如果說決定一家便利店壽命主要原因，除了選址，可能就是對天氣變化應對能力了。

俗話說，便利店是“看天喫飯”的行當，酸奶、麪包、盒飯等短保質期食品飲料佔據營收和利潤的絕對多數，如果忽視天氣變化導致滯銷甚至廢棄，損失顯而易見，核心品類經營能力的微小差距，在時間和門店規模的乘數效應下會被放大到天文數字。如果能提前投資氣象數據挖掘，甚至能打造出網紅IP產品，大概率能在天氣的變幻無常中搶得先機。

資料顯示，711便利店系統每天固定5次收集天氣動態信息，日本所有 711 門店都依賴店內的計算機聯機系統進行管理。中國便利蜂每天收集的天氣信息頻次和範圍更高，挖掘氣象大數據成爲眼下便利店能否成功出圈的重要指標之一。

西方經濟學中有條德爾菲氣象定律：氣象投入與產出比爲1：98，即企業在氣象信息上投資1元，便可以得到98元的回報。流通類商品銷售額的65%取決於天氣，天氣直接影響人的生理、心理，支配他們的消費行爲。可見如果店主事先知道天氣走勢，在生產、採購、銷售計劃中考慮到氣象因素，趨利避害，不僅能避免損失，還可變成在競爭中的優勢。

衆所周知，便利店在春夏秋冬的訂貨策略大不同，此外忽冷忽熱的天氣也會影響選品節奏。比如夏天啤酒冷飲的訂貨量要增加，冬天則是關東煮、熱咖啡、暖寶寶賣得更好，下小雨要提前備傘，大雨則要多準備雨衣和拖鞋等等，天氣變化也會影響人們的飲食偏好。

值得一提的是，便利蜂發現氣象數據中和銷售額相關性最大的是溫度，比如每年7、8月是全年銷售最好的月份，溫度上升會帶動店內冷飲、熱餐、小喫、啤酒等品類需求快速增長。氣溫每升高1℃，門店日銷售額會提升3%-5%。

此外，同樣的天氣狀況對不同門店影響也不盡相同。比如下雨、颳大風時，門店要降低遠距離顧客到店的預期，但近距離顧客到店的概率卻會增加。如果在暴雨天，馬路邊的門店要減少鮮食訂貨，但位於寫字樓和社區內部的門店卻要增加訂貨。

便利蜂之所以對氣象大數據如此頂真，源於其幾乎所有決策都由數據和算法確定，中央大腦形成各種業務決策，作爲執行依據，業務鏈條上的所有人員只需要按照軟件提示的策略執行。通過對生產、物流、門店和消費者在內的全鏈路數字化，降低便利店日常經營決策中人的不確定因素，實現“系統管店”。

資料顯示，爲了管理全國範圍內的1500多家門店運營，便利蜂中央系統每天實時抓取19個城市未來15天的氣象數據和同期歷史數據，包括最高溫度、最低溫度、風力、溼度、降雨降雪概率、空氣質量等多個維度，顆粒度最小細分到小時級，這比7-11每天收集5次天氣信息頻次和範圍還要高。

這些海量氣象數據可能會被歸納合並，如氣溫、是否降雨降雪、風力等可以組合成適宜出行指數。連同其他變量共同輸入系統，便利蜂系統再根據模型計算的結果向全國1500多家門店下達經營指令，構成了便利蜂對天氣大數據算法的超前把控，進而選擇更適宜時令的商品。

比如夏天高溫消費者喜歡酸爽，便利蜂賣金湯魚片、雞絲涼麪；冬天嗜辣，主打菜就換成香辣魚塊、什錦冒菜。在每款菜中，便利蜂都會設定酸、辣、甜、鹹等量化指標，研發人員則根據未來的天氣變化來調整含糖量、含鹽量和辣度等指標。除此精細化的天氣選品，也可以得出爲什麼現在很多網紅品入住便利蜂，

對便利蜂來說，藉助氣象大數據可以通過分析不同氣象條件下消費者購買偏好，結合精細化站點及格點預報，提供銷售預測、廣告營銷等商品氣象服務，除了實現降本增效，再加上便利店是城市生活方式的縮影，很容易成爲文娛產品與用戶對話交流的第三空間，結合沉澱氣象大數據，後續推出更多網紅IP營銷算水到渠成。（完）

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