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开花店不是累死就是关门鲜花生意怎么做?


发布时间: 2019-09-08

  通过聚焦在鲜花行业的供应链中段,也就是从花农到花店的这个过程,这个花商表面上看是个卖鲜花的批发贩子,但其核心竞争力是背后的大数据和算法。

  2019年1月9日,北京宜花花卉科技有限公司(下简称“宜花”)创始人、董事长荣超收到了日本合作方给宜花结算的第一笔支付款项,57万日元(约3.5万元人民币,5200美元)。虽然这笔收入不是很大,但是和日本方的合作是宜花第一次出海的尝试,顺利程度令他感到满意,这可能也预示着宜花未来的发展方向。

  荣超2001年大学毕业后进入了一家央企,五年时间就成长为公司高管。在内部经历过三次不太成功的创业尝试后,他开始负责中国第三代(3G)和第四代移动通信技术(4G)设备方面的海外业务。在看到4G的技术潜力后,荣超和很多同事都一个接一个蠢蠢欲动地下海创业。他们所秉承的创业信条是——用技术改变行业。

  荣超先是直接做了一个线下直营花店,花店面积只有九平方米。然后,他又做了一个网上零售花店。这些做法主要是为验证设立线下品牌的设想。花店的经营并不成功,很快就解散了。

  通过做线下实体花店,荣超真正感受到了花店主的辛苦。以往,鲜花运输95%以上都走空运,航班落地就是在夜里。以北京为例,花店主每天早上三四点要摸黑去几个一级鲜花批发市场进货。他们在现场拿个小本核对订单,手持手电筒检查花的质量,一个不留神就买到箱子底层隐藏的烂花。花卉市场都是现金对手交易,一经交易概不负责。一级市场早上7点多就结束了。交易完毕后,花店主必须自己找货车运回去,白天再通过其他交通方式给客户送花。如果现场检查不到位,买到手的烂花只能由花店承担;如果对需求预计错误,多出来的库存也很快烂掉,还是要花店承担。这些时间、运输、损耗等成本,最终都要摊到成交的鲜花当中去,这是鲜花零售价格偏高的原因之一。

  宜花团队开发了一款手机应用“找鲜花”方便花商下单,由宜花的员工代替花店在凌晨三点去花卉市场进货,放在宜花自己的仓库里面进行养护,同时在应用里上架,允许花店从早上9点到晚上12点根据自己的零售订单对宜花下单进货,并且在次日早上7点之前享受送货上门的服务。这个模式可以解决花商的几个痛点:起早贪黑的生活、运送到店、鲜花质量保证和售后服务。由于了解花商的痛点,这个模式特别受到花商的欢迎。

  不久,一腔热情再次遇冷。宜花发现当前的采购模式根本做不下去。传统花贩子买花,最多开一个小面包车去花卉市场。当宜花把4辆四米二大货车开去花卉市场停好,搞批发的花贩子都惊呆了。当鲜花批发市场发现宜花需要大量收购才能满足订单,竟然哄抬价格敲诈宜花,宜花采购成本大幅上升。

  另一方面的困难是,宜花的头几轮融资的很大一部分烧在了损耗上面。一般来说,十支花可以按正常价格卖三支,五支按照特价销售,剩下两支报损。如此一来,花卉行业整体损耗高达35%。宜花发现自己再怎么细心管理,损耗也停在28%不再下降。

  为解决批发市场花贩子哄抬价格的问题,以及出于降低损耗、提高效率的目的,从2015年开始,宜花下定决心到中国花卉主产地云南直采。

  为了从根本上解决问题,宜花进入云南的当年就下定决心走向最上游的花农。一方面可以进一步降低收购成本,另一方面也可以从源头降低损耗。

  开拓花农遇到了意想不到的困难。宜花早期没有名气,只能怀揣现金去收购,还要求着花农。花农最关心的也不是一枝花的价格高低,而是总收入,最好是把所有的鲜花全都收购,不然剩下的部分只能烂掉。花农最难接受的是鲜花分级,他们更希望不论好赖多寡,最好打包全部卖出去。宜花的质检人员去花农处收花,双方对于花的评级少不了争议,因为价差是明摆着的。质检人员为了开展验收工作,每日必备游标卡尺和标尺,测量花头大小和花杆粗细和花杆的长度。

  宜花专门开发了面向种植者与供应商的“供鲜花”APP,宜花给花农提供的便利是,宜花的产地前置仓距离花田只有不到十公里,花农不再需要开车到一两百公里之外的花卉市场去卖花,更不需要承担卖不掉从而造成损耗的风险。

  中国花卉行业的标准化程度远远低于欧洲。欧洲已经发展出详细的花卉分级体系,花的大小、枝条、形状、病变与否等因素都被纳入进去。在中国,花贩子懂花,但是采购和销售都是现场凭经验确定,买卖根本做不大。荣超不懂花,但他认为懂不懂花并不重要,各种各样的鲜花在他眼里都变成了代码。如果没有严格的分级体系,只凭人工来分拣,订单量大了之后,出错率会大幅度上升。宜花凭借技术能力和耐心,把鲜花依据品种和等级区分开来,落实成代码,再分别定价,由花店自己根据不同用途和需求来选择。

  从2016年6月,宜花上线了TMS系统,全面放弃空运同时切换冷链运输,成本降低了30%。宜花对收来的鲜花先降温抑制呼吸,再配上化学处理,然后进入冷链运输。后续融资也大部分投入到自建冷库和冷链当中。几年的投入下来,宜花建造了三级分拨中心,从2016年5月开始租用顺丰冷链运送到全国。在宜花的带动下,全行业30%以上的运输模式已经改为冷链。

  针对鲜花产业,最核心的能力是解决信息流不通畅的问题。“表面上看来我们就是一个卖花的批发贩子,”荣超心想,“他们怎么会知道,其实我们的核心竞争力还是体现在技术能力上!”

  以往,在鲜花产业四级以上传统供应链体系内,信息不通畅的弊端十分明显,每一个供应环节供需双方的主观猜测都有差异。花农和市场距离太远,花农规模又小,农产品市场上经常会出现极端的供大于求或供不应求,最终造成行业内巨大的浪费。马会开奖记录qq。以往消费市场一端的花贩子之所以只能做区域市场,就是因为全国需求的多样性、分散性,以及各种风险影响对于全国供应链的要求过高。此外,有的批发商在中间囤积居奇,人为造成价格波动从而牟利。

  宜花要做全国市场,也遇到了这个问题。技术出身的荣超决心用精细的算法来解决这个难题。宜花的算法是基于对花店需求历史数据的预测,再加上基于节日的人工调整。鲜花分级体系也有助于宜花来精细预测需求。宜花打掉中间环节的各级批发商,自身承担了库存,相当于吸收了供应环节中的各种风险和成本。对供需算得越准,库存的流转速度越快,损耗就越低,也就有了赚钱的机会。

  宜花的程序员敲出的九亿行代码是公司自主开发系统之路的明证。通过系统,管理者可以看到客户下单的精准时间、地理分布和流量分布,系统也能够自动报警、运算,告诉宜花各地区库存如何、哪些产品有缺陷或过载。除了以往自主开发的仓储、物流和基于传统算法的数字化管理系统外,宜花已经在2018年进一步尝试人工智能和机器学习。在无人工干预下,在积累了足够的数据量以后,系统可以自动根据数据和分析结果的准确性自动调整模型。例如,根据花商的位置特点、历史交易数据等要素,从宜花在售的逾9000个SKU中,自动推送相关产品,也能根据购买行为,自动推送优惠券。例如大学门口的花店和医院门口的花店,种类就不相同。此外,宜花在供需两端设置了“预订”和“预售”模式,也有助于平衡供需。

  通过大数据和精致的算法,宜花200人的团队虽然不大,却每天能卖掉240万支鲜花,维护全国60个城市18万家花店。之所以能做到这一点,是因为大部分决策都是由系统完成,人工只需要根据销售策略进行校正和核准。从2015年到2018年,宜花的算法精准匹配率已经从50%提升到85%。通过对下游市场供给的精确预测,以及对上游花农的合理订单,宜花的供需匹配能力令它拥有了竞争者无法比拟的核心竞争力。

  经过对市场的反复调研与内部多次沟通研判,荣超带领整个宜花团队决定,将未来宜花的业务中心聚焦在鲜花行业的供应链中段,也就是从花农到花店的这个过程。在供应链中段,宜花依托多年深耕实现的供应链、技术与数据优势,将原本的“自营”模式扩充为“自营+开放平台”,也就是说,鲜花行业所有的花材供应商,都可以通过宜花的平台实现“卖全国”;而花店也能够在宜花的平台上,货比三家,选择自己心仪的产品。宜花能够最大程度利用自身的供应链服务能力,同时在这个过程中,实现了对花材需求、价格数据的掌握,实现对花材价格的更精准判断,真正实现“好花卖好价”。

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