作为最小的零售业态，便利店如毛细血管一样，深入到城市的各个角落。来自中国连锁经营协会的数据显示，含石油系在内，全国便利店数量已达到10.6万家。同时，在整个零售业态增速放缓的背景下，便利店去年销售额却达到1905亿元，保持同比23%的高速增长。

　　大体量、高增速使得便利店受到巨头、资本、创业者的追捧，行业生态发生变化。如果从2015年、2018年两个时间维度来观察，便利店业态发生的变化可谓巨大：新技术、新物种、新模式频繁涌现，内外因素共同作用下，全国10万多家的传统便利店面临更激烈的竞争，以及一场避无可避的精细化运营革命。

　　在这场内外共同作用的变革中，数据是驱动核心。至于如何采集、分析、应用数据，不同的企业有不同的选择，有的便利店选择自建系统，有的则选择与第三方合作。

　　李思贤创立的超盟数据正是一家为便利店提供数据服务的第三方企业。这家以数据起家的企业，经过多年探索，找到了前沿的技术与商业实用性之间的平衡点。如今，其产品已经进入稳定迭代阶段，目前已覆盖全国30%的连锁门店，正在进一步向全国铺开。

　　今年5月起，超盟数据开启了“智慧便利店私享会”的全国巡展活动，首站在广州，第二站在北京，接下来会巡展到全国，与当地便利店企业交流，力求帮助区域便利店进行数据升级。

　　“一切都是新气象”

　　“一切都是老样子，一切都是新气象。”这句话用于形容如今的便利店行业再形象不过。

　　便利店业态在中国出现较晚，直到上世纪90年代才在上海、深圳出现国企、外资开设的便利店，比如可的、711、罗森。之后，便利店陆续在全国开花结果，经过二三十年的发展，便利店业态已基本稳定。而近年来，在内外因素共同作用下，便利店行业出现了一些新变化。

　　在外，阿里、京东、苏宁均喊出了万家、百万家便利店改造计划，运用自己在供应链、系统、支付等方面的优势为便利店“赋能”;无人货架、社区生鲜、无人超市等新物种出现，以技术为武装，以新零售之名快速推进，对传统的便利店业态产生冲击。

　　在内，便利店面临成本上升压力，数据显示，2017年房租成本上涨18%，人工成本上涨12%，水电成本上涨6.9%。

　　在中国连锁经营协会选取的55家便利店样本中，大部分便利店的直营净利润率在0-4%之间。从毛利率来看，虽然2017年利润水平略有改善，毛利高过30%的连锁占比16%，较2016年增长3个百分点，但是整体来看，与成熟市场相比，这一利润水平仍需提高(日本711的毛利超过30%)。

　　精细化运营成为唯一出路。正如李思贤所说，现在便利店正处于风口，风口下很多企业借此快速扩张，比如云店互联、雅唐小超等。但是风口过去得很快，大量在风口期跑马圈地的公司死在路上，所以在风口期更应该思考精细化运营，“没有精细化运营，就会轰然倒塌”。

　　当前便利店普遍配备了POS机等基础的数字化产品，这一数字化升级过程经历了15-20年，在DT(Data Technology，数据处理技术)时代，连锁便利店的数据化升级可能需要5-10年时间。至少未来三到五年，精细化运营将是便利店发展的主旋律。

　　精细化运营意义何在?

　　当前，便利店的精细化运营主要指的是什么?以超盟数据为例，它对自身的定位是以数据驱动决策，从供应链端切入，实现便利店、社区超市等小业态的效率提升。

　　据介绍，超盟数据已上线品类管理BI系统、移动端超盟管家小程序等产品。除了实时监控店铺的销售额、毛利额、毛利率、库存周转率等数据外，还引入了天气、地图、促销等外部数据，通过聚类算法，多个数据交叉以及降维分析，为店长、采购等便利店经营人员的选品、补货、促销、库存等决策提供依据。

　　李思贤解释称，传统意义上，只有销售额、毛利率等数据有意义，而通过聚类算法，把地区、销售额等因素类似的门店放在一起，与其他维度(品牌、天气、促销等)进行交叉分析，可以从更多维度进行决策，比如可以知道北京国贸门店销售额与天气之间的关系，可口可乐这一商品与门店的关系。

　　而且系统可以进行AI迭代，算法会根据客户反馈来进行调整，越用越顺手。如果系统向门店推荐某个功能，这个功能几次没有被门店端点开，该功能会被产品优化掉。

　　李思贤介绍称，当前超盟数据的系统已经非常稳定，比如在单店单品的销量预测上可以做到一周时间的准确率在80%以上。“现在基本上可以做到两周一迭代，极端情况下甚至能做到一周一迭代。”

　　从零售效率来看，精细化运作空间很大，同类型的门店最好的和最差的可以差出三倍以上。此前门店运营依靠的专家模型和店长的经验(比如什么时候该进货、哪个商品需要多进货),但是SKU量大、人力有限，哪怕是最有经验的店长也无法做到面面俱到，而且业内专家也很难找。

　　超盟数据等第三方提供的算法模型的意义在于，既能够得出与专家模型接近甚至更精确的结果，也能够快速、大规模地应用。

　　“真实存在的刚性需求”

　　我国的便利店业态以区域集中型企业为主，比如可的、全家、美宜佳、红旗等。根据中国连锁经营协会的便利店指数报告，广州、上海等一线城市以及东莞等地区的便利店数量已经基本饱和，接近日本、台湾等国家和地区的发展水平;西安、重庆、昆明等二线城市是增长热点。

　　“春江水暖鸭先知”，部分头部品牌和区域龙头感知到这场变革的到来，早已开始以自建系统或寻求合作的方式投身其中，有的连锁已经建立自己的研发团队和数据分析团队，据猎云网了解，有的企业每年投入500万元进行系统搭建，而很多企业的投入远高于这一数字。

　　还有很多区域便利店连锁品牌，对新技术、新系统的态度是“想做而不敢做”。一方面，有着敏感商业嗅觉的他们看到了新模式的可能性，对新营销、新管理方式有着极大的探索兴趣。

　　李思贤告诉猎云网，贵州有一家在当地行业排行第二的便利店连锁品牌，本来对门店管理和运营系统升级不感兴趣，但是在看到龙头品牌双12活动带来销售额增长60%的现实后，发现了线上和数据化运营的价值，开始与超盟数据合作。

　　同创业之初在渠道拓展时连连吃闭门羹相比，李思贤发现，现在连锁零售品牌对AI、大数据等新技术的接受程度已经有所提高，渠道拓展也变得容易许多。比如通过5月份一场在广州的活动，签约成功了10多个便利店品牌。毫无疑问，如今数据化、智能化已经成为便利店“真实存在的刚性需求”。

　　低成本的数据化方式

　　对于大量三四线城市的区域便利店来说，比如河北邢台天天便利、西安每一天便利、内蒙古利客便利等，有区域连锁意味着这些城市或地区经济发展水平已经达到一定水平，能够在区域内做到龙头意味着这些品牌有足够的当地市场和门店运营能力。但是由于缺少技术和互联网经验，资金和资源有限，上述自建系统的方式，对于它们来说并不划算。

　　对他们来说，寻找第三方公司，服务外包，是更恰当的方式。这就为超盟数据等提供第三方外包服务的企业提供了发展空间。李思贤表示，超盟数据正是为便利店提供数据外包服务，“从店往上做，最终做到供应链”。

　　对这些便利店来说，以超盟数据为代表的大数据服务商提供了一种低成本的数据精细化运作方式。以超盟数据为例，据介绍，目前对于合作便利店品牌，超盟每年收取单店服务费300元，经过调整后系统也非常简单，培训成本低。

　　在效果上，以天天便利为例，引进系统后，人员架构做了精减和调整，从原来20个督导减至12个督导，从原来一个督导分管7-8家门店，到现在一个督导分管15-20家门店。超盟数据一开始瞄准的也正是这些城市的区域便利店品牌。目前，超盟数据已经覆盖全国30%的连锁门店，日处理数千万人次的交易数据，实时监控市面上95%以上流通商品的销售情况。

　　今年，超盟数据进一步拓展广州、上海等一线城市。在这些城市，便利店门店增速放缓，市场可以说已进入存量市场，对精细化运营的需求更大。

　　未来，超盟数据可能会做更多商业模式上的探索，比如供应链优化，按效果付费，与品牌进行营销合作等等，不过这些都要经过市场验证。

　　这场以数据为核心的精细化运营革命，参与者众，包括电商、资本、便利店创业者以及超盟这样的服务商创业者，从门店管理、供应链服务、消费者分析等各个层面切入。如李思贤所说，它们各自在做自己擅长的事情，共同发力，拼接起来构成便利店的数据化，推进这场变革向前发展。