新零售时代，如何吸引算法大数据人才？

作者|NatureW  来源|猎聘人才官(ID：liepinrcg)

便利蜂如何与互联网公司争抢算法数字化人才

千店千面，便利蜂如何实现对员工的标准化管理？

数字化浪潮的席卷，让新零售的风口正式来临。仅两年时间，7 -Eleven、罗森等老牌外资便利店的华北市场门店总数，就被一家本土便利店全面超越。即使“黑天鹅”入侵，疫情肆虐的日子里，该便利店却做到了在全国1500+直营店中超过9成以上门店坚持24小时运营。

这家便利店就是：便利蜂。

本期专访，便利蜂高级人力资源总监：Edward。深刻解析：新零售时代，便利蜂稳健扩张、逆势上扬的根因究竟为何？

一

城市幸福生活，从便利蜂开始

智能便利店——数据算法驱动

 一、便利蜂快速稳健扩张的根因为何？格局决定布局 

Edward认为：

1、宏观角度，便利店赛道空间巨大，且我国不同区域间的饱和度极不平衡，市场特质具有分散性。2017年以前，便利店行业在华北地区的一二线城市（北京、天津等地）的饱和度相比于上海、台北、香港、澳门等地存在较大差距。市场的容量为便利蜂的发展提供了充足的释放空间。

2、全球数字化转型已经进入了深水区与实质性黄金时代。中国借助在这一波互联网技术革新中获得的部分先发红利，使得传统零售业的数字化改造成为可能。我们有能力、有意愿，通过技术手段对传统零售行业进行更深一步的产业整合和效率提升。

能否快速创新，布局生态链

能否找到匹配业务发展的合适店面

能否构建高质量门店运营的人才供应链

以上是决定便利店能否存活重要原因，而便利蜂能“活下去”原因自然也涵盖其中。在此基础上，便利蜂创造新历史：基于全业务链的互联网信息化平台下的大数据AI算法驱动，全链路的介入到便利店运营当中。从开发选址，到门店运营；从宏观的生产、物流路径规划，到琐碎的店务决策。AI算法的身影无处不在。

（1）大数据平台：针对于便利店业态开发了大数据平台，基于大数据平台开展了若干业务应用系统，实现了全业务链的信息化覆盖。

（2）便利蜂APP：具备店铺查询、自助购物、智能货柜、购物、会员管理等功能。

（3）人工智能的店务决策平台：自动排班、自动订货、库存管理等各项功能。

高度数字化的店铺运营方式，一方面让便利蜂在诸多极端的环境中依然能维持高效率，一方面又能真正贴近消费者需求，提供更有温度更定制化的零售服务，真正实现了“千店千面”。

 二、 便利蜂是如何选择合适的店面？ 

1、为快速扩宽市场，便利蜂有独特的选址算法模型。在北京我们可以看到，相比于其它便利店，便利峰在开店选址上更灵活、弹性，且可以兼顾扩张速度和盈利。

2、传统外资便利店，对店面的硬性要求非常苛刻。之前的多年，华北市场虽然可出租的店位量很多，但碍于苛刻的硬性要求，使得外资便利店在华北地区的扩张速度并不快。

3、便利店装修在管控避免风险方面的要求极高，便利蜂面对不同户型会匹配不同的图纸。利用算法适应不同的店铺形状，协助图纸绘制、设计可用的户型种类。因此，使得摆在便利蜂面前，可选择的铺面数量相比较同行就会大大增加。

 三、 如何快速培养优秀店长？ 

便利蜂几乎所有店务决策都由「数据和算法」确定。算法驱动在很大程度上取代了人的作用，直接代替店长做决策：安排员工的排班；上、下货等相关问题。

所以在这种场景下，普通便利店培养一个合格的店长至少需两年的时间，而便利蜂仅6个月就可以培养出一个合格优秀店长。这样就可以在扩张上比竞争对手更节省或更充足的的人力供应。

 四、创新举措-深挖数字化护城河 

1、 “数据驱动运营”——信息管理系统

便利蜂作为零售业变革的先行者，创新之处在于用数字化理解并重构整个行业。

其后台有数字化的“中央大脑”，围绕“数据驱动运营”的信息管理系统，其 1500多家门店服务标准高度一致。

依托大数据并结合相关算法，业务链条上的所有的操作人员，只需按照软件提示的策略执行即可。

2、数据场景＋算法——直接做决策

一般公司的AI算法是辅助决策，最终还是要靠人，凭经验来做决策。

便利蜂则是「AI直接做决策」，店务系统的指令直接下达到各店店员。

例如一个特别细节的例子：早餐供应时，如果柜台有3个包子，其搭配要保证至少一素两荤。这就保证了，若顾客是女生，素包子供女孩选择。这些经验往往会存在于有经验的店长脑海里，不会存在冰冷的机器中。现在，所有因素都在便利蜂AI的算法里被考虑到了。

便利蜂突破了固有便利店的购物体验，以用户为中心，围绕每个用户专属服务。

3、千店千面——区别传统最大不同

以消费大数据为基，在策略统一模型下，根据不同场景出决策，驱动零售各环节。不断提升便民服务的效率，满足了不同地区、消费者的差异消费需求。

4、降本增效——并非忽略「人」

技术、数据不断优化，减少人为因素，提升运行效率和效果，实现价值最大化。

（1）职能·通过算法解决

并非忽略人的主观能动性，而是降低「人对于难以量化的经验、模糊判断」的依赖。

以货架陈列为例，资深店员要考虑上架货品的属性、与邻近商品的关联等。

便利蜂如何做？把陈列需要考虑的各因素量化建模，输出图形化指南，人的职能大部分都能够通过算法得到解决。

（2）经验·抽象量化复制

量化经验在时间单位上的颗粒度更细，按存货速度更灵活调配。而在这个过程中误判、出错的可能性也被大大降低，人力也得到优化。

5、管理标准化

Edward说：“便利蜂在各地区会设置不同的SOP，各店面有不同店面、不同季节的SOP。尽最大努力将所有的业务场景都标准化、线上化管理，并且严格按照场景执行。同时，我们也会持续性迭代优化这些SOP。”

二

人才战略

以创造长远价值为核心才是王道

 一、便利蜂如何与互联网公司争抢算法大数据人才？ 

1、人才优势——提供丰富的线下落地场景

实际场景下的相应的海量数据，对于算法工程师、数据分析BI来说是他们研究、工作产出，直接对公司经营业绩，做出直接贡献的关键因素。具象化的元素会吸引对此有兴趣的人才。

2、尊重人才的选择意愿

（1）双向选择

你选择他，他也在选择你。只有双方达成统一意见才会达成双向选择。

效益性——双方都要以充分发挥作用、满足企业人才需求，为根本目的；

竞争性——保持公开、平等竞争；

主体性——候选人与企业始终是双选主，充分尊重两主体的意愿；

真实性——实事求是才能互建信任。

（2）尊重人才

a、让员工成为擎天大树

引导员工走向成功，得到自我成长，物质、精神双重提升、二者均满足。

b、绩效管理要科学，更有价值

吸引、留住人才还得依靠物质基础。一个成功的酬薪方案不在于花多少钱，而在于怎么分配这些钱。绩效管理、薪酬制度的完整性、公正性至关重要。

便利蜂的人力资源在目标基础上，会对绩效评价进行迭代、优化。我们追求的不只是数字的完美，而是力求通过管理找到真正创造价值的人才，为人才铺路引航。

c、善待员工

管理在于收入，企业文化在于收心。时刻顾及员工感受、利益，力求让员工快乐工作，快乐员工，才会引发快乐服务、产生快乐顾客、快乐利润。

d、成就导向

帮助成就导向高的人才在工作中更加强烈地表现自身能力。

3、一切岗位都要超配

在便利蜂管理层的眼中，集团总部的所有岗位都要满足两个条件。一超配，二是都有backup。候选人必须符合标准、原则——

（1）选择未来最“合适”的人才，而非仅仅是当下“合适”的人才。

（2）人才素质必须领先于业务发展，这样业务的发展才能既“激进”又“稳健”。

 二、便利蜂人才战略如何与门店扩张目标结合？ 

便利蜂的人力战略分为两个层面：

1、一线员工

Edward指出：“疫情的出现，并没有改变便利蜂今年的经营计划。因此，我们在门店运营类、门店扩张类、供应链类和销售类，都有扩招人才。尤其对于一线候选人，素质要求会更高。”

2、总部员工

我们对总部员工的每一个岗位都提出了清晰的岗位胜任力模型。哪怕是总部再基层的员工都要有独立作战的能力，对自己所负责的业务模块有整体框架，有深入见解，既要有优秀产出和业绩。同时也能沉淀和迭代本职工作的SOP。这意味着便利蜂的员工需要具备比同行、竞争对手们更高的能力和素质。

便利蜂全公司运营系统已经进入全局数据化阶段，全体员工的商业建模、数据分析能力是当下环境中面对市场竞争的必备能力。未来每位员工都要具备足够的「系统思考能力」、「逻辑思维能力」、「数据处理能力」，才能更好胜任本职工作。

3、员工管理标准化

全国不同地区、不同店面的所有员工，按照算法驱动的相应场景，进行标准化管理。

4、零售业人才战略的预判

需求旺盛 & 竞争激烈

疫情加速了产业互联网数字化进程。未来，各大企业的扩张在数字化变革方向的需求演烈会愈加旺盛，而对于相应的人力资源需求也会同步增加。

我们的人才竞争对手来自方方面面，既有同行，也有互联网公司。甚至在疫情这段时间，反而是我们和互联网公司人才争夺最激烈的时刻。

三

HR放小自己，放大格局

既要落地业务，又对未知敢为人先

 1、首要前提——执行、守成 

 “人力资源的工作是为业务做支撑，帮助业务成功是人力资源工作者的唯一价值体现方式。HR首要前提是审视其工作是否与业务紧密结合、能否落地实施，促进业务发展。这就是我强调的执行、守成型人才。

 2、敢为人先——开创、格局 

产业的重新洗牌，让世界上很多人去尝试自己从未做过之事，很多传统职能都在新时代焕发新生。那么， HR为什么不可以呢？HR可以对招聘、OD 等重新定义--到底怎样衡量招聘做的好与不好？OD的职能边界是什么？

或许，我们根本不需要在教科书的六模块三支柱的框架下让自己亦步亦趋。或许，我们可以放大格局，紧随时代脚步、业务发展打破该框架。探索、创新思维，善做预判、敢于尝试，敢为人先。

未来已来，掌握数据资产化，方可挖掘主流商业模式。没有数据，注定，毫无建树。”

--Edward

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