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“便利店新物种”长什么样?“2021年中国便利店TOP100”榜单发布

7月7日,中国连锁经营协会发布了“2021年中国便利店TOP100”榜单。从榜单前十名可以看出,目前中国的便利店市场呈现“三分天下”的格局。

其中的第一股势力是“两桶油”开的加油站便利店,中石化的易捷和中石油的昆仑好客,各自有2万多家门店,占据榜单的第1和第3名;第二股势力是日系便利店品牌,包括罗森、全家、7-11,它们以2000—4000家门店的规模,位列榜单的第6、8、9位;第三股势力是中国的本土原生便利店,包括以26000多家门店位列榜单第2名的美宜佳,以及天福、芙蓉兴盛、红旗连锁等,它们分别位列榜单的第4、5、7名。

可以看出,中国本土便利店品牌正在快速崛起,在门店数量上全面赶超了日系品牌。另外我还注意到,素有“便利店新物种”之称的便利蜂,以2800家门店的规模位于榜单的第11位。

消息就是这样,来看看能学到什么知识。

便利蜂在2017年开出第一家店,四年时间开出2800家门店,这种开店速度在便利店行业是惊人的。对比一下,7-11是2004年在中国开出第一家门店,到2021年已经是第17年,也才开出了2800多家门店,和便利蜂差不多。

为什么传统便利店的开店速度这么慢?要知道,便利店跟奶茶店可不一样,“麻雀虽小五脏俱全”,一个几十平方米的便利店动辄上千个SKU,订货安排、品类调整、人员排班、货品陈列,乃至门店现炸现煮食品的生产计划等等,这些都需要经验丰富的店长来做决策,决策的质量直接决定了一个门店的盈利水平。没有合格的店长,门店就开不出来。所以,合格店长,一直被认为是连锁便利店的核心资产。

那么,培养一名合格的店长需要多长时间呢?7-11的答案是3年,而便利蜂的答案是:取消店长。便利蜂的门店严格来说没有店长、只有店员,原来所有由店长来做决策的事情,全部交给系统。耗费店长最大精力的订货、选品、SKU调整,由系统自动发出、自动执行;至于需要人来完成的部分,比如人员排班、货品陈列、现场熟食生产等,则由系统发出指令,店员来执行。

听到这儿,你就知道为什么便利蜂被叫做“便利店新物种”了。我看到知乎上有人问:“便利蜂和7-11有什么区别?”在这个问题下面,便利蜂给出了官方回答:“表面上看,便利蜂是一家连锁便利店,其实,我们是一家数据科技公司。”

你可能以为,便利蜂说这句话只是在强调它的数字化做得好。还真不是。便利蜂的业务出发点,并不是要用数字化来改造便利店,而是反过来,用便利店行业来验证它的系统决策模型。便利蜂的创始人庄辰超,是毕业于北大电子工程系的计算机高手,他的上一次创业是参与创办了去哪儿网,以比价搜索和机票在线交易平台技术,帮助去哪儿网成为旅游市场的一匹黑马。去哪儿网在纳斯达克上市后,庄辰超实现了财务自由,开始寻找二次创业机会。

该选择哪个行业入手?庄辰超用了一个机会分析模型,以行业集中度、行业创新机会这两个维度,把所有行业分成四个象限。第一,集中度高、创新机会大的行业,比如证券和网上酒店预订,这个领域有创业机会,但最后容易被头部企业并购,就像去哪儿网最终被携程收购。第二,集中度高、创新机会小的行业,比如类似香烟、可乐这样的行业,不适合创业,只适合投资。第三,集中度低、创新机会小的行业,比如餐饮业,创业难度比较大。第四,集中度低,但创新机会大的行业,比如中国的二手车市场和便利店,庄辰超认为创业的成功率比较高。

最终他选择了便利店行业,除了前面说的机会分析,还考虑了便利店行业本身的特性。便利店经营需要无数节点的海量决策,这正是系统决策可以发力的点,更重要的是,便利店的决策虽多,但基本都是非关键决策,一个环节决策失误了,比如一次订货多了少了,也就是造成5‰的损失,不致命,这就给系统留下了足够的试错空间。不像金融、医疗、出行,这些行业涉及金钱和人命,每个决策都事关重大。

想清楚之后,庄辰超从去哪儿网带出来一帮技术团队,于2016年年底成立了便利蜂。一开始,庄辰超并没有想着把全部决策都交给系统,而只是让系统来辅助店长做决策。他认为,系统决策和人来决策各有优劣,可以相互配合。

系统决策的优点是重复决策场景下的决策速度快,并且可以做到单点最优;缺点是无法应对重大突发情况,而且一开始无法做到全局最优。人来决策的优缺点正好与系统相反,人的决策会考虑上下游多个环节,从全局最优出发,面对突发事件可以灵活应对,缺点是速度慢,也很难对每个决策点逐一优化。

这么看来,系统和人正好可以长短互补,相互配合。但是,门店运行了一段时间之后,庄辰超发现原来的想法太简单了。便利店的业务是环环相扣、紧耦合的,工厂、物流、门店要无缝配合。系统和人配合决策,意味着系统必须“慢下来”将就人,它的速度优势发挥不出来;同时,因为有人的因素在里面,系统决策的准确度得不到精确反馈,系统也无法迭代。事实上,能与一套AI系统完美配合的,是另一套AI系统,而不是人。

意识到这一点,庄辰超在2018年作出一个重大调整:把门店的经营决策权从店长移交给系统,让系统来全面接管方向盘。门店员工只需要做好两件事:一、做好门店服务;二、给系统当“幕僚”。也就是,如果员工发现系统发出的指令有问题,和自己的经验判断不一致,他可以提交反馈,给系统“提意见”,但仍然以系统决策为准。

很快,系统的威力就显示出来了。几个月之内,系统订货数据就已经优于60%以上店长的人工测算数据。便利蜂还做过一个实验,让10个最有经验的7-11店长,按过去一周的门店销量数据,把店铺的SKU减少10%。第二天,门店销量平均减少了5%。而让系统来做同样的决策,第二天门店销量只下降了0.7%。

那么,这是一场系统对人的全面胜利吗?如果时间停留在2019年,这个结论成立。还记得前面说的系统决策的弱点吗?无法应对重大突发情况。之前的系统是按照单个门店的小幅波动来做优化的。当疫情来临,便利蜂所有门店的销售额暴跌40%的时候,系统还在按部就班地做员工排班和供应链部署,结果造成一片混乱。

便利蜂紧急收回了系统的经营决策权,程序员们每天用Excel表格手动计算每家门店的经营决策数据,最紧张的时候每天只能睡几小时。回想起来,庄辰超感到后怕:幸好那时便利蜂只有1200家门店,还可以靠人力及时补位,如果那时有12000家门店呢?后果不堪设想。

经此一劫,便利蜂会回到由系统辅助人来决策的模式吗?庄辰超的回答是,不会。他认为,系统无法应对重大突发情况,是因为对决策环节的颗粒度切分得还不够细,还没有穷尽决策的每个细分场景和每个细节。解决方案不是剥夺系统的决策权,而是持续优化系统。在暂时无法模型化的细分场景中,由人来辅助系统做决策。

在便利蜂这里,数字技术并不是工具,而是战略本身。

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