便利蜂 | “寒冬”之下为何依旧盈利？
导读：便利蜂这样的公司，未来是否会改变整个行业的游戏规则，把行业引导到另一条轨道上？
按照便利店行业规律，一家便利店从开业到盈利一般要用7年，而一家便利店公司能整体盈利，更有可能遥遥无期。
比如，至今很多老牌便利店企业也没有宣布整体盈利，受疫情影响，今年很多便利进入到经营寒冬，某些便利店更是关门停业。
近日，来自便利蜂方面的消息，北京地区超500家便利蜂门店已实现整体盈利。值得注意的是，便利蜂是整体盈利，而非部分单店或运营层面的盈利。
诞生三年多，便利蜂一路狂奔，现在已在全国的20个城市开出了超1500家门店。便利蜂如何通过精细化运营，实现快速扩张并实现盈利？
严格的门店管理
便利蜂于2016年12月21日成立，2017年2月开出第一家门店，核心创始团队几乎都来自去哪儿，便利蜂创始人是前去哪儿网CEO、被媒体称为“天才极客”的庄辰超。他毕业于北京大学电子工程系，初中时就拿下全美数学金牌。
庄辰超在内部邮件中指出：“每个总部员工的数学逻辑能力对于便利店业务尤其重要。便利店业务每一天都需要大量基于数学逻辑评估的小决策。”
便利蜂大部分内部系统都是自研的，也有专门的架构部门在做升级维护。
▲创始人庄辰超
综合各项指标，最终门店会被分为ABC三等：如果拿到A，会拥有高提成等奖励；拿到B，没有奖励或惩罚；连续两个月拿到C，店长就要被淘汰。
数字化创新
而便利蜂之所以能够及时响应并满足市场需求，一个核心就在于网红制造机背后真正的能力——数字化。
便利蜂创始人庄辰超曾直言，便利蜂工程师的责任就是不断地建模、编程，而店长和店员们唯一需要做的就是绝对服从电脑的指令。
从这个意义上讲，每家便利蜂都是“无人店”。这里的无人并非是指无人服务，而是无人决策。中央大脑通过分析输入的数据，进行统计、分析、归因、计算，再输出有效的决策。
“简单来说，我们的做法就是分析便利店工作中所有流程，把它们抽象化，找出规律，建立算法，让计算机去做决策。”
又是什么样的因缘，促使便利蜂走上这条极致的去人化之路呢？
庄辰超在2016年决定下一个创业方向时，曾经对中国的便利店行业做过深入了解。他在做了大量的调研后发现，便利店行业的玩家之所以很难做大，最重要的原因有二。
一是店铺建筑标准化程度低，每家店都长得不一样，导致设计成本高，时间长，没法大规模复制设计图。二是便利店营收规模小，请不起高水平、高学历的加盟主。
传统便利店极度依赖店长的经验和能力。
该进什么样的商品？每天订多少货才能让第二天有的卖又不至于浪费？有限的几个店员如何排班，才能应对得了高峰期的需要又不至于低谷期人太多？万一有人请假怎么修改排班才不会开天窗？热菜快卖光了还要不要补货？补肉菜还是补素菜？
这些琐碎的问题，考验着店长的判断，影响着便利店的生死存亡。因为好店长的数量不够，培养时间长，就决定着便利店很难迅速扩张。
要改变现状，庄辰超认为只有一个解决方案：整个便利店的经营过程中，极大的使用算法来把人给替代掉。
因为“每一个有人的节点都会导致效率下降”，那么干脆就用高效的中央大脑取代店长的思考和决策，让人类单纯地去服务，让机器单纯地去计算决策。
在便利蜂，这一套数据驱动、基于算法的自动化决策系统一环扣一环，像是一套密切吻合多个飞轮。
它们被运用在从便利店选址、设计装修、店长培训、选品、订货、定价、员工排班，以及自由商品生产、物流、销售等多个模板，一起推动便利蜂这台机器的高速运转。
数字化同时体现在对外部数据的长期监测，以及内部的精细化数据运营中。
对外部的长期数据监测，保证了便利蜂能够及时发现市场动向。
而在研发过程中，对用户偏好数据的采集、分析，则保证了便利蜂能够更为精准地判断市场的反馈情况。
而在数字化的基础上，制造网红爆款的方法论，实际上落地到了两个核心能力上：一是研发选品的能力，二是对供应链的掌控能力。这两个能力都构建在数字化的基础上。
市场风潮、用户偏好瞬息万变，今天火的产品明天很有可能就会被淡忘。
但在线下零售中，无论是研发还是选品，都不是一夜之间就能完成的任务。
这就要求零售团队有见微知著的预判能力，在风潮兴起早期及时捕捉到关键产品或关键元素，才能为后续的选品和研发留出充足的时间。
这就离不开一个团队的数据挖掘与分析能力了。同样，要想对供应链有掌控力，销售渠道自身对市场的洞察是一方面，以往的销售实力表现也是一个运筹帷幄的底气。
这就要求像便利蜂这样的渠道，有能力精准选品，同时能精准定位到合适的铺货区域，实现更高的转化效率。
这几点实际上都需要依赖数字化基础才得以完成。光在SKU（库存保有）管理这一环上，和传统便利店就有很大的不同。
首先是主观性大大减少，更能直观反应市场变化。
以往便利店的SKU管理，虽然也有销售数据支持，但最终决策仍然是在有经验的门店管理者手中。在数字化便利店中，这个决策权完全交到了算法手里。
决策自动化、算法化的根本原因还是在于便利蜂的算法本身已经能够产出更好的结果。
用算法代替人
在决策中去个人主观化因素其实也并不是便利蜂最早提出来的。
711等传统老牌便利店品牌，也会在选品研发过程中，通过给口味量化打分等手段，尝试尽可能去个人主观判断的随意性。
但今天数字化便利店做得更为彻底：直接将决策权交到数据手中，利用大数据，在决策过程中完全去掉“个人”因素。这就通过技术手段，让整个决策有更高的可靠性。
换新的商品既有便利蜂根据全网数据自主拓展的，也有供应商主动推荐的。
类似于互联网产品的小流量测试，换新产品会先在便利蜂的部分门店先做小批量上市，再根据销售反馈做推广力度的调整。
这样的操作也让便利蜂能够快速发现网红商品并上架，迅速测试网红产品在不同门店的效果，对市场趋势变化快速做出反应。
敏捷的运营方式，也是打造“网红制造机”的核心竞争力之一。
同时，数字化的价值还体现在提高了管理运营效率，降低了成本损耗。
在数字化的便利店中，自动化选品和订购减少了短保商品的损耗，尤其是在鲜食的品类上最为典型。
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。像快餐、热餐等鲜食需要提前生产，多则浪费，少则可惜。
便利蜂的后台订购界面中，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，个人每天对300多项产品进行精准分析和数据输入输出，基本上是不可能完成的任务。
尤其是叠加了其他环境因素后，判断就更为困难了。一个最简单的例子是，同样是在下雨天，临街商铺的快餐鲜食销量会下降；但如果是大厦店铺，由于办公人群出门不便、外卖配送难度提升，快餐鲜食的销量反而会上升。
这仅仅是一个最简化的案例，叠加了更复杂的环境因素后，有经验的店长基于数据作判断的挑战依旧很大，基层员工想要基于综合考量来进行决策的就更困难了。
因此，便利蜂的订购决策完全交予数据来完成，实际上是降低了对人员能力上的要求——在快速扩张期，这也能让便利蜂不被招人这个大门槛所限制住。
产品的数据表现也有很重要的影响。便利蜂会通过自身历史数据，以及社交媒体、餐饮点评网站的各项数据，挖掘出最受消费者喜爱的菜品。
这些数据同步给鲜食研发部门后，研发人员再从鲜食生产工艺、鲜度、价格等因素考虑，判断哪些产品是最有可能在销量、利润等各方面指标上实现一个更好的结果的，再综合预判的数据表现做研发。
创新拉动流量
销量也并非是判断的唯一指标。不同的产品实际上在拉新、促活、转化等方面扮演了不同的角色。
做这样的一款季节限定的创新产品，必然不是为了销量，更多的还是为了给消费者带来新鲜感，给予消费者新鲜感和多元化的选择，刺激消费者到店消费。
从最后的效果来看，消费者也愿意尝试这些创新产品。
颇有点“奇葩”的麻辣火锅拿铁在社交媒体上引起了不小的讨论，成了热点话题，最终又反推产品的销量有了超出预期的表现。
便利蜂这几款“网红”限定咖啡背后，不仅仅是一整套的“网红”挖掘、打造的方法论，更是便利店经营中选品、研发数字化改造的结果。
以往漫长的策划、研发、选品、测试反馈流程，变成了数字户、自动化的过程，能够快速抓住市场动态，快速生产、选品，再快速测试市场反馈，真正有别于传统的SKU管理方案，形成新的竞争力。
而也只有这样的新式“网红”产品打造方案，才能够真正跟上消费者千变万化的偏好风向，从被动跟随走向消费风潮的主动引领。
便利蜂这样的公司，未来是否会改变整个行业的游戏规则，把行业引导到另一条轨道上？
不过，便利蜂官方是这样看这件事的 ，“我们的目的，肯定不是说在北京开个几百家店，赚点钱就完了，我们希望变成老百姓的生活场景里，从家门口到办公室门口都有的一个大冰箱，我们希望密度能够提升频率，提升忠诚度。从这个角度考虑，你就可以理解，便利蜂是希望成为一个高密度的基础设施。”
分割线
附：国内大循环系列报告