智慧门店:汽车后市场的最小智慧单元是城市

http://www.qipei.hc360.com2018年10月08日17:02作者:张杰T|T

    【慧聪汽车配件汽保网】最近随着后市场终端赋能的涌起,智慧门店的话题也被高频提起。后市场破局最终一定是实现智慧化(数据、互联、协同)的,但智慧实现的路径如何?最终形成的智慧体是什么样子?其构成要件又是什么?智慧背后的简单逻辑是什么?

    蜂群的启发

    凯文凯利在其神作《失控》中分享过一个蜂巢案例:

    有一年秋天,邻居砍倒了一棵空心树,我用链锯切人那倒下的老山茱萸。这可怜的树里长满了癌瘤似的蜂巢。切入树身越深,发现的蜜蜂越多。挤满蜜蜂的洞和我一样大。

    那是一个阴沉凉爽的秋日,所有的蜜蜂都呆在家里,此刻被我的“手术”扰得不得安宁。最后我将手插入到蜂巢中。好热!至少有华氏九十五度(摄氏36度左右)。拥挤了十万只冷血蜜蜂的蜂巢已经变成热血的机体。加热了的蜂蜜像温暖稀薄的血一样流淌。我感到仿佛刚刚把手插进了垂死的动物。

    一个斑点大的蜜蜂大脑,只有6天的记忆,而作为整体的蜂巢所拥有的记忆时间是3个月,是一只蜜蜂平均寿命的两倍。

    一只蜜蜂,只是0.1克重的更细小的翅膀、内组织和外壳组成。

    一个蜂巢,是由工蜂、雄蜂、以及花粉和蜂窝组成了一个统一的整体。蜂巢却拥有大量的任何组成部分所没有的东西。

    蜂群的神奇在于,没有一只蜜蜂在控制,但有一只从大量愚钝的成员中涌现出来的手,控制着整个群体。更神奇的是,等到成员数量到达一定临界点后,就会出现很多超出个体独有的属性。

    一个典型的群体属性商业案例是便利店7-11(日本),7-11在日本一些区域密度变态到两家店的间隔只有10米。这完全不符合便利店的经营规则。可是高密度店面换来了一个超级有机体(已经不是零售的特征了)。

    一个120多平米的小店,一年销售接近1500万人民币,毛利率31.6%,日均顾客数超过1000多人,日均销售额接近4万,是中国同行的5-10倍。

    日本公司的毛利率90%,净利润率20.5%,将库存周转天数降低到10天,商品总体毛利率31.6%,8000名员工创造了近100亿的净利润,人效能够与世界上最赚钱的阿里巴巴比肩,整体利润比第二名的罗森和第三名的全家加起来还要高出2倍多。

    很显然后市场非常符合蜂群的特征,无论汽配还是汽服经营单体都像单个蜜蜂一样勤劳但是蠢钝(请原谅我用这个词汇形容,没有任何污蔑行业同仁的意思)的。但作为行业群却是一个有机的智慧体,不信?为什么各地的修理厂都会扎堆儿,汽配干脆在各地都是汽配城

    只需增加虫子的数量,2+2=苹果

    “蜂群思维”的神奇在于,量变引起质变。要想从单个虫子的机体过渡到集群机体,只需要增加虫子的数量,随着成员数目的增加,两个或更多成员之间可能的相互作用呈指数级增长。当连接度高且成员数目大时,就产生了群体行为的动态特性,也就是量变到质变。“集群”就会从“虫子”中涌现出来。

    虫子的自身属性蕴涵了集群这种神奇的存在。我们在蜂巢里发现的一切,都潜藏在蜜蜂的个体之中。不过,你尽管可以用彩超、X光透视来检查任一只蜜蜂,但是永远也不能从中找出蜂巢的特性。

    单个蚂蚁是已知的行为最简单的生物,但如果把上百万只蚂蚁放在一起,就会组成一个整体。形成所谓的集体智能。

    在集群涌现的逻辑里,2+2并不等于4,甚至不可能意外地等于5。而应该是,2+2=苹果。

    有的时候我们在思考,汽车后市场赋能终端门店的路径是什么?我们投资几千万开发了门店系统,给工位安装摄像头,甚至引进人脸识别技术、产品分析、热区分析、人形检测。开发了比培训博士还高级的课程,动用大数据、人工智能、AI算法去探测周边3公里的精准用户......

    最后我们给他个名字叫“智慧门店”,可是最终智能摄像头唯一真正使用就是前台和男朋友几次视频电话;功能强大的店面SaaS的APP一般都会放在员工“王者农药”的旁边,方便上班打游戏时快速切换......

    后来才发现,这场智慧盛宴是一场空。好比,你花费上千万为蜜蜂准备了全套顶级特种兵级野外作战装备,结果是蜜蜂不在意,并且根本不会用。它只关心最近,最饱满的花圃在哪里,然后向同伙跳起著名的“8字舞”通知族群去采蜜。

    因此,当我们为修理厂赋能时,要去思考是要将其打造为一个特种兵吗?从产业的角度,这显然是不可复制的。要大面积的打造修理厂升级,需要做的是保持修理厂个体的个性化,让修理厂的工作更简单。所以,智慧是为简化店面工作,而不是增加店面工作。

    群体智慧形成背后的运行规则

    我们需要思考,对于一个没有中心控制的群体,他们是如何实现有序行为,甚至是群体智慧和决策的呢?其背后是什么复杂机制驱动吗?

    比如,我们驾驶车辆时如何在川流不息的车流中驾驶?日常又是如何在人群中行走?对日常的行为分析后发现,其实在看似复杂的决策协同中,是利用简单规则制作出最佳个人决策。

    比如足球比赛观众席的人浪,在火星人眼中是一项极复杂的逻辑运动,但却源于一个简单的规则:看到身边的人举起手紧接着放下,便立即跟着模仿。

    群体行为会自然而然出现在群体中相邻成员之间相互作用的简单规则中。信息,实现了从个体到个体的快速传递。

    在苏格兰阿伯丁大学的青鳕鱼试验中,观察记录每条青鳕鱼的运动轨迹。帕特里奇和他的助手发现了鱼群整体移动的关键规则。每条鱼只遵循三条规则:

    1.跟上前面的鱼(如果前面有鱼的话)

    2.与身边的鱼保持同步

    3.与后边的鱼保持距离

    △鱼群视频

    以各种形式表达的这三条简单规则,是目前已知的所有复杂的群体运动的基础。

    复杂并不意味着混乱:同步与无形的领导者

    复杂性科学先驱约翰.霍兰德指出,复杂性并不意味着混乱,它意味着各种模式的形成,其组成部分错综复杂地相互联系和相互依赖。

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