胖东来启示录：如何凭借经验萃取成为“超市天花板”？

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自胖东来走红以来，

学习“胖东来模式”、

进行“胖东来化”改造，

已成为线下零售行业乃至其他各行业的一大热点。

关键词：经验萃取模型  敏捷迭代  与AI共舞

文 |  孙彦  中国企业人才发展智库专家、业务训练专家、《演说心理学》作者

编辑｜郭彦巧

近期，河南的“超市天花板”胖东来因其对服务细节的精细打磨而广受赞誉，如“卖虾放水”“迪拜刀法”“上门退换货”“18项免费服务”等。2023年胖东来收入107亿元，净利润1.4亿；2024年上半年的营业额已达57.7亿元。

那么，这些服务细节从何而来？是公司高层的智慧，还是借助外部的服务设计咨询？答案是一线员工。

2008年8月，胖东来成立“岗位实操小组”，并配套“岗位实操标准”，来落实精细化管理。该小组除了制定标准，还有一项重要任务——汲取一线员工的反馈意见，不断对岗位标准进行修订完善。

企业成功的路径各有千秋。胖东来并未依赖高大上的前沿产品与科技，亦未拥有雄厚资本的支撑，只是经营着老百姓日常生活的柴米油盐。

尽管如此，它却成功出圈并获得不俗的业绩。其成功秘诀除了创始人于东来对于“人性”的洞察与理解、独特的经营理念与企业文化，更重要的是注重挖掘一线员工对客户的观察、记录、思考与创新，进而快速响应、敏捷迭代。这正是经验萃取为什么能在今天真正为业务赋能的典型事例。

以往，企业学习往往向外求。然而，时至今日，在全球化的大潮中，中国和中国企业已经崛起。我们需要的是一种全新的管理和学习方法，要向内看、向自身学习。这时，经验萃取的重要性得以凸显，成为推动组织持续创新、提升绩效和竞争力的关键工具。

“经验萃取”是什么？

经验萃取的显著特点是即时性和应用性。其能够在短时间内从实际工作中提取有价值的信息，形成可立即应用的策略方法，从而提高企业的应变能力和竞争力。但是，经验萃取与传统的知识管理和课程开发又有所区别和差异。

首先，传统的知识管理往往侧重于存量知识的收集、存储和检索，而经验萃取则更注重于新知识的提炼、应用与创新。另外，经验萃取强调从实际工作中挖掘出有价值的经验，并将其转化为可操作的方法和技巧，用来指导和优化未来的工作。

其次，经验萃取与课程开发虽然都是知识传递的手段，但二者在目的和方法上存在明显差异。课程开发通常是一个系统化、长周期的过程，旨在构建完整的知识体系和教学内容。而经验萃取更注重从具体的业务实践中提炼出关键经验和技巧，以快速响应市场变化和业务需求。

赋能业务的三个底层逻辑

观察发现，企业中的“经验萃取赋能业务”，体现出了三个底层逻辑。

终极价值：快速迭代 

在经验萃取过程中，快速迭代是一个核心原则。当今市场瞬息万变，企业需要能够迅速从实际工作中捕捉并提炼出有价值的经验，并将其转化为可操作的方法和技巧。

终极目标：复制应用 

案例萃取和知识萃取都是过程，企业最终需要的是从成功案例中提炼出的具有普遍性、可复制性的策略技巧，以便在不同的业务场景及团队中推广应用。这一过程有助于企业形成统一的工作标准和流程，提高整体的工作效率和质量。

终极成果：工具表单

提炼出的经验只有转化为实用的工具和表单，才能在日常流程、业务动作中进行应用，化经验于无形之中。工具和表单降低了对人的要求和出错率，甚至可以减少培训成本，帮助员工更高效地完成工作，提高决策速度。

在快速变化的市场环境中，企业需要迅速提炼和应用成功经验，应对各种挑战和机遇。我认为，企业可以从技术、动力、环境三方面建立起企业“萃取力”。

技术层面，破解“难言之隐”

“经验萃取”的难点在于经验本身的“隐形”特质，其往往导致专家“做得到”，却“说不清”。要实现有效的经验萃取，无论是萃取自身还是专家，需要的是综合能力，包括对业务的理解、访谈引导技巧、提炼概括能力，以及对未来要使用这些经验的员工的共情能力。简言之，就是把经验转换为可复制的能力与工具的产品思维。

结合在企业培训和经验萃取领域的多年实践，以及设计思维的理念与方法论，我总结出“FISH经验萃取模型”（见TIP）。

整个萃取中，不断重复“发散到聚焦”“聚焦到发散”的过程，最终形成“鱼”形。这或许可以帮助企业以简单的步骤、访谈和提炼技巧，将隐性经验还原成可复制的业务动作。

FISH经验萃取模型

动力层面，建立“创作之源”

经验萃取不仅仅是技术活，更是人心工程。为了激发员工的参与热情与创造力，企业培训部门需要构建一个开放、包容、共创共享的学习氛围。

更深层地，员工创造力的背后，体现的是企业的经营与管理理念。正如胖东来案例中，一线员工之所以能创造如此众多的服务细节，源于创始人的经验理念——胖东来照顾好员工，才能让员工替胖东来照顾好顾客，最终顾客就会照顾好胖东来，实现良性循环。

环境层面，培育“应用之壤”

每个人都各有优劣势。实现最佳成果的关键在于充分发挥每个人的长处。对于经验萃取而言，企业和高层管理者可以制定相应的奖惩机制，提供经验萃取的外部条件；中基层管理者则要落实和推动这些制度、方法和培训，并跟进结果，让经验萃取在一线发生；一线员工，处于距离客户最近的岗位，要让他们以最简单的方式发现、解决、记录问题，并提炼出更新更好的方法和经验。如此，便构成了“组织经验萃取生态”。

组织经验萃取生态

如今，随着AI技术的快速发展，其在企业培训及经验萃取中的应用前景日益广阔。对经验萃取而言，其本质是去除个性化因素，提炼共性的、可复制的部分，这正是AI的强项。经验萃取未来的发展趋势，就是AI与业务不断结合的过程。我预测，这个过程会经历三个阶段。

信息采集与精炼，智能生成成果

设想这样一幅场景：在征得客户同意的前提下，用采集设备记录下室内设计师与客户沟通的视频音频、楼层房型面积、客户特殊需求和预算等信息，并在后台转换成结构化的数据，结合交房时客户的满意度，由AI进行智能整理与优化，最终形成基于“房型、需求和预算”三个基本维度的设计方案。未来，设计师只需将客户信息录入，就可以生成不同的设计方案，极大地提高设计效率。

当然，我们同样要考虑商业伦理问题，确保客户信息的安全与保密，防止企业利用大数据行非法活动。

辅助工作新常态，实现“萃取即应用”

经验萃取的终极目的，在于推动实践进步与企业绩效的提升。传统模式下，萃取、学习与实施往往作为独立环节存在，而AI的介入，则有望打破这一界限。在不久的将来，AI不仅能提炼出宝贵经验，更能直接将经验融入日常工作流程，实现“萃取即应用”的无缝对接。

职业重构，让业务与技术深度对话

面对AI的崛起，企业及HR部门需具备前瞻性思维，深入洞察技术如何为业务赋能。这意味着，我们需要重新审视工作内容的本质，明确哪些任务更适合由AI承担，哪些则依赖于人类的独特能力。在此基础上，我们不仅要为当前的业务需求萃取经验，更要前瞻性地为AI准备“养料”，即那些能够推动其不断进化与优化的关键知识与经验。

AI作为一种算法，其底层逻辑正是经验萃取。AI可以提升萃取效率，但人类才是经验的投喂者和萃取的定义者。如果单纯利用AI，经验成果就会失去思想，充满“AI味儿”。因此，在AIGC新时代，我们需要发挥AI与人类的各自优势，实现人类与AI共舞。

同时，经验萃取确实能够让企业的所有人都散发创造力，从而避免创新只掌握在少数决策者手中。但归根结底，企业需要的不是“经验萃取”技术本身，而是给每一个人戴上创造力的魔戒。