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  • 人的效率低下 我们用算法大规模扩张

  • 责任编辑:新商业 来源: 中国商业期刊 2019-09-28 15:32:04
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      文/庄辰超   去哪儿网创始人  斑马资本联合创始人

      在中国目前大环境下,想要实现大规模开便利店,需要把日常经营环节中“人”的决策都拿走,全部由计算机通过复杂的数据结构进行沟通,这样才能效率最佳,并且每一家店都经营良好。

      2016年,我们卖掉了去哪儿。接下来应该做什么?我们当时想,希望能在未来10-20年里,非常大规模地参与科技给中国产业升级所带来的机遇里。

      但什么是巨大的商业机会?什么是科技所能带来的改变?那时候,大家都没有清晰的想法。所以,我们先做了一个基金。通过投资摸索各种各样的领域,我们发现,一个商业模式已经得以验证但在中国多年未爆发的行业——便利店,存在巨大潜力。

      从被称为“便利店死地”的北京出发,到现在为止我们开了大概800多家店。在北京、天津和南京,我们的便利店数量和销售额都是第一。

      为什么要做便利店?

      市场潜力有多大?

      首先,画一个坐标系,纵轴代表行业集中度高低,横轴代表行业创新机遇。位处不同象限的行业,你能采取的投资和创业策略都不同。

      第一象限:容易被收购或合并。处于这一象限的行业创新机遇高,集中度也高。当年,去哪儿所在的在线旅行行业就处于这样一个领域。在这个领域创业,由于行业集中度高,最后的结果往往是被收购或与行业老大合并。

      第二象限:创业机会少,投资机会多。在创新机遇低、产业整合水平比较高的领域,留给创业者的机会就不多了,但是作为投资者还是有很多机会的,因为可能存在不同企业的估值波动。

      第三象限:投资成功概率较低。最差的情况是,行业整合度低,创新机会也低,这样的市场很难出现巨大的企业,所以我们基本放弃。举个例子,本地活动的供应商,比如潜水和滑雪,在我们看来都是自然分散的行业。

      第四象限:适合创业,但也可能承担商业模式风险。如果一个领域创新机遇不高,但是市场集中度非常低,则意味着市场风险比较低,创新者可能成为老大。但反之,你可能要承担巨大的商业模式风险。

      我们通常认为,市场的低分散度是可以改变的,但经济学上有一种现象叫自然分散。如果你对市场形成的内在动因不了解,投入大量资源之后发现这是一个自然分散的市场,就可能面临巨大风险。

      用这个模型,我们发现了处于适合创业的典型第四象限行业:便利店。它的市场非常分散,而且由于人工智能、物联网等基础设施的兴起,存在巨大的创新机会。

      还有一点非常有意思,便利店不存在商业模式风险——因为它在东亚其他国家已经被证明,而且40年来经过了一轮又一轮的技术浪潮,被证明是不会被技术浪潮颠覆的。

      这让我们产生了极大兴趣。

      一个很重要的理念是,我们投资10年以后中国人的消费水平,不是今天中国人的消费水平。我们相信中国会越来越好,中国人的消费水平会不断上涨。这一前提下,中国人的消费范围中,哪一类占比高?

      高盛的报告显示,消费必需品和药品占中国国民个人消费的30%以上,每年消费额约1万亿美元以上。二者都是便利店的主要经营范围。

      一个国家的城市,人均拥有的便利店数应该是什么水平?韩国现在大概是1500个人一家便利店,日本是2200个人一家便利店,泰国是2500人一家便利店。

      北京有2200万官方统计人口,中国台湾是2400万人口。北京消费水平并不比中国台湾低,以相同的人数,至少应该有5000家便利店。但事实上,中国台湾有1万家便利店,北京到今天只有700多家。所以,北京有着巨大的市场潜力。

      我们对便利店定义是两个15——15块钱,15分钟。

      15分钟:当我坐在办公室里想吃这个东西,要么在15分钟内坐在原地吃到它;要么花5分钟走到附近的店铺,5分钟买东西,再花5分钟回到办公室或者家坐下来,来回不超过15分钟。

      15块钱:平均客单价是15块钱。

      15分钟和15块钱的结合,构成了我们所理解的便利店商业范围,即食性、高频率,这是我们定义便利店最重要的两项指标。

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      为什么中国没有便利店巨头

      市场看起来很美好,但为什么中国的便利店始终不发达?7-11、FamilyMart和罗森进入中国超过15年时间,在中国发展速度一直很慢。我总结后发现,最大的问题是标准化。

      困难1:店面无法标准化,每张图纸都重画

      7-11和罗森在日本都有非常标准的店型模板:100平米左右,四方的标准规模。店型应该怎么选、货架应该如何陈列、如何施工,都有现成的标准。

      但这一招在中国很难适用,因为中国的店铺建造是没有标准化的,每一家商铺的施工材料、结构都有可能不同。7-11在过去15年来按照模板在北京找店开,也只找到了不超过200家店。所以进入中国十几年来,它的规模始终做不大。

      如果没有一个标准的模板,每家店仅十几张图纸都要付出很大成本。而由于货架的摆放不一致等问题,导致能够做到多少营业额等也都要重新动态计算。

      困难2:管理成本过高,无法通过加盟解决

      有一个现象很有意思,肯德基、麦当劳、星巴克,全世界95%的店铺都是加盟店,但在中国几乎都是直营。如果你去问海底捞,也非常坚持全部直营。为什么?

      我们请教了很多业内顶级的CEO和CFO,他们告诉我几点:

      第一,加盟的重要因素是激发加盟主主动经营的意识,但是在食品行业,主动经营获得最大利润的意识,有可能变成违反食品卫生、破坏品牌的行为。比如过期食品不废弃,偷换标签等。

      第二,中国加盟主相对来讲人均素质和发达国家不同,学历没有那么高,自我优化经营的能力没那么强。

      一家肯德基和麦当劳店都是几十个员工,店长基本都是本科水平。便利店平均每个店铺只有5-8名员工,整个店铺的营业收入是支撑不了高学历水平的店长薪资的。

      这就产生了一个很大的矛盾——如果你用大量的低学历加盟主,很快店铺质量和形象就一落千丈;但如果你提高加盟主的门槛,首先很难招到足够多的优质加盟主,其次扩张速度会受到影响。

      从根本上来讲,要统一品牌商跟加盟主的利益关系,在中国是非常困难的一件事。在这种情况下,我们认为只有一种方法能解决这个问题——用算法把人覆盖掉。

      如何用算法提升服务效率

      近来无人店概念很火,无人店是指没有营业员的店。但我们的无人店不是指没有营业员,而是说整个经营决策过程中没有人。今天如果你走进北京任何一家便利蜂,售卖、上货、清洁都是有人的,但它的经营决策是由一台系统自动完成,每15分钟推送给店铺的。

      我们认为,每一个有人的节点,都会导致整体效率的下降。比如说,如果店长培训不能自动化,选址陈列自动化也没有用。有些连锁企业最近两三年开了好多店,但都是关着的。因为它招不到足够的店长和店员,招来了也培训不了。

      反之,如果一开始的选址和设计不能自动化,即使你能大量签约店铺和员工也没有用,因为无法保证店铺的管线、电路、施工、灯饰等十几张图纸都按时跟上。

      所以,在店面规模化的所有环节中,全链条都需要自动化,节奏才能匹配得上。举几个自动化的例子:

      1、员工职能自动化。

      很多数据说,在高速变动的事件面前,系统的决策效率低于人类。但是在80%-90%的情况下,系统的决策都比人更慎密。所以,我们把员工的技能列了很多项,最重要的是订购、生产、排班、定价,这些都要智能化。

      7-11培养一个优秀店长需要两年,才能把所有功能都记明白,图表都看懂,不会出大的纰漏。但今天,如果是一个从来没有接触过便利店或快餐行业的员工,便利蜂的整套系统培养他成为店长只需要6个月。

      2、订购、陈列自动化。

      便利店里有大量的短保商品,所有的商品都需要按照不同的时间、天气的变化、地域、气候需要来订购。

      例如,我们有大量快餐和热餐,热餐是需要提前生产的,生产多了浪费,订货少了损失销售机会。在我们的订购界面,每个店铺大概有2000多种商品,日配品就有300多种,数据非常复杂,不可能有人每天晚上订货时,能对300多项产品进行精准分析和数据输入输出。

      同样是下雨,如果这个商铺是街铺,它的销售量是下降的;但如果这个商铺是大厦店铺,销售量是上升的,员工很难综合考量做出决策。大家都在说数据赋能人类决策,但我认为,对于一个复杂的店铺,数据就算赋能,一个店长也无法决策。所以,我们的订购决策都是通过系统进行的。

      货物陈列也是如此。便利蜂平均每周都要换接近150个以上的产品。更复杂的是,我们的每一家店铺结构都不一样,货架和陈列图也不一样。这意味着,我们每周都要对店铺的商品陈列进行一次大规模的调整。

      为了大规模开店,我们的员工平均训练5天就要开始进店管理,他们如何管理和识别店里的2000多个商品呢?我们会有陈列图,一步步告诉他如何进行货物的摆放。店员可以什么都不知道,甚至不认识商品,也能完成任务。

      3、动态定价:像机票打折一样对面包打折。

      我们卖的很多商品都是24小时或48小时过期的,属性非常像航空公司或者酒店。因此,我们店铺借鉴了航空公司大量采用的动态定价方法,效果非常不错,目前能够提升30%左右的收益。也就是说,店长完全不用操心也不用懂商品的销售情况,店铺的任何一个商品打折,自动电子价签都会提醒店长。

      比如,今天卖100个面包和明天卖100个面包,可能完全是两码事。在我们的系统中,几点钟面包的销量低于预期,几点开始打折,打几折,几点恢复原价……都存在一系列的按时间排布的数据序列。第二天订货的时候,系统会通过数据分析,动态更改面包定价。

      我们认为,在中国目前大环境下,想要实现大规模开便利店,需要把日常经营环节中“人”的决策都拿走,全部由计算机通过复杂的数据结构进行沟通,这样才能效率最佳,并且每一家店都经营良好。

      一线员工最重要的职责是什么?服从系统指令,以及为消费者提供良好的服务体验。

    提示:文章内容仅供阅读,不构成投资建议,请谨慎对待。投资者据此操作,风险自担。

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