——从“项目制”到“产品制”的思维跃迁，如何用数据创造3.4亿美元新增销售额？
各位CIO和企业领袖：
当一家拥有数十年历史的全球零售巨头，决定重新定义“便利”的含义时，它的起点是什么？
对于7-Eleven来说，答案不是技术，而是思维模式的革命。
这份深度案例研究揭示了7-11如何将数字化转型从一个简单的“客户忠诚度项目”，推广到其全美和加拿大超过13,000家门店的系统运营中。
核心在于一个战略转变：将门店本身视为一个不断迭代的“活”产品。
睿信咨询为你深度剖析，7-11如何将这种产品思维融入其AI战略，并最终实现每年节省1300万工时，新增销售额约3.4亿美元的惊人成果。
2016年，7-11启动转型。领导者Scott Albert（斯科特·艾伯特）面临的第一步，就是打破传统的“项目制”惯性。
旧模式：项目有开始、有结束，关注产出（Output）。
新模式：产品是持续改进与迭代，关注成果（Outcome）。
这一转变的难度在于文化。Albert坦言，早期非常困难。因为业务方习惯了：“我需要X”。
而IT的职责必须随之改变：IT不再是简单的需求满足者，而是要深入挖掘，理解问题的本质，为现在和未来设计解决方案，然后不断迭代。
【顾问启示】这种转型，成功与否不取决于组织架构图，而是取决于跨职能的信任、共识与承诺。产品团队天然就是跨职能的，它需要设计、工程和业务团队的共同拥有。
谁是7-11门店系统的“客户”？ Albert给出了一个颠覆性的答案：“对我的团队来说，客户就是门店员工。”
这一焦点决定了优先级：让系统为人服务，而非相反。
突破性时刻：午夜巡店的共情团队在一次“午夜巡店”中，发现一名新店员一直盯着手机。原以为她在摸鱼，结果发现她正在录制培训过程，怕自己记不住。
解决方案：把培训嵌入工作流这一观察直接促使7-11重做培训系统：把原先放在后仓电脑里的操作手册和教学视频，搬到卖场里的移动设备上，嵌入日常工作流。
这种“观察用户—发现摩擦—快速迭代”的产品直觉，随后被应用到7-11的AI战略中。
将产品思维聚焦在“店员体验”上，AI的价值得到了几何级的放大。
AI赋能订货：过去一周最高要花30小时的手动补货，通过“AI辅助订货”系统，现在每天不到1小时就能搞定。
量化收益：在全链放大后，AI每年节省1,300万小时工时。
新增销售：试点数据还显示，这带来了约3.4亿美元的新增销售额。
【幕后机制】
（1）数据基础：门店系统先迁上云的7-BOSS平台。
（2）智能推送：叠加“速览卡片”：AI生成的洞察一键推送。
（3）精准建议：聚类模型按销售结构、店型、甚至季节性找出“相似店”，并推送个性化补货建议。
（4）极简操作：员工只需“点三下”就能加新品，预测模型自动跑，几天内货就到店。
4. ⚙️ 终极启示：像数字原生公司一样运营
7-11的转型，是一套完整的数字运营模式：
组织结构：团队以“豆荚”（pods）形式运行，产品、工程、设计三足鼎立。
规划节奏：季度规划确定大方向，但路线图保持弹性。发布节奏大幅提速，从每年两三场“大爆炸”式上线，变为月月有更新。
文化转变：对永无止境的工作给予持续资金支持。Albert说：“在产品世界里，没有‘做完’这回事，我们的预测模型已经迭代到第五版，还会继续优化下去”。
【顾问总结】Albert给其他技术高管的建议是：先从小处着手。“找一个真正重要的问题，组建跨职能团队，设定成功指标并验证结果，”。
如今，门店本身已成为7-11的“活”产品：每月更新、数据驱动、围绕店员打造。真正的成功是让系统替店员干活，他们才能去惊艳顾客。
原文：走进7-11的产品思维
来源：7-11公司
2016年，7-11启动了一场数字化转型，旨在重新定义“便利”的含义。起点是客户忠诚度。“第一步是建立产品管理机制，将技术引入内部，减少对第三方的依赖。”Scott Albert（斯科特·艾伯特）说。
两年后，这家总部位于德州的零售商将这一产品方法论推广至全美和加拿大超过13,000家门店的系统运营中。“我们从‘项目’——有开始、有结束——转向‘产品’：持续改进与迭代，从关注产出转向关注成果，并与设计和工程团队共同拥有。”Albert表示。
Albert对此驾轻就熟。作为公司资深员工，他从运营岗位起步，先后执掌会员体系产品，如今更统筹门店系统、燃油、餐饮概念及商品管理的数字化产品，足见这套模式已扩展至何等广度。
一、奠定基础
想法很简单，但转变并不容易。Albert说，“早期确实很困难，因为这涉及到变革，业务方过去习惯于说：‘我需要X。’但通常这并不是真正的问题。我们的职责是深入挖掘，理解问题的本质，为现在和未来设计一个解决方案，然后不断迭代。”
解决重大问题需要多种要素，比如客户研究、业务流程知识、数据和技术，因此产品团队天然就是跨职能的。但如果管理不当，这种结构也可能导致优先级冲突。尽管背景是便利店零售，但这一经验适用于任何一位CIO，只要他们正从项目制交付转向产品驱动的转型。“成功不取决于组织架构图，而是取决于跨职能的信任、共识与承诺，”他说。
正是这种结构奠定了转型的基础，而真正的突破来自于将产品思维应用到日常工作中。
二、产品思维的实践
“对我的团队来说，客户就是门店员工。”Albert说。这一焦点决定了优先级：剔除低价值任务、实时呈现关键洞察，让系统为人服务，而非相反。
团队是在“午夜巡店”中切身悟到的。一次在纽约，他们注意到一名新店员一直盯着手机。“我们以为她在摸鱼，”Albert回忆，“结果她把培训过程录下来，怕自己记不住。”这一观察直接促使培训重做：把原先放在后仓电脑里的操作手册和教学视频，搬到卖场里的移动设备上，嵌入日常工作流。
这套“观察用户—发现摩擦—快速迭代”的产品直觉，被延续到7-11的AI项目里。以“AI辅助订货”为例，过去一周最高要花30小时的手动补货，现在每天不到1小时搞定，员工得以把时间还给顾客。放大到全链，每年节省1,300万小时工时，试点数据还显示新增销售额约3.4亿美元。
后台也焕然一新。门店系统先迁上云的7-BOSS平台，随后又叠加“速览卡片”：AI生成的洞察一键推送，员工三步内就能行动。聚类模型按销售结构、店型、甚至季节性找出“相似店”，并推送个性化补货建议。“点三下就能加新品，预测模型自动跑，几天内货就到店。”Albert说。
把这些故事串起来，就是一条清晰路径：先观察客户（这里是店员），再解决他们的痛点，最后用数据和AI放大效果——产品思维正在现场发生。
三、像产品公司一样运营
在幕后，其运作机制与数字原生公司如出一辙。团队以“豆荚”形式运行，产品、工程、设计三足鼎立。季度规划确定大方向，但路线图保持弹性。“提前一年告诉我你要做的所有事——那是旧模式，”Albert说，“现在我们按季度聚焦，有时连季度都太长。先规划，再随时调整。”
发布节奏也大幅提速，从每年两三场“大爆炸”式上线，变为月月有更新。
文化上的转变体现在：对永无止境的工作给予持续资金支持。他说，“在产品世界里，没有‘做完’这回事，我们的预测模型已经迭代到第五版，还会继续优化下去。”
四、小处着手，硬指标衡量
Albert给其他技术高管的建议是：先从小处着手。“找一个真正重要的问题，组建跨职能团队，设定成功指标并验证结果，”他说，“接着加第二个团队、第三个团队，雪球就滚起来了。”
最重要的是——必须量化。“选那些用数据说话的指标，让结果无可争辩。”他补充道。
从做出第一个loyalty决策算起已近十年，7-11的产品思维早已跳出消费者App。门店本身成了“活”产品：每月更新、数据驱动、围绕店员打造。
在Albert看来，真正的成功是让系统替店员干活，他们才能去惊艳顾客。“同样的产品纪律，如今应用到门店的每个角落，正在重新定义规模化便利的含义。”他说。
作者：Michael Bertha（迈克尔·伯塔）
Michael Bertha（迈克尔·伯塔）是 Metis Strategy 的合伙人，并负责该公司的中央办公室。他在为各行业数字与技术高管提供咨询方面拥有超过 15 年的经验，帮助《财富》500 强及高增长企业把技术转化为战略优势。他的专业领域涵盖战略制定、运营模式设计与转型。Michael（迈克尔）的职业起步于企业应用开发与数据迁移，随后进入战略咨询领域。他拥有康奈尔大学 MBA 学位，以及弗吉尼亚大学信息技术管理硕士学位。
