7-11日本公司8000多名員工，人均創造利潤約116萬人民幣，堪與阿里巴巴比肩。在零售業利潤整體走低的大環境下，7-11為什么能創造如此之高的人效?在日本經濟面臨最嚴重的衰退中，7-11日本公司為什么能保持連續41年的增長勢頭？為什么人效能與吸金力一流的阿里比肩？
1、極致體驗模式
產品：顧客需要什么產品，我賣什么產品。
位置：顧客購物怎么便利，我就怎么布局。
在零售業有一種說法：“世界只有兩家便利店，7-eleven便利店和其他便利店”。
之所以這樣說，是因為它堅持滿足顧客需要。
7-11便利店的前身是成立于1927年的美國南大陸制冰公司，每天營業16個小時，從早上7點開門到晚上11點打烊，不僅銷售冰塊，也銷售牛奶、雞蛋、面包等深受當地居民歡迎的日常生活用品，這是世界便利店的萌芽。
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7-11創始人鈴木的經營哲學是“徹底站在顧客的立場上來思考和實踐”。“你為我著想” 不如 “站在我的立場”。
2、專業共享模式
7-11日本公司，只聘用了8000多名全職員工，其余人員全部都是加盟店、制造商和供應商的雇員。
7-11基本沒有自己的直營商店，171家專用工廠沒有一個是自己的，150多座物流中心和配送車輛也不是自己的，但卻成為近百億人民幣利潤的零售企業。
整個共享經濟體的從業人員總數超過40萬人，其中在加盟店工作的超過30多萬人，服務于工廠、物流配送的人員10多萬人。
共配系統打破了制造商和企業之間的高墻，并且跨越了商品品類的框架，組成了共同配送的體系。
亞洲最大服裝零售商優衣庫線上的訂單，可以到日本大部分7-11商店自提。
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共享是互聯網精神最本原的東西，資源的價值不在于擁有，而在于使用，只有使用才能體現資源的價值。
3、連鎖的最高目的：命運共同體
總部和加盟店因利益一致而走到一起，因命運共生而能全心全意。
7-11給加盟店提供了五項賦能：包括商品開發賦能、經營賦能、it賦能、物流賦能和金融賦能。
在7-11中，有一群工作人員，他們每人負責7~8家門店，從事一線門店經營指導的顧問工作，那就是ofc(營運現場指導)，專注為這些小店主提高經營賦能。
7-11與加盟店簽訂的合約中，有一個世界其他特許加盟連鎖店大多都沒有采取的 “對加盟店有最低保證” 的承諾條款。
7-11加盟店日常營運所產生的電費的八成由總部承擔；7-11加盟店的盒飯等鮮食商品的報廢損耗由總部承擔15%。
7-11的模式并不拘泥于眼前利益，而是從長遠的利益，并沒有區分你我的利益，而是共同的利益。
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與之形成對比的是，國內的一些品牌，連而不鎖、鎖而不牢，大部分只是“連名”。
4、產品主義：干凈、好吃是王道
7-11的食品是銷量最大的，其最大的特點是新鮮、美味、干凈，生產、配送和儲存都嚴格按照“時間”＋“溫度”來管理。
7-11每個配送中心都有冷凍食品配送中心、常溫食品配送中心。
在各個區域設立的共同配送中心，7-11會根據產品不同特性，將商品分為冷凍型(零下20攝氏度)，如冰淇淋；微冷型(5攝氏度)，如牛奶、生菜等；恒溫型，如罐頭、飲料等；暖溫型(20攝氏度)，如飯食、面包等四個溫度段進行集約化管理。
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7-11售賣的大部分食品：面包，盒飯，冰淇淋，飲料，甚至還有100日元一杯的現磨咖啡，在好吃的同時，食品安全又有充足的保障。
5、快速迭代、低成本試錯
7-11總部推薦的商品sku總數大約4800種，單店銷售約2900個，每周新品上架100種，商品年換手率約70%。2016財年，7-11日本公司庫存周轉天數只有10.1天，一年周轉36次，比美國最好的亞馬遜還要快。
“假設、實踐、驗證”是7-11快速迭代的經驗根基。冬天北海道地區的7-11店準備了大量空間販賣冰淇淋，當地生意人紛紛嘲笑說:“誰會大冬天里吃冰淇淋呀!”但是，鈴木說：“家里暖氣開得很足，如果能吃上冰淇淋，客人應該會很開心吧!”
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產品迭代、周轉如此之快，背后是一套低成本持續優化的的理念和體制在支撐。很多企業要么喜歡墨守成規、要么喜歡大刀闊斧的改變，抗風險能力怎么會高？
6、信息化的大數據
掌握市場信息的人將控制整個產業，7-11是一家商店，更是一家大數據公司。7-11不斷進行信息系統的升級及更新。
如今，最新的第六版的投資高達30億人民幣。為了進一步提高各家門店的日常經營水平，除原來的商品庫存數據、pos數據、缺貨數據、報廢數據，在第六版系統中，7-11開始為各家加盟門店訂貨提供三項數據，以作為協助成立假設的參考，分別是立地數據、設施數據和長期數據。
立地數據：是指調查各門店周邊(半徑350米，徒步5分鐘以內的)的家庭數；如果有商戶的話，就調查其員工人數。
設施數據：主要了解自家門店周邊是否有學校或醫院之類的設施，這對于日常訂貨作業的假設設定都能提供一定的幫助。
長期數據：根據過去的數據呈現出有關趨勢及動向的數據，這項資料在ofc為各加盟店提供建議時，效果尤為顯著。
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信息將左右企業的存亡。如果不掌握信息，很多資源就會成為無用之物。很多大數據處理公司只能叫多數據，大數據的兩個關鍵：數據采集的精準、數據處理的科學。我們的大數據之路要依托于實際需求。


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