便利蜂庄辰超:便利店如何穿越周期,寻找长期价值
2020-09-16 15:58 便利蜂 便利店

便利蜂庄辰超:便利店如何穿越周期,寻找长期价值

昨晚,一场别开生面的老友会围绕张磊的新书《价值》深度展开,在场的还有便利蜂创始人庄辰超等张磊的三五好友。

自从诀别去哪儿,一头扎进便利店行业以来,庄辰超极少发声。但大家对他的动向,一直保持着浓厚兴趣, 也许在风起云涌的新零售业态中,便利蜂依然是那个最神秘和值得深度研究的新物种。

果不其然,在这次对话中,庄辰超重点强调了“算法”对于行业改变的价值,甚至直言,便利店只是一个大周天,是一个外围,我们真正练的是小周天,是它的系统。这套系统未来不一定只做便利店,它是真正对于物理世界的掌控。

包括最近徐新也说,算法是现在非常重要的一个生产要素, 企业家你要成功,一定要懂算法,因为算法会颠覆很多的生意模式。

真的如此吗?其实我们之前接触的资深零售人,也提出过完全不一样的看法,比如“做零售必须算精细的账,不该迷信互联网和IT的打法”,“数据化等都不是最核心的问题,零售之战本质上是格局之战”。

围绕这个问题,新浪潮品牌俱乐部的同学也在上午产生了激烈的讨论,那作为零售创业者的你,是怎么看的?

这些也不妨让我们先看看,庄辰超对于便利店长期价值的定义,以及如何去创造这种长期价值的思考?

整理 | 白   帆   分享 | 庄辰超

来源|浪潮新消费(ID:lcxinxiaofei)

新知图谱, 便利蜂庄辰超:便利店是一个大周天,我们真正练的是小周天

我是庄辰超,原来做一家公司叫去哪儿,是中国最大的旅游搜索引擎,后来跟携程合并。

我现在在做便利蜂,目前在全国大概有1600家便利店。 刚才张总说,疫情期间海底捞可能是受灾最严重的,我们便利店一定程度上也是在抢险救灾中过来的。

2020年,我们经历了一个翻天覆地的变化,因为年初的时候还计划要大量开店,疫情来了之后,首先大家的店都关掉了;

尤其是我们的办公楼店非常多,还有很多大学店、医院店,全部都不能营业。最后只剩社区店营业,后面逐渐恢复,但是办公楼和学校、医院都恢复得比较慢。

这里面有一个非常重要的问题,就是什么才是便利店的长期价值,或者我们便利蜂长期价值是什么? 

我们认为创造便利店的长期价值,是用算法来优化和覆盖整个便利店营运中的一切。

因为疫情期间经营比较惨淡,但正好借这个机会,我们可以承受比较高的风险。因为反正卖得也不好,错也错不到哪去,所以我们期间大量地进行系统改进。

得到的好处就是我们的系统演进速度大大加快,这一年干了可能平时两年才能干完的活。 随着最近经济的复苏,我们很多系统的能力反而就出来了。 

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第一,价值对于我来说是什么?

就是用最低成本创造最大的用户体验。如果是To C的,比如我原来做旅游的,那不就是机票、酒店产品,便宜、选择多、速度快、支付方便吗?

现在我做便利店,很多时候价值对于用户体验来讲,它不是一个单点,而是一条曲线,涉及到好几面。

那么在任何一个时间点,在这个行业里面它可能最大的痛点是这个,但你的痛点很可能被别的企业,甚至被外部的一些生态环境给解决了。 

那么是不是说这个行业的机会就结束了呢?其实不是,它的痛点就转到下一个原来可能不是痛点的痛点了。

比如说便利店行业,本质上就是生活服务的方方面面。 在中国其实有很多地方和日本不一样,不少生活服务已经直接被online给取消了。那大家会说,是不是这个便利店就没有价值呢?

其实恰恰相反。比如说这给中国便利店提供便宜的高质量早餐和午餐,反而创造了一个巨大的机会。因为当一部分痛点被解决的时候,另外一部分痛点反而变得更痛了。

第二,就是你能创造什么价值?

对于单一消费者创造的价值,还要乘以服务消费者的数量,也就是你能服务多少消费者?

现在的情况是,在大城市里面有一些高质量的便利店服务,但由于他们的成本劣势,导致了不断僵化。

因为他们只能靠一层一层的人管理,不能够适应中国的多样性。所以很多便利店开了很多年,也只能开一千多家店,服务的消费者局限在百万级别。 

我们的想法就是说通过算法,比如说有很多的便利店公司进到一个城市,它需要全新的组织商品,各种框架都需要有,那我们现在一个总部,用系统指挥全国,而且所有的检查工作、安排订货,店员都不需要知道。

容易到什么程度呢,都是通过APP,就是跟打游戏一样点几下,然后根据指令做一做就解决了。

中间所有复杂的业务计算,全部由系统完成了,那么这样就让我们成本大幅度下降,可以在高速渗透的时候保持比较高的品质。 

我觉得这是目前便利店行业最大的价值痛点,真的如果把这个痛点解决了,我相信可能有新的痛点出来。

所以要不断创造价值,才是唯一的护城河。因为当你解决了这个问题之后,其实不但创造了很大得企业价值,同时也为社会创造了一个新的平台。

第三,怎么实现这个价值?

我觉得价值创造首先是让消费者有感知的东西,但是怎么样实现这个价值,缜密的数学可以让更低的成本,更多样地或者更高质量地来实现这个价值。

我是2016年开始想做便利蜂,当时跟张总聊了很多,因为张总是零售专家,说便利店是值得一看的形式。

另外一个很有意思的点,原来我办公室在中关村西区。 中关村西区的收入是非常高的,基本上是曼哈顿的收入水平; 但周围所有吃饭的地方,全部都是城乡结合部的水平。 当时我们吃饭的时候,经常就跟老板说今天地沟油少放点。

当时我们就觉得说,中国的经济如此发达了,零售服务业、餐饮服务业的食品卫生问题还没有彻底解决。

所以当时创业最初很简单的初心,就是说我觉得不管有钱没钱,吃得干净、高品质,是人的最基本需求。

我相信所有开餐饮店的人都是好人,为什么做不到呢? 其实根本问题是效率不够,他不能够用高质量的生产过程来提供高品质和服务。那么怎么提高效率,核心就是算法。

因为算法可以把整个效率都管控住,把所有的浪费都压制住,然后关键的时间提供关键的商品,一点都不浪费,这样的话才能够既不影响成本;

同时还提供高品质的食品,解决食品卫生,提供美味的可口的食品,并且可以渗透到全国,我觉得这个就是初心。

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1、如何穿越周期?

我做企业也经历过好几次危机时刻了。正常时期,大家对任务都有排序,优先都是紧急且重要的,那些重要不紧急的就会往后排,有些事本质上很重要,但可能在你的队列里能排两三年。

我认为今年疫情提供了一个契机, 你要进行相应的调整,而解决了那些重要的事,你的能力有可能是会加倍的,回头再去做那些重要且紧急的,效果可能事半功倍。

所以要有一张很好的任务清单,我们需要不断地根据新的行情评估、调整这张清单,我想这个方法能帮你比较量化地度过危机。

2、怎样选择同行者?

所有的创业一开始都是找3F,family(家庭)、friends(朋友)和fool(傻瓜),只有傻瓜才会信。因为饼画得太大,一般人吃不下。

真正最核心的合作伙伴,陌生人是比较难的,所以肯定是熟人。我最开始的两个合作伙伴,全都是多年的朋友。长期相处让我了解他们在乎什么和他们的价值取向。

有的人比较在乎可能今年拿多少钱,有的人可能在乎你告诉我一个数,三年或者五年内拿多少钱,但是创业尤其最初的创业,他可能是完全没有时间性; 

有可能是十年,有可能十五年,还有可能经历了很多努力,最后还失败了,但是他在享受这个过程。

所以首先是要目存长远,这是一个很重要的条件。其他几项,比如他是否有深刻的行业洞察,专注的执行力,超强的同理心,以及刚才说的长期主义理念。

我的合作伙伴起码要在里面有一项上超过我,并且是显著地超过我,我们才能组成一个更强、格局更大的创业团队。 

2020,令我印象最深的人,是新加坡的Forrest(SEA创始人)。我很早就跟他聊过,他那时候说要去做电商,去东南亚各国,我当时想这可真够难的,跟各个国家打交道。

结果他今年做的非常好。我聊到他怎么在不同的国家做生意,每个国家国情都不一样,而他的团队很多都是中国过去的。

他的同理心和调度资源能力是非常非常强的。一个中国企业在海外做到这样,这么local,完全沉到本地,这是相当出色和杰出的。 

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关于未来的计划,我们可能主要还是去不断地迭代系统。

前几天团建,大家说让我画一幅画描述几年后的公司。我画了一幅莫比乌斯环,它是一个曲面,可以永远走下去,如果你把它剪开它又可以无限套在一起。

我觉得这有点像我们现在正在做的一些事,数量世界和物理世界的一个耦合。 两个世界是各自独立的世界,可以无限细拆,但又不分你我。 

我们今年往后的目标,就是想做一个全自动业务流程。我们现在的流程已经很多是系统判断了,但还是有小部分环节还需要人工参与一下、审批一下。

但我希望把系统、把整个便利蜂的运营,包括日常经营、什么时间段开店闭店、甚至包括如何去跟物业等打交道、要资源,全部通过数据来驱动。

换句话说, 便利店只是一个大周天,是一个外围,我们真正练的是小周天,是它的系统。

这套系统未来不一定只做便利店,它是真正对于物理世界的掌控,物理世界发生的东西完全用数字世界决定,数字世界在决定物理世界怎么操作。

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新浪潮品牌俱乐部会员,关于庄辰超分享和零售企业数据化的讨论。截取部分内容,和大家共享! 

A:算法指导一切,很有趣的实践。

B:数据驱动是未来的核心。

在企业初创前期,创始人动则企业动是常态,后期得靠数据驱动,才能完成企业自身发展自我更替。 

所以到那个时候创始人就是架空的,人为的摆设,只需要考虑战略的问题。最近在看增长黑客,也是运用了数据作为驱动。低成本增长也是公司核心优势。

A:我是学计算机出身,在百度负责研发,在美团给喜茶做数据产品,我现在做的项目也是数据驱动的服饰品牌。所以,我感觉自己做的事情也是庄辰超这个路径。

但这个需要有条件的(方法论都有边界), 为什么服饰可以,因为服饰是电商最成熟的品类,销售端数据足够标准化,所以可以做数据驱动,但其他行业未必。

我的判断是:大部分人,在当前阶段(5年~10年),大大低估了产业数字化的难度,而大大高估了产业智能化(AI)的应用范围。

大部分的中国企业数字化的能力非常弱,离算法数据驱动非常非常遥远。当然庄辰超这种大佬成功的几率,肯定会比90%的企业做数据算法驱动要高。

C: 其实数据受很多东西影响,我是传统快消的,20年前大卖场的数据已经可以报表化了,但是如果熟悉一线,就会发现这个数据要结合很多维度去看。

D:阿里的数据团队也只对服装行业做了一些动作,其他行业/品类遥不可及。

E:之前沃尔玛天天折腾品类管理,陈列图。

C: 沃尔玛的零售链,很牛逼。但是到中国来以后,人为干涉下面,完全变味了。

B:为了做数据而做数据,注定是浪费时间

E:数据污染的厉害哈

B: 这需要核心人

E:数据污染太厉害了,分析个毛线

F:(回复A)这个确实。线下零售实体最大的问题不是缺数据,而是数据底层的结构化和应用层的场景化。做互联网的人可能想象不出一个实体店的销售,宁可用一个本子记录她的客户信息,也不乐意录入CRM系统。

C: 底层数据牵涉维度太多,比如是有个专职导购,可以把竞品上顶,就算电商数据,也有各种刷单黑科技。

F:即便是早期的互联网创业公司,对于数据的记录、清洗和分析,可能都需要额外占用开发资源。

B:算法AI不是大多数公司要去涉及的,能把数据处理好就可以了。数字化东西首先需要基础环境系统。

要想实现数据驱动,首先要证明数据几个问题, 1,数据的真实性,2数据的时效性3即时性。其次得有一套衡量标准。只有达到这样的标准,才有可能做好。

A:(回复F)需要组织、人去适应系统,这样才能形成标准化的数据,才能去做数字化智能化,这个很反人类的。传统企业很难做这种变革。

E: 我就不明白,便利店这种小数据零售终端,怎么能用到大数据和ai算法? 小数据的随机性这么大。 

B:便利店很适合呀!

G:主要还是看长期的出入情况吧,毕竟每个区域的消费习惯不同!

C: 便利可以的,减少人为干涉,纯系统跑便利业态其实消费群体很固定。 尤其现在的商务楼宇和居民区,辐射群体有限,随机性流动性消费概率低。 

D:便利店能做到精确供应就是最好的运营场景啊!传统货架思路肯定干不过便利店。

C:王府井的店准确度肯定不如便利店

H: (回复F)录入系统对于店主没有实际意义,投入大产出少。

I:做社群,做会员体系,才有价值

J:(回复A)我是做品牌,同时也是计算机出身的,不能说您这个判断是错的 但有些东西不开始其他改变也没法启动。而且也不能等成熟了再去做。

A:这个恰恰是难的,包括美团这种科技巨头都做的一般,其他企业更难做。

比如(对H说的)操作人的利益(ROI),一线的人为什么愿意录入标准化的数据,在他的环节可能是低效的。

比如以前我在某公司负责供应链, 客户需要一个零件,几句话能解决的事情,落到系统里需要好几个小时(因为你要把这几句话做标准化的拆解,这样数据才会有效)。

有的人宁愿记在纸上也不愿意录入系统,也是类似的场景。

数据驱动的背后是组织变革,你需要将组织架构、人才、绩效调整到让它们去适应系统。

I: 认同,大企业需要标准化,但是标准化带来的是低效

K:(@群主)分享一下庄辰超如何用数据驱动,提升便利店行业的效率。

举例来说,便利峰的选址模型,构建几十个维度指标,底薪3500元的选址专员,按照基本动作,上传选址数据;

看这个店铺,周围3公里覆盖多少小区、晚上9点选址专员去数小区停车场,停的是什么车(判断用户购买能力标签)等等;

其次,在消费场景上,便利峰也构建了用户标签数据,譬如在国贸写字楼的便利峰店面,选址就不是底商,与小区周边的门店不一样。

数据驱动,可以提升运营效率,最关键不是技术,而是用数据思维,搭建各个运营指标体系,进行日复盘和持续优化。

J: 标准化不是低效率的必然原因,不合理的机制才是。

L:系统和机制都一样重要。我们投的央厨,sku几千个,客户几十个,一样是行业成本最低之一。

J:企业大了做标准都是为了维持下限,组织规模越大熵越大这个是天然问题,标准化实质是提升效率的。

问题是标准化怎么做 有没有合理的机制流程系统来配套。我是提倡有条件数字化就趁早的。 

E:讨论这个问题就绕出来科斯的灵魂问题,市场与企业的边界。

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