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生鲜电商想盈利?U掌柜说要用人工智能

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热度99票  浏览563次 时间:2015年6月04日 21:37

生鲜+人工智能,是不是很少有企业这么思考?

日前,生鲜电商U掌柜宣布,其已跨过盈亏平衡点。成立于 2015 年的U掌柜采用前置仓+总仓的模式,在十五个月的打拼中,成功摆脱生鲜电商亏损的魔咒。

其创始人祝鹏程表示,能达到盈亏平衡,关键在于通过智能补货系统对损耗的控制。

U掌柜联合创始人祝鹏程

7‰(千分之七)的损耗率 人工智能邀头功

亿邦动力网了解到,目前,由于中国生鲜产品的非标性,导致前端的损耗非常严重。鲜果切电商果酷创始人贾冉曾向亿邦动力网透露,部分电商向外公布的损耗率是20%,但实际情况可能更严重。

祝鹏程表示,目前来看,传统的生鲜流通中,损耗控制在6%已实属不易。不过,U掌柜在损耗的控制上,已从20%降到了7‰。他告诉亿邦动力网,人工智能是其秘密武器。

据了解, 2016 年,U掌柜引入了一位可以称为核心竞争力的人才,帮助其搭建了一套智能补货系统。

祝鹏程向亿邦动力网介绍到,该系统依据神经网络模型搭建而成,可以通过过去 30 日平台上SKU的销售情况,预测未来的日销量,拟合率(准确度)超过90%。通过这套系统不断优化平台的补货量和品类,目前,U掌柜的损耗率已经降至7‰,缺货率也控制到了5%以内。

什么是神经网络?神经网络分两种,一种是我们生命体由神经元、细胞等组成可以帮助思考行动的网络;另一种是人工神经网络(ANN,也简称为神经网络),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的数学模型。

人工神经网络起源较早,发展到 2006 年,深层人工神经网络有了一个更加耳熟能详的名字:深度学习,被广泛的应用于人工智能领域。目前,模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学等多个行业都可以见到它的身影,如战胜了世界围棋冠军的机器人AlphaGo就是其应用之一。

而在人工神经网络之下,又有很多细分领域,比如卷积神经网络、长短期记忆人工神经网络等。祝鹏程表示,U掌柜的补货系统依据后者搭建,目前人工神经网络处于开源状态(开放源代码)。不过,他同时指出,“不是单纯的一个模型就能够解决问题,而是多种模型整合起来,输入大量的变量来实现,因此,U掌柜所建立的补货系统对于行业来说是一个壁垒。”

中心仓只能小而美,做大还得配合前置仓

人工智能的补货系统解决的主要是损耗的问题,祝鹏程认为,生鲜电商想要盈利,一个关键点是损耗,另一个则是前端毛利。前端毛利主要通过对物流、仓储、包装等成本的控制来实现,因此,中心仓+前置仓的模式也很重要。

亿邦动力网从业内人士处了解到,生鲜电商有多种模式,现在主要使用的是中心仓和前置仓这两种。在中心仓模式下,想要实现盈亏平衡需要提高配送密度,但同时也会面临一个问题,订单密度增加,履约成本变高的时候,边际成本也会变高,如此一来,若过不了盈亏平衡点,体量越大反而越亏。

祝鹏程分析到,单靠中心仓想要盈利或者打平非常困难,主要问题集中在物流成本过高。他向亿邦动力网算了一笔帐,中心仓模式下配送速度很慢,超过 24 小时的配送需要冷链车,此时对于包装用材的要求就很高,一单下来成本需要 40 元,按照30%的毛利计算,客单价就需要提到 120 元。此时有两种情况:

一,客户买很多不同品类的商品,那么商品就需要分多个温区,使用不同的包装材料; 二,客户购买一个单品,对于很多商品来说,重量会更大,客单物流成本就不止是 40 元。

“如果客单价很高,做一个小而美的小众生鲜电商无妨,但若想面向大众,该商业模式不成立,其一是成本过高,其二是无法满足生鲜高频、刚需的特性。”

线下店很美好 想盈利却更难

当然控制损耗是一种解决方案,撑过了 2016 年的生鲜电商也在不断寻找新的发展点,而曾经被认为“坑”的线下店又重新被提了出来。除了盒马鲜生以外,易果入股联华超市,优食管家北京开设线下店,果乐乐涉足B2C的第一站就是实体门店,以及最近的天天果园和上海城市超市合作等,种种迹象表明,线下店可能成为生鲜电商的新风口。

祝鹏程对此种趋势提出质疑,他指出,从店铺本身的角度来看,线下连锁店,若单家盈利很容易,但是做到 10 家不亏就很有难度了,而要做到规模化盈利,更是难上加难。

他表示,做线下连锁店不止需要面对生鲜产品的标准化问题,更需要从运营的层面上也达到标准化,而这两方面都很困难。产品的标准化主要是产地分散的问题,现在无法解决,而运营的标准化,则需要对店长的经验以及运营团队的工作强度提出更高的要求。这时需要思考一个问题:80、 90 后的不只是消费者,还是线下店的初级劳动力,年轻人能否适应高强度的工作需要打个问号。

从市场情况来看,线下零售业态在一二线城市趋近饱和,好的位置都有其归属,很难找到合适的位置开设门店。

“生鲜线下连锁店,想要盈利本身就很难,要强加上互联网的基因,很难达到1+1> 2 的程度。”

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