们保住了老顾客，避免了因低价竞争导致的品质下降，这对品牌长期发展更有利。”
陈曦看着测算表，终于点头认可：“从数据上看，提价 + 补贴的方案确实比囤货更优。囤货只能节省 1200 元，还得承担库存风险，而提价方案虽然短期利润略有下降，但能长期覆盖成本上涨，还能保住品牌价值。”
“我还有个想法。” 李萌萌打开顾客反馈表，“我们可以在提价的同时，把定制豆沙糕的净含量从 200g 增加到 220g，相当于变相降价，顾客会觉得更划算。根据之前的市场调研，60% 的顾客更在意性价比，而不是单纯的价格。”
林默立刻将这个因素纳入测算：“净含量增加 10%，原料成本会增加 0.8 元 x10%=0.08 元，单份成本变成 12.88 元，单份毛利变成 16 - 12.88=3.12 元。月销量会因为性价比提升，从
份涨到
份，月利润 = x3.12 - 4800= - 4800= 元，比之前的
元又涨了 912 元，成本覆盖比例达到了（ - ）÷3810≈61%，效果更好！”
“完美！” 陈曦拍了下手，“这样一来，顾客不仅不会觉得涨价，反而会觉得更划算，流失率肯定能控制在 5% 以内，甚至可能吸引新顾客。”
林默看着最终的测算结果，脸上露出了释然的笑容。从一开始的纠结犹豫，到通过数据一步步量化影响，再到团队协作优化方案，他深刻体会到，科学决策远比凭主观感受判断更靠谱。
“那就这么定了。” 林默站起身，语气坚定，“第一，定制豆沙糕从 15 元 \/ 盒提至 16 元 \/ 盒，净含量从 200g 增加到 220g；第二，推出老顾客补贴活动，满 80 减 5，满 120 减 10；第三，提价前通过公众号、朋友圈公开成本明细，说明涨价原因；第四，暂缓囤货，把资金用在补贴活动和生产优化上。”
苏晚看着林默在测算表旁标注的一行字 ——“若能找到更低价的糯米渠道，可避免提价”，心中一动。她想起安徽皖南有机糯米基地的张经理，想起 12.5 元 \/ 斤的价格，比涨价后的 13.2 元 \/ 斤便宜 0.7 元，如果能顺利合作，单份成本能降低 0.56 元，完全不用提价就能覆盖成本上涨。
“林默哥，我有个想法。” 苏晚故作不经意地说道，“之前整理家族资料时，我看到爷爷当年合作过的安徽有机糯米基地，他们今年没收灾，价格比现在的供应商便宜，而且产能充足。或许我们可以先联系他们，看看能不能拿到更优惠的价格，如果能成，说不定就不用提价了。”
林默眼睛一亮：“你怎么不早说？如果能找到更低价的原料渠道，那提价就没必要了。现在联系还来得及吗？我们的库存只够维持 10 天了。”
“我之前给他们打过电话，张经理说今天下午会寄样品过来，明天就能到。” 苏晚说道，“等样品检测合格，我们可以立刻和他们签订合作协议，刚好能衔接上库存，完全不用提价。”
“那真是太好了！” 李萌萌兴奋地说道，“这样既不用承担顾客流失的风险，又能覆盖成本上涨，简直是两全其美。”
林默看着测算表上的各项数据，又看了看苏晚，心中充满了期待：“那我们就兵分两路：一方面继续完善提价和补贴方案，作为备选；另一方面，苏晚负责跟进样品检测，一旦合格，立刻启动合作谈判。不管最后选哪种方案，我们都有充分的准备。”
夜色渐深，会议室里的焦灼已经被忙碌的身影取代。李萌萌在整理老顾客名单，准备补贴活动的相关事宜；陈曦在优化生产流程，测算成本控制的具体方案；苏晚在联系检测机构，确认样品检测的时间节点；林默则在完善测算表，补充各种可能出现的突发情况。
林默看着桌面上的测算表，想起一开始的纠结犹豫，不禁感慨：如果没有数据作为支撑，他们很可能会选择囤货这个看似稳妥却收益有限的方案，或者因为担心顾客流失而不敢提价，最终陷入被动。而通过一步步的数据分析、方案优化，他们不仅找到了最优解，还为各种可能出现的情况做好了准备。
他再次看向苏晚标注的安徽基地信息，心中充满了期待。如果样品检测合格，这场因原料涨价引发的危机，不仅能顺利化解，还能让林记摆脱对单一供应商的依赖，建立更稳定的原料供应体系。而这一切，都源于他们用数据说话、科学决策的态度。