IT爆料汇▲便利蜂做对了什么，读懂消费者( 三 )
系统之于运营的优化提升是什么？
数据和系统的效果是逐渐释放的 ， 缩短店长培训时间 ， 加快商品汰换 ， 在高密度布局的前提下如何做到商品和周边人群消费偏好的匹配 ， 哪个商品、哪天、几点开始打折 ， 都需要相应的技术支持 。
便利店的选品 ， 需要综合多重因素 ， 例如营业额占比和毛利占比的分配 ， 综合考虑起订量、消费者惯性品牌、本地上货红利、社交网络流行要素 ， 人无我有、人有我有、人有我比 ， 货品轮替 ， 不同阶段的集采优势或者单品牌采购或者补贴 ， 这取决于实时综合计算和内部指标的设计 。
譬如便利店日商可以拆分为：日商=流动客日商+固定客日商=（集客店人口+流动客流）*转化率*客单价 ， 则对于不同人客单价、订单结构、不同品类转化率的数据 ， 都是需要区分并且长期计算和维护的 。 举个最简单的例子 ， 其他便利店很容易出现“好卖的sku出现扑空”的情况 ， 而基于数理统计和相关性分析 ， 便利蜂的销售预测和实际情况的拟合度有机会做到更高 ， 同样会减少货损 。
作用于经营决策 ， 店员只需要按照规格和程序经营鲜食、摆货架、打扫卫生 ， 商品选择、变价促销、货架陈列都由数据和算法驱动 。 LK被曝出fake的第二天 ， 便利蜂的无糖雪碧就变成加一元多一瓶 。 又比如 ， 便利蜂的泡面旁边就是火腿肠、卤蛋、榨菜和面包 ， 属性关联 ， 颜色也和谐 。
零售是小数点后两位生意 ， 便利蜂可以做到忙时2人、闲时1人管一个店 ， 对应着单店更低的人工费用 。 不需要那么多的店员和昂贵的店长 ， 个体的工资又能做到高于竞对 ， 进一步加固了服务属性上的优越 。 同时 ， 基于零售科技也强化了门店的夜间来客条件 。
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追求每一个增长倾角的温度
凡是与数据有关的 ， 系统增效和经营优化还可以继续深挖 。
凡是与产品研发有关的 ， 便利蜂还有很大的提升和追赶空间 ， 这依然是一家在演化进程中充满可塑性的企业 。
好的零售 ， 意味着强大的供应链组织和不断迭代的整合能力 ， 是不同月份到店 ， 到不同的门店 ， 都能让人产生寻宝的乐趣 。
好的零售 ， 是货架、灯光、温度、色彩、商品 ， 让人愿意驻足 ， 客单价、连带率都是顺带的结果 。
好的零售 ， 是基于刚刚好的那部电梯 ， 实现规模扩张、精细化运营、盈利能力的三角平衡 。
好的零售 ， 是精细耕作、谨慎扩张 ， 尽可能地减少与人有关的不确定性 ， 放大服务的确定性 。
零售+科技并不是什么新鲜的叙事 ， 但是实践永远是面向当下的 。 假设我们作为一个足够虚心的观察者 ， 同时作为乐于尝试的日活购买用户 ， 当我们理解了其中的关键叙事 ， 对于公司是否具备真正的可持续性 ， 技术是否真正在创造价值 ， 也就有了更真切的感知 。
【IT爆料汇▲便利蜂做对了什么，读懂消费者】我们看到更多的细节 ， 感受日拱一卒的进步 ， 也期待更多自我造血的好故事 。
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