【财富空间】宜花：鲜花、商业与科技

2019 年 6 月 26 日 产业智能官

导语

通过聚焦在鲜花行业的供应链中段，也就是从花农到花店的这个过程，宜花表面上看是个卖鲜花的批发贩子，但其核心竞争力是背后的大数据和算法。

作者：焦捷、赵子倩、张九陆、董彬

来源：《清华管理评论》2019年5月刊

2019年1月9日，北京宜花花卉科技有限公司（下简称“宜花”）创始人、董事长荣超收到了日本合作方给宜花结算的第一笔支付款项，57万日元（约3.5万元人民币，5200美元）。虽然这笔收入不是很大，但是和日本方的合作是宜花第一次出海的尝试，顺利程度令他感到满意，这可能也预示着宜花未来的发展方向。

4G引发的创业潮

荣超2001年大学毕业后进入了一家央企，五年时间就成长为公司高管。在内部经历过三次不太成功的创业尝试后，他开始负责中国第三代（3G）和第四代移动通信技术（4G）设备方面的海外业务。在看到4G的技术潜力后，荣超和很多同事都一个接一个蠢蠢欲动地下海创业。他们所秉承的创业信条是——用技术改变行业。

荣超和几个同事一起筹谋通过移动互联网技术提升一些传统产业的效率。最后，他们的目光落在了鲜花产业上。

荣超先是直接做了一个线下直营花店，花店面积只有九平方米。然后，他又做了一个网上零售花店。这些做法主要是为验证设立线下品牌的设想。花店的经营并不成功，很快就解散了。

通过做线下实体花店，荣超真正感受到了花店主的辛苦。以往，鲜花运输95%以上都走空运，航班落地就是在夜里。以北京为例，花店主每天早上三四点要摸黑去几个一级鲜花批发市场进货。他们在现场拿个小本核对订单，手持手电筒检查花的质量，一个不留神就买到箱子底层隐藏的烂花。花卉市场都是现金对手交易，一经交易概不负责。一级市场早上7点多就结束了。交易完毕后，花店主必须自己找货车运回去，白天再通过其他交通方式给客户送花。如果现场检查不到位，买到手的烂花只能由花店承担；如果对需求预计错误，多出来的库存也很快烂掉，还是要花店承担。这些时间、运输、损耗等成本，最终都要摊到成交的鲜花当中去，这是鲜花零售价格偏高的原因之一。

这些实际经营中的发现让荣超认识到，在这类市场做零售业务是很难做大的。

从花商切入供应链

宜花团队开发了一款手机应用“找鲜花”方便花商下单，由宜花的员工代替花店在凌晨三点去花卉市场进货，放在宜花自己的仓库里面进行养护，同时在应用里上架，允许花店从早上9点到晚上12点根据自己的零售订单对宜花下单进货，并且在次日早上7点之前享受送货上门的服务。这个模式可以解决花商的几个痛点：起早贪黑的生活、运送到店、鲜花质量保证和售后服务。由于了解花商的痛点，这个模式特别受到花商的欢迎。

不久，一腔热情再次遇冷。宜花发现当前的采购模式根本做不下去。传统花贩子买花，最多开一个小面包车去花卉市场。当宜花把4辆四米二大货车开去花卉市场停好，搞批发的花贩子都惊呆了。当鲜花批发市场发现宜花需要大量收购才能满足订单，竟然哄抬价格敲诈宜花，宜花采购成本大幅上升。

另一方面的困难是，宜花的头几轮融资的很大一部分烧在了损耗上面。一般来说，十支花可以按正常价格卖三支，五支按照特价销售，剩下两支报损。如此一来，花卉行业整体损耗高达35%。宜花发现自己再怎么细心管理，损耗也停在28%不再下降。

深入产地

为解决批发市场花贩子哄抬价格的问题，以及出于降低损耗、提高效率的目的，从2015年开始，宜花下定决心到中国花卉主产地云南直采。

为了从根本上解决问题，宜花进入云南的当年就下定决心走向最上游的花农。一方面可以进一步降低收购成本，另一方面也可以从源头降低损耗。

开拓花农遇到了意想不到的困难。宜花早期没有名气，只能怀揣现金去收购，还要求着花农。花农最关心的也不是一枝花的价格高低，而是总收入，最好是把所有的鲜花全都收购，不然剩下的部分只能烂掉。花农最难接受的是鲜花分级，他们更希望不论好赖多寡，最好打包全部卖出去。宜花的质检人员去花农处收花，双方对于花的评级少不了争议，因为价差是明摆着的。质检人员为了开展验收工作，每日必备游标卡尺和标尺，测量花头大小和花杆粗细和花杆的长度。

宜花专门开发了面向种植者与供应商的“供鲜花”APP，宜花给花农提供的便利是，宜花的产地前置仓距离花田只有不到十公里，花农不再需要开车到一两百公里之外的花卉市场去卖花，更不需要承担卖不掉从而造成损耗的风险。

宜花在供给侧所做的两件配套工作是打造鲜花分级体系和建造冷库和冷链。

中国花卉行业的标准化程度远远低于欧洲。欧洲已经发展出详细的花卉分级体系，花的大小、枝条、形状、病变与否等因素都被纳入进去。在中国，花贩子懂花，但是采购和销售都是现场凭经验确定，买卖根本做不大。荣超不懂花，但他认为懂不懂花并不重要，各种各样的鲜花在他眼里都变成了代码。如果没有严格的分级体系，只凭人工来分拣，订单量大了之后，出错率会大幅度上升。宜花凭借技术能力和耐心，把鲜花依据品种和等级区分开来，落实成代码，再分别定价，由花店自己根据不同用途和需求来选择。

从2016年6月，宜花上线了TMS系统，全面放弃空运同时切换冷链运输，成本降低了30%。宜花对收来的鲜花先降温抑制呼吸，再配上化学处理，然后进入冷链运输。后续融资也大部分投入到自建冷库和冷链当中。几年的投入下来，宜花建造了三级分拨中心，从2016年5月开始租用顺丰冷链运送到全国。在宜花的带动下，全行业30%以上的运输模式已经改为冷链。

算法制胜

针对鲜花产业，最核心的能力是解决信息流不通畅的问题。“表面上看来我们就是一个卖花的批发贩子，”荣超心想，“他们怎么会知道，其实我们的核心竞争力还是体现在技术能力上！”

以往，在鲜花产业四级以上传统供应链体系内，信息不通畅的弊端十分明显，每一个供应环节供需双方的主观猜测都有差异。花农和市场距离太远，花农规模又小，农产品市场上经常会出现极端的供大于求或供不应求，最终造成行业内巨大的浪费。以往消费市场一端的花贩子之所以只能做区域市场，就是因为全国需求的多样性、分散性，以及各种风险影响对于全国供应链的要求过高。此外，有的批发商在中间囤积居奇，人为造成价格波动从而牟利。

宜花要做全国市场，也遇到了这个问题。技术出身的荣超决心用精细的算法来解决这个难题。宜花的算法是基于对花店需求历史数据的预测，再加上基于节日的人工调整。鲜花分级体系也有助于宜花来精细预测需求。宜花打掉中间环节的各级批发商，自身承担了库存，相当于吸收了供应环节中的各种风险和成本。对供需算得越准，库存的流转速度越快，损耗就越低，也就有了赚钱的机会。

宜花的程序员敲出的九亿行代码是公司自主开发系统之路的明证。通过系统，管理者可以看到客户下单的精准时间、地理分布和流量分布，系统也能够自动报警、运算，告诉宜花各地区库存如何、哪些产品有缺陷或过载。除了以往自主开发的仓储、物流和基于传统算法的数字化管理系统外，宜花已经在2018年进一步尝试人工智能和机器学习。在无人工干预下，在积累了足够的数据量以后，系统可以自动根据数据和分析结果的准确性自动调整模型。例如，根据花商的位置特点、历史交易数据等要素，从宜花在售的逾9000个SKU中，自动推送相关产品，也能根据购买行为，自动推送优惠券。例如大学门口的花店和医院门口的花店，种类就不相同。此外，宜花在供需两端设置了“预订”和“预售”模式，也有助于平衡供需。

通过大数据和精致的算法，宜花200人的团队虽然不大，却每天能卖掉240万支鲜花，维护全国60个城市18万家花店。之所以能做到这一点，是因为大部分决策都是由系统完成，人工只需要根据销售策略进行校正和核准。从2015年到2018年，宜花的算法精准匹配率已经从50%提升到85%。通过对下游市场供给的精确预测，以及对上游花农的合理订单，宜花的供需匹配能力令它拥有了竞争者无法比拟的核心竞争力。

国内平台升级开放

经过对市场的反复调研与内部多次沟通研判，荣超带领整个宜花团队决定，将未来宜花的业务中心聚焦在鲜花行业的供应链中段，也就是从花农到花店的这个过程。在供应链中段，宜花依托多年深耕实现的供应链、技术与数据优势，将原本的“自营”模式扩充为“自营+开放平台”，也就是说，鲜花行业所有的花材供应商，都可以通过宜花的平台实现“卖全国”；而花店也能够在宜花的平台上，货比三家，选择自己心仪的产品。宜花能够最大程度利用自身的供应链服务能力，同时在这个过程中，实现了对花材需求、价格数据的掌握，实现对花材价格的更精准判断，真正实现“好花卖好价”。

（本案例改编自清华经管学院中国工商管理案例中心，已获得案例公司、原作者和中国工商管理案例中心授权。创业黑马学院对此文亦有贡献。）

关于作者 | 焦捷：清华大学经济管理学院创新创业与战略系教授；

赵子倩：清华大学经济管理学院中国工商管理案例中心副主任；

张九陆：创业黑马学院案例中心主任；

董彬：中央广播电视总台中央电视台记者。

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