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作者：刘圻 | 编辑：潘浩
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中国现在小微门店就有8000万家，其中非连锁化的占到80%，单体小店是市场上的绝大多数。
基于RBF的创新理念，港交所前总裁李小加创建的“滴灌通”在中国内地投资了超过1万家门店了，已经覆盖了餐饮、零售、服务、文体行业的上百个品类，但资金往往投向加入连锁品牌的店面。
在实践中发现，没有加入某一“品牌”的单个小店，往往数字化程度很低，比如银账系统可能就各家有各家的，千奇百怪，滴灌通也就没法用标准化模式来对接它们的现金流；
另一方面，小微企业群体的整体商业生命力虽然惊人，但单个小店的生存风险很高，不具有投资属性。
所以，滴灌通想要对零售行业做的一个重要改造，恰恰就是提高连锁化率。
滴灌通更愿意去跟加入“连锁品牌”的店铺合作，这是因为“品牌方”能够系统赋能“加盟商”，并从现有门店里面发现有潜力当新店长的人，去把这些人变成新的直营或加盟店长。从概率上说，这些新店长的能力和经验就比普通人选要有优势。
滴灌通既可以跟着店铺走，也可以跟着店长走。这都是为了提高投资存活概率。
1
大数定律：基于遍历性的投资策略
传统投资机构押宝独角兽。
滴灌通的投资标的是一家一家的零售小店，而且投完之后通常四五年就收回投资，赚够回报了。
这意味着没有必要花太多精力去研究和揣摩这家小店10年以后的命运。
假设真的遇到一家独角兽公司，连续10年都在增长，那也不怕，滴灌通也不会错过它，因为这10年里，滴灌通可以不断地投资它所开的新门店，仍然在不断地吃它旗下每一家小店的成长期红利。
所以滴灌通只关注两个问题：
店面的回本周期有多长？
平均的经营期限有多长？
这两个问题很容易就能够从门店、公司或者行业里面得到答案，于是滴灌通的投资判断也就可以快速地形成。
滴灌通投的不是一个店，而是很多店，小店们的命运有个体差异，但它们总体的兴衰起落是要遵循大数定律的。所以，滴灌通明白没有必要在一家两家上面反复纠结，只要看准了一条平均赚钱的赛道（行业、区域、品类、品牌……），就可以用“遍历性”来赚取基本稳定的回报。
想明白了这件事，滴灌通就把谈判方式也简化了：
用门店期望的回本期和预估的营业额来反推分成比例。
比如说，店主期待自己的回本期是24个月，那滴灌通就也要求自己的回本期是24个月，滴灌通总投资额是48万，那每个月的分成收入就应该是2万元。如果预估出来小店每个月营业额是20万，那分成比例就是10%。有了这样一个基数参照，滴灌通同时在跟这个品牌的其他连锁门店谈判的时候，也都围绕10%这个基准来做个性化浮动。
这样一来，遵循大数定律，运用“遍历性投资策略”就把投资决策给简化了。
2
标签系统：基于数字化的客户画像
我们都知道电商很擅长标签系统。
把一个用户拆解成无数标签：某某某经常看羽毛球课程，经常看搞笑剧情，经常半夜看《商业圻谈》……
滴灌通给所有的门店们也做了一套“标签系统”。
比如说一家小店，它是美容美发行业还是火锅行业？行业的大致毛利率是多少？打个标签。
这个小店是在深圳还是在内蒙？也打个标签。
每份门店的合同，是两方来签，还是加上企业三方来签？打个标签。
是按2年加3年的期限来分成，还是按1年加4年的期限来分成？
如果是直营点，分成比例的调整依据是什么？打个标签。
以及同样的期限，都是按2年加3年来分成，如果直营店换成加盟店，它的分成比例调整依据又是什么？再打个标签。
再往下，分成周期是按月、按周，还是按天、按一笔业务？也打个标签。
这样一来，不同的标签，就对应指向写好的不同的合同条款，小店讲清楚了自己的情况，一份合同也就自动生成了。
滴灌通这边，投资经理和法务人员也就不需要一条一条、一遍一遍地看合同了，就变成了小店做选择题，算法给组合，快速地把合同生成出来。
而且今天给这家火锅企业的30家门店打的标签，下次可能有70%～80%可以用在另一家火锅企业的门店身上，间接地把下一批投资的效率也给提高了。
3
区块链：基于数字化的组织学习
滴灌通自己做了一个区块链项目，起名叫“滴灌链”。
区块链技术用来解决什么问题呢？很多。
比方说，滴灌通投资的每一个门店，都会有一条自己的链，这条链上记录了跟这家门店相关的所有信息。
投前分析、商务拓展的进程、参与人员是谁、投入工时多少、投后的经营数据，还有逐期返还的分成金额是多少，还有跟当初预测做的对比，等等，都在这条链上。
滴灌通每投一家店，攒下来的知识，也都会放到链上，这样就能够逐渐攒成很多的知识库。比如说美发行业的分析系统、城市商圈的分析系统、法律合规系统、运营支持系统、投资全流程系统，等等。
这些信息互相开放之后，就能够让滴灌通的投资链条变得开放且直观，让不同的投资团队能够快速地学习，触类旁通。
滴灌通需要给每一家小店做营收预测，再根据自己的预测来约定分成比例。
滴灌通要是估高了，后期的真实回报率就会降低，这个预测的准确度会影响投资回报率。
如果一家便利店，一个月能够收入20万，实际上一个月它只收入2万，那就亏大了。
所以怎么提高营收预测的准确性呢？
在区块链上多看相似案例。
投重庆便利店的团队，看看成都便利店的库存消耗数据，参考着这个来给重庆便利店做营收预测，那准确性就要高一些。
滴灌通现在对数据团队的要求是，营收预测和真实营收的偏差不能高于20%。
他们现在对自己的区块链系统和数据系统很乐观，他们认为到年底要投够1000家小店的时候，这个偏差就能够压缩到15%以内了，到2023年还能够压缩到10%以内。
用基于“大数定律”的“遍历性投资策略”+海量标签加持的智能算法系统+区块链技术加持的组织学习，这就是滴灌通的模式原理。
在小微企业融资市场里，一个显著的特征是“哪里的数字化程度高，资本就往哪里迁徙”。
数字化可以让放贷的边际成本显著降低。
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作者简介：刘圻，中南财经政法大学教授，博士生导师，专注于财务思想与商业构建之间的交叉研究。
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