便利蜂斜土路店樓上是一家24小時營業的網吧

便利蜂正處於快速擴展期，截至9月25日，全國門店超過1000家。其中北京超過500家，超過全家、7-11和羅森在北京店數的總和。上海也已經有超過100家。這樣的開店速度引來驚嘆，也飽受爭議。

便利蜂創始人是前去哪兒網CEO、被媒體稱為「天才極客」的莊辰超。他畢業於北京大學電子工程系，初中時就拿下全美數學金牌。莊辰超很低調，很少接受採訪。今年在混沌大學他罕見地露面分享。鏡頭前他穿著程序員風的淡藍襯衣和卡其褲，言語理性而嚴謹。

在這之前，網上曾爆出便利蜂通過考函數、立體幾何、概率、求導等數學題「變相裁員」的新聞。莊辰超在內部郵件中指出：「每個總部員工的數學邏輯能力對於便利店業務尤其重要。便利店業務每一天都需要大量基於數學邏輯評估的小決策。」

後來我發現便利蜂考的數學題和業務相關性的確較高。其中一題是：「四個橙汁空瓶可以換一瓶橙汁，現在有15個空瓶，在不交錢的情況下最多可以喝到多少瓶橙汁？」

隨著對便利蜂瞭解逐步加深，我發現數學對便利蜂而言完全不是噱頭，而是一種「信仰」和制度。從便利蜂誕生那一刻起，硬核的量化思維和管理就深深地烙進這家便利店的基因裏，並被運用在生產、銷售、運營的各個細節中。

比如便利蜂每月會抽查店員服務錄像，如果在對客人微笑、打招呼等指標上不合格，店長就會受處理。對於篤信理性的便利蜂高層而言，顧客所有的體驗都需要量化，系統甚至會統計員工微笑時的「露齒率」。

莊辰超在混沌大學的演講中就透露：當你走進便利蜂，有97%的員工會對你說「歡迎光臨」，有80%的員工會對你微笑，並「露出牙齒」。

錢兵兵是上海便利蜂的首家門店的店長

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「兩個15」

2016年年初，告別「去哪兒」後的莊辰超正在尋找下一個創業方向。他在搜尋中通過大量的調研，慢慢鎖定了便利店行業。他認為未來10年20年裏，科技引發中國產業升級，其中會有巨大的突破性機會，便利店行業潛力極大。

在全球來看，只要是人均GDP突破1萬美元以上的地區，便利店都得以迅速發展。東亞的韓國、日本和中國臺灣，都是便利店發達的地區。中國人居住在高密度地區，和日韓類似，人均便利店數卻極低。日本已經達到2000人左右就有一家便利店，中國城市人口有6億，品牌連鎖店規模約10萬家，按照日本的水平估算，中國可以支撐30萬家店。而擁有大型便利店連鎖體系的國家，領軍者通常可以佔到40%的份額。按照這個比例，中國如果出現全國性便利店領頭羊，可以有12萬家店的規模。

莊辰超把便利店的核心還原為「兩個15」：15塊錢(平均客單價)，15分鐘（去便利店的一個來回時間）。

「兩個15」在早晚飯點時特別明顯。中國大城市的街頭小巷，無數個飢餓的靈魂都在尋找著自己的那口熱飯。莊辰超在朋友圈提過，自己進入便利店行業的初衷之一，也是為了「走在馬路上能喫得放心一點」。根據國家統計局2018年的數據，我國單身人口已達到2.4億，佔到總人口15%左右。這一數字已然超過了俄羅斯和英國人口之和。參考鄰國日韓的單身人口比例，未來我國的單身人口甚至可能直逼4億。「做飯也是有投資回報的。家庭規模數越小，做飯性價比越差。」莊辰超這麼說。對於這羣具有旺盛的消費能力的白領和單身人羣來說，一日三餐是高頻剛需類消費。數據顯示，目前國內的「喫喝」市場有兩萬億美元的市場規模，其中1/3是生鮮，1/3為包裝類食品，1/3是熱餐。熱餐規模為6000億美元左右。鮮食和熱餐正是便利店裡利潤最豐厚的環節，便利店加工食品的毛利在40%左右。做熱餐可幫助便利店擺脫同質化的競爭，做高單店營收，強化品牌的心智佔領。但要做鮮食和熱餐，對便利店又挑戰重重。由於中國的許多便利店採取加盟模式，加盟方為追求短期利潤，常降低食品安全底線，造成食品安全風險。為了杜絕這樣的利益衝突，便利蜂堅持只做直營店。

其次，便利蜂團隊薈萃了來自百度演算法團隊、去哪兒、7-11便利店、肯德基等的技術和運營骨幹。光是來自獨角獸的CTO，便利蜂裏就有5個。有了技術支持，便利蜂要攻下熱餐，唯一要做的就是將演算法驅動模式一絲不苟地注入到從生產、運輸到銷售的全流程。通過投資鮮食工廠，便利蜂從採購上把控食材的質量。又通過應用各種感測器，對食物的烹飪溫度、火候、時間等參數精確量化，建立了高度量化的中餐烹飪流程。

便利蜂的熱餐進行嚴格數字化管理

量化意味著嚴格的數字化管理。便利蜂對土豆的硬度、扁豆的長度、炒制的時間都進行規定，每樣食品的製作流程式控制制精確到秒，並使用物聯網技術記錄、監控每一個步驟。傳統炒鍋受熱不均，便利蜂就採用日本進口的蒸汽鍋來烹飪。

在配送環節，便利蜂在冷鏈運輸車上安裝了藍牙溫度計和GPS。如果司機為了省油關掉空調，出現溫度異常，便利蜂后臺就會收到報警，食品運送到門店後就會被拒收。門店通過鮮度管理系統、食品二維碼保質期追蹤系統、批次管理系統對到店的食品進行溫度和效期管理。門店售賣的熱餐、關東煮等現制現售的食品，都需要在鮮度管理系統中生成生產計劃之後，店員才能開始製作（加熱）。製作完成後，系統立即開始計時。如果保質期到時仍未售賣，店員就會收到系統報警提示。然後他們需要在攝像頭的記錄下，把過期的熱餐拋棄。

熱餐操作間的操作由攝像頭記錄

熱餐研發的全過程也高度科學量化。比如便利蜂研製的麻婆豆腐，對標的是北京「川辦餐廳」的口味。這個對標的流程包括儀器分析和人工品嘗兩個步驟。儀器量化分析菜的酸甜鹹等值，再由人工品嘗確定綜合起來後的口味是否接近或超越。

「食品風味可以抽取出每一種風味的閾值，但組合起來的效果主要還是要靠品嘗，這個在食品行業叫感官評定。」一位便利蜂負責人告訴我。便利蜂的員工經常參與試喫，莊辰超和管理層每週開會都會買店裡的熱餐喫。對於已經上市的鮮食，便利蜂的系統會蒐集上一週外賣和社交平臺，如大眾點評、小紅書等上的數據，並把上一週賣得最多、口碑整體最好的前幾百個菜名信息提供給熱餐研發人員。如果系統發現下市的「杏鮑菇」被提及的頻率夠高，就會建議再次推出杏鮑菇。便利蜂的大數據還可以預測消費「苗頭」和「火花」，從龐大的品庫中發現符合某一個市場、某一家門店的商品。比如在一次由系統指導的品庫交叉選擇後，天津本地的海河牛奶出現在了北京的品庫裏，取得了在北京銷售的機會。系統隨後發現，海河牛奶在北京門店賣得比天津還好，可可牛奶和苦咖啡牛奶常常脫銷。於是便利蜂自有品牌「蜂質選」開始與海河牛奶合作，把海河牛奶推到其他城市門店。現在一旦挖掘出有本地特色的商品，便利蜂都會將信息輸入全國的品庫。系統複雜的大數據演算法經過計算後，會將合適的商品自動推薦給其他省市的門店。

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中央大腦

在傳統便利店，店長每天在早高峯到來前要決定幾點鐘熱多少個包子，保證效率最高，又不至於多做。做這個決定全憑他個人經驗。而在便利蜂，店長要完成的所有「生產計劃」，都由便利蜂的「中央大腦」通過一個Pad，每隔15分鐘推送給他。

早上5點，系統推送做包子的任務。早上9點，系統推送準備中午熱餐的任務。這期間系統會根據包子和其他鮮食銷售情況，不時派出新任務。每次做幾個包子，幾個肉的，幾個素的，如何保證哪怕只有2個包子的時刻，都有一個素包子一個肉包子，這一切都在系統的統籌中。

這位在暗中默默指揮全局的「幕後大佬」就是便利蜂的「中央大腦」，一個由數據驅動的便利店操作系統。

在傳統便利店，店長每天要做成百上千個決策，有的要遠比決定熱幾個包子複雜。先來看看短保品的打折。便利店裡有很多24小時、48小時過期的食品，這種商品性質很像機票或者酒店房間。如果到某個時間點賣不出去，商品的價值就變為零。便利蜂的中央大腦採用「動態定價」策略來提高收益，通過歷史數據推算出最有效的收益曲線，決定在哪個時間點、進行何種力度的打折。

店長完全不需要參與決策，甚至不需要知道哪款商品在打折。一旦打折生效，商品前方的電子標籤就會由普通的黑白色變成「紅色」，確保對價格敏感的「薅羊毛愛好者」一進店，一眼就能看見。

電子標籤在系統打折時自動變色

據便利蜂高層透露，「動態定價系統」2018年12月26日使用，截至2019年5月，直接為便利蜂帶來30%的收益提升。目前便利蜂冷凍產品浪費率已低於公認行業最優、東京便利店40%的水平。

另一個傳統店長需要高頻決策，並會直接影響店鋪銷售的任務是「選品」。店長要從品庫中選出符合客人喜歡的商品來賣。這要求店長對客戶羣體和店的地理位置十分了解。客人多數是居民還是白領？附近的小學生喜歡什麼口味的汽水？如果女性顧客多，是不是應該多賣酸奶？便利蜂曾經邀請前7-11華北地區的非日配品責任人和前全家華東地區全家負責人參與人工選品競賽。當時人工選品的成功率在35-40%，而便利蜂中央大腦選品成功率在70%。（此處對「成功」的定義是，在未來的一個銷售窗口內，比如一週或四周，商品銷售量能達到該商品分類的前75%）隨著數據結構越來越複雜，人工選品成功率進一步下降，中央大腦選品成功率已提高至95%。中央大腦的決策存在於便利店每個看似不起眼的環節中。就拿每天中午熱餐銷售接近尾聲時的收餐工作為例，這其實是一個常識和經驗的挑戰。「如果1點以後，店內的熱餐從15收到6個。這時如果只剩6個素菜，沒有葷菜，男生進來肯定就不買了。如果6個都是葷的，女生又不買了；但如果看到6個裡面一個土豆燒牛肉，一個乾煸土豆絲，6個裡面兩個土豆，也不買了。」莊辰超在混沌大學的分享中說。因此負責賣熱餐的店員就要不斷維持葷素搭配，主菜平衡。他要隨時決定什麼菜賣光就不加了，什麼菜賣光了還要再補。經驗豐富的店長可以應付，但便利蜂過去兩年在全國已經開了超過1000家店，絕大部分店長都是沒經驗的。他們怎麼辦？這時「中央大腦」起作用了。中央大腦會根據葷素的數量和種類，統計出多種組合搭配的可能性，再根據縮減的數量決定最佳的葷素組合，以「生產計劃」的形式推給店員進行製作。店長都不需要自己琢磨要保持幾葷幾素了。

斜土路店店長朱葉萍在檢視貨架

在傳統的便利店，每天店長還有一個常被非從業者忽略的繁重任務：訂購。這又是一個難題。便利店賣許多短保商品、快餐、熱餐、食品，有效期從24小時，48小時，到一週的都有。店長需要根據天氣情況，節假日來訂購商品。

而熱餐是需要提前生產的。如果生產訂貨太多會浪費，生產訂貨太少又意味著損失銷售機會。損失消費機會還會有長遠的影響。如果顧客在銷售高峯時段來晚了，買不到東西，會覺得這家店沒貨。遭遇幾次沒貨的經歷，以後可能就再也不來了。通常便利店有2000多個商品，光日配品就200多種，店長每天晚上要看數據，再輸入進系統，已經非常耗時。更難的是他還要針對每一種商品，分析雨天，晴天，冬天，夏天不一樣的銷售情況。「舉個例子，同樣是下雨，如果商鋪是街鋪，銷售量是下降的，但如果商鋪是大廈店鋪，銷售量是上升的。如果氣溫上漲，夏天37、38度繼續上漲，可能影響人出行意願，對銷售額可能是負面影響；但冬天如果氣溫上漲，對銷售額是有正面影響的。」莊辰超說。既然店長的能力和精力都不可控，便利蜂就把這個艱難的工作交給系統去做。於是，根據銷售反饋和系統的週期性綜合數據，便利蜂的中央大腦會制定門店的生產計劃排期。每天清晨，系統會自動下單進行採購，讓每日配送高效、精準、浪費最少。就這麼，傳統店長身上的負擔，被「中央大腦」一塊塊地地卸下來了。

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「無人」店

便利蜂創始人莊辰超曾直言，便利蜂工程師的責任就是不斷地建模、編程，而店長和店員們唯一需要做的就是絕對服從電腦的指令。

從這個意義上講，每家便利蜂都是「無人店」。這裡的無人並非是指無人服務，而是無人決策。中央大腦通過分析輸入的數據，進行統計、分析、歸因、計算，再輸出有效的決策。「簡單來說，我們的做法就是分析便利店工作中所有流程，把它們抽象化，找出規律，建立演算法，讓計算機去做決策。」一位便利蜂負責人告訴我。又是什麼樣的因緣，促使便利蜂走上這條極致的去人化之路呢？莊辰超在2016年決定下一個創業方向時，曾經對中國的便利店行業做過深入瞭解。他在做了大量的調研後發現，便利店行業的玩家之所以很難做大，最重要的原因有二。一是店鋪建築標準化程度低，每家店都長得不一樣，導致設計成本高，時間長，沒法大規模複製設計圖。二是便利店營收規模小，請不起高水平、高學歷的加盟主。傳統便利店極度依賴店長的經驗和能力。該進什麼樣的商品？每天訂多少貨才能讓第二天有的賣又不至於浪費？有限的幾個店員如何排班，才能應對得了高峯期的需要又不至於低谷期人太多？萬一有人請假怎麼修改排班纔不會開天窗？熱菜快賣光了還要不要補貨？補肉菜還是補素菜？這些瑣碎的問題，考驗著店長的判斷，影響著便利店的生死存亡。因為好店長的數量不夠，培養時間長，就決定著便利店很難迅速擴張。根據億歐數據，截至2018年8月，7-11在北京地區共有店鋪251家，此時距7-11進入北京市場已有14年。要改變現狀，莊辰超認為只有一個解決方案：整個便利店的經營過程中，極大的使用演算法來把人給替代掉。因為」每一個有人的節點都會導致效率下降」，那麼乾脆就用高效的中央大腦取代店長的思考和決策，讓人類單純地去服務，讓機器單純地去計算決策。在便利蜂，這一套數據驅動、基於演算法的自動化決策系統一環扣一環，像是一套密切吻合多個飛輪。它們被運用在從便利店選址、設計裝修、店長培訓、選品、訂貨、定價、員工排班，以及自由商品生產、物流、銷售等多個模板，一起推動便利蜂這臺機器的高速運轉。

這臺高速運轉的機器裏，每個飛輪都要正常運轉，一旦某個輪子卡住，其他也會卡住。比如有段時間便利蜂人員招聘提前招完了，就因為圖紙設計不出來，店鋪不能夠如期交付。這些店員都培訓完了，如果付滿薪，會非常昂貴；如果付底薪，他就會流失。流失之後再招聘又是一輪培訓成本。

用演算法取代店長做最繁重的工作決策後，便利蜂再也不怕招不到經驗豐富的店長。哪怕新店長學歷不高，閱讀數據的能力也不強，他們只需要遵從「中央大腦」的指令，做好服務工作即可。錢兵兵曾在肯德基工作4年多，他是便利蜂上海第一家店、漕溪店的店長，也曾當過上海的戰區經理（戰區經理除了管轄店鋪，還要負責所轄區域門店管理人員的培養。目前上海有十幾個戰區）。錢兵兵見證了便利蜂在上海從開始到迅猛發展。「去年年底的時候感覺特別明顯，我記得當時有一個戰區一個星期開了10家店，那段時間我都沒怎麼睡覺。」他告訴我。作為上海便利蜂的「店長之母」，錢兵兵在短短的時間內已經培養了二三十位店長。這樣的效率在傳統便利店是不可想像的。便利蜂可以這麼快地培訓店長，並不是因為有什麼速成祕訣，而是因為把訂購、生產、排班、定價等最繁瑣的傳統店長任務交給了機器。這樣，店長只需要學習按照系統的指定完成任務，服務顧客，並做好商品上架、店面清潔工作。哪怕一個從來沒有接觸過便利店或快餐行業的員工，在便利蜂通過培訓成為店長，平均也只需要6個月。

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超級巨無霸

今年莊辰超在混沌大學講課時，一位女粉絲在互動環節激動地說：「你們賣的不單單是食物，也有關愛」。

莊辰超斬釘截鐵地打斷她說：「不對，我們賣的就是食物。因為從統計來講，中國最需要解決的問題不是關愛。我們的目標，就是要讓中國每個消費者，都能在5分鐘的路徑內，喫到乾淨、衛生、相對能負擔的食物」。他對「可負擔」的定義是：在任何一個城市，用你1/3小時的工資，解決一頓早餐，用你1/2小時的工資，解決一頓午餐。」眼神堅毅的莊辰超又重申了一次：「我們不解決關愛問題。」便利蜂創始人習慣用極其理性的表達方式，很少來虛的，一點不文藝。但便利蜂作為一家企業卻給社會提供了一種可量化的「關愛」：實惠。在離斜土路30分鐘車程的上海浦東民生路便利蜂，我見到了一位便利蜂超級會員、鐵粉Andy。自從兩個月前發現了這家公司附近便利蜂，Andy就成了莊辰超所說的「兩個15」的實踐者。他每天中午和同事步行七八分鐘來便利蜂買熱餐和酸奶，總共花費15、16元，再步行七八分鐘回公司喫飯。

傍晚時分在便利蜂進餐的城市人

Andy兩年前大學畢業，來上海工作。今年他終於搬進了有自己獨立衛生間的出租房。在發現便利蜂之前，Andy常常去隔壁一個賣盒飯的小鋪子買飯。

在小鎮長大的他對於高性價比的食物有靈敏的嗅覺。Andy在便利蜂買午餐和早餐，還常買便利蜂App上推的打折券。薅羊毛的樂趣讓他欲罷不能。他甚至開玩笑說：「如果便利蜂還沒有開垮，那就是我們薅羊毛薅得不夠狠。」 他現在再也不去盒飯攤買飯了。以低價折扣券的方式，吸引用戶，讓用戶成為常客，便利蜂也實現品牌滲透和心智佔領。有分析人士指出便利蜂在走「線下版拼多多」的路。雖然便利蜂和拼多多不可簡單類比，但如果便利蜂用演算法提升效率，改造傳統行業，獲得超額收益，顯然可以更有優勢打低價模式。中國大量傳統行業正迎來科技創新、數字化改造帶來的巨大機遇。便利蜂在這關鍵風口，嘗試用自己的技術優勢，深入洞察消費者，突破生產管理、門店擴張、供應鏈管理瓶頸，利用人工智慧優化各環節業務決策，實現生產-配送-門店的全鏈條數字化掌控。作為中國最硬核的科學便利店，它正繼續堅持演算法和人工智慧的總策略，把便利店的「全自動化」進行到底。只有全自動化纔能有便利蜂需要的高度擴展性和可複製性，纔可能「在5到8年時間裡，在全國開出10萬家店」。

在便利蜂的遠景上，我認同《經濟觀察報》副總編輯鄒衛國的觀點：「當機器決策水平全面戰勝人類時，也就是便利蜂價值全面實現的時候」。屆時，便利蜂將憑著高效的供應鏈管理、對消費者的極致理解，超凡的演算法和高標的服務，在全國乃至全球成為一個超級巨無霸的存在。

在便利蜂的10萬家店到來之前，我們還有許多存疑：數據和演算法能不能最終解決問題？人工智慧演算法的瓶頸和邊界何在？人工智慧會不會出現系統性的錯誤？犯錯之後如何糾正？當人在便利蜂這樣一「人機結合」的體系中成為一個附屬的「工具」後，是否會被持續異化，又怎樣保持人類工作的尊嚴和意義？未來可能會被便利蜂奪去工作的眾多小餐飲業主，將如何應對這不僅僅是便利蜂，也是步入人工智慧時代的每一個人都要思索的問題。

參考閱讀：

《數學為魂：拆解便利蜂》，鄒衛國，經濟觀察報

《便利蜂：一場數據驅動的「熱餐革命」》信海光

《便利蜂：演算法驅動，升級便利店體驗》，莊辰超，混沌大學

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人家都上無人貨架了，這能代替多少人工，而且速度也是極其方便快捷，看來這次確實是挺厲害的一個模式。感覺主要是種類豐富，買東西、喫飯、飲料等等都有，而且有時候有一些優惠或者活動極其便宜佔主導因素。

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害，內幕沒有啥，只有工作經歷

匿名就不匿名了

留在這裡給自己長個記性

不好好學習就活該在這種人手底下上班

祝自己三月轉本成功

——再次補充1.6

今天上午接到了南京公司的電話，

主要表達兩個回應

一，李超的工作態度是有問題的，我們會找他的（？？？我都離職了，你找不找他和我有關係嗎？？？大不了就是不痛不癢聊兩句）

二，三倍工資是沒有的，每小時給你兩塊錢補貼（？？？這是我的底線，錢一分也能少！！！何況，你給這兩塊錢算個怎麼回事啊！！！我上網查了下，每個省份對於非全日制員工的三倍工資定義都是不一樣的，關於南京我沒找到確切的規章制度）

坐等後續

我也是個憨憨，工資還沒發到手怎麼去

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早晚班一個人，忙不過來吧，或者說是一刻不停歇

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