摘要：但近年来，随着Costco、山姆等大型连锁超市在国内一二线城市的推广和普及，越来越多的国人被营造出了一种错觉：好像美国的水果才是No.1。

你心目中的“水果大国”，是哪里？

一个知识点：中国是世界上水果产量最多的国家，约占全球总产量的三分之一。

但近年来，随着Costco、山姆等大型连锁超市在国内一二线城市的推广和普及，越来越多的国人被营造出了一种错觉：好像美国的水果才是No.1。

这主要是因为，大型连锁超市往往能链接到面向全球产地的更多元化水果种类。

以苹果为例，国人平时经常能够买到的种类大约是5种，但在“美国籍”大型超市，苹果的种类可多达十几种；另一方面，即便是同一种类，这类大型超市也能基于更完整的果品追溯链路和筛选机制，优选出不论是品相、色泽还是口感，都更优异的群体进行展示售卖，进一步营造出“水果的确不一样”的错觉。

难道中国本土企业，就不能帮国人选出一个好苹果吗？

当然不是。

以百果园为首的国内水果生鲜企业，在过去二十年里一直致力于帮中国消费者挑选出“最满意的一颗苹果”：既要满足国人对水果的第一印象“吃得新鲜、吃得健康”，也要满足日渐兴起的个性化需求“色泽更美观、口感更丰富”。

百果园良枝苹果

只是这并不容易。

数智化升级的四次探索

水果产业的商业现代化，堪称农业现代化领域的最大难题之一。

除了源头的品种优培优育，商业流转过程中的运输、仓储、销售环节都极易产生损耗，进一步加剧近年来“增收不增利”的行业困境。

另一方面，随着商业载体从传统线下扩展至线上线下双线并进，对百果园本身来说，数据体量也在急剧攀升，并且类型庞杂。

前者是一线业务问题，后者则是企业数据基建问题，看似平行各自完成闭环的两个轮子，并挨不到边。

但在一步一步的数智化探索后，百果园惊奇地发现，数据建设好了，就能让员工更好更快地数据消费（用数据），而当员工能更好更快地使用到准确的数据，就能更迅速地进行业务决策提升工作效率，最终实现企业整体业务层面的降本和提效。

百果园高级研发工程师谢雄介绍，百果园的数据资产建设可以划分为四个阶段：

首先，是通过POS机（Point of sales）解决支付结算场景的问题。

其次，是通过店长角色和微信等社交工具，建立围绕百果园门店店长为中心的会员联系网络。

再次，随着电商兴起和会员体量的几何式增长，原来强依赖店长个人角色的会员维系手段日渐低效，这时候的百果园瞄准了私域社群运营，即将会员、尚未成为会员的消费者，甚至是潜在消费者“路人”引入到微信群统一集中维护。

百果园微信社群

如何让更多不同身份的“人”进入社群？百果园当时的做法简单粗暴：线下社推。

在私域运营最红火的那几年，百果园的私域社群数量达到上万个，但随着热度渐去，门店店长和店员似乎不再愿意继续“拉新”。

谢雄所在的团队调研发现，干劲减半的最大原因在于，不论是店长还是店员，都无法精准判断哪些来门店的客人已经加过社群，每一次都只能将对方当作没加过的人来对待，重复询问——而当连续问了几个人都碰壁被告知“已经加过了”之后，店长和店员就不再对这项重复性劳报有热情。

所以百果园第四阶段的数据资产建设，就瞄准了线上、线下数据资产的打通，并在此基础上实现数据的统一管理和使用。

体现在一线业务上，当客户不论是在线下门店扫码还是线上第三方平台进入百果园小程序，会员系统都能判断出是否为「新会员」身份，如果客户被识别为「新会员」，系统就能自动触发进入社群邀请，再由新会员自行决定是否入群。

一定程度上来看，百果园这一阶段的数据资产建设已经打破数据建设和业务应用两个各自平行闭环之间的隔阂，让员工能够通过数据消费（用数据），在具体的业务场景中释放数据价值。

然而，万里关山多难越，伴随百果园门店数量不断增长，会员体量超过千万级别，如何才能持续保障数据资产建设能匹配业务发展，在敏捷、稳定的前提下实现降本，又成为百果园新阶段面临的难题。

数智化新阶段，开启“数据飞轮”

2022年，百果园开始接触火山引擎，并先后引入包括火山引擎云原生数据仓库ByteHouse、大数据治理研发套件DataLeap和全域数据集成DataSail。

随后一年，火山引擎推出企业数智化升级新模式「数据飞轮」，强调企业需要通过数据消费，构建面向业务应用和数据资产双向转动的飞轮效应，几乎完美契合百果园过去基于数据资产建设四阶段成果。

火山引擎数据飞轮示意图

正因如此，数据飞轮模式在百果园的落地几乎一气呵成，并在落地过程中逐步归纳并聚焦最具紧迫性的问题：数据库临时性扩容和数据快捷查询。

数据库扩容主要考虑成本，数据查询则关注实效。

一年365天，百果园总是会面临几个数据峰值节点，比如情人节、七夕、春节等，预见即将到来的巨大数据流量，谢雄所在的团队需要对数据库进行提前拓展——

过去，百果园的数据库属于“存算一体”，当拓展出新的储存空间时，需要优先对原有数据进行空间上的重新分配，而重新分配耗时过长就无法快速通过资源的横向扩容来提升服务的处理能力。

但引入ByteHouse后，由于产品具备“存算分离”特性，当遇到临时性的扩展需求时，无需等待数据重新分配，即可迅速完成数据库的弹性扩容。这种架构使得计算资源和存储资源可以独立扩展，从而在应对突发流量时更加灵活和高效。

此外，数据存储是统一的一份，仅需扩容计算资源，这不仅降低了扩展成本，还确保了系统的稳定性和响应速度——无论是从成本效益的角度，还是从应对突发流量的能力来看，存算分离架构都提供了更优的解决方案。

当把目光转移到前线业务，新的变化也正在发生。

除了及时消化区域下发的经营策略、维系门店覆盖的会员关系，店长的另外一项重要职责就是依据店内商品的销售情况，并结合近期成本价完成当天的水果订货。

过去，由于门店日结流程和数据处理的延迟，店长通常需要等待两天才能看到准确的销售毛利数据。在某些特殊水果供求关系波动较大的时期，这种延迟可能会影响店长对当天进货量的决策。

然而，在引入 ByteHouse 之后，数据计算和查询性能得到了显著提升。

据谢雄透露，现在门店店长在日结流程完成后半小时内即可获取到准确的水果销售毛利数据。这一改进使得店长能够及时根据最新的销售情况来指导订货，从而最大限度地减少市场判断的误差，帮助店长做出更加科学和精准的决策。

目前，基于ByteHouse的数据引擎，谢雄所在的团队还在探索推广「门店订货推荐」，上线围绕“门店订货”场景的数据看板，门店店长可以每天查看系统根据数据推荐的订货商品，再结合自身门店的近期经营情况，做出选择。

既能洞察行业、区域的重点数据，又能结合门店、点行经验，最终订购出真正“叫好又叫卖”的新鲜果品。

向“前”再进一步

“快”，似乎是百果园对火山引擎数据飞轮模式最直观的感受：数据库扩容变快了，在节省等待时间的同时也降低了运维成本；数据查询变快了，能提前24小时看到最新数据进一步优化门店订货决策。

在谢雄看来，借力火山引擎数据飞轮模式，只是百果园持续进行数智化升级的其中一环，“数智化是一个长期项目。”

其中，就包括构建水果生产、采摘、运输、仓储、售卖、售后全链路的数据资产体系，接下来的工作重心之一，就是将数据体系建设往产业链上游，再“前”进一步。

这，也是水果生鲜行业在数智化转型中需要打通的一大“堵点”。

谢雄阐释了他对水果行业数智化建设的更理想状态：“每一颗水果，从果园采摘到最后抵达消费者手里，过程中的每个阶段都可以进行信息回溯，比如我买一些苹果，我可以扫码看一下他的产地是哪里，是多久前采摘的、什么时候上市的”。

实际上，越来越多的消费者除了在为水果的“健康感”买单外，也愈加重视更多其他属性息：草莓是不是来自丹东产地？车厘子究竟有没有三个J？榴莲是买猫山王还是金枕头？

如果能补齐更多贯穿水果整个商业化周期的数据资产，这些附加信息的展现问题将迎刃而解，但谢雄也表示，这需要全产业链都参与到数智化建设上来，也很考验企业对整个产业链把控和管理的能力。

然而，越是正确的路，也越是难行。

百果园走过这条路踏下的足迹，将指引更多中国水果生鲜企业践行数智化：鼓励员工充分进行数据消费，用数据消费链接数据资产建设和业务数据应用，实现用数据指导科学决策、用数据引领企业增长。

也正是因为“百果园”们多年来的持续探索，整个生鲜行业的数智化才始终朝着持续提高消费服务质量方向前行。

这途中肯定有艰难、肯定有弯路，但它所踏出的每一小步都将是行业正向发展的一大步，在诉说：

让中国消费者能吃到最满意的一个苹果，亦是数智化时代返璞归真的本意。

来源：智谷趋势