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）
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。
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。
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。
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。
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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