便利蜂没有理想国：系统改变人，环境改变系统

本文经授权转自《晚点LatePost》（ID：postlate）；作者：李叙瑾，编辑：高洪浩。

便利蜂创始人庄辰超相信，便利店行业可以被算法驱动，只是过去没人能做到。

在他的构想里，一座便利店可以由系统来经营。被灌输了海量数据和经验后，系统可以决定选址、订货、定价、店员排班、货品陈列。门店内，店员也不需要做太多决策，他们只要照着系统在平板上给出的指令完美执行即可。

2016 年开始，庄辰超带着这套系统在北京拓土，试图将不标准的行业标准化，最终实现了地区性盈利走向全国，速度与效率超越了任何一家日系便利店。

然而六年后，便利蜂放缓了脚步——门店数从巅峰时的 3000 多家收缩至 1000 多家；进驻城市从 38 座降至 9 座；员工数从 1000 多人减少至 100 人左右。办公区则从至少 4 层压缩成了 1 层。

疫情的反复可以解释部分原因，但无法包圆一切。

便利蜂诞生在特定的环境之下：它有一个聪明且饱含技术理想的创始人、处在消费力强但竞争不充分的市场北京、生长于过去十年间资本对消费的狂热时期。

当它 2022 年大举全国扩张时，许多条件变了——经济环境不同了；资本寒冬席卷消费行业；便利蜂面对的市场也切换成了充满竞争的南方城市，以及更广袤的下沉城市，那里遍布着更实惠的社区小店。

7-ElEVEn 创始人铃木敏文在《零售的哲学》中说，零售需要灵活应对变化。他相信执行 “假设—执行—验证”、贯彻 “单品管理” 的优秀店长必须通过实践历练，积累到的经营知识并非是科学、系统的，而是隐含的、分散的、不完全的，甚至是互相冲突的。

面对变化时，传统品牌依靠经验老道、沉淀多年的人来快速调整；而更信任系统的便利蜂得从头适应新的周期、熟悉新的市场、学习新的消费习惯。二者都不容易，人更容易犯错，系统则需要时间沉淀，零售行业从来没有一座可以一劳永逸的理想国。

庄辰超曾在接受媒体采访时说过，“我们只做一件事，投资算法（软件）驱动的世界”。

在他的实验中，便利蜂的这套系统可以指导便利店的选址、设计装修、店长培训、选品、订货、定价、员工排班上，甚至可以控制自有商品生产、物流和销售。

在便利蜂成立的头一年，这套系统相对简单。当时便利蜂在北京的门店尚不足 100 家，此时的系统只是一个线上 “记事本”，用于记载商品售卖和货损量的历史数据，以及店内人流量等信息。员工依靠这些数据和个人经验做订货、排班的决策。

变化发生在 2018 年底，庄辰超经过一年多的思考，做了一个颠覆性的决定——让系统完全控制人。

2020 年，庄辰超和腾讯公司高级管理顾问杨国安对谈时说，人和系统的 “hybrid”（混合）是没有出路的，是一个怪物，两边都无法发挥出最佳状态。

“目前为止，除特殊情况外，对便利蜂来说，已经没有人能战胜系统。” 他说。

庄辰超不想把人当作中介，他认为人在输入数据时会错误和不及时，不利于优化算法。线下业务是环环相扣的，如果能在线上统一控制，当突发情况发生后，所有的环节可以同步调整；反之则需要一环一环地排查。

这套系统有选址、订货、选品、陈列、排班、内控和工序业务等多个大模块 200 多个子模块组成。

为搭建这套复杂系统，便利蜂组建了一支 1000 人团队，涵盖产品、运营和技术开发人员，各岗位的人数占比大概为 1 : 3 : 6。

相较之下，日本便利店全家在中国的 IT 部门仅 50 多位技术开发人员。而日系便利店更重视的店长、店员岗位，便利蜂则以外包和市场化时薪方式招聘。

“销量预测” 是系统运转、做出所有决策的原点——它会计算出不同规格门店（高 / 中 / 低销售额）的货物量需求，再结合门店库存输出全部订货信息，这些数据统一传递到货仓，算法自动为配送人员匹配最优送货路线。系统也会根据门店的销量预测来决定店员的排班。比如一家高销店（北京地区日均销售额 2 万元以上的门店）至少配备 5 名员工来维持 24 小时的运营。

店员每天到岗后，系统会发出一系列任务提醒，包括清洁、鲜食制作和补货，店员需要在规定时间内完成这些指令。店内有 AI 驱动的视觉采集机器复检，如果店员操作不规范，他会在手持终端平板上接收到预警消息。

算法几乎参与所有的服务流程。

以补货举例，系统会直接给出货物摆放的个数、具体位置，店员完成任务后，拍照上传证明即可。日系便利店的店长需要对店内货物废弃率负责，但便利蜂的店长不需要，因为进多少货都是由系统决定的。系统一旦识别出商品不畅销，会触发预警。

每间便利蜂店内的货架高度都不统一，商品摆放的位置也不一样，系统会根据每间店的实际情况，为它们配备专属的货架，设计每种商品摆放的位置。

对比一下，7-ELEVEn 更 “死板”，每家店最靠近门口的货架上摆的一定是最能让人产生饥饿感的面包；饮料这类高频快消品会被放在门店尽头，目的是希望消费者浏览到更多其它商品。

店员使用的一体式蒸烤箱也是便利蜂自研定制的，成本超过十万元。该烤箱链接着系统，店员放进去食品后自动测算出需要加热的温度与时长。店内的空调高低、灯光强弱全部都由系统决定。算法工程师通过严格的对比实验训练，使得系统知道什么样的温度、光线可以增效或节能。

便利蜂运输货品时，会在冷链车上安装蓝牙温度计和 GPS 定位系统，如果司机为了省油关掉空调，门店后台会收到温度异常的报警，店长可以拒收货品。

创业前期，便利蜂靠系统节约了大量供应链、店长的人力成本。

一位便利蜂的高层说，传统便利店花 3 年培养一位店长，便利蜂 1 年就可以实现。

零经验的店员最快 10 天就能胜任门店的日常工作，甚至不需要完全了解店内超 3000 种商品信息和陈列位置。

曾在 7-ELEVEn 工作超过四十年，目前在上海交通大学任客座教授的林鑫认为，一、二线城市的便利店，行业租金、人力成本约占一半，能省出 1 % 就能超越对手。

2020 年初，便利蜂在成立的第 4 年便在 20 座城市开出了 1500 家店。而北京市场的 500 多家门店在三年时间里就实现了整体盈利。在日本， 7-ELEVEn 用了八年实现盈利，全家则是十年；但到了中国，盈利的时间正在被无限拉长。

在便利蜂，无论是技术开发还是门店店员默认都应该相信系统。

系统会根据住址，安排店员去就近的门店上班；根据统筹学的原理，将店员要做的事情分拆成 70 个- 80 个子任务（白班夜班有所不同）；店员每天工作几小时、每月工作几天都是由系统决定；他们具体应该怎么完成这些任务，系统也给出了标准。

比如有顾客来买包子时，店员得先引导他们使用电子屏自助下单，待数据回传到热餐区后，店员会在那里得到一张二维码小票，他将小票递给顾客去自助收银台买单的同时，就要开始制作食物。

“系统认为，无论是店员与顾客的交流过程，还是等待顾客在食物窗口选品，都是浪费时间，这些环节都应该砍掉。” 一位便利蜂店员说。

如果顾客下单了一份热餐，而店员发现售罄后，他不能第一时间同意顾客取消订单，而是得先去冷冻柜检查库存，看能不能再做一份出来。

如果每个人都是纯粹理性的，那他们自然可以完美执行系统的要求，但现实并非如此。

在《在便利蜂，成为一行代码》一文中曾提到 ，由于便利蜂的店员不需要对销售额、货损率等指标负责——这些主要由系统决定，时间久了很多人的心态就变成了，“糊弄一下，明天说不定不在这家店干了”。

打扫店铺卫生时，系统会给店员出具一份详细的操作步骤，待打扫完毕后，由店内的摄像头验收。但干得熟练的店员很清楚，有些地方系统是拍不到的，那就可以不用打扫。

再比如，系统预测好了某天的热餐宫保鸡丁供应量是六人份，由于店员是手动打饭，难以保证每一份餐的量是一致的，因此很多时候，轮到第六个人取餐时菜就没了。此时，店员会取巧，拼另一份菜给顾客，但这样又影响了另一份菜的库存。

店员如果发现系统操作不得当，或外出上厕所超过 10 分钟、吃饭超过 30 分钟，都会在店内发出警报。

系统需要一步一步迭代。

一位便利蜂店员说，系统在管理清洁店面这个环节就经常 “失灵”。很多时候，当他已经拖掉了某个区域的水渍，但系统会反复提示打扫不合格。后来他才意识到，系统是无法理解，地拖完需要时间晾干这个道理。

日系便利店搭建数字化系统的初衷是希望，把人从大量琐事中释放出来，去更好地服务顾客。他们的店员需要展示亲切友好、记住熟客的喜好，甚至他们提供偏个性化的服务。

在便利蜂，合格的店员是能高效执行系统给出的 80 项指令。

“很多时候，顾客走进线下门店是来享受服务的，记住喜好、问候下日常都算很基本的。” 林鑫说。

2019 年，庄辰超在混沌大学讲课，一位女粉丝在互动环节激动地说：“你们卖的不单单是食物，也有关爱”。庄辰超打断她说：“不对，我们卖的就是食物”。随后他提出了 “两个 15” 的目标——便利蜂要让消费者 15 分钟（去便利店的一个来回时间），花 15 块钱 (平均客单价) 吃顿早、午餐。

庄辰超眼神坚毅地又重申了一次：“我们不解决关爱问题。”

随着系统不断更新，便利蜂也意识到，不能把店员当作执行指令的机器，系统也需要融入更多人文关怀。

最开始，他们给店员设计了从一星到三星的晋升空间。三星店员会涨薪资、有资格当店长、获得门店利润分成。一位负责系统搭建的技术开发用 “排班” 环节举例称，起初系统一直用业绩排名前 30% 的人的能力来要求后 70% 的人，结果销量等各项指数不升反降。

三星员工制度使用了不到一年，体系被升级成了由系统打分的金银牌制度，给了店员更多的激励。

后来，设计者还在系统中加入了员工的疲劳系数等平衡性的指标。

一位便利蜂店员说，他已经感受到系统在改变了。

在便利蜂原先的计划里，2021 年是开启高速扩张的关键年。

就在上一年疫情最严重的时候，便利蜂没有一家门店关门，甚至还新开了 600 家。作为民生保供平台，“我们咬着牙，到处找人想办法把门店维持住了。” 一位便利蜂前技术高管说。也是此时，内部认为系统的能力经受住了考验，是时候加速扩张了。

2020 年 12 月，便利蜂执行董事薛恩远在供应商大会上称，2021 年底便利蜂将突破 4000 家门店，其中一半将位于中国的二三线城市；到 2023 年，便利蜂门店数将达到 1 万家且全部自营。当时，便利蜂的全国门店数为 2800 家，主要集中在以北京为主的京津冀和长三角地区。 

然而就在三个月后，便利蜂启动了一项 “冬眠计划”——放缓了扩张的步伐；陆续关掉了 700 家店，主要是二三线城市开了一年左右的新店；还有大量员工被优化。从那以后，这家公司再也没有公开过门店数。

根据极海品牌监测数据，2022 年便利蜂一共关了 1300 家店，进驻城市数从高峰期的 38 个降至 9 个。根据其 2021 年公布的门店数据计算，便利蜂在这一年的关店率超过了 46%。在零售行业，30% 的关店率是一道基准线，往下都在正常范围内。

“我们还是太乐观了，以为危机很快会过去。” 上述前高管说。2022 年初，内部讨论过要不要制定一个大仓被封的预案，但一些管理层认为，事态不会严重到那个地步，“然后仓就真被封了。” 工人们住在仓库里，货送不出去。好不容易货能送了，结果工人的健康码又弹窗了。便利蜂里的鲜食卖得很好，但保质期只有一两天，它们受到的影响最大。

一位便利蜂店员说，一家低销店（北京地区日均销售额 1 万元以下的门店）原本至少应该配备 3 名员工来维持 24 小时运营；2022 年，人数被调整为了 2 名，每人轮流工作 12 小时。销售额垫底的门店晚上九点就闭店了。

公司加强了管理，过去许多执行不到位的制度都被重新抓了起来，以提高效率，包括考察起了员工的工作日报、工作时长。

庄辰超对效率的极致追求也是扩张放缓的原因之一。

一位曾在便利蜂与去哪儿都任职过的人士称，两家公司的管理文化相似，每季度都有 5 % 的末位淘汰。“裁员是常态化的。” 便利蜂在特殊时期裁员并不令他感到意外。

多位参与系统搭建的员工说，便利蜂有严格的财务模型，单店盈利区间和总部盈亏平衡线是最核心的指标。一旦临界亏损值，系统会自动预警，闭店减亏。若经运营团队调整后仍不及预期则会关店。

这个时期，日系便利店品牌们也放缓了脚步。策略更加激进的罗森此前提出，2025 年要在中国内地实现万店。未来的一年半的时间里，它还需要开超过 3700 家店才能完成目标。

2024 年 4 月的一个工作日，在西城区某家社区楼下便利蜂店内，进门处有约 5 平米的吧台，上面摆着蒙着布的 La Marzocco 咖啡机，店员也悻悻地称，“不眠海” 搬进来就没使用过。不眠海是便利蜂在 2021 年在店内孵化的饮品站，当时对标 Manner，价格却是同等品质咖啡价格的 50% 但很快就因为 “冬眠计划” 而蒙上防尘罩。

“挪走都没仓库存，只能放这儿。”

在便利蜂出现以前，便利店一直被认为是一门慢生意。

7-ELEVEn 在日本用了十四年才开出 200 家店，直到 2021 年它还不能完整覆盖全日本。在中国，7-ELEVEn  用六年时间开了 1000 家店，便利蜂只用了三年。

便利蜂诞生在中国消费最狂热的年代。2016 年，天猫双十一晚会请来了美国当红歌星 Katy Perry 演出，当晚交易额达 1207 亿创下世界纪录。也是在这一年往后，中国一级市场的钱集体涌入了消费行业，无数创业者喊出了 “开万店” 的口号。

北京特殊的市场环境也给了它快速扩张的机会——这里的客群消费能力强，但便利店业态并不发达，缺少竞争。2016 年，北京政府大力扶持便利店品牌的发展，便利蜂因此受益；2017 年，便利蜂在北京最大的竞争对手、被认为最像 7-ELEVEn 的本土品牌邻家还因 P2P 爆雷而倒闭。

相比之下，便利店文化最浓厚的上海汇聚了全国最多的品牌，竞争激烈。据极海数据，便利蜂在上海每开出 10 家店，只有 3 家最终能够存续。

一位在上海加盟了日系便利店的老板说，以他所在的门店街道观察，便利蜂往南不到 100 米是全家便利店，往西拐 100 米后是一家广州品牌便利店，往北则是一家上海本地品牌便利店，斜对面还有盒马。

一位便利蜂前运营员工说，便利蜂进入一个城市的成败，很大程度上取决于在当地能不能收集到大量数据，同时找到极其熟悉当地消费情况的人来重新训练系统。这就注定了，便利店的扩张是区域化的，不可能一蹴而就。

当年便利蜂在经营北京市场时，曾不惜花大价钱买断了与 7-ELEVEn 合作的鲜食工厂；在店内店外装满摄像头采集客流画面；铺设共享单车、无人货架收集用户动线数据。这些数据还必须 “干净”——由于担心吸引来太多非核心用户影响数据的准确性，便利蜂在早期几乎不做对外宣传。

2018 年以前，便利蜂还在内部组织人机 PK 大赛，这本质是训练算法的过程。

一位曾在日系便利店任职过的便利蜂人士回忆，在比拼选品上，早期人工选品的成功在 40% 左右，系统为 75%。随着录入系统的信息越来越多，它的选品成功率最终高达了 95%。很多时候，系统比人更能发现爆品。比如天津的本土牛奶品牌 “海河” 就是通过系统选择出来的，它在北京的门店销量甚至高于天津的销量。

过去几年，便利蜂在各地训练系统的进程反复被疫情打断。

疫情后，消费者的行为模式也在发生变化，比如有些人有了囤货的习惯，更多的人喜欢上了社区团购、闪购这样的线上购物模式，大量这样细碎的消费者行为模式都要能被敏锐地洞察到，并交给系统学习。

一线城市与三线城市之间、城市与乡镇之间的巨大差异也决定了，便利蜂的扩张需要时间。

庄辰超并非没有考虑过性价比。他曾提到，希望大家在便利蜂只花 1/3 时薪（10 元）便能吃一顿早餐、1/2 时薪（15 元）吃一顿午餐。

在过去，便利蜂所有的供应链都是基于 “鲜食” 而展开的，但这些热餐盒饭、关东煮到了没有太多白领聚集的三、四线城市并不受追捧，15 元一餐的价格优势不明显。那里的早、午餐选择太多了，价格也更便宜。除此之外，便利蜂卖得好的许多产品，是自带网红属性的工作零食、饮品，以及工作场景下的化妆小样或文具。

林鑫说，便利店本质是解决 “高效人士以溢价换时间” 这个问题，一线城市的人消费能力强且时间成本高，更愿意为 “便利” 买单。而目前国内低线城市生活节奏慢，消费者对价格更敏感。

根据北师大和中金的研究数据，2019 年，中国只有 7000 多万人家庭人均月收入超过 5000 元。这个统计以家庭收入除以家庭人数，没有工作的儿童和老人也计算在内。实际月收入超过 5000 元的人数会多一些。

无论是 20 世纪 50 年代的美国，还是 70 年代的日本，便利店业态在这些国家普及时，它们的城镇化率都已经超过 70% ，而直到 2023 年，中国的城镇化率才刚刚达到 66.16%，年人均 GDP 约在 1.25 万美元。

国内在低线城市做得最成功的品牌是美宜佳。这家 1997 年诞生在东莞的便利店品牌，目前在国内拥有接近 3.5 万家门店，覆盖了 200 多座城市、4000 多座乡镇，规模为全国便利店品牌之最。它从 1 万家店扩展到 2 万家店只用了三年时间；2 万家店到 3 万家店只用了二十八个月。

主打 “社区便利生活中心” 的美宜佳，采用的是松散的加盟模式，启动资金比日系便利店低 1/2、不收销售分成，加盟商每月只需要交 1000 元品牌管理费，这样的好处是能够极速下沉、扩张。

在低线城市市场，美宜佳也更灵活，它店铺的形态与一、二线城市不同，更接近夫妻老婆店。这种小店的选品经历了周边居民的不断 “打磨”，更加精准。

在许多低线城市和乡镇，供应链的承销商会通常会主动找上这类店主，与他们商定进货数量。如果在一定时间内货品有大量剩余，店主可以退货，试错成本通常由供应商承担。

便利蜂能够诞生，是因为庄辰超相信可以用科技解决零售的问题，战胜人性中的弱点。系统可以把不确定性变得确定，提升效率。但系统做不到的是，改变环境。

今天便利蜂也正在适应变化。

2023 年 9 月，便利蜂开放了加盟。一位便利蜂人士称，加盟从来不是重点，而是直营店的参照系，以此观察系统哪里还可以改善。

去哪儿时期，庄辰超曾提出，创业需要算清楚账。和携程打价格战时，他的总结是：选择市场份额从 60% 跌到 30%，还是从 10% 打到 13%，他会选择后者。很多公司扩张期最后死了，就是因为光顾了市场份额，没注意锁资源，“一点都不能浪费。” 

 “未来便利蜂会先做到单元经济盈利，再去做渗透。” 一位便利蜂人士说。

不过一位便利蜂管理层人士称，过去几轮人员削减与环境、公司经营变化的关系有限。他认为，便利蜂已经完全依靠系统指挥，便利店也不是高频变化的业务。“未来如果有十万家店或许依旧是目前人数。”

在便利蜂的计划里，一旦大型城市写字楼入住率恢复、大环境好转，便利蜂会逐渐恢复扩张。而无论情况如何变，他们始终相信，系统管理能比人管得好。

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