2.3 数字管理：7-11的数字服务平台

7-11于1927年在美国得克萨斯州创立，早期公司名字叫南方公司。最初的南方公司是一家在美国各地开设连锁店的制冰公司，这家公司除了出售冰块，还别出心裁地在美国达拉斯市创建了全球第一家便利店，搭配冰块出售冰激凌、牛奶和鸡蛋等商品。1946年，南方公司将便利店营业时间调整为早上7点到晚上11点，便利店更名为7-11。1963年，7-11开始24小时营业；同年，7-11在美国各州拥有超过1000家门店。

1973年，日本伊藤洋华堂公司拿下美国7-11在日本的特许经营权，并成立7-11日本子公司。1987年，美国南方公司多元化扩张失败，公司面临破产重组。1991年，日本伊藤洋华堂购买了这家公司73%的股份，成为美国南方公司的最大股东。1999年，美国南方公司更名为7-11。

经过数十年的发展，7-11已经成为全球规模最大的便利店品牌之一。截至2019年2月，日本共约有20900家7-11门店，在除日本外的其他国家，共设有7-11门店47360家，除日本外，门店数量排名前三名的国家分别是泰国、韩国、美国^[2]。

如今，7-11已经拥有非常成熟的数字化运营平台系统。7-11的数字化运营，要追溯到1978年。当时，7-11引入日本电气的订货终端机，对自身的商品进出货数据采集、记录，在门店推广订货终端机标志着7-11从人工记录到数字化终端的升级。另外，7-11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。7-11的客户数据终端采集系统，不仅可以降低人力成本，还可以统计商品售卖数据，形成商品销售画像，清晰地统计、分析客户的商品消费偏好。

在销售数据累积的基础上，7-11根据天气、节日和各类活动等，预测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测的结果进行对比，在此基础上预测第三天的商品销售情况。日复一日，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7-11独创的店内单品管理模式，即以单个库存量（Stock Keeping Unit，SKU）为单位进行成本与销售业绩管理。7-11平均单店面积约为100平方米，SKU可达3000左右，只有将单品管理做到极致，才能让每一平方米面积都产生效能。7-11一直致力于挖掘客户需求，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，保证高客单价。

7-11还建立了完整的前、中、后端数字化运营体系。7-11建立了完整的数据库，对食材的原产地采购、运输和生产过程进行全程控制和追溯，从而保证食品的品质。数字化运营体系覆盖7-11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、共同配送中心等部门，使不同部门之间能很好地进行数字交互。

在这样庞大的数据管理体系下，7-11可以对其直营店及特许经营门店的经营进行标准化和数字化管理，保证每个门店的经营统一性和产品质量的达标，7-11也得以飞速扩张。根据2019年财报，7-11总收入中特许经营门店的佣金收入占比达89%，为主要收入来源。7-11不断发展，采用零售服务商的运营模式，从直营店发展为服务于B端加盟商的零售服务平台。

7-11建立了一个“产业路由器”，能实现多方资源的整合与连接。这个“产业路由器”不是中间商，不赚取进销差价，也不赚取通道费与广告费，而是为加盟店、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，7-11利用多年积累的大量产业链数据和开发的智能算法，对177家工厂、157个配送中心和数万家门店智能配对、智能连接。此外，7-11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，提升了效率，提高了产品质量，降低了成本，为门店客户提供性价比较高的产品，最后形成7-11吸引B端加盟商和C端自然人客户的核心竞争力。

7-11的会计业务完全由IT系统自动结算，每年大约可以节约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高达200多亿日元。除了节约成本，这种方式还可以清晰地收集客户信息，并将其运用到产品开发和产品采购中。

近年来，7-11在泰国的1.1万家门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最大规模的应用。人脸识别和人工智能行为分析技术可以识别“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，甚至可以观察客户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%。

7-11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，7-11还为人们提供取款、打印及生活费用代缴等服务。便民服务除了有创收的作用，还能为便利店充分引流，增强客户黏性。基于社区群体的需求，7-11便利店未来还有更多的可能性。

【案例分析】

随着大数据技术的发展，在企业业务日益多元化、精细化和复杂化的趋势下，大数据与业务也在不断融合。企业从简单的业务分析、客户统计，升级为利用大数据技术构建数据平台，提高数据处理效率，更好地将数据与业务进行连接，提升数据的可用性，充分挖掘数据的价值，为企业客户提供更高效的个性化服务。

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，实现企业对客户需求的快速交付和创新，提升客户体验，并构建企业O2O客户价值转化路径。

企业数据平台的搭建主要包括以下四个方面的核心工作。

工作1：数据平台基础设施搭建

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，使平台软件处于随时可发布状态；企业还需要对基础平台系统的IT运维和业务运营进行全面监控，在开发过程中制定保障基础设施数据安全性的方案。

工作2：API和平台架构设计

API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）与平台架构的设计应该注重开发者体验。在API背后，企业应从业务功能的角度出发，划分合理的平台服务边界。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，并在统一API网关入口下处理IT平台内部的复杂功能板块。

工作3：数据采集、处理和使用服务

为了让业务团队和研发团队获得关于生产环境、线上业务和客户反馈，需要先定义数据流水线，使数据能够顺畅地实现收集、转换、存储、探索/预测、可视化等，产生业务价值。企业IT团队再进一步把数据包装成能供第三方使用的产品，让第三方从数据中获得数据支持与新的价值。企业对不同的数据客户身份，授权访问不同范围的数据。另外，企业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客户。为了降低实验试错风险，企业把新版本平台客户端正式发给客户之前，要先把产品发给一小部分客户进行测试，避免新版本平台客户端大规模推广时出现重大问题。

工作4：客户接触与交互设计

企业需要建立对客户和潜在客户的交互界面，并确保交互界面的唯一性、连贯性、准确性及完整性，以便更好地了解客户需求。另外，企业需要结合客户特征和不同数字渠道特征建立连贯的内容策略，在多种渠道（如电脑、智能手机、门店收款终端等）引导客户消费旅程，与客户在正确的时间和地点，以正确的方式产生交互行为。基于从各种渠道获得的客户及其行为的数据分析，可以向客户提供定制化的内容和服务。

企业数字化转型和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实际情况，制定合理的数字化目标，建立个性化数字平台发展战略，稳步提升企业的数字管理和运营能力。

7-11数据平台模式如图2-3所示。