便利蜂没有理想国:系统改变人,环境改变系统
做零售没有标准答案,只有参考答案。
文丨李叙瑾
编辑丨高洪浩
便利蜂创始人庄辰超相信,便利店行业可以被算法驱动,只是过去没人能做到。
在他的构想里,一座便利店可以由系统来经营。被灌输了海量数据和经验后,系统可以决定选址、订货、定价、店员排班、货品陈列。门店内,店员也不需要做太多决策,他们只要照着系统在平板上给出的指令完美执行即可。
2016 年开始,庄辰超带着这套系统在北京拓土,试图将不标准的行业标准化,最终实现了地区性盈利走向全国,速度与效率超越了任何一家日系便利店。
然而六年后,便利蜂放缓了脚步——门店数从巅峰时的 3000 多家收缩至 1000 多家;进驻城市从 38 座降至 9 座;员工数从 1000 多人减少至 100 人左右。办公区则从至少 4 层压缩成了 1 层。
疫情的反复可以解释部分原因,但无法包圆一切。
便利蜂诞生在特定的环境之下:它有一个聪明且饱含技术理想的创始人、处在消费力强但竞争不充分的市场北京、生长于过去十年间资本对消费的狂热时期。
当它 2022 年大举全国扩张时,许多条件变了——经济环境不同了;资本寒冬席卷消费行业;便利蜂面对的市场也切换成了充满竞争的南方城市,以及更广袤的下沉城市,那里遍布着更实惠的社区小店。
7-ElEVEn 创始人铃木敏文在《零售的哲学》中说,零售需要灵活应对变化。他相信执行 “假设—执行—验证”、贯彻 “单品管理” 的优秀店长必须通过实践历练,积累到的经营知识并非是科学、系统的,而是隐含的、分散的、不完全的,甚至是互相冲突的。
面对变化时,传统品牌依靠经验老道、沉淀多年的人来快速调整;而更信任系统的便利蜂得从头适应新的周期、熟悉新的市场、学习新的消费习惯。二者都不容易,人更容易犯做,系统则需要时间沉淀,零售行业从来没有一座可以一劳永逸的理想国。
用算法改变人和商业
庄辰超曾在接受媒体采访时说过,“我们只做一件事,投资算法(软件)驱动的世界”。
在他的实验中,便利蜂的这套系统可以指导便利店的选址、设计装修、店长培训、选品、订货、定价、员工排班上,甚至可以控制自有商品生产、物流和销售。
在便利蜂成立的头一年,这套系统相对简单。当时便利蜂在北京的门店尚不足 100 家,此时的系统只是一个线上 “记事本”,用于记载商品售卖和货损量的历史数据,以及店内人流量等信息。员工依靠这些数据和个人经验做订货、排班的决策。
变化发生在 2018 年底,庄辰超经过一年多的思考,做了一个颠覆性的决定——让系统完全控制人。
2020 年,庄辰超和腾讯公司高级管理顾问杨国安对谈时说,人和系统的 “hybrid”(混合)是没有出路的,是一个怪物,两边都无法发挥出最佳状态。
“目前为止,除特殊情况外,对便利蜂来说,已经没有人能战胜系统。” 他说。
庄辰超不想把人当作中介,他认为人在输入数据时会错误和不及时,不利于优化算法。线下业务是环环相扣的,如果能在线上统一控制,当突发情况发生后,所有的环节可以同步调整;反之则需要一环一环地排查。
这套系统有选址、订货、选品、陈列、排班、内控和工序业务等多个大模块 200 多个子模块组成。
为搭建这套复杂系统,便利蜂组建了一支 1000 人团队,涵盖产品、运营和技术开发人员,各岗位的人数占比大概为 1 : 3 : 6。
相较之下,日本便利店全家在中国的 IT 部门仅 50 多位技术开发人员。而日系便利店更重视的店长、店员岗位,便利蜂则以外包和市场化时薪方式招聘。
“销量预测” 是系统运转、做出所有决策的原点——它会计算出不同规格门店(高 / 中 / 低销售额)的货物量需求,再结合门店库存输出全部订货信息,这些数据统一传递到货仓,算法自动为配送人员匹配最优送货路线。系统也会根据门店的销量预测来决定店员的排班。比如一家高销店(北京地区日均销售额 2 万元以上的门店)至少配备 5 名员工来维持 24 小时的运营。
店员每天到岗后,系统会发出一系列任务提醒,包括清洁、鲜食制作和补货,店员需要在规定时间内完成这些指令。店内有 AI 驱动的视觉采集机器复检,如果店员操作不规范,他会在手持终端平板上接收到预警消息。
算法几乎参与所有的服务流程。
以补货举例,系统会直接给出货物摆放的个数、具体位置,店员完成任务后,拍照上传证明即可。日系便利店的店长需要对店内货物废弃率负责,但便利蜂的店长不需要,因为进多少货都是由系统决定的。系统一旦识别出商品不畅销,会触发预警。
每间便利蜂店内的货架高度都不统一,商品摆放的位置也不一样,系统会根据每间店的实际情况,为它们配备专属的货架,设计每种商品摆放的位置。
对比一下,7-ELEVEn 更 “死板”,每家店最靠近门口的货架上摆的一定是最能让人产生饥饿感的面包;饮料这类高频快消品会被放在门店尽头,目的是希望消费者浏览到更多其它商品。
店员使用的一体式蒸烤箱也是便利蜂自研定制的,成本超过十万元。该烤箱链接着系统,店员放进去食品后自动测算出需要加热的温度与时长。店内的空调高低、灯光强弱全部都由系统决定。算法工程师通过严格的对比实验训练,使得系统知道什么样的温度、光线可以增效或节能。
便利蜂运输货品时,会在冷链车上安装蓝牙温度计和 GPS 定位系统,如果司机为了省油关掉空调,门店后台会收到温度异常的报警,店长可以拒收货品。
创业前期,便利蜂靠系统节约了大量供应链、店长的人力成本。
一位便利蜂的高层说,传统便利店花 3 年培养一位店长,便利蜂 1 年就可以实现。
零经验的店员最快 10 天就能胜任门店的日常工作,甚至不需要完全了解店内超 3000 种商品信息和陈列位置。
曾在 7-ELEVEn 工作超过四十年,目前在上海交通大学任客座教授的林鑫认为,一、二线城市的便利店,行业租金、人力成本约占一半,能省出 1 % 就能超越对手。
2020 年初,便利蜂在成立的第 4 年便在 20 座城市开出了 1500 家店。而北京市场的 500 多家门店在三年时间里就实现了整体盈利。在日本, 7-ELEVEn 用了八年实现盈利,全家则是十年;但到了中国,盈利的时间正在被无限拉长。
理性的系统和非理性的人
在便利蜂,无论是技术开发还是门店店员默认都应该相信系统。
系统会根据住址,安排店员去就近的门店上班;根据统筹学的原理,将店员要做的事情分拆成 70 个- 80 个子任务(白班夜班有所不同);店员每天工作几小时、每月工作几天都是由系统决定;他们具体应该怎么完成这些任务,系统也给出了标准。
比如有顾客来买包子时,店员得先引导他们使用电子屏自助下单,待数据回传到热餐区后,店员会在那里得到一张二维码小票,他将小票递给顾客去自助收银台买单的同时,就要开始制作食物。
“系统认为,无论是店员与顾客的交流过程,还是等待顾客在食物窗口选品,都是浪费时间,这些都换都应该砍掉。” 一位便利蜂店员说。
如果顾客下单了一份热餐,而店员发现售罄后,他不能第一时间同意顾客取消订单,而是得先去冷冻柜检查库存,看能不能再做一份出来。
如果每个人都是纯粹理性的,那他们自然可以完美执行系统的要求,但现实并非如此。
在《在便利蜂,成为一行代码》一文中曾提到 ,由于便利蜂的店员不需要对销售额、货损率等指标负责——这些主要由系统决定,时间久了很多人的心态就变成了,“糊弄一下,明天说不定不在这家店干了”。
打扫店铺卫生时,系统会给店员出具一份详细的操作步骤,待打扫完毕后,由店内的摄像头验收。但干得熟练的店员很清楚,有些地方系统是拍不到的,那就可以不用打扫。
再比如,系统预测好了某天的热餐宫保鸡丁供应量是六人份,由于店员是手动打饭,难以保证每一份餐的量是一致的,因此很多时候,轮到第六个人取餐时菜就没了。此时,店员会取巧,拼另一份菜给顾客,但这样又影响了另一份菜的库存。
店员如果发现系统操作不得当,或外出上厕所超过 10 分钟、吃饭超过 30 分钟,都会在店内发出警报。
系统需要一步一步迭代。
一位便利蜂店员说,系统在管理清洁店面这个环节就经常 “失灵”。很多时候,当他已经拖掉了某个区域的水渍,但系统会反复提示打扫不合格。后来他才意识到,系统是无法理解,地拖完需要时间晾干这个道理。
日系便利店搭建数字化系统的初衷是希望,把人从大量琐事中释放出来,去更好地服务顾客。他们的店员需要展示亲切友好、记住熟客的喜好,甚至他们提供偏个性化的服务。
在便利蜂,合格的店员是能高效执行系统给出的 80 项指令。
“很多时候,顾客走进线下门店是来享受服务的,记住喜好、问候下日常都算很基本的。” 林鑫说。
2019 年,庄辰超在混沌大学讲课,一位女粉丝在互动环节激动地说:“你们卖的不单单是食物,也有关爱”。庄辰超打断她说:“不对,我们卖的就是食物”。随后他提出了 “两个 15” 的目标——便利蜂要让消费者 15 分钟(去便利店的一个来回时间),花 15 块钱 (平均客单价) 吃顿早、午餐。
庄辰超眼神坚毅地又重申了一次:“我们不解决关爱问题。”
随着系统不断更新,便利蜂也意识到,不能把店员当作执行指令的机器,系统也需要融入更多人文关怀。
最开始,他们给店员设计了从一星到三星的晋升空间。三星店员会涨薪资、有资格当店长、获得门店利润分成。一位负责系统搭建的技术开发用 “排班” 环节举例称,起初系统一直用业绩排名前 30% 的人的能力来要求后 70% 的人,结果销量等各项指数不升反降。
三星员工制度使用了不到一年,体系被升级成了由系统打分的金银牌制度,给了店员更多的激励。
后来,设计者还在系统中加入了员工的疲劳系数等平衡性的指标。
一位便利蜂店员说,他已经感受到系统在改变了。
过冬
在便利蜂原先的计划里,2021 年是开启高速扩张的关键年。
就在上一年疫情最严重的时候,便利蜂没有一家门店关门,甚至还新开了 600 家。作为民生保供平台,“我们咬着牙,到处找人想办法把门店维持住了。” 一位便利蜂前技术高管说。也是此时,内部认为系统的能力经受住了考验,是时候加速扩张了。
2020 年 12 月,便利蜂执行董事薛恩远在供应商大会上称,2021 年底便利蜂将突破 4000 家门店,其中一半将位于中国的二三线城市;到 2023 年,便利蜂门店数将达到 1 万家且全部自营。当时,便利蜂的全国门店数为 2800 家,主要集中在以北京为主的京津冀和长三角地区。
然而就在三个月后,便利蜂启动了一项 “冬眠计划”——放缓了扩张的步伐;陆续关掉了 700 家店,主要是二三线城市开了一年左右的新店;还有大量员工被优化。从那以后,这家公司再也没有公开过门店数。
根据极海品牌监测数据,2022 年便利蜂一共关了 1300 家店,进驻城市数从高峰期的 38 个降至 9 个。根据其 2021 年公布的门店数据计算,便利蜂在这一年的关店率超过了 46%。在零售行业,30% 的关店率是一道基准线,往下都在正常范围内。
“我们还是太乐观了,以为危机很快会过去。” 上述前高管说。2022 年初,内部讨论过要不要制定一个大仓被封的预案,但一些管理层认为,事态不会严重到那个地步,“然后仓就真被封了。” 工人们住在仓库里,货送不出去。好不容易货能送了,结果工人的健康码又弹窗了。便利蜂里的鲜食卖得很好,但保质期只有一两天,它们受到的影响最大。
一位便利蜂店员说,一家低销店(北京地区日均销售额 1 万元以下的门店)原本至少应该配备 3 名员工来维持 24 小时运营;2022 年,人数被调整为了 2 名,每人轮流工作 12 小时。销售额垫底的门店晚上九点就闭店了。
公司加强了管理,过去许多执行不到位的制度都被重新抓了起来,以提高效率,包括考察起了员工的工作日报、工作时长。
庄辰超对效率的极致追求也是扩张放缓的原因之一。
一位曾在便利蜂与去哪儿都任职过的人士称,两家公司的管理文化相似,每季度都有 5 % 的末位淘汰。“裁员是常态化的。” 便利蜂在特殊时期裁员并不令他感到意外。
多位参与系统搭建的员工说,便利蜂有严格的财务模型,单店盈利区间和总部盈亏平衡线是最核心的指标。一旦临界亏损值,系统会自动预警,闭店减亏。若经运营团队调整后仍不及预期则会关店。
这个时期,日系便利店品牌们也放缓了脚步。策略更加激进的罗森此前提出,2025 年要在中国内地实现万店。未来的一年半的时间里,它还需要开超过 3700 家店才能完成目标。
2024 年 4 月的一个工作日,在西城区某家社区楼下便利蜂店内,进门处有约 5 平米的吧台,上面摆着蒙着布的 La Marzocco 咖啡机,店员也悻悻地称,“不眠海” 搬进来就没使用过。不眠海是便利蜂在 2021 年在店内孵化的饮品站,当时对标 Manner,价格却是同等品质咖啡价格的 50% 但很快就因为 “冬眠计划” 而蒙上防尘罩。
“挪走都没仓库存,只能放这儿。”
理想和现实
在便利蜂出现以前,便利店一直被认为是一门慢生意。
7-ELEVEn 在日本用了十四年才开出 200 家店,直到 2021 年它还不能完整覆盖全日本。在中国,7-ELEVEn 用六年时间开了 1000 家店,便利蜂只用了三年。
便利蜂诞生在中国消费最狂热的年代。2016 年,天猫双十一晚会请来了美国当红歌星 Katy Perry 演出,当晚交易额达 1207 亿创下世界纪录。也是在这一年往后,中国一级市场的钱集体涌入了消费行业,无数创业者喊出了 “开万店” 的口号。
北京特殊的市场环境也给了它快速扩张的机会——这里的客群消费能力强,但便利店业态并不发达,缺少竞争。2016 年,北京政府大力扶持便利店品牌的发展,便利蜂因此受益;2017 年,便利蜂在北京最大的竞争对手、被认为最像 7-ELEVEn 的本土品牌邻家还因 P2P 爆雷而倒闭。
相比之下,便利店文化最浓厚的上海汇聚了全国最多的品牌,竞争激烈。据极海数据,便利蜂在上海每开出 10 家店,只有 3 家最终能够存续。
一位在上海加盟了日系便利店的老板说,以他所在的门店街道观察,便利蜂往南不到 100 米是全家便利店,往西拐 100 米后是一家广州品牌便利店,往北则是一家上海本地品牌便利店,斜对面还有盒马。
一位便利蜂前运营员工说,便利蜂进入一个城市的成败,很大程度上取决于在当地能不能收集到大量数据,同时找到极其熟悉当地消费情况的人来重新训练系统。这就注定了,便利店的扩张是区域化的,不可能一蹴而就。
当年便利蜂在经营北京市场时,曾不惜花大价钱买断了与 7-ELEVEn 合作的鲜食工厂;在店内店外装满摄像头采集客流画面;铺设共享单车、无人货架收集用户动线数据。这些数据还必须 “干净”——由于担心吸引来太多非核心用户影响数据的准确性,便利蜂在早期几乎不做对外宣传。
2018 年以前,便利蜂还在内部组织人机 PK 大赛,这本质是训练算法的过程。
一位曾在日系便利店任职过的便利蜂人士回忆,在比拼选品上,早期人工选品的成功在 40% 左右,系统为 75%。随着录入系统的信息越来越多,它的选品成功率最终高达了 95%。很多时候,系统比人更能发现爆品。比如天津的本土牛奶品牌 “海河” 就是通过系统选择出来的,它在北京的门店销量甚至高于天津的销量。
过去几年,便利蜂在各地训练系统的进程反复被疫情打断。
疫情后,消费者的行为模式也在发生变化,比如有些人有了囤货的习惯,更多的人喜欢上了社区团购、闪购这样的线上购物模式,大量这样细碎的消费者行为模式都要能被敏锐地洞察到,并交给系统学习。
一线城市与三线城市之间、城市与乡镇之间的巨大差异也决定了,便利蜂的扩张需要时间。
庄辰超并非没有考虑过性价比。他曾提到,希望大家在便利蜂只花 1/3 时薪(10 元)便能吃一顿早餐、1/2 时薪(15 元)吃一顿午餐。
在过去,便利蜂所有的供应链都是基于 “鲜食” 而展开的,但这些热餐盒饭、关东煮到了没有太多白领聚集的三、四线城市并不受追捧,15 元一餐的价格优势不明显。那里的早、午餐选择太多了,价格也更便宜。除此之外,便利蜂卖得好的许多产品,是自带网红属性的工作零食、饮品,以及工作场景下的化妆小样或文具。
林鑫说,便利店本质是解决 “高效人士以溢价换时间” 这个问题,一线城市的人消费能力强且时间成本高,更愿意为 “便利” 买单。而目前国内低线城市生活节奏慢,消费者对价格更敏感。
根据北师大和中金的研究数据,2019 年,中国只有 7000 多万人月家庭人均月收入超过 5000 元。这个统计以家庭收入除以家庭人数,没有工作的儿童和老人也计算在内。实际月收入超过 5000 元的人数会多一些。
无论是 19 世纪 50 年代的美国,还是 70 年代的日本,便利店业态在这些国家普及时,它们的城镇化率都已经超过 70% ,而直到 2023 年,中国的城镇化率才刚刚达到 66.16%,年人均 GDP 约在 1.25 万美元。
国内在低线城市做得最成功的品牌是美宜佳。这家 1997 年诞生在东莞的便利店品牌,目前在国内拥有接近 3.5 万家门店,覆盖了 200 多座城市、4000 多座乡镇,规模为全国便利店品牌之最。它从 1 万家店扩展到 2 万家店只用了三年时间;2 万家店到 3 万家店只用了二十八个月。
主打 “社区便利生活中心” 的美宜佳,采用的是松散的加盟模式,启动资金比日系便利店低 1/2、不收销售分成,加盟商每月只需要交 1000 元品牌管理费,这样的好处是能够极速下沉、扩张。
在低线城市市场,美宜佳也更灵活,它店铺的形态与一、二线城市不同,更接近夫妻老婆店。这种小店的选品经历了周边居民的不断 “打磨”,更加精准。
在许多低线城市和乡镇,供应链的承销商会通常会主动找上这类店主,与他们商定进货数量。如果在一定时间内货品有大量剩余,店主可以退货,试错成本通常由供应商承担。
便利蜂能够诞生,是因为庄辰超相信可以用科技解决零售的问题,战胜人性中的弱点。系统可以把不确定性变得确定,提升效率。但系统做不到的是,改变环境。
今天便利蜂也正在适应变化。
2023 年 9 月,便利蜂开放了加盟。一位便利蜂人士称,加盟从来不是重点,而是直营店的参照系,以此观察系统哪里还可以改善。
去哪儿时期,庄辰超曾提出,创业需要算清楚账。和携程打价格战时,他的总结是:选择市场份额从 60% 跌到 30%,还是从 10% 打到 13%,他会选择后者。很多公司扩张期最后死了,就是因为光顾了市场份额,没注意锁资源,“一点都不能浪费。”
“未来便利蜂会先做到单元经济盈利,再去做渗透。” 一位便利蜂人士说。
不过一位便利蜂管理层人士称,过去几轮人员削减与环境、公司经营变化的关系有限。他认为,便利蜂已经完全依靠系统指挥,便利店也不是高频变化的业务。“未来如果有十万家店或许依旧是目前人数。”
在便利蜂的计划里,一旦大型城市写字楼入住率恢复、大环境好转,便利蜂会逐渐恢复扩张。而无论情况如何变,他们始终相信,系统管理能比人管得好。
题图来源:视觉中国
· FIN ·
微信扫码关注该文公众号作者