【科学管理】便利蜂的算法实验

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【科学管理】便利蜂的算法实验

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 便利蜂的算法实验

1便利蜂
便利蜂2017年2月开第一家店，到现在已经超过1500家直营门店，这个发展速度相当于传统便利店十年。
便利蜂到底有什么不同呢？
1、便利蜂没有收银员，都是自助收银机，节约1/3人力；
2、便利蜂不只是便利店，还有生鲜和餐饮，对于零售的运营能力要求极高；
3、线上还有外卖，有些还有洗衣等便民服务。
这些都还是表象，最大的不同是，便利蜂是以数据为驱动的智能便利店。
便利蜂是新型的无人店。
不是没有人，而是没有人做决策，所有终端的决策都来自于中央大脑。
因为，传统的便利店，人工费用超过60%。
2持续迭代的标准化能力
便利店这门行业的性质决定了，必须规模化连锁化经营，才可能赚钱，所以最重要的能力就是持续迭代的标准化能力。
标准化的建立都取决于人。
我们要提炼不同场景下不同人的需求，形成千人前面的需求，需要靠人的观察，去提炼标准。
提炼之后又需要让人去学习掌握。便利店的行业特性就是要求员工一人多岗，所以需要掌握这么多标准的难度就急剧提高。
传统便利店培养一个店长需要两到三年，效率很低。
还有就是现在变化越来越快，标准快速迭代，很容易就过时了。
归根到底，人是核心，又是最复杂成本最高的系统，怎么办？
便利蜂的创始人庄辰超直接痛点，从创业伊始，就以千人的技术团队，打造了一个靠算法为驱动的数据公司，来指导便利蜂的开店。
3算法
算法就是步骤。便利蜂的算法实验，就是应对便利店复杂情况的算法迭代。
便利蜂把便利店的人、货、场三个要素进行拆解，分成颗粒度非常细的维度，由数据系统进行算法推荐，替代员工做复杂决策。
从选址、选品、陈列、定价、促销到人员管理，各个方面都有具体明确的指示。
比如，所有的价格标签都是电子标签，都是后台直接根据算法计算时时调整的，完全不用店员管理。
所以，本质上，便利蜂的算法实验和泰勒的铁锹实验，本质上是相通的，都是科学管理思想的应用。
泰勒研究的人的动作，便利蜂研究的是数据的关系，都是通过量化提炼出标准化的动作，而且这个动作还是可以不断复制、迭代、优化的。
算法实验，是一种又快又好的做法，是一场数字革命，已经可以改造如此传统的便利店行业。
这个时代，所有的行业都值得被互联网重做一遍。
传统企业怎么做？第一，流程结构化；第二，数据标准化；第三，平台在线化；第四，数据化积累；第五，算法不断迭代。
数据就是企业未来最核心的资源。
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