科技猎F5未来商店联合创始人林小龙——打造更细颗粒度的智能零售网络
“当我们的颗粒度切得足够细，离消费者足够近的时候，他就能够产生额外的消费需求。”1月19日，F5未来商店联合创始人林小龙在由亿欧旗下 品牌实验室 主办的"发现品牌的原则与个性"主题沙龙活动中如是说。
以下为F5未来商店联合创始人林小龙在本次沙龙中的演讲实录，经品牌实验室整理编辑，有删改：
大家好，我叫林小龙，创业之前在腾讯微信事业群工作，2014年出来创业。我们这个项目在2014年10月开了第一家店，那时候很少人关注无人零售，这也给了我们很大的空间。创始人徐海成最早因为机缘巧合在工厂里开了一个便利店，表面上看起来很挣钱，但是算下来并不挣钱，一个小店就请了13个人。所以他想这东西能不能做成自动的来减少人力，于是做出了一组大型自动售货机。当时他的一个朋友正好在佛山经营连锁便利店，请朋友来看，看完有意思的事情就发生了。
他朋友跟他说，你卖这些东西是没法挣钱的，挣钱都是靠鲜食。毫不夸张地说，如果将711、全家的小餐车拿掉，大部分的店都是要关门的，因为这种现代便利店超过50%的营收都是来源于鲜食。所以2014年10月我们在佛山落地的第一家店，就已经包含了一个现场烹饪鲜食的机器，只是当时的品类比较局限，只有车仔面和鱼蛋这两种。目前机器设备迭代到第九代，我们已经能够覆盖到大家常见的涵盖粥、粉、面、饭、小吃等多种现制鲜食品类。
今天主要是跟大家分享一下我们在创业过程中的一些思考和看法。
我们始终认为 零售的本质其实就两个点，第一个是成本效率，第二个是用户体验， 这两个点是跑不开的。要么去做降本增效，就是降低成本，提高效率；要么让用户的体验更好，比如一个消费行为，以前我们要跑到街上去找一个大商超来买我想要的东西，现在对着手机就能下单，这是用户体验的改变。首先给大家介绍“高刚海“，高刚海不是一个人，它是三个词的简称：高频，刚需，海量， 零售就是一个“高刚海”的市场， 我们认为它在目前的环境中是能够持续增长的，会有新玩家进入，也会有新资金进入。如今，线上流量的成本上升非常快，互联网公司要么去下沉市场找增量，要么去线下转化存量。比如这两年小米、淘宝也去农村刷墙了，去到下沉市场找增量。线上的互联网产品也会不停去线下盘活流量，比如共享单车、充电宝，这些领域也是一种获取流量的方式。技术变革能够为线下商业提升效率，所以机会还是非常大的。
从B端的商家跟C端的消费者的角度来看， B端的商家希望自己有无限的货架，能够卖无限多的东西，无限多的存货，然后没有履约成本。但现实往往是残酷的，B端商家因为空间的限制，它的货架是有限的。只要离消费者越近，履约成本一定越高。
从消费者角度出发，消费者当然希望买到物美价廉、伸手就有的产品。 那这是一个什么样的状态？
这是一个知名企业曾经的slogan， 京东的“多快好省“，我觉得这是高度概括零售最优状态的四个字。但其实多快好省这四个字，极致状态又是相悖的。
首先“极致的多”跟“极致的快”是相悖的。
这就好比我们在沃尔玛买东西，SKU非常多，存货量非常多，或者我们在电商买东西，它的SKU跟存货量理论上来说是无限的，因为它可以在城市周边建设大仓去提供“极致的多”，那它就没法“极致的快”，它的快速程度一定比不上便利店，一定比不上自家楼下的生鲜超市。
另外一点，“极致的快和极致的好”，跟“极致的省”是相悖的。 极致的快需要付出非常高的履约成本。我要离消费者更近，那就要开更多的点，这些点位的位置都要足够好，所以租金成本会非常高，极致的好跟极致的省当然也是相悖的。所以， 从供给角度来看，零售企业是有个边界的，它的初始点是在希望自己能够获得足够高的溢价， 消费者能够主动来，不需要付出太多的履约成本。对于消费者来说，消费者希望东西足够便宜，足够方便。
这几年大家多往连锁零售的思路去发展，因为大家发现，单点零售能创造的价值非常有限，很难形成边际效应，成本固定，数量规模大起来后，每一个点的成本会显著减少，这种情况在单店是不存在的，在连锁店里面是存在的。但是在过去，连锁零售非常重要的是标准化，因为标准化管理可以降低成本，提升效率。但现在这个阶段，我们认为 标准化只是一个基础，另外一个更重要的是个性化。 7-11的创始人铃木敏文先生，他在研究美国7-11跟日本7-11的区别时，看到一个很有意思的点。
美国的7-11是中央订货，日本的7-11是由具备十几年服务经验的店长根据每个店的需求去订货的。在标准化的角度来看，我们当然是希望能够越统一，效率越高，成本越低。但其实中央很难去了解每个场景，每个区域的消费者需求的差异。这种事情需要由经验丰富的店长去做，现在出现的AI店长现在大概能达到一个八年经验的店长的订货水平，能够懂得每一个单店的需求。个性化非常难，但它也很有意思的一个点。好比我们在开每个店的时候，先大概以商圈和经验判断上货量，比如可乐跟奶茶，我可以各上10瓶，但是跑了一个月下来之后，我的可乐可能会变成18瓶，奶茶剩2瓶，为什么？这个数据可以可以自动去做调整，而且这个调整是不间断发生的，我们认为，随着智能化、 数据化 能力的提升，数据帮助人去做决策，让每一个店、每一个点位形成不一样的个性化效果。
我们也发现了一个趋势， 现在的餐饮企业都在零售化，零售企业都在餐饮化，整个边界不断趋于模糊状态，大家都在跨界。
如果大家感兴趣，可以去看一下广州酒家的财报。他们的营收构成中零售品的销售收入占了非常大的比例。对于餐饮企业来说，空间和时间的限制阻碍了量的扩张，那它怎么办？ 那就去开更多的店，另一个思路是能不能将这种即食性的餐食需求变成一个零售品，让它可以去到更多地方。 这个例子就好比天图资本投的周黑鸭。周黑鸭通过包装技术的创新，让本身是餐饮的一个品类变成可以去到更多的地方的零售品，其实这是一个非常好的创新。零售企业其实也在餐饮化，就像大家所看到的像盒马鲜生，超级物种，现代便利店，当然我们F5也在做餐饮。
对于便利店的标准品来说，它所产生的单价比较低、同质化高，竞争力很难拉得开。鲜食是一个相对频次比较高，毛利空间比较大的品类，它能够拉升整个点位的销售。我们刚刚说零售的本质是成本效率跟用户体验，成本效率无非还是算回这笔账，你的单店模型能跑通，那你才具备一个快速扩量的基础。
我们创业前两年属于无人管无人问的状态，2016年底马云提出 新零售 ，到2017年这一波风起来之后，我们受到非常多的关注。在这过程中， 我们觉得前面的时间给予了我们比较宽裕的试错空间。 因为我们做的还是零售生意，所以单店模型特别重要，否则单店跑不通，盲目扩展就非常危险。 我们认为便利点的核心其实就是前面两个字：便利。你可以为了一杯星巴克，开车30分钟去到这个品牌面前。但你绝对不会为了一瓶水，一个鱼蛋多走200米。所以这是便利店的一个核心，它需要有足够高的密度，才能形成足够便利的可能性。 对于怎样形成一个足够密的网络？我们认为它必须具备单店需求足够低。 我们试想一下，开一家现代便利店，按目前市场价格来说，基本上一个店没有七八十万开不出来。在广州这种区域普遍要一天做到6500块它才能够平本不亏，这直接就决定了选址必须要有足够大的人流量，按便利店10-20元的客单价水平，至少需要6000人，10%的捕获率，才能够保持一家便利店的生存。那相应的，6000户的社区能开一个现代便利店，但是去到3000户，就开不了，那6000户有这种需求，3000户的社区一定也有，只是需求没那么大。那对于我们来说，我们目前做下来的一个单店模型的盈亏平衡线已经控制在了1500块钱左右，也就是说我开门一天只需要做到1500块钱，我的店就能够盈利了。我们目前开出来的30几家门店已经超过了这个状态。只需要每天2000到3000的营收水平，能够在10到15个月去回本。类比于现代便利店的财务模型，我们可以有机会下沉到更深更多的地方，比如说小区的出入口，一个便利店需要足够多的流量跟曝光。其实我们更倾向的是在东南西北各开一家，不需要一个店做到1000元的营收，做到2000元左右就可以了，我需要的其实是更高的密度。 我以更小的一个颗粒度对你进行截流，这是我们希望去做的定位。
关于这几年非常火的几个话题， 消费升级 、消费降级、消费分级的说法。 降级我觉得不太成立。消费分级其实也是明显存在的，我们觉得无论是升级还是分级都好，很重要的一个点是服务升级。那服务升级有一个很关键的点，就是在人。 我们开玩笑说，那种能说会笑颜值高，还能给你打折的小哥哥小姐姐不够用。现在的消费品牌，比如喜茶，奈雪，星巴克，海底捞，其实人的元素是非常重要的。我们试想一下，如果你在星巴克买一杯咖啡，给你冲咖啡的是一个大妈，你对它的印象是不是会大打折扣？
回到我们所处的行业，我们觉得是挺不一样的。 便利店这个领域，相应来说它服务的部分所产生的价值相对较低的。 那对应的，能够给服务员创造的价值和成就感也会较低。为什么？因为便利店有大量的重复性工作，当然他可以在你深夜加班回来吃东西的时候和你打声招呼，有一种温暖。但是这种事情我们觉得机器也能做，而且有机会做的比人更有趣、更好玩。但是像星巴克冲咖啡的过程其实还是有一些特定技能的，要进行一些职业培训。那相应的，他的价值感和满足感会高于便利店行业。这也就是为什么这几年便利店服务员慢慢从小哥哥小姐姐变成大叔大妈。
在这样的情况下，我们觉得 自动化优化人力存在比较大的机会。 刚刚说的零售的本质是成本效率与用户体验，我们认为 降本增效最好的一个手段就是技术演进。 我们认为系统跟自动化有可能比人做得更好。比如刚刚那场景，晚上加完班去买东西，我每天买的就是车仔面加鱼蛋，对于店员需要形成一个长久的记忆，他才能知道你是谁，你平常买的是什么东西。每一天面对这么多消费者，其实难度是非常高的。现在比较通用的做法是什么呢？当我买单的时候，收银台的阿姨会问你加一块钱多一件，是否需要？ 这种消费推荐的方式，其实是在消费者已经完成了消费的决策行为。我已经选完东西了，你这个时候来给我加东西，相应它的命中率和体验，我们觉得并不会太理想，它也是一个比较生硬的过程。 对于我们来说，可以怎么做呢？我们在目前所有店的选购屏上都装了摄像头，比如我跟另外一位朋友进店，看到的陈列可以完全不一样，为什么呢？我们通过摄像头识别到人脸，人脸跟我的历史消费订单、同标签人群消费习惯去做关联，后面就是电商的那一套东西了。 这个就是电商千人千面的能力。 而且这个消费选择的引导在消费者做决策之前，我就能够去改变它。比如现在是早餐时间，我看到你来了，你基本上是不买甜食的，这个时候我们新上的一款商品就不会推给你，但我会推给另外一个人，这是数据的能力。
自动化还有一些明显的优势。我们发现有些人在商超消费时会有一个小小的习惯，买东西的时候会喜欢拿后面的货，为什么呢？因为一般在超市或便利店的陈列中，临近离过期时间的商品一般会摆在前面，越新鲜的商品摆后面。我们团队中有几个7-11的同事，以前有一部分很重要的工作，就是每天巡店去找出临期商品。这种事情在SKU少的时候还好，在SKU多的时候，这种管理问题就会逐步出现。在自动化的角度来说，这个事情就不复存在了，因为我们能够精确知道每件商品在什么位置。
无人便利店 这个说法在2017年特别火，2018年也维持了一些热度。 但我们基本上不太标榜自己是一个无人店，更希望自己展现出来的是一个餐饮+零售的空间。 无人能够降低运营成本，对于像我们所处的这个领域，人力成本很多时候是倒挂的，甚至比租金成本更高。 普遍来说，目前无人店的坪效都是低于有人店的。整体来说，我们觉得无人，它并不是我们想去做的核心，我们觉得更重要的是在商品的每一个流动环节，消费者的每一个行为，它都有机会数据化。 比如我选了一件东西，又把它移除了，这从超市的角度来说，拿起来又放下了，这种消费行为的颗粒度我能够追踪得到。我们希望能够通过自动化、数据化的方式，让零售的颗粒度切得更细，去到更多地方，因为更细的颗粒度会对大颗粒度进行截流。举个例子，就像我问一个朋友要不要吃草莓，他说吃。那你去洗洗吧，他就不吃了。但如果这一刻把洗好的草莓端到他面前，他很快就吃完了。其实这个例子就说明， 当我们的颗粒度切得足够细，离消费者足够近、足够方便的时候，他能够产生额外的消费需求。 所以小颗粒的零售网络，我们认为是有高价值的。每一波技术浪潮都会带来千亿级公司的机会，我们认为这种数据化跟零售的结合是具备重要意义的，本身就是在做降本增效，让零售企业的边界扩得更宽，下沉到更多地方去。
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