生鲜电商想盈利？U掌柜说要用人工智能

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。”

（编辑：源码网）

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