西方经济学中有条德尔菲气象定律：气象投入与产出比为1：98，即企业在气象信息上投资1元，便可以得到98元的回报。流通类商品销售额的65%取决于天气，天气直接影响人的生理、心理，支配他们的消费行为。可见如果店主事先知道天气走势，在生产、采购、销售计划中考虑到气象因素，趋利避害，不仅能避免损失，还可变成在竞争中的优势。

众所周知，便利店在春夏秋冬的订货策略大不同，此外忽冷忽热的天气也会影响选品节奏。比如夏天啤酒冷饮的订货量要增加，冬天则是关东煮、热咖啡、暖宝宝卖得更好，下小雨要提前备伞，大雨则要多准备雨衣和拖鞋等等，天气变化也会影响人们的饮食偏好。

值得一提的是，便利蜂发现气象数据中和销售额相关性最大的是温度，比如每年7、8月是全年销售最好的月份，温度上升会带动店内冷饮、热餐、小吃、啤酒等品类需求快速增长。气温每升高1℃，门店日销售额会提升3%-5%。

此外，同样的天气状况对不同门店影响也不尽相同。比如下雨、刮大风时，门店要降低远距离顾客到店的预期，但近距离顾客到店的概率却会增加。如果在暴雨天，马路边的门店要减少鲜食订货，但位于写字楼和社区内部的门店却要增加订货。

便利蜂之所以对气象大数据如此顶真，源于其几乎所有决策都由数据和算法确定，中央大脑形成各种业务决策，作为执行依据，业务链条上的所有人员只需要按照软件提示的策略执行。通过对生产、物流、门店和消费者在内的全链路数字化，降低便利店日常经营决策中人的不确定因素，实现“系统管店”。

资料显示，为了管理全国范围内的1500多家门店运营，便利蜂中央系统每天实时抓取19个城市未来15天的气象数据和同期历史数据，包括最高温度、最低温度、风力、湿度、降雨降雪概率、空气质量等多个维度，颗粒度最小细分到小时级，这比7-11每天收集5次天气信息频次和范围还要高。

这些海量气象数据可能会被归纳合并，如气温、是否降雨降雪、风力等可以组合成适宜出行指数。连同其他变量共同输入系统，便利蜂系统再根据模型计算的结果向全国1500多家门店下达经营指令，构成了便利蜂对天气大数据算法的超前把控，进而选择更适宜时令的商品。

比如夏天高温消费者喜欢酸爽，便利蜂卖金汤鱼片、鸡丝凉面；冬天嗜辣，主打菜就换成香辣鱼块、什锦冒菜。在每款菜中，便利蜂都会设定酸、辣、甜、咸等量化指标，研发人员则根据未来的天气变化来调整含糖量、含盐量和辣度等指标。除此精细化的天气选品，也可以得出为什么现在很多网红品入住便利蜂，

对便利蜂来说，借助气象大数据可以通过分析不同气象条件下消费者购买偏好，结合精细化站点及格点预报，提供销售预测、广告营销等商品气象服务，除了实现降本增效，再加上便利店是城市生活方式的缩影，很容易成为文娱产品与用户对话交流的第三空间，结合沉淀气象大数据，后续推出更多网红IP营销算水到渠成。（完）