dumb dumb · 财务模型 V4.2

a soft place for soft people · 968 Queen St W · 交互版 V4.2 (含税零售价 · 义乌 FOB 引擎 · 咖啡折旧)
诚实模式 · 店长工资可调 · 路口人流只作漏斗验证

决定性因素 — 汇率 / 运费 / 含税 AOV / 净收入 / 毛利 (动一下，下面全模型实时变)

综合毛利 blended
Σ(占比×毛利) → 喂模型
含税 AOV
顾客刷卡价
平均落地运费
占落地成本
零售价/AOV/GMV 是顾客看到的含税价；HST 固定 13%，模型内部先剥离后算净收入和毛利。freight 计入落地成本；破损/退货继续包含在 4% markdown/损耗里，仓储按店内承载。

主控制台 — 拖一下，下面全部实时变

客流情景 (Y1 / Y2 / Y3 日均交易)
线上实测 $45 · 你的策略目标 $48–50
零售真实损耗 4–8%
市场 part-time 店长 $3.5–4.5K/月

决策审计 — 先看现金能不能活下来

模型状态
最低现金余额
含 $41K 储备金起算
现金断点
月末现金首次 < 0
额外资金缺口
补到不低于 0
止损触发器当前读数判断
36 个月现金流明细 / runway audit
月GMVNet P&L库存沉淀FCF月末现金

累计自由现金流 (3 年)

虚线 = CapEx $175,200 回本线。线要爬到虚线才算回本。

年度 Net P&L vs 自由现金流

FCF 比会计利润低 $9K/年 (库存沉淀)。

AOV 敏感性 (当前情景, 3 年累计 FCF)

竖线 = 当前 AOV。看曲线多陡 = AOV 是命门。

日均交易 vs 保本线 / 回本线

柱子要越过保本线(橙)才不亏；越过回本线(深)才还得起 CapEx。

每月销售额 vs 3 年回本线 — 这个情景每月要卖到多少才还得起 CapEx

情景预计月销
零售含税 GMV/月
3 年回本月销线
回本所需零售月销

季节性 — 淡季下降, 旺季要补多少

切换看每年的季节曲线 —— Y1 爬坡年日均最低, 整条曲线会压在保本线下方。
财年顺序 Mar-Feb；淡季=缩短营业的 Jan/Feb/Mar。12 月是节日旺季峰(标准营业, 不被压缩)。拖一下，看旺季怎么补淡季。
守住年均目标
全年日均
旺季 9 个月必须做到
补偿视角
旺季封顶在客流上限时
现实视角 → 全年实际

12 个月日均单量

红 = 淡季 Jan/Feb/Mar(缩短营业) · 深绿 = 旺季峰(含 12 月)。

商品结构与定价 — 义乌 FOB → 汇率 → 关税 → 净毛利

品类组合 — 自有 / 买手 各一条, 拖动调占比
两条各自归一化到本组 100%；下面滑块调「自有 : 买手」总占比。咖啡/寄售是独立模块（下方），店级总占比见本区底部只读条。
自有品牌
买手选品
综合毛利 blended margin
= Σ(占比×毛利) → 喂给模型
定价推导含税 AOV
平均件单价 × 每单件数
GMV 组合合计
Stacked Bar 锁定 100%
占比条 = 主入口；表格里数字框精确微调。零售$是含税货架价；毛利按剥离 HST 后的净销售额计算。FOB 留空 → 用「手填%」净毛利。freight 进入落地成本，重量/渠道会直接影响落地$和净毛利%。
店级 GMV 占比 (自有 / 买手 / 咖啡 / 寄售 · 验证 15-20 / 55-60 / 10 / 10 结构)

体验与社区 — 咖啡角 + 艺术家寄售 (延长停留 · 社区内容 · 不靠它赚钱)

咖啡年贡献
净销售 − 耗材 − 卡费 − 设备折旧
寄售年贡献
净销售 × 抽成 − 含税刷卡费
两块都是「客厅」基础设施：核心价值在延长停留、提连带与复购，不是靠它们撑营收。10% 是空间/角色占比，不是营收占比。
人力与租金 — 员工数量 / 薪资 / 租金 (OpEx 拆解)
标准月员工成本
不含店长工资
冬季月员工成本
冬季可调人数/薪资
标准月固定现金成本
含店长 + 打样/IP + 营销
冬季月固定现金成本
含店长 + 打样/IP + 营销
标准月 OpEx
租金 + 杂费 + 员工
冬季月 OpEx
租金 + 杂费 + 员工
店长工资在主控制台单独调。创始人 Joel 本人按 founder draw，未计入。普通员工可以分别调整标准月/冬季月人数与每人月薪，下面全部实时联动。
成本与启动假设 (费率 · CapEx · 库存 · 营业日)
持续营销保留为独立杠杆。人工附加成本按家庭现金结算口径暂不进模型；若未来走正式发薪，再单独加回。
客流漏斗 — 客流是分母不是标题 (校验 / 驱动工具)
路口 crossing 量预设 (不是 24h 日人流)
营业时段覆盖率 (占官方 14h observed count)
→ 营业时段路口 crossings
= 官方14h观测量 × 营业覆盖率
→ 门前总人流量
= 营业时段路口人流 × 门前分流
→ 每日进店人数
= 门前总人流 × 侧边 × 橱窗 × 进店
→ 日成交单数
这套客流能支撑的稳态单数
vs 当前保本线
目标日成交需进店率@当前侧边/橱窗/转化需购买转化@当前进店漏斗
核心公式: 每日进店人数 = 门前总人流量 × 侧边系数 × 橱窗捕获率 × 进店率。日成交单数 = 每日进店人数 × 购买转化率。路口数据只用于估算门前总人流量，不直接等于可购买流量。
数据依据 / Investor audit note
依据项当前采用口径投资人可问的问题
官方数据类型TMC = 8h/14h observed crossing volume；2023-09 后为连续 14h不是 24h 日人流，不是独立访客
点位记录Queen St W / Ossington Ave / Lower Ossington Ave；2025-09-30 Tuesday；count_duration 14；pedestrian total 28,626这是路口各 crossing leg 的 crossing movement 总量
原始时段约 06:00-20:15；模型默认 11:00-20:00 覆盖率 82.4%如果营业 12:00-19:00，应改成 68.3%
营业覆盖率10-20=86.9% · 11-20=82.4% · 12-20=76.3% · 12-19=68.3% · 12-18=58.7%覆盖率来自 raw 15-min/hourly 分布，不再用 24h×55%
周末 upside35.8K-48.7K 为 1.25-1.70x 外推的 14h-equivalent upside需 pop-up / mobile data 验证后才可进 base case
Source: City of Toronto Open Data — Traffic Volumes at Intersections for All Modes 当前页面显示 retired；另见 CUDC tmc_summary_data 镜像。TMC summary 是 short-term traffic count / intersection movement count，不是 24h 独立访客数。
⚠ 用「经过 968 门口、营业时段」口径，不是路口总量。16:00–23:00 夜高峰很多是餐饮/酒吧经济，与日间礼品/生活馆零售不完全等价。开启客流驱动适合做 what-if 压力测试；开业前 pop-up 实测 entry capture 和 conversion 前，不建议把它直接写成 BP base case。
假设可信度 — 已验证事实 vs 待验证目标
假设项当前值可信度下一步验证
所有计算在浏览器本地实时进行，与 dumb_dumb_财务模型_V2.1.xlsx 同一套公式。营业日 26(标准)/20(淡季 Jan/Feb/Mar)，年 294 天；12 月节日旺季按标准营业。