U掌柜汤君健：大数据和AI如何帮助生鲜企业控制损耗

U掌柜是2015年成立的创业企业，也希望在生鲜供应链上做一些新的尝试和创新。今天给大家分享我们在大数据、人工智能上向效率挑战路的两个小案例。

在创业之前，我觉得生鲜电商是一个蓝海。但做了生鲜这一行发现已经不是蓝海、红海的问题，是火海。生鲜的痛点，主要有6点。

首先，生鲜是非标准品。 我十年前在一个企业卖洗发水，一万瓶洗发水都是一样的。但是生鲜不是这样的。对于生鲜来说，非常依赖采购的专业度，可能老法师才能看得出来，很大的问题就是不标准化。

第二，我们做生鲜的时候，是一堆堆买进去的，但是卖出去的时候是少的，而且卖的过程当中水分可能蒸发，所以这也是损耗。 对系统的开发，和标品的系统是完全不一样的。

第三，是保质期短。

第四，消费频次非常高，品质要求也非常高。 当年我们考研的时候有一个题目资本主义国家倒牛奶和社会主义国家倒牛奶的区别在哪里？资本主义倒牛奶是生产资料和社会化大分工之间不可调整的矛盾。社会主义倒牛奶是因为人民日益增长、人民物质生活的需求和落后生产力之间的矛盾。现在就是这个情况，我们现在大量的水果，农民伯伯辛辛苦苦种了一年，甚至三年结下来的果子，到消费者的手中因为压坏了，或者放坏了，真的非常可惜。

第五个痛点是客单价低。

第六，仓储、配送的环境。 我们从三千公里之外卖一台电器送到消费者的手上，仓储、物流、配送、人工，一台电脑、一台手机卖三四千，占了一个点。但是我们三四千公里之外送四个苹果到你手上，仓储物流配送包装还是四十、五十块，客单价不上，也是四十、五十块。让我们不得不反思，这样的商业模式是不是对？是不是对社会资源是一种浪费？也正是因为如此，有这些痛点，我们2015年的时候也结合一些自己以前在一号店走的一些弯路、经验，我们成立了U掌柜这家公司。

我们是做什么的呢？前置仓，不是分布式库存。既然是生鲜美食，我们要做1小时达。当然也要感谢移动购物，现在移动购物是随时随地，现在白领真的可以做到足不出户。

我们两个核心创始人，祝鹏程、王海晖，包括我们核心团队，是我们公司最大的资产，也是我们创业团队最自豪的地方，我们真的是操盘了0到300亿规模。相当于一个试卷我们做过一遍，自己重新再做一遍，我们能不能做得更好，花更少的钱，用更少的时间重新做一个。这是我们想做的事情。我们核心团队基本上都是科班出身。在2016年，一个博士加入我们之后，整个大数据、人工智能、企业的销售预测、用户画像方面可以说是质的提升。光有idea，离开战术的执行，只能永远停留在idea的角度。

这是我们U掌柜的关健词：“1小时达”，是我们最主要的特点；还有刚才提到的“前置仓”；“9大品类”，不只是水果，如果只做水果，这个生意仍然停留在三四十块上面，我们现在有肉禽、水产等等；另外一方面我们坚持做“精选”，现在这个阶段我们做一个一站式、覆盖十万个、一百万个SKU的平台，实际上我们当时在一号店也有相应的经验，最后真正贡献销量还是前面的1%、5%的SKU，所以定位成精选的超市。

传统供应链做生鲜，要经过统仓、收货、上架等等，到客户手上已经过了15个环节。水果、生鲜最怕人翻它，一个环节摸一下，再过一个环节打包一下，没病也整出病来。我们前置仓的模式，把大量原来要在总仓做的事情移到前面，移到最贴近用户一公里的环节，这样无形中就不需要那么厚的包装盒。我可以做到把干线推到离消费者只有一公里的前置仓里面，这是我们做的一个最大的创新点。

就像我刚刚讲的，光有理念的创新，但是没有技术手段在战术上面做支撑也是白搭。如果是总仓式的，那么预估一次销量就好了。但现在几十个前置仓，同时管几十个网站，这个销量怎么估？传统估销量就跟看股票一样，但这是非常粗糙、非常不准的。

非常有幸，我们引入了人工智能，包括大数据的技术，用在控损上面。因为我不是做技术，我更多的是把一些理念带给大家。

什么是大数据，我就不多说了。最近看到一个很火的一句话“美丽的皮囊都长得都一样，有趣的灵魂各有各的不同”，大数据就属于有趣的灵魂。

首先是我们的机器学习，AlphGO为什么能够打败围棋高手？随着资料库不断地完善，我们这套软件、模型可以自己去学习，随着我们加入的参数越来越多，包括历史的经验，所以这个预测就会越来越准。这是我们网络学习的结果，这是我们红心火龙果在徐家汇前置仓的销售预估。之前这个销量在我们看来完全没有规律，但是用了我们这个模型之后，拟合度准确度到了95%。 对于生鲜企业来说，损耗和缺货率、库存天数，是矛盾的东西。为什么我们说要控制库存天数？为了没有损耗，我不进货，大量缺货，肯定没有损耗，可能下午三点就卖缺了，没有损耗。但是我也不能走另外一个极端，为了让货配得很足，结果货都烂在我的前置仓里面。目前我们这个系统，让我的东西在高峰过完之后刚好卖完，我通过对补货和实际销售之间的拟合度，拟合度越高，库存天数就可以越短，同时可以保证我的缺货率。我们现在的损耗率，在前置仓降到了1%以内。

人工智能解决两个： 一个是回归问题，你输入参数，预测，主要解决的是预测未来。第二个是分类问题，我们知道现在最流行的词是千人千面，做用户画像，到底哪些指标对用户来说会影响购买。 比如说客单价，我们之前认为客单价是非常影响用户回购的，因为客单价越低，销售会越多，这是直接的感觉。但是用了人工智能之后，我们发现不是这么回事。

接下来跟大家分享基于大数据的客户关系管理，CRM。

我们U掌柜的顾客特点，白领、办公室女性、家庭采购的决策者。现在移动互联网获客，上百块一个新客是非常正常的，如果我们把钱花在烧钱买顾客，我们A、B轮融来的钱是根本不够烧的。还有非常重要的是顾客回归逻辑，有针对性的留存顾客。同样做一个CRM活动，是降低客单价还是通过其他的？公司资本非常有限，到底投在哪些点上。

这里面我们发现了28个顾客特征变量， 比如说配送实效，有很高的正相关。每次收到货的时间，越短的顾客，在我们这边复购率非常的高。客单价发现是低正相关的。 用户在我这里复不复购和客单价没有什么关系。我们挖空心思想把门槛降低，让顾客感觉买一点点，其实发现反而伤害了公司的毛利、提升了公司的运营成本。客诉，是高负相关的。

30天客户复购率达到79%，这也是我们非常骄傲的指标。这个指标比起我们之前操盘的网站，是数倍于传统数据的。因为复购就是生命线一样的指标，复购每少一个顾客，就意味着要多花一百块、两百块的钱投到市场上面去获得这个新客，这样对企业的成本或者对于我们创业的企业来说是非常大的压力。还是回到那一点，生鲜电商，我觉得在今天我们讲的，不管是新零售还是老零售，用户体验和效率永远是逃不掉的一个槛。在我们来说，只有把各个环节的效率不断地提升，这就是在未来生鲜企业能够发展壮大的王道。

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