便利蜂與便利店的異同

1.資料層面

便利蜂與日系便利店都是資料驅動的，只是業務導向不同，資料分析或驅動點也不同。

2.客戶及場景異同

兩者的客戶可能有重疊的部分，但場景不同。

3.經營模式異同

現在有好多新的合作或運營模式，有各自不同的優點

4.經營品類

便利店的經營品類要大於便利蜂。

就說這麼多，希望可以幫到你。

不過在銷售這個硬指標上，7-11單店平均日銷2.4萬元，是其他全部便利店品牌的3倍。便利蜂是數字演算法驅動的便利店，對整個運營流程進行了數字化重構，其實就是新零售的定義，更高效率的零售 。

從銷售額和門店數量兩個維度看，哪個經營模式更有發展潛力呢？我是認可日系便利店模式的，因為它守住了體驗和服務這個零售本質大本營。

便利蜂的創始人曾經是去哪兒網的執行長，其對資料的理解遠遠強於零售業。用演算法邏輯植入便利店行業，在新零售大潮與便利店風口相結合的時代，碰撞出激情並不奇怪。這與前些年O2O混戰時，用一種模式和邏輯做各個行業是一個道理。

因為這種基因，便利蜂將數字演算法用於便利店運營的全鏈條。比如即食便當的製作，對溫度和時間等全部透過演算法進行量化記錄。對鮮食日配商品的品控管理，包括動態打折、加熱數量、價格自動變更展示等，全部實現了自動管理。還有物流以及選品的演算法，使便利蜂在數字標準化方面處於優勢。

另外在人員培訓上，便利蜂比傳統便利店時間更短，基本只有1/4的時間，因為很多店長的管理工作都被數字演算法代替了。從商業效率的提升方面來看便利蜂做的很不錯，不過無論是銷售額和消費者認可度，這些並沒有創造更多價值，但擴張速度確實很快，當然也離不開資本的推動。

日系並不就是日本便利店，而是在形式和理念上的泛指，其實國內便利店品牌大多是這種模式，也可以理解為傳統連鎖便利店模式。日系便利店的特點是重視系統性運營，在便利店核心的供應鏈、物流配送、產品研發、門店體驗方面，最終是透過規模化和標準化來提升盈利能力。

便利店是提供便利服務的，其運營模式並不複雜，但要做好卻沒有多少。日系便利店不僅需要將業務單元做到極致，同時還要做好協同的精細化運營。看起來很多透過資料演算法就可以實現的運營動作，在日系便利店理念認知中，都是脫離了滿足使用者需求這個原點。

事實上，日系便利店在資料系統方面也有自己的優勢，雖然相對固態，但在支撐全體系運營上也很強大。另外精準的密集選址，提供有價值的產品和服務，以消費者需求為引領，注重與員工直接溝通等，都是核心競爭力形成的驅因，最後體現在銷售額上。

零售是對流量轉化的渴望，再透過服務來提高客單價和復購率，也就是對人的服務。日系模式在內部團隊的協作，外部顧客需求滿足方面更加註重。零售的本質是基於消費者體驗，日系模式顯然更接近消費者。

便利蜂的數字化演算法模式，有兩個可參考的案例。一是前幾年一地雞毛的無人零售，二是瑞幸咖啡出事前自詡是大資料公司。無人零售失敗的主因，是將技術的價值凌駕於人的體驗之上，而又在運維上無法做好，導致其盈利能力不能支撐成本。

便利蜂的無人結算和APP閉環使用，從便利店定位看，其實增加了服務的不便利，往往用時更長。總的來看服務的溫度有所欠缺，零售逐漸從差價模式往服務盈利轉變，誰能更好滿足使用者需求誰將走得更遠。

關於這個話題，更像是新零售與傳統零售的碰撞，這幾年模式概念滿天飛，但便利店不僅受到衝擊較小同時還在增長，正是滿足了消費需求的轉變，數字化體驗反倒並不明顯，這不包括偽便利店模式。

去年日本便利店系統曾組團到便利蜂考察，瞭解和學習便利店的數字化趨勢，說明技術對零售的推動的確不可或缺，但技術永遠是為人服務的，零售本來就是做人的生意，在情感上在心理上都不是技術能做好的。

融合不可避免，但是資料演算法來主導便利店業態？還是便利店本質服務不變，透過技術來賦能？這個邏輯關係要清楚，從這點上看日系便利店（目前的大部分連鎖便利店品牌）模式發展潛力更大。