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7-Eleven的数字化创新转型
冬天夜晚，想吃夜宵，就会去附近24小时营业的7-Eleven便利店买个泡面或关东煮。
7-Eleven创立于1927年的美国德克萨斯州，早期公司名字叫做南方公司。最初的南方公司是一家在全美各地开设连锁店店铺的制冰公司，这家公司除了售卖冰品，还别出心裁的在美国德州达拉斯创建了全球第一家便利店，搭配冰块出售冰淇淋、牛奶和鸡蛋等商品。1946年，南方公司将营业时间延长为早上7点到晚上11点，便利店的名字也更改为7-Eleven。1963年7-Eleven开始24小时营业，并且进入快速扩张期。1963年，7-Eleven在美国各州拥有超过1000家门店。
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1973年，日本伊藤洋华堂时任CEO铃木敏文拿下美国7-Eleven在日本的特许经营权，并成立7-Eleven Japan子公司。1987年美国南方公司多元化扩张失败，公司面临破产重组，随后1991年日本伊藤洋华堂子公司7-ElevenJapan收购美国南方公司73%的股权，成为公司第一大股东。1999年美国南方公司更名为Seven-ElevenINC.; 2005年9月Seven-Eleven Japan Co.、Ito-Yokado和Denny’s Japan合并成立Seven & IHoldings Co. Ltd；同年11月完成收购Seven-ElevenINC. 全部股权。
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经过数十年的发展，7-Eleven已经成为全球规模最大的便利店品牌。截止2019年2月，日本地区共有约20900家7-Eleven门店，在除日本外的其他国家地区，7-Eleven共设门店47360家，日本外的门店数量前三名的国家分别是泰国、韩国及美国。时至今日，7-Eleven已经拥有非常成熟的数字化运营平台系统。7-Eleven的数字化运营，要追溯到1978年，7-Eleven引入日本电气的订货终端机，对7-Eleven的商品进出货数据采集记录，在全店推广订货终端机标志7-ELeven从人工记录到数字化终端的升级。7-Eleven更在1982年从美国引入POS系统，成为首个拥有POS系统的日本企业。7-Eleven的客户数据终端采集系统，不仅可以降低人力成本，更可以统计商品售卖数据，形成商品销售画像，清晰统计分析顾客的商品消费偏好。
在销售数据累积的基础上，7-Eleven根据销售数据、天气、气候、节日和各类活动等因素，预判断门店第二天的商品销售情况，以此作为订货依据。第二天营业结束之后，再将当天的商品销售情况与前一天预估的结果进行对比，在此基础上预估第三天销售情况。日复一日循环，随着样本天数与商品销售数据的增加，对某种商品销量的规模预测准确度逐渐提升，形成了7-Eleven的独创店内单品管理模式，即以单个库存量（Stock Keeping Unit，简称SKU）为单位进行成本与销售业绩管理。7-Eleven平均单店面积为100平米左右，SKU可达3000左右，让单品管理做到极致，才能让每一平米面积都产生效能。7-Eleven一直致力于挖掘用户需求，优化商品结构，打造爆款商品，以畅销产品带动其他品类销售，保证高客单。
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7-Eleven还建立起完整的前中后端数字化运营体系。从食品原材料到成品，711建立完成的数据库对食材的原产地采购、运输和生产过程进行全程的控制和追溯，从而保证食品的品质。数字化运营体系覆盖7-Eleven总部、地区事务所、线上营销网站、信息中心、制造商、供货商、门店和共同配送中心等部门，实现不同部门之间的数字交互。
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在这样庞大的数据管理体系下，7-Eleven可以对其直营店及特许经营门店的经营做标准化及数字化管理，保证每个门店的经营统一性及质量达标。7-Eleven也得以飞速扩张。事实上，特许经营门店的佣金收入已占7-Eleven总收入的近9成。7-Eleven日本公司2019年预计总收入是8736亿元人民币，其中特许经营门店的佣金收入占比达89%，是7-Eleven总收入的主要来源。7-Eleven构建零售服务商的商业模式，从直营店开设经营变成了服务于B端加盟商的零售服务平台。
7-Eleven建立起一个“产业路由器”，实现多方资源整合与连接。这个产业路由器不是中间商，不赚进销差价，也不赚取通道费与广告费，为加盟店、合作工厂及物流中心提供免费的连接服务。为了高效连接这些利益相关方，7-Eleven利用多年积累的大量产业链数据及开发的智能算法，对177家工厂、157个配送中心和数万家便利店门店智能配对、智能连接，利用产业路由器的商业模式共享研发、采购、物流、信息平台及金融服务，提升效率，提高产品品质，降低成本，为门店消费者提供性价比高的产品，最后形成7-Eleven吸引B端加盟商及C端自然人消费者的核心竞争力。
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7-Eleven的会计业务完全由IT系统自动结算，每年节省了110亿日元会计人员成本。如果把所有相关结算系统囊括在内，比起用纸张结算的年代，这套无纸化会计系统节省的开支多达200多亿日元。除了节省成本，这种方式还可以清晰地收集到客户信息，并将其运用到商品开发和商品采购中。
近年来，7-Eleven在泰国的1.1万家分店采用了人脸识别和人工智能行为分析技术，这是迄今为止人脸识别技术在商业上被最大规模的采用。这些7-Eleven便利店了采用人脸识别和行为分析技术，来识别忠诚度高的会员、分析店内流量、监控产品水平、向客户推荐产品，甚至测量顾客在店内浏览商品时的情绪。据了解，其人脸识别技术准确率超过96%。
7-Eleven的宗旨是“关注社区5分钟行动圈里的社区便利”，除了售卖商品，7-Eleven还为顾客提供ATM机、打印、票务及生活费用代缴等服务。社区服务除了带来门店收入之外，还会为便利店充分引流，增强消费者粘性。基于社区群体的，7-Eleven便利店未来还有更多可能性。
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【案例分析】
大数据技术得到不断发展，伴随着企业业务日益多元化、复杂化的趋势下，大数据与业务也在不断融合。企业从简单的业务分析、消费者统计，提升到利用大数据技术构建数据平台，促进数据处理效率，更好地将数据与业务进行连接，提升数据的可用性、充分使用数据的应用价值，为企业客户提供更高效的个性化应用服务。
企业的数字化转型目标是：扫除技术障碍，充分利用企业多年积累的宝贵数据资产，通过挖掘这些数据资产的价值，快速交付和创新，提升用户体验，并构建企业线上线下生态系统。
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企业数据平台的搭建有四个核心工作，主要包括：
基础设施包括数据平台开发、测试、运维的基本保障，企业需要统一开发环境、标准化研发过程、规范开发输出成果；在开发过程中，企业要打通开发、构建、验证和部署流程，使得平台软件处于随时可发布状态；同时需要对基础平台系统的IT运维和业务运营进行全面监控，在开发过程中内建对基础设施数据安全性的保障方案。
API与平台架构设计应该注重开发者体验。在API背后，企业应从业务功能角度出发划分合理的界限与服务边界。在服务边界之间，为了方便对接各类应用，企业应提供API网关作为所有服务使用者的单一入口，在API网关背后去处理众多内部复杂的IT系统。
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为了让企业产品与业务团队获得洞见，企业要定义数据流水线，使数据能够顺畅地实现收集、转换、存储、分析建模预测、可视化等阶段，产生业务价值。企业IT团队进一步把数据包装成能供外人使用的产品，让第三方从数据中获得数据支持与新的价值。企业对不同的数据用户身份，授权访问不同范围的数据。需要根据业务目标在数字平台系统中埋设监控点，并及时把监控结果可视化呈现给业务客户。为了降低实验试错风险，企业把新版本平台客户端发给用户之前，先把产品发给一小部分客户做测试，确保新版本大规模推广前不会造成重大问题。
企业需要建立对客户及潜在客户的交互界面，并确保交互界面唯一、连贯、准确及完整性，以便更好地了解客户需求及服务客户。需要结合客户特征及不同数字渠道特征建立连贯的内容策略。在多种渠道（例如电脑、智能手机、门店收款终端等）引导顾客消费旅程，与顾客产生正确时间、地点及方式的交互行为。基于从各种渠道获得的客户本人及其行为的数据分析，可以向顾客提供定制化的内容、服务及产品推荐。
企业数字化转变及数据平台的建设并非一步到位的工作。企业需要根据自己的现实情况与数字化目标，建立自己的数字平台战略，稳步提升企业数字管理及运营的能力。
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（感谢读到这里，么么哒）
延伸阅读
《从创意到创业：
大众创业全流程思维、方法与案例》
（中国经济出版社，2017）
《体验至上：
未来十年打造科技爆品的思维及方法》
（中国经济出版社，2019）
《精益获客：
引爆用户增长的战略与方法》
（机械工业出版社，2019）
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编辑：E.T.
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