30岁离开国有银行,我决定去卖盒饭

6月30日,得到大学2019夏季开学典礼暨春季毕业典礼在上海举行,超过2500人参加了这场活动。12位演讲者依次登台作主题演讲,高密度输出知识。

得到大学学员、北京优粮生活科技合伙人闫寒在此次开学典礼上做了主题演讲,他是一位餐饮创业者,卖出了3000万份盒饭,得到了一个底层算法:“持续稳定输出算法”。他说,只有一个品牌在不同时期、各个方面都能够给用户创造稳定的、可信赖的特征和预期,从而成为用户的基本选择,‌‌才有可能持续的发展壮大。‌‌人与人的关系同样如此,做一个能够稳定输出、可信赖的普通人,胜过做一个摇摆不定、“没谱儿”的精英。

以下是闫寒演讲全文。

到目前为止,很多牛人曾经登上得到大学开学典礼的讲台,有宇宙最红的经济学家薛兆丰老师,有高精尖的军舰设计师,有国际级钢琴家孔祥东先生等等。跟他们相比,我主要负责接地气。同学们,现在站在你们面前的这个演讲者,我,是一个送盒饭的。 大家好,我是闫寒,我来自得到大学北京1期1班。我是全国餐饮连锁品牌‌‌至味优粮的合伙人。我今天站在这里的底气来自于:我送出了3000万份盒饭。而我想分享的主题是,我从3000万份盒饭里得到的一个底层算法。

30岁辞职卖盒饭

4年前,我30岁,我厌倦了一眼能看到60岁的生活,选择辞职去卖盒饭。‌‌在此之前,我在国有银行做了8年数据工程师。

我要卖盒饭的事儿传出来之后,我身边的人就炸了:我妈跟我说:‌‌你现在朝九晚五一年几十万多舒坦多体面啊。餐饮是啥行业?“勤行”,你将来啊,起早贪黑也不一定能有现在过得好;同事跟我说:‌‌隔行如隔山,我在咱单位内部换个部门都不敢,‌‌你这一下子去了个八竿子都打不着的行业,你胆儿真肥呀; ‌‌爱护我的领导跟我说:创业可不是九死一生,是九十九死一生,你只有1%的机会成功,但你既然辞职了,那是100%回不来了,想过没有?

我这是创业创新啊,我这是人生突破啊,他们这么负能量的打击我,有道理吗? 何止有道理,并且都让他们说着了。 首先,做外卖真苦,‌‌当年我们凌晨4:00就要出去采购,晚上10:00送出最后一份餐才能打烊,‌‌我妈的话应验了。 而且‌‌外卖这个全新行业里没有老师,没有前辈,也没有对标模版。‌‌我们每一天如履薄冰,‌‌同事的话也应验了。 最后,这个行业本身真是特别凶险,‌‌这四年里,光一个北京就出现几千个外卖品牌了,而顺利活下来并且发展成为全国性品牌的,不过三五。你看这个成功率何止1%,事实上是1/1000,‌‌领导就是领导,他老人家的高瞻远瞩也应验了。

然而,请注意,然而:‌‌哥们儿正是这1/1000里的人。

我们在这4年里从一个街边小店发展成为覆盖26个省、拥有200多家分店的全国性品牌,‌从0做到了2亿的年流水,‌‌加起来一共送出了3000万盒盒饭,‌‌这是什么概念呢?饭盒首尾相连,总长‌‌7350公里。相当于开车把得到大学六个校区连起来绕一圈的距离。 然而在送出了3000万份盒饭之后,‌‌我发现自己并没有成为一个生意人,我依然只是一个工程师。这个世界有很多计划,而我只有一套算法。

一套算法,成就千里挑一

这套算法,是我从3000万份盒饭中,验证出来的,我把它叫做:稳定输出算法,‌‌形容得再全面点就是:持续稳定输出算法。

目标1.0:做一家赚钱的外卖店

最开始,我作为一个刚刚裸辞的工程师,餐饮外行,我的小目标是做一家赚钱的外卖店。 ‌‌而一个外卖店是否能赚钱,主要看顾客是否买账,也就是顾客对你菜品的评分。请注意:这个分数并不是越高越好。

我们发现,与其十年磨一剑,弄出一个100分的菜品,‌‌我们不如一年磨10剑,要10个80分的菜品。为什么呢?‌‌因为有一个残酷的真相,就是人类的味蕾天生喜新厌旧。假设有个‌‌100分的菜品,‌‌同一个顾客第1次吃是100分,‌‌紧接着第2次吃呢,菜还是这个菜,但是他就得挑点毛病了,主观评分就降到80分了,‌‌短时间内让他再吃第3次的话,‌‌再棒的招牌菜可能就徘徊在60分及格线上了。

所以,体验实际上是个消耗品,‌‌一道菜再好吃,也做不到持续让同一拨顾客买账,而让顾客始终有丰富的吃不腻的选择才是一个外卖店的自我修养。 ‌‌所以我们并不需要名厨大师掌勺的100分招牌菜,‌‌我们更需要的是一个能够高效稳定批量输出80分产品的研发团队。这样就可以保证顾客吃腻了西红柿炒鸡蛋还有干锅有机花菜,吃腻了干锅有机花菜还有榄菜四季豆,吃腻了榄菜四季豆还有鹌鹑蛋红烧肉,就算这个月把我们菜单上的菜都刷完了,下个月我们的高效研发团队一定会适时推出新一批80分菜品,留住他的胃。

如此我们就可以将顾客体验锁定在80分,这样才有资格成为他的日常基本选择。这个就是‌‌稳定输出算法1.0的成果。 有个问题大家想过没有:得到为什么发展的这么好?懂行的人会说因为品控厉害,水平输出稳定。为啥这么稳定呢?因为他们从我们第一家店就开始吃我们的外卖。让老师们吃好饭是最基本的稳定输入啊!

此时,我已经做成了一家赚钱的外卖店,但我一个银行大数据工程师辞职创业,会仅仅满足于此吗?当然不会!

目标2.0:做一家长期赚钱的店

我还要做一个能够长期赚钱的店! ‌‌好吃的餐饮品牌很多,但能够长期盈利的就少了。我发现,所有长期盈利的餐饮品牌,菜品不一定有多惊艳,但体验一定不会随时间而变化。‌‌

比如麦当劳,就那么两片面包加肉,但你吃十年,二十年,‌‌始终是同一个口感,同一种味道。 这也很好理解:体验不稳定会加速顾客的流失。在品牌初创时期,拼的是谁的获客能力强,而当攻城略地结束,进入到持续盈利阶段,拼的却是谁的顾客流失少。

正如百米赛跑,过了50米大家其实都在减速,而减速最少的博尔特就拿了金牌。 在座各位一定有体验过至味优粮的同学,就不让你们举手了,这么多人,万一没人举手还挺尴尬的。

你们多半不知道从去年开始,你们吃到的至味优粮的菜品已经不是出自厨师之手了,‌‌而是炒菜机器人的作品。这是稳定输出算法的重要一步。 ‌‌因为顾客流失的第一因素并不是不好吃,而是不稳定,

‌‌而厨师正是不稳定的源头。你想一想,‌‌只要是人,就有手抖的时候吧,‌‌就有心情不好的时候吧?‌‌厨师的每一次发挥失常,都会给你损失一大票的顾客,‌‌三天两头发挥失常,一个月毁掉一家店不是梦。 而我们的炒菜机器人,外观就是一个大滚筒,只需要把食材,调料投放进去各归其位,剩下的喷油、喷酱、勾芡、油温、火候、翻炒力度,一切交给程序,保障品质如一。加上机器人持续批量操作菜品的能力,一台机器人每个午高峰服务500-600个顾客不成问题,完美替代2-3名厨师。

而且,最重要的是,机器人不知疲倦,无喜无悲,哪怕后半夜三点开机炒菜,也会稳定的输出80分菜品。所以它,‌‌彻底消除了厨师这个不稳定因素,‌‌帮助我们将“稳定输出算法”升级到了2.0版本,让我们做成了一家长期赚钱的外卖店。

而我,一个银行大数据工程师,做出一个长期赚钱的外卖店就满足了吗?当然不能。

小目标3.0:大规模持续盈利的连锁品牌

餐饮市场那么大,我想做一个大规模持续盈利的连锁品牌。 连锁品牌的目标对稳定输出算法提出了新的要求:就是要‌‌在任意不同的区域和城市体验我们的品牌,主观体验‌‌不会发生变化。反映在经营中就一件事儿:连锁管控。

给大家分享个小事:在2015年的时候,‌‌我在微博上发现了一个用户晒出的带图好评中,餐具三件套并不是我们统一设计供应的,没有和我们整个品牌形象保持统一。

我相信这个问题只是冰山一角,‌‌于是呢,我就用程序‌‌统计了这个加盟店的所有关键数据指标,‌‌发现这个店在管理上有很严重的失职和违规行为,‌‌于是,我收回了这个店的系统账号,用半个小时就完成了闭店淘汰动作。

‌‌这个其实只是我当时日常的一件小工作,当年属于创业早期,我们全公司只有7个人。‌‌我一个人一边负责招商,一边负责IT系统,同时兼管35家店的运营督导工作,并且都完成的很高效。而全球餐饮巨头麦当劳一名全职督导只能管理5~6家店。

如此大的效率差距,‌‌是因为我比麦当劳的人更勤劳聪明能干吗?‌‌绝不是,归根结底还是传统餐厅的“黑盒效应”在作祟。‌‌在传统餐厅,由于是面对面的服务,于是就有‌‌很多感性指标,比如环境观感、服务态度、店内氛围、人员形象等等,作为品牌总部,就算是麦当劳,督导如果不亲自到店,那么这个店对于你来说就是一个黑盒。所以全球共三万家店的麦当劳,必须得常备几千名督导,‌‌才可以维持一致性,而这么庞大的队伍,成本必然高得吓人。

而我们的运营督导有高级得多的手段。对于外卖来说,‌‌由于顾客并不进店,所以我们的督导内容里就没有了感性指标,只剩下可以数据化的理性指标。比如:我们的一家典型加盟店50平米左右,4-5个员工。如果月销量小于5000单说明业绩还有很大提升空间,周复购率小于40%,说明该区域菜品和顾客不太匹配需要调整,接单后备餐的平均时间超过8分钟,说明这个店的运营磨合有问题需要加强培训,进销存数据差异率超过5%,说明该店有违规采购风险。

类似这样的经营数据还有很多,足以完整的勾画出一个店的经营状况。‌‌而这一切都在我们的数据库里,即使在千里之外也可全盘掌握。‌‌ 所以,我们通过对大数据的利用,实现了用10人团队维持200多家店的规模化稳定输出,摆脱了庞大冗杂的督导部门。‌‌

此时,稳定输出算法3.0完成升级交付。在这个过程中,我们也已不止是一家餐饮企业,我们进化成为了一个新物种。

终极稳定:用户认知稳定

‌‌所以我们来总结一下:‌‌在外卖这个残酷的行业中要想生存下来,就必须实现持续的稳定输出。我们通过高效批量推出80分菜品的团队, ‌‌延长了用户生命周期,做成了一家赚钱的店;‌‌‌‌我们又通过应用炒菜机器人,用技术创新消除了人员的不稳定性,做成了一家持续赚钱的店;最后,‌‌我们利用大数据‌‌进行连锁管控,从而以低成本支撑一个大规模、跨地域的复杂系统,做成了一个大规模持续赚钱的连锁品牌。由此,我们活下来成为了这个赛道中的赢家。 ‌‌此时此刻,‌‌我还想谈一下,‌‌我们的稳定输出算法获胜的本质因素是什么呢?

‌‌其实是我们实现了一个终极的稳定,‌‌也就是用户对品牌的认知稳定。 ‌‌在努力加概率的作用下,给用户创造‌‌一次完美的体验是不难做到的,‌‌但是这远远成就不了一个基业常青的品牌。

只有一个品牌在不同时期、各个方面都能够给用户创造稳定的、可信赖的特征和预期,从而成为用户的基本选择,‌‌才有可能持续的发展壮大。 ‌‌

比如说,世界上最好喝的咖啡一定不是星巴克的,‌‌但是星巴克却是大部分用户的基本选择,‌‌所以我认为星巴克是最有价值的咖啡品牌。 ‌‌世界上最好吃的汉堡一定不是麦当劳做的,‌‌但是麦当劳的汉堡是大部分用户的基本选择,‌‌所以我认为麦当劳是最有价值的汉堡品牌。 与此类似还有稳定输出性冷淡风格的生活方式大品牌无印良品,‌‌稳定输出高性价比国民汽车的国际大品牌大众汽车,‌‌‌‌以及稳定输出高质量课程的知识平台大品牌‌‌得到,当然,还有稳定输出高品质外卖的中式快餐大品牌至味优粮。 其实,不光品牌与用户的关系,‌‌人与人的关系又何尝不是如此呢?

做一个能够稳定输出、可信赖的普通人,胜过做一个摇摆不定、没谱儿的精英。我们做一个每天坚持学习20分钟的普通人,好过做一个偶尔通宵看书的天才。我们每天雷打不动的陪伴家人半小时,‌‌好过一年到头不露面,每年举家度假十几天。

佛说,诸行无常。既然全世界每个角落都充满了变量,‌‌那么请去做万千变量中的一个稳定恒量,我们必将收获信赖与托付。

 

郑重声明:网站刊登/转载此文出于传递更多信息之目的 ,并不意味着赞同其观点或论证其描述,不负责其真实性 。