便利蜂莊辰超:人的效率低下,我們用算法大規模擴張

品途商業評論2019-09-11 09:37:02


便利店,一個經營範圍很廣、客單價很低、管理成本很高的行業。
北京,一個幾大國際巨頭耕耘十幾年,也沒能大規模開店的城市。
“創業沒失敗過”的他再次從零開始,如何破局?
授課老師
 |  莊辰超
去哪兒網聯合創始人、斑馬資本聯合創始人
由《混沌大學》授權轉載


2016年,我們賣掉了去哪兒。接下來應該做什麼?我們當時想,希望能在未來10年、20年裏,非常大規模地參與科技給中國產業升級所帶來的巨大機會。
 
但説實話,什麼是巨大的商業機會,什麼是科技所能帶來的改變?那時候,大家都沒有清晰的想法。
 
所以,我們先做了一個基金,通過投資摸索各種各樣的領域。我們發現,一個商業模式已經得以驗證、但在中國多年沒爆發的行業,存在巨大潛力——便利店行業。
 
於是,從被稱為“便利店死地”的北京出發,到現在為止我們開了大概800多家店。在北京,我們的便利店數量和銷售額都是第一,天津、南京也是第一。
 

 

 為什麼要做便利店?

我們如何分析行業機會

 
首先,畫一個座標系,縱軸代表行業集中度高低,橫軸代表行業創新機遇。位處不同象限的行業,你能採取的投資和創業策略都不同。

▍細分領域的機會分析
*第一象限:容易被收購或合併
 
處於這一象限的行業創新機遇高,集中度也高。當年,去哪兒所在的在線旅行行業,就處於這樣一個領域。
 
但是在這個領域創業,由於行業集中度高,最後的結果往往是被收購或與行業老大合併。
 
*第二象限:創業機會少,投資機會多
 
在創新機遇低、產業整合水平比較高的領域,留給創業者的機會就不多了,但是作為投資者還是有很多機會的,因為可能存在不同企業的估值波動。
 
*第三象限:投資成功概率較低
 
最差的情況是,行業整合度低,創新機會也低,這樣的市場很難出現巨大的企業的,所以我們基本放棄。舉個例子,本地活動的供應商,比如説潛水啦、滑雪啦,在我們看來都是自然分散的行業。
 
*第四象限:適合創業,但也可能承擔商業模式風險
 
如果一個領域創新機遇不高,但是市場集中度非常低,則意味着市場風險比較低,創新者可能成為老大。
 
但反過來講,你可能要承擔巨大的商業模式風險。我們通常認為,市場的低分散度是可以改變的,但經濟學上有一種現象叫自然分散。如果你對市場形成的內在動因不瞭解,投入大量資源之後發現這是一個自然分散的市場,就可能面臨巨大風險。
 
用這個模型,我們發現了處於適合創業的典型第四象限行業:便利店。它的市場非常分散,而且由於人工智能、物聯網等基礎設施的興起,存在巨大的創新機會。
 
還有一點非常有意思,就是便利店不存在商業模式風險——因為它在東亞其他國家已經被證明,而且40年來經過了一輪又一輪的技術浪潮,被證明是不會被技術浪潮顛覆的
 
這讓我們產生了極大的興趣。
▍市場潛力有多大?

我們一個很重要的理念,就是我們投資10年以後中國人的消費水平,不是今天中國人的消費水平。我們相信中國會越來越好,中國人的消費水平會不斷上漲。
 
這一前提下,中國人的消費範圍中,哪一類佔比高?
 
高盛的報告顯示,消費必需品和藥品佔中國國民個人消費的30%以上,每年消費額約1萬億美元以上。二者都是便利店的主要經營範圍。
 
那麼,一個國家裏的城市,人均擁有的便利店數應該是什麼水平?韓國現在大概是1500個人一家便利店,日本是2200個人一家便利店,台灣大概是2000-2400個人一家便利店,泰國大概是2500人一家便利店。
 
北京有2200萬官方統計人口,台灣是2400萬人口。北京消費水平並不比台灣低,以相同的人數,至少應該有5000家便利店。
 
但事實上,台灣有1萬家便利店,北京到今天只有700多家。所以目前來看,北京有着巨大的市場潛力。
 
▍什麼樣的便利店?
 
我們對便利店定義是兩個15——15塊錢,15分鐘。
 

15分鐘:當我坐在辦公室裏想吃這個東西,要麼在15分鐘內坐在原地上吃到它;要麼花5分鐘走到附近的店鋪,5分鐘買東西,再花5分鐘回到辦公室或者家坐下來,來回不超過15分鐘。
 
15塊錢:平均客單價是15塊錢。
 
15分鐘區和15塊錢區二者結合,構成了我們所理解的便利店商業範圍。即食性、高頻率,是我們定義便利店最重要的兩項指標。
 


為什麼中國沒長起便利店巨頭?
標準化和管理兩座大山
 
市場看起來很美好,但為什麼中國的便利店卻始終不發達?
 
7-11、FamilyMart和羅森都進入中國超過15年的時間,在中國發展速度一直很慢,我總結髮現,最大的問題就是標準化。
 
困難1:店面沒法標準化,每張圖紙都重畫
 
7-11和羅森在日本都有非常標準的店型模板:100平米左右,四方的標準size。店型應該怎麼選、貨架應該如何陳列、如何施工,都有現成的標準。
 
但是,這一招在中國一旦出了上海,就很難適用。因為中國的店鋪建造是沒有標準化的,每一家商鋪的施工材料、結構都有可能不同。7-11在過去15年來按照模板在北京找店開,也只找到了不超過200家店。所以進入中國十幾年來,它的規模始終做不大。
 
在中國,如果你沒有一個標準的模板,每家店的十幾張圖紙都要付出很大成本。而由於貨架的擺放都不一致,所以能夠做到多少營業額,也都要重新動態計算。
 
困難2:管理成本過高,無法通過加盟解決
 
有一個現象很有意思,肯德基、麥當勞、星巴克在全世界95%的店鋪全部都是加盟店,但在中國幾乎都是直營。如果你去問海底撈,也是非常堅持全直營的。
 
為什麼?我們請教了很多業內頂級的CEO、CFO,他們告訴我幾點:
 
第一,加盟的重要因素是激發加盟主主動經營的意識。但是在食品行業,這個主動經營獲得最大利潤的意識,有可能變成違反食品衞生、破壞品牌的行為。比如過期食品不廢棄,偷偷換標籤……
 
類似問題只要一個,就可以把你的品牌整個毀掉。
 
第二,中國加盟主相對來講人均素質和日本不一樣,學歷沒有這麼高,自我優化經營的能力沒有那麼強。
 
一般一家肯德基和麥當勞店都是幾十個員工,所以店長基本上都是本科水平。便利店平均每個店鋪只有5-8名員工,整個店鋪的營業收入是支撐不了高學歷水平的店長薪資的。
 
這就產生了一個很大的矛盾——如果你用大量的低學歷加盟主,很快店鋪質量和形象就一落千丈。但是如果你提高加盟主的門檻,首先很難招到足夠多的優質加盟主,其次擴張速度會受到影響。
 
從根本上來講,要統一品牌商跟加盟主的利益關係,在中國是非常困難的一件事。
 
在這種情況下,我們認為只有一種方法能解決這個問題——用算法來把人給覆蓋掉。


每一個有人的節點,都會導致整體效率的下降
如何算法提升服務效率?
 
近來無人店概念很火,是指沒有營業員的店。但是我們的無人店不是指沒有營業員,而是説整個的經營決策過程中沒有人。
 
所以,今天如果你走進北京的任何一家便利蜂,售賣、上貨、清潔都是有人的,但是它的經營決策是由一台系統自動完成後,每15分鐘推送給店鋪的。
 
我們認為,每一個有人的節點,都會導致整體效率的下降
 
比如説,如果店長培訓不能自動化,那選址陳列自動化也沒有用。有些連鎖企業最近2、3年開了好多店,但都是關着的。為什麼?它招不到足夠的店長和店員,招來了也培訓不了。
 
但反過來講,如果一開始的選址和設計不能自動化,即使你能大量的簽約店鋪有了員工,也沒有用,因為無法保證店鋪的管線、電路、施工、燈飾等十幾張圖紙都按時跟上。
 
所以,在店面規模化的整個環節中,全鏈條都需要自動化,節奏才能匹配得上。我們有一張自動化的圖表:
 
 
舉幾個自動化的例子:
 
▍員工職能自動化
 
很多數據説,在高速變動的事件面前,系統的決策效率低於人類。但是,在80%、90%的情況下,系統的決策都比人更慎密。
 
所以,我們把員工的技能列了很多項,最重要的是訂購、生產、排班、定價,這些都要智能化。
 
7-11培養一個優秀店長大概需要花2年,才能把所有功能都記明白,圖表都看懂,不會出什麼大紕漏。但今天,如果是一個從來沒有接觸過便利店或快餐行業的員工,便利蜂的整套系統培養他成為店長 ,只需要6個月。
 
▍訂購、陳列自動化
 
便利店裏有大量的短保商品,所有的商品都需要按照不同的時間、天氣的變化、地域、氣候需要來訂購。
 
例如,我們有大量快餐和熱餐,熱餐是需要提前生產的,生產多了浪費,訂貨少了損失銷售機會。在我們的訂購界面,每個店鋪大概有2000多種商品,日配品就有300多種,數據非常複雜,不可能有人每天晚上訂貨時,能對300多項產品進行精準分析和數據輸入輸出。
 
舉個例子,同樣是下雨,如果這個商鋪是街鋪,它的銷售量是下降的。但如果這個商鋪是大廈店鋪,銷售量是上升的。
 
人類員工很難綜合考量做出決策。大家都數據賦能人類決策但我認為對於一個複雜的店鋪,數據就算賦能,一個店長也無法決策。所以,我們的訂購決策都是通過系統進行的。
貨物陳列也是如此。便利蜂平均每週都要換接近150個以上的產品。更復雜的是,我們的每一家店鋪結構都不一樣,貨架和陳列圖也不一樣。這意味着,我們每週都要對店鋪的商品陳列進行一次大規模的調整。
 
而且,為了大規模開店,我們的員工平均訓練5天就要開始進店管理了,如何去管理和識別店裏的2000多個商品? 
 
我們會有一整個陳列圖,一步一步告訴他如何進行貨物的擺放。店員可以什麼都不知道,甚至不認識商品,也能完成任務。
 
 
▍動態定價:像機票打折一樣對面包打折
 
我們賣的很多商品都是24小時、48小時過期的,屬性非常像航空公司或者酒店。因此,我們店鋪裏用了航空公司大量採用的動態定價方法,效果非常不錯,目前能夠提升30%左右的收益。
 
也就是説,我們的店長完全不用操心也不用懂商品的銷售情況。店鋪的任何一個商品打折,自動電子價籤都會提醒店長。
 
舉例來講,今天賣100個麪包和明天賣100個麪包,可能是完全兩碼事。在我們的系統 中 ,幾點鐘麪包的銷量低於預期,幾點開始打折,打幾折,幾點恢復原價……都存在一系列的按時間排布的數據序列。
 
第二天訂貨的時候,系統會通過數據分析,動態更改麪包定價。這對人類員工來説,很難完成。
 


小結
總結來講,我們認為在中國環境下想要實現大規模開便利店,需要把整個日常經營環節中 人的決策都拿走,全部由計算機通過複雜的數據結構進行溝通,這樣才能效率最佳,並且每一家店都經營良好。
 
那麼,一線員工最重要的職責是什麼?是服從系統指令,以及為消費者提供良好的服務體驗。
 
以上,是我們認為如何把整個便利店做大的核心要訣。(完)




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