生鮮電商想盈利?U掌柜說要用人工智能
生鮮+人工智能,是不是很少有企業這么思考? 日前,生鮮電商U掌柜宣布,其已跨過盈虧平衡點。成立于 2015 年的U掌柜采用前置倉+總倉的模式,在十五個月的打拼中,成功擺脫生鮮電商虧損的魔咒。 其創始人祝鵬程表示,能達到盈虧平衡,關鍵在于通過智能補貨系統對損耗的控制。 U掌柜聯合創始人祝鵬程 7‰(千分之七)的損耗率 人工智能邀頭功億邦動力網了解到,目前,由于中國生鮮產品的非標性,導致前端的損耗非常嚴重。鮮果切電商果酷創始人賈冉曾向億邦動力網透露,部分電商向外公布的損耗率是20%,但實際情況可能更嚴重。 祝鵬程表示,目前來看,傳統的生鮮流通中,損耗控制在6%已實屬不易。不過,U掌柜在損耗的控制上,已從20%降到了7‰。他告訴億邦動力網,人工智能是其秘密武器。 據了解, 2016 年,U掌柜引入了一位可以稱為核心競爭力的人才,幫助其搭建了一套智能補貨系統。 祝鵬程向億邦動力網介紹到,該系統依據神經網絡模型搭建而成,可以通過過去 30 日平臺上SKU的銷售情況,預測未來的日銷量,擬合率(準確度)超過90%。通過這套系統不斷優化平臺的補貨量和品類,目前,U掌柜的損耗率已經降至7‰,缺貨率也控制到了5%以內。 神經網絡模型 什么是神經網絡?神經網絡分兩種,一種是我們生命體由神經元、細胞等組成可以幫助思考行動的網絡;另一種是人工神經網絡(ANN,也簡稱為神經網絡),它是一種模仿動物神經網絡行為特征,進行分布式并行信息處理的數學模型。 人工神經網絡起源較早,發展到 2006 年,深層人工神經網絡有了一個更加耳熟能詳的名字:深度學習,被廣泛的應用于人工智能領域。目前,模式識別、智能機器人、自動控制、預測估計、生物、醫學等多個行業都可以見到它的身影,如戰勝了世界圍棋冠軍的機器人AlphaGo就是其應用之一。 而在人工神經網絡之下,又有很多細分領域,比如卷積神經網絡、長短期記憶人工神經網絡等。祝鵬程表示,U掌柜的補貨系統依據后者搭建,目前人工神經網絡處于開源狀態(開放源代碼)。不過,他同時指出,“不是單純的一個模型就能夠解決問題,而是多種模型整合起來,輸入大量的變量來實現,因此,U掌柜所建立的補貨系統對于行業來說是一個壁壘?!?strong style="color: blue;"> 中心倉只能小而美,做大還得配合前置倉人工智能的補貨系統解決的主要是損耗的問題,祝鵬程認為,生鮮電商想要盈利,一個關鍵點是損耗,另一個則是前端毛利。前端毛利主要通過對物流、倉儲、包裝等成本的控制來實現,因此,中心倉+前置倉的模式也很重要。 億邦動力網從業內人士處了解到,生鮮電商有多種模式,現在主要使用的是中心倉和前置倉這兩種。在中心倉模式下,想要實現盈虧平衡需要提高配送密度,但同時也會面臨一個問題,訂單密度增加,履約成本變高的時候,邊際成本也會變高,如此一來,若過不了盈虧平衡點,體量越大反而越虧。 祝鵬程分析到,單靠中心倉想要盈利或者打平非常困難,主要問題集中在物流成本過高。他向億邦動力網算了一筆帳,中心倉模式下配送速度很慢,超過 24 小時的配送需要冷鏈車,此時對于包裝用材的要求就很高,一單下來成本需要 40 元,按照30%的毛利計算,客單價就需要提到 120 元。此時有兩種情況: 一,客戶買很多不同品類的商品,那么商品就需要分多個溫區,使用不同的包裝材料; 二,客戶購買一個單品,對于很多商品來說,重量會更大,客單物流成本就不止是 40 元。 “如果客單價很高,做一個小而美的小眾生鮮電商無妨,但若想面向大眾,該商業模式不成立,其一是成本過高,其二是無法滿足生鮮高頻、剛需的特性。” 線下店很美好 想盈利卻更難 當然控制損耗是一種解決方案,撐過了 2016 年的生鮮電商也在不斷尋找新的發展點,而曾經被認為“坑”的線下店又重新被提了出來。除了盒馬鮮生以外,易果入股聯華超市,優食管家北京開設線下店,果樂樂涉足B2C的第一站就是實體門店,以及最近的天天果園和上海城市超市合作等,種種跡象表明,線下店可能成為生鮮電商的新風口。 祝鵬程對此種趨勢提出質疑,他指出,從店鋪本身的角度來看,線下連鎖店,若單家盈利很容易,但是做到 10 家不虧就很有難度了,而要做到規?;?,更是難上加難。 他表示,做線下連鎖店不止需要面對生鮮產品的標準化問題,更需要從運營的層面上也達到標準化,而這兩方面都很困難。產品的標準化主要是產地分散的問題,現在無法解決,而運營的標準化,則需要對店長的經驗以及運營團隊的工作強度提出更高的要求。這時需要思考一個問題:80、 90 后的不只是消費者,還是線下店的初級勞動力,年輕人能否適應高強度的工作需要打個問號。 從市場情況來看,線下零售業態在一二線城市趨近飽和,好的位置都有其歸屬,很難找到合適的位置開設門店。 “生鮮線下連鎖店,想要盈利本身就很難,要強加上互聯網的基因,很難達到1+1> 2 的程度。”
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