百果園數智化升級實錄：突破水果行業數據應用“堵點”_風聞

你心目中的“水果大國”，是哪裏？

一個知識點：中國是世界上水果產量最多的國家，約佔全球總產量的三分之一。

但近年來，隨着Costco、山姆等大型連鎖超市在國內一二線城市的推廣和普及，越來越多的國人被營造出了一種錯覺：好像美國的水果才是No.1。

這主要是因為，大型連鎖超市往往能鏈接到面向全球產地的更多元化水果種類。

以蘋果為例，國人平時經常能夠買到的種類大約是5種，但在“美國籍”大型超市，蘋果的種類可多達十幾種；另一方面，即便是同一種類，這類大型超市也能基於更完整的果品追溯鏈路和篩選機制，優選出不論是品相、色澤還是口感，都更優異的羣體進行展示售賣，進一步營造出“水果的確不一樣”的錯覺。

難道中國本土企業，就不能幫國人選出一個好蘋果嗎？

當然不是。

以百果園為首的國內水果生鮮企業，在過去二十年裏一直致力於幫中國消費者挑選出“最滿意的一顆蘋果”：既要滿足國人對水果的第一印象“吃得新鮮、吃得健康”，也要滿足日漸興起的個性化需求“色澤更美觀、口感更豐富”。

百果園良枝蘋果

只是這並不容易。

數智化升級的四次探索

水果產業的商業現代化，堪稱農業現代化領域的最大難題之一。

除了源頭的品種優培優育，商業流轉過程中的運輸、倉儲、銷售環節都極易產生損耗，進一步加劇近年來“增收不增利”的行業困境。

另一方面，隨着商業載體從傳統線下擴展至線上線下雙線並進，對百果園本身來説，數據體量也在急劇攀升，並且類型龐雜。

前者是一線業務問題，後者則是企業數據基建問題，看似平行各自完成閉環的兩個輪子，並挨不到邊。

但在一步一步的數智化探索後，百果園驚奇地發現，數據建設好了，就能讓員工更好更快地數據消費（用數據），而當員工能更好更快地使用到準確的數據，就能更迅速地進行業務決策提升工作效率，最終實現企業整體業務層面的降本和提效。

百果園高級研發工程師謝雄介紹，百果園的數據資產建設可以劃分為四個階段：

首先，是通過POS機（Point of sales）解決支付結算場景的問題。

其次，是通過店長角色和微信等社交工具，建立圍繞百果園門店店長為中心的會員聯繫網絡。

再次，隨着電商興起和會員體量的幾何式增長，原來強依賴店長個人角色的會員維繫手段日漸低效，這時候的百果園瞄準了私域社羣運營，即將會員、尚未成為會員的消費者，甚至是潛在消費者“路人”引入到微信羣統一集中維護。

百果園微信社羣

如何讓更多不同身份的“人”進入社羣？百果園當時的做法簡單粗暴：線下社推。

在私域運營最紅火的那幾年，百果園的私域社羣數量達到上萬個，但隨着熱度漸去，門店店長和店員似乎不再願意繼續“拉新”。

謝雄所在的團隊調研發現，幹勁減半的最大原因在於，不論是店長還是店員，都無法精準判斷哪些來門店的客人已經加過社羣，每一次都只能將對方當作沒加過的人來對待，重複詢問——而當連續問了幾個人都碰壁被告知“已經加過了”之後，店長和店員就不再對這項重複性勞報有熱情。

所以百果園第四階段的數據資產建設，就瞄準了線上、線下數據資產的打通，並在此基礎上實現數據的統一管理和使用。

體現在一線業務上，當客户不論是在線下門店掃碼還是線上第三方平台進入百果園小程序，會員系統都能判斷出是否為「新會員」身份，如果客户被識別為「新會員」，系統就能自動觸發進入社羣邀請，再由新會員自行決定是否入羣。

一定程度上來看，百果園這一階段的數據資產建設已經打破數據建設和業務應用兩個各自平行閉環之間的隔閡，讓員工能夠通過數據消費（用數據），在具體的業務場景中釋放數據價值。

然而，萬里關山多難越，伴隨百果園門店數量不斷增長，會員體量超過千萬級別，如何才能持續保障數據資產建設能匹配業務發展，在敏捷、穩定的前提下實現降本，又成為百果園新階段面臨的難題。

數智化新階段，開啓“數據飛輪”

2022年，百果園開始接觸火山引擎，並先後引入包括火山引擎雲原生數據倉庫ByteHouse、大數據治理研發套件DataLeap和全域數據集成DataSail。

隨後一年，火山引擎推出企業數智化升級新模式「數據飛輪」，強調企業需要通過數據消費，構建面向業務應用和數據資產雙向轉動的飛輪效應，幾乎完美契合百果園過去基於數據資產建設四階段成果。

火山引擎數據飛輪示意圖

正因如此，數據飛輪模式在百果園的落地幾乎一氣呵成，並在落地過程中逐步歸納並聚焦最具緊迫性的問題：數據庫臨時性擴容和數據快捷查詢。

數據庫擴容主要考慮成本，數據查詢則關注實效。

一年365天，百果園總是會面臨幾個數據峯值節點，比如情人節、七夕、春節等，預見即將到來的巨大數據流量，謝雄所在的團隊需要對數據庫進行提前拓展——

過去，百果園的數據庫屬於“存算一體”，當拓展出新的儲存空間時，需要優先對原有數據進行空間上的重新分配，而重新分配耗時過長就無法快速通過資源的橫向擴容來提升服務的處理能力。

但引入ByteHouse後，由於產品具備“存算分離”特性，當遇到臨時性的擴展需求時，無需等待數據重新分配，即可迅速完成數據庫的彈性擴容。這種架構使得計算資源和存儲資源可以獨立擴展，從而在應對突發流量時更加靈活和高效。

此外，數據存儲是統一的一份，僅需擴容計算資源，這不僅降低了擴展成本，還確保了系統的穩定性和響應速度——無論是從成本效益的角度，還是從應對突發流量的能力來看，存算分離架構都提供了更優的解決方案。

當把目光轉移到前線業務，新的變化也正在發生。

除了及時消化區域下發的經營策略、維繫門店覆蓋的會員關係，店長的另外一項重要職責就是依據店內商品的銷售情況，並結合近期成本價完成當天的水果訂貨。

過去，由於門店日結流程和數據處理的延遲，店長通常需要等待兩天才能看到準確的銷售毛利數據。在某些特殊水果供求關係波動較大的時期，這種延遲可能會影響店長對當天進貨量的決策。

然而，在引入 ByteHouse 之後，數據計算和查詢性能得到了顯著提升。

據謝雄透露，現在門店店長在日結流程完成後半小時內即可獲取到準確的水果銷售毛利數據。這一改進使得店長能夠及時根據最新的銷售情況來指導訂貨，從而最大限度地減少市場判斷的誤差，幫助店長做出更加科學和精準的決策。

目前，基於ByteHouse的數據引擎，謝雄所在的團隊還在探索推廣「門店訂貨推薦」，上線圍繞“門店訂貨”場景的數據看板，門店店長可以每天查看系統根據數據推薦的訂貨商品，再結合自身門店的近期經營情況，做出選擇。

既能洞察行業、區域的重點數據，又能結合門店、點行經驗，最終訂購出真正“叫好又叫賣”的新鮮果品。

向“前”再進一步

“快”，似乎是百果園對火山引擎數據飛輪模式最直觀的感受：數據庫擴容變快了，在節省等待時間的同時也降低了運維成本；數據查詢變快了，能提前24小時看到最新數據進一步優化門店訂貨決策。

在謝雄看來，借力火山引擎數據飛輪模式，只是百果園持續進行數智化升級的其中一環，“數智化是一個長期項目。”

其中，就包括構建水果生產、採摘、運輸、倉儲、售賣、售後全鏈路的數據資產體系，接下來的工作重心之一，就是將數據體系建設往產業鏈上游，再“前”進一步。

這，也是水果生鮮行業在數智化轉型中需要打通的一大“堵點”。

謝雄闡釋了他對水果行業數智化建設的更理想狀態：“每一顆水果，從果園採摘到最後抵達消費者手裏，過程中的每個階段都可以進行信息回溯，比如我買一些蘋果，我可以掃碼看一下他的產地是哪裏，是多久前採摘的、什麼時候上市的”。

實際上，越來越多的消費者除了在為水果的“健康感”買單外，也愈加重視更多其他屬性息：草莓是不是來自丹東產地？車釐子究竟有沒有三個J？榴蓮是買貓山王還是金枕頭？

如果能補齊更多貫穿水果整個商業化週期的數據資產，這些附加信息的展現問題將迎刃而解，但謝雄也表示，這需要全產業鏈都參與到數智化建設上來，也很考驗企業對整個產業鏈把控和管理的能力。

然而，越是正確的路，也越是難行。

百果園走過這條路踏下的足跡，將指引更多中國水果生鮮企業踐行數智化：鼓勵員工充分進行數據消費，用數據消費鏈接數據資產建設和業務數據應用，實現用數據指導科學決策、用數據引領企業增長。

也正是因為“百果園”們多年來的持續探索，整個生鮮行業的數智化才始終朝着持續提高消費服務質量方向前行。

這途中肯定有艱難、肯定有彎路，但它所踏出的每一小步都將是行業正向發展的一大步，在訴説：

讓中國消費者能吃到最滿意的一個蘋果，亦是數智化時代返璞歸真的本意。