宜花科技 IT男變身“賣花姑娘”
- 發佈時間:2015-11-27 16:10:03 來源:新京報 責任編輯:湯婧
如果你在情人節買過花,可能會有這樣的體會:當天晚上看起來嬌艷欲滴的玫瑰,第二天一早就蔫了。鮮花真的這麼脆弱嗎?事實上,這朵花在賣給你之前,可能經過了長達十多天的脫水保存。
宜花科技的創始人榮超説,一朵花的保鮮期其實有14天。然而因為落後的供應鏈,大部分人買到的花,都已經離“死”不遠。
入行因覺得鮮花行業“暴利”
榮超,在業界有個花名叫十三哥。他原本是個資深的碼農,從小學習編程,初中到大學都是因為電腦競賽被一路保送。2001年,榮超進入大唐電信,做IT技術開發。
榮超説自己進入鮮花行業的原因,純粹因為起初覺得鮮花是個“暴利”行業,當初以為鮮花可以“1塊錢買,10塊錢賣”。可是真正做起來,才發現這個想法是多麼幼稚。
“零售太難做了。每天早上4點去花市採購,鮮花的品質卻沒法保證,經常買到斷頭花,甚至是假花,頻頻受到嚴重‘傷害’。你想開個好花店,卻沒有辦法保證花的品質。”這一點,讓榮超極為不爽。
那乾脆去原産地採購。2014年七夕,榮超第一次跑到雲南,在當地市場上買了兩萬枝鮮花,打包後送上飛機。可萬萬沒想到的是,意外還是發生了,一噸多的花竟然憑空消失。直到第三天深夜,這批“鮮花”才被送到北京一個臨時建的倉庫裏。看到花的一剎那,榮超傻了眼:兩萬枝花全部蔫了。他蹲在庫房的門口,連續抽了一包煙。
這個行業的供應鏈太差了。榮超想:“既然你們都做不好,乾脆我來做吧。”
通過IT系統縮短運銷時間
鮮花原先的運銷方式,以雲南為例,收貨商一大早跟花農收花,把花拉到昆明,賣給發貨商,發貨商運輸至不同城市,分給批發商,經由批發商進入批發市場,然後再到終端花店。這個過程,每個環節的耗時都在一天左右,最短也需要96個小時。
但是鮮花不像鋼材這種標準化的産品,也不是水果這種保鮮期較長的生鮮,它既是非標品,又很容易腐爛。漫長的中間環節,對鮮花的損耗極大。如何在供應鏈管理中砍掉中間環節,縮短交易時間,直接關係到花的品質和價格。
宜花科技做的正是這樣一件事,通過一套IT系統,把花農和花店直接連接到一起。大致流程是:花店在手機APP上下單後,訂單匯總到宜花的後臺,比如共需求1萬枝卡羅拉A級紅玫瑰。統計後,將訂單推送給産地的花農。搶單成功的花農,會收到資訊提醒,指定時間內將相應級別的鮮花送到指定的位置,由宜花集中採購和運輸。送到倉庫進行養護和打包,7小時後送上飛機,4小時後,到達目的地城市;然後對全國各地的花材進行分揀,形成訂單包裹,呼叫貨車。一批花從採購到終端花店,耗時約24到28個小時,時間縮短了三分之二。
因為砍掉了中間環節,給花店供花的成本降低了20%。花的品質也有保證,花店定的是什麼級別的花,拿到手裏不會降級。
系統化作業技術提高效率
看似簡單的花店端界面,其實涉及許多技術問題。
榮超稱,“比如客戶只需要選擇‘葫蘆島的、A級的、微開的百合’”,這個簡單的訂單需求中,涉及了幾個複雜的變數。花的品類、産地、級別、狀態,幾個變數相乘,共有幾十萬個標簽,而且這些屬性是持續變化的。另一個數據是龐大的量級,從採購到銷售,需要一個複雜的系統支撐。
怎麼做到呢?機器本身並不能看懂花,但每種花在不同的狀態,衰減週期、養護方式,都可以生成一套演算法。給花分出類別和品級後,系統可以進行分析運算,對鮮花的變化過程做出預測。把原來依靠人眼,變為讓技術來判斷。
這種系統化的作業技術,提高了人工的效率。原來北京早市一共有380個批發戶,從品控到養護1000多個人做的事情,被宜花35個人包攬,大部分的工作都被IT系統取代了。
鮮花行業的供應鏈太差了。既然你們都做不好,乾脆我來做吧。 ——宜花科技創始人榮超
■ 創客項目ABC
A. 他們是誰?
榮超,中國人民大學經濟學博士,有著26年程式設計經驗的老牌碼農。2001年進入大唐電信集團。有著完整的研發、産品、管理、國際化和電商的經驗。
B. 在做什麼?
宜花以供應鏈為開端,構建覆蓋鮮花供應鏈管理、品質控制、花藝師服務、鮮花場景消費四大環節的鮮花産業生態系統,提升流轉效率。
C. 投資人怎麼説?
宜花模式的業務線很長,落地執行需要很強的IT能力、運營能力、物流等的支援,即便有些方面依託第三方,也要管理好第三方,需要做很多工作。
——真格基金創始人徐小平
■ 對話
高峰季會啟用自己的貨運機
新京報:目前宜花有幾個原産地,多少種植戶?多少花店?
榮超:宜花已在全國9個原産地,簽約了3.8萬名種植戶。在北京有1000多家花店,在全國超過一萬八千家。
新京報:聽説你們會預訂專機運輸?
榮超:對,現在用的還是民航客機的貨艙。但是因為出貨量特別大,明年一些高峰季我們會啟用自己的貨運機。
新京報:需要隔一天才能送到花店嗎?
榮超:前一天晚上12點以前下的訂單,隔天早上八九點鐘,就能送到店裏。
新京報:怎麼做到的?是有庫存嗎?
榮超:不是庫存,都是當天的花。積累多了,就可以大數據提前預測花店可能的用量,提前採購,並不是見單下單。
本版采寫/新京報記者 曾慶雪
本版攝影/新京報記者 王嘉寧