超盟数据CEO李思贤：AI如何为便利店降本增效？

2018年，消费零售业变革和洗牌加剧，在不断探索和迭代的过程中，零售行业和企业沉淀了哪些经验和思考？风口过后，冷静下来思考，如何回归零售本质，如何坚守行业本真，如何应对时代变化，重塑零售价值？零售业的未来趋势又将是怎样？ 

11月28日，由36氪《零售老板内参》主办的「创·鉴·未来——2018WISE零售峰会」在北京国际会议中心隆重举行，22位零售业界大咖，1000多名零售行业精英齐聚一堂，共同探讨消费零售行业的变革转型、升级改造、进化演进，一起“创”零售未来、“鉴”实战成果。 

峰会上，超盟数据CEO李思贤出席并发表了主题演讲。他认为：

超盟数据CEO李思贤

1、未来5年将会多出来50万个店长，而店长培养的时间成本是巨大的，并且效率并不高，因此AI带来的技术升级在这方面提供了契机 

2、在一线城市开便利店很难赚钱，对于三四线城市，现在已经微微盈利的企业，它也会慢慢达到一个盈亏平衡点，或者叫亏盈平衡点，慢慢开始亏钱了。 

3、店铺的未来一定是强加盟的模式

 以下是零售老板内参整理的演讲全文： 

我们是服务零售的小业态以及生鲜超市的一个企业。

我们为什么会选择做这样一家企业？首先我说一下，整个线下小业态在疯狂发展，我更加乐观一点，在未来五年会多出来50万家连锁便利店和连锁的社区生鲜小超市。其实最大的问题，是在于50万家店必须要有50万个店长，人从哪里来？首先国内跟全家跟711的系统都是不一样的，如果大家去过地方城市，看看地方的连锁便利店，你发现那些店长5年之内很难培养出来。这个时候就给我们AI带来了的机会，带来了技术升级。

零售永远的主题一定是降本增效，成本是什么？供应链成本、人员成本、开店成本、管理成本，而且朱总发言里面也说了，人员成本在不断地上升。效率是什么？仓储效率、商品迭代效率、管理效率、营销效率。我们作为一个创业公司，不能什么都做，一定要专注于某一方面去做，这一块我会慢慢展开给大家详细的解释一下。

我发现有这样一张图，这是我今年思考非常多的一张图。为什么说从两年前连锁便利店开始兴起，但却没有太多挣钱的消息传出来。大家都是在不停的投入，不停的升级，但却没有说非常的赚钱，包括我们看到的像北京的711，刚刚开始赚钱，便利蜂依然持续的投入。后来我发现这张图，横轴代表时间或者门店数量，纵轴代表成本或效率，一二线城市和三四线城市这两个成本是属于线性增长的成本，但是对于线下的人来讲，单靠人工培训提升效率是缓慢的提升。

在一二线城市开便利店很难赚钱，对于三四线城市，现在已经微微盈利的企业，它也会慢慢达到一个盈亏平衡点，或者叫亏盈平衡点，慢慢开始亏钱了。我们希望找到一条曲线，因为成本的曲线很难改变，成本的线性增长不是我们控制的，这是宏观经济决定的成本必然要上升，除非中国的GDP不动，那成本可能停滞，其他的情况下，成本一定会上升，我们一定要找到这样一条高效率的曲线。这条曲线一定是指数级增长的曲线，指数级增长的曲线，首先我们至少用排除法排除了靠三年五时间培训一个人，几乎不太可能了。

这张图佐证了时间的推移，中国前50的零售企业的效率都在直线的下降，因为管理成本越来越高，人员成本越来越高。

对于这样，其实我跑了中国几乎所有的地级市，也认识了几乎所有便利店的老板，我会发现，有几个忠告我想跟大家再分享一下，也是我们踩过的一些坑。

首先线下传统企业要发挥自己的擅长，千万不要轻易跟风，因为我发现在过去的两年里面，只要轻易跟风的企业基本上都已经倒闭了。反倒是认认真真便利店的企业依然在存活。供应链链条的数字化和AI化，才能给这个企业带来效率指数级提升，只有这一种方法可以带来指数的提升。消费者的需求迫使企业必须高速迭代自己的产品，这也是未来发展的出路。

我们觉得什么样的路径最有机会呢？首先我们的商品是店铺和消费者接触的第一途径，所以商品是应该首先被改造的。随着未来50万家店，靠直营开出50万家店几乎不太现实，所以未来一定是强加盟模式，这一点在朱总刚才的演讲里面也体现出来了，朱总毕竟在这个行业里面有很长时间，他讲话是有一定公信力了。

那什么时候是强加盟呢？就是更低的价格，更好的商品，满足加盟主的核心需求。但是单纯依靠人的经验再来提高商品的迭代效率，一定已经失效了，于是在这个基础之上，我们超盟数据专注于用AI帮助商品力的提升，我们做了几个场景的事情。刚才也说50万个店长怎么来？我们观察店长每天都在干什么事情？

首先订货是店长的高频刚需，他们每天要花两到三个小时去做订货。但是因为人是会犯错的，所以我们会发现他们缺货率非常高，即使是711夜里的3点、晚上的7点、晚上的10点，都有大量的缺货。这是由于第一个异常情况的发生。第二个人的关注力有限，当你拿一个pad订货的时候，门店有2500个SKU，很难每天都定的很准，这个里面就是机器起作用。

因为有了订货自然带来一个分发的场景，分发解决一个问题，仓库里面有一万个SKU，但是门店只能放2500个，你到底应该放上来？就是解决这个问题。随着时间的推移，仓库里面的商品也要随时进行替换，因为有大量的商品不符合消费者的。最终商品到的门店，需要排面的数字化，去把每个排面的ROI发挥到最大。

现在有很多人在线下问我们，到底我们跟传统的自动补货有什么区别？首先我们做了一套非常非常简单的系统，简单到什么程度？50岁的大妈也可以用的，我觉得这个事情在线下落地非常非常重要。包括主持人也讲到，我们做过BI+AI，目前为止我们已经把BI放弃掉了，因为我们觉得线下的这些人做不了BI，在中国这个零售业BI这个环节可能被完全跳过，因为我们即使告诉了店长这个地方到底出了什么问题，店长都很难去改正，因为这个事情要从人性出发，其实每个人都在想着，我如何用最轻松的工作方式去完成我的KPI，拿到我的工资。不要给店长创造出来新的场景，叫预警系统，或者BI分析系统，或者等等，包括零售里面很多人不要给他们创造场景，这个也是我给大家做的一些分享。

我们不仅做系统适配，还做业务适配。并且我们是一个完全闭环的解决方案，虽然只做订货、补货这一类，但是我们把这个完整的闭环可以做完。我们有大量的深度学习在里面，主要体现在两个角度：

1、补货的深度学习，是真实值和预测值不停的弥合。

2、仓库分发的场景，采购不停的选择适合门店的商品，我们会对他的选择做记录，并且确定对还是错，不停的学习，最终达到门店商品替换的AI化。

这是我在通过接近三年的创业，走过了很多很多的坑，包括我们刚开始从夫妻店开始做，然后做连锁便利店，最终我们找到了产品真正的方向。后来我发现这个产品有一个特点，首先线下的产品，赋能的产品一定要操作非常非常简单。第二个落地效率一定要高。第三个见效快，他想看到的产品就是现在我就有用，现在就能用。第四AI效果一定不断在优化。

其实就是这张Excel表，这张表里面有两块，一个是商品SKU的名称，一个是数量。其实最终呈现给用户的就是这张表格，他只要一键导出再导入，5分钟就可以订货。

这就是一个使用落地的效果了，从使用了以后，整体的缺货率从10%降到4%，这个时间是两周就可以降下来。核心单品的缺货率，一个门店10个核心单品的缺货率，我们下降到了只有两个。这个商品10月7号开始用，整个第二天就见效了。

现在的效果是，整个库存周转可以提高40%-50%，我觉得我们用这么短的时间内做出这样的效果，还是受到了零售人一致的认可，并且在这个基础上我们还希望做到20%的提升。操作工时从两个小时变成了5分钟、10分钟，并且我们还在不停的优化，去找到更简便的方法，让这些店长可以直接操作。

做了自动补货我们发现了一个新的问题，我们把中国合作的所有仓库拉出来发现其实采购也有很多决策的地方。这张图的左边部分全部是可以往右边部分的转移，其实这就是分发真正的意义，分发的意义就是让最合适的商品放到最合适的门店，于是我把我的产品逻辑跟大家再重新梳理一遍，大家可能会有更深的感触。

首先我们做了门店的补货，我们做了贡献率95%的商品，最后发现贡献率5%的商品占据了很大的便利，这些商品我们是不建议再去做补货的，因为补货对你门店的意义非常非常小，于是我们做仓库的分发，让采购那一端用更好的商品去替换掉原来的商品。替换完了以后，到了一个瓶颈以后，我们又会发现，整个仓库的商品结构并不符合消费者，于是我们做了整个仓库的汰换的商品，如何快速有效的淘汰和更换商品。最终商品到了门店，我们做了一套数据化的排面系统。

这是我们给自己的定位，我们是一个供应链解决方案的服务商，超盟不能做所有的事情，但是我们能解决的事情一定可以做到最好。我们专注零售线下的小业态，专注了三年，从一开始创业就开始专注这个事情，跟风口不风口没有关系，在喊出新零售之前，就是开始专注在这个业态里面。我们有70个人，其中有50个是产品和技术，都是一线的互联网公司过来的，我们非常认真的做这件事情。

我们希望超盟能够成为这个领域里面最专业、最有价值，并且最接地气的数据服务方。

谢谢大家的聆听，谢谢前面前辈的指导。