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宜花科技 IT男變身“賣花姑娘”

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,第二天一早就蔫瞭。鮮花真的這麼脆弱嗎?事實上,這朵花在賣給你之前,可能經過瞭長達十多天的脫水保存。

宜花科技的創始人榮超說,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計算機競賽被一路保送。2001年,榮超進入大唐電信,做IT技術開發。

榮超說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。

“零售太難做瞭。每天早上4點去花市采購,鮮花的質量卻沒法保證,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質量。”這一點,讓榮超極為不爽。

那幹脆去原產地采購。2014年七夕,榮超第一次跑到雲南,在當地市場上買瞭兩萬枝鮮花,打包後送上飛機。可萬萬沒想到的是,意外還是發生瞭,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裡。看到花的一剎那,榮超傻瞭眼:兩萬枝花全部蔫瞭。他蹲在庫房的門口,連續抽瞭一包煙。

這個行業的供應鏈太差瞭。榮超想:“既然你們都做不台新銀行信貸照會好,幹脆我來做吧。”

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產品,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,直接關系到花的品質和價格。

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,將訂單推送給產地的花農。搶單成功的花農,會收到信息提醒,指定時間內將相應級別的鮮花送到指定的位置,由宜花集中采購和運輸。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。一批花從采購到終端花店,耗時約24到28個小時,時間縮短瞭三分之二。

因為砍掉瞭中間環節,給花店供花的成本降低瞭20%。花的質量也有保證,花店定的是什麼級別的花,拿到手裡不會降級。

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,“比如客戶隻需要選擇‘葫蘆島的、A級的、微開的百合’”,這個簡單的訂單需求中,涉及瞭幾個復雜的變量。花的品類、產地、級別、狀態,幾個變量相乘,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,從采購到銷售,需要一個復雜的系統支撐。

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,衰減周期、養護方式,都可以生成一套算法。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,提高瞭人工的效率。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系統取代瞭。

鮮花行業的供應鏈太差瞭。既然你們都做不好,幹脆我來做吧。 ——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年程序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、產品、管理、國際化和電商的經驗。

B. 在做台新銀行個人信貸什麼?

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產業生態系統,提升流轉效率。

C. 投資人怎麼說?

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、物流等的支持,即便有些方面依托第三方,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:目前宜花有幾個原產地,多少種植戶?多少花店?

榮超:宜花已在全國9個原產地,簽約瞭3.8萬名種植戶。在北京有1000多傢花店,在全國超過一萬八千傢。

新京報:聽說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,就能送到店裡。

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。積累多瞭,就可以大數據提前預測花店可能的用量,提前采購,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 王嘉寧台新銀行信貸專員
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