王海晖：大数据科学打造全新生鲜电商
12月20日，由中国电子商务协会指导，中国电子商务协会物流专业委员会主办，中国电子商务物流企业联盟、中国电子商务协会互联网金融研究院承办的“2016第六届中国电子商务与物流企业家年会暨第四届中国大数据金融发展高峰论坛”在北京万豪酒店盛大开幕。相关部委、行业专家、企业代表等近1500人出席了本届年会。
U掌柜 创始人/董事长王海晖出席大会并做了主题为《大数据科学打造全新生鲜电商》的演讲。 （温馨提示：本文为速记初审稿，保证现场嘉宾原意，未经删节，或存纰漏，敬请谅解。）
U掌柜 创始人/董事长王海晖
我来自U掌柜，刚刚杨总介绍的是B2B这一端，我介绍的是B2C这一端，刚刚罗总讲到他们服务于中小超市，对于U掌柜来讲我们成立于去年8月份，我们整个的模式是为消费者打造一个生鲜美食的超市，肉禽、水产、素食、零食九个大分类，实现一小时送达。
我在电商物流里面担任副会长好多年了，之前我是在1号店工作，之前负责1号店整个的运行工作，之前在1号店的时候，大家知道1号店做快消品，做网上超市起家的。当时做网上超市相对于同行来讲已经是很苦逼的事情了，当时的同行都卖手机、卖衣服，1号店做了一个很苦逼的电商。后来1号店被万马（音）收购了，我们想出来继续创业，我们的智商也不太高，我们想做一个更苦的事情，大家都不愿意做的事情，所以我们就选了生鲜这个品类。之前在1号店也花了很多经历去研究，网上超市如果没有办法解决生鲜的话超市还是个伪命题，在2013年跟着山西的美特好超市，一起合作做O2O线上线下，但是没有成功。后来在2014年跟美特好的人是没人，不太好成功，我们跟着自己的亲爹做，跟着沃尔马，在深圳，尝试引到线上来，后来还是没有成功。后来在上海做了很多轮的尝试，我们找到了前置仓，比如说我是徐家汇的消费者，之前你到1号店买东西或者到京东买东西，你今天下单明天收到，或者快一点的话早上下单下午收到，这是很典型的B2C的模式。前置仓就是你从徐家汇下单货物直接在徐家汇，徐家汇直接给你送货，实现1小时的送达。
既然是精选超市我们的整个SQO非常少，不到500个，四个分区冷冻、冷藏、热点，尤其是这个天气，早上要喝热的咖啡、热奶茶，实现了四个区的配送。为什么选择生鲜电商？这些都是冠冕堂皇的原因，最重要的原因是我们不够聪明，从这个意义上来讲做物流的都是比较苦的，没有什么物流是比较愉快的。但是生鲜电商最好的就是整个的消费品质是最高的，大家再喜欢买手机买衣服的人也不可能每天都买，但是对于生鲜来讲每天购买甚至每天买两次都是有可能的。
我们的痛点因为整个的供应链物流太难做了，整个的链条很长，生鲜的东西有保质期，很多东西只有一天的保质期或者是两天的保质期，如果是对于大仓来讲还好办，全部的订单都到一个仓库来操作，前置仓是全部的订单分散到30几个仓库操作，就会出现不均衡，库存不好管，如果是总体库存很好管，30个库存不好管。所以为什么我们要采取大数据的方式来给整个前置仓的模式装上真正驱动起来的引擎。基于大数据技术的企业管理分成三块，最重要的是销售预估，估算出哪一个前置仓哪个SQO卖多少，要不然会缺货是备多了。再一个是顾客关系的维护，咱们做电子商务或者是移动互联网获客成份非常高，可能还没有意识到另外一个成分，顾客获过来之后又不见了，下了一单体验了一个免费或者是赠品之后就消失了，那种成本就更高了，怎么通过顾客关系管理大数据的体系留住顾客。第三个是整个的定价体系，我们又要赚钱又要让顾客觉得你没有怎么赚钱，这个是需要很多数据的支持。
这一套都是我们很凑巧的一个机会，请到了美国堪萨斯大学的流体物理学的博士，他在美国国家生物试验室工作，一听说国内在创业、电商，非常的激动，大家都知道美国的移动互联网电商比中国差到好几条街去了，我们把他给叫回来了，做生鲜电子商务的大数据，他开发了一整套叫做卷积神经网络，像之前下围棋的阿法狗差不多，数据不断的增加，很聪明。
我们看看它具体做什么东西，第一个是销量的预测，供应店最难管的就是库存，生鲜的库存也要非常的精准。之前我在1号店的时候做前置仓的实验，一开始我们每天卖出去的东西，比如说这个前置仓卖出去一千块钱的东西，结果爆损了五千块钱的东西，很可怕，第二天赶紧把订货量打下去，顾客早上九点半整个前置仓卖光了，第二天又补了，顾客前几天没买到，他受伤了不来买了，又爆损了几千块钱。我们算下来缺货率有百分之五六十，每天的首号率达到70%，我们研究整个的体系，后来自己创业以后把这个经验也都用上了，我们自己做这个模式。它整个的解决方案是什么样子的，比如说这是一个商品叫红心火龙果，是越南进口的，保质期很短最多三天，三天绿色的瓣已经变黄了。我们提取了40天在徐家汇的销售，加上销售预测的因子，包括整个促销活动，周几，还有天气的因素，这些都是非常明显会造成销量波动的。预测它接下来十天的销售，系统给出了这个销量。
实际上十天以后我们来看它的整个预测，准确度达到95%，这个数据完全是可用的，通过这种模式我们可以看到像U掌柜，下午五点的缺货率占到了5%以内，损获率降到千分之七，库存增长的天数达到了1.5天，对于生鲜电商来讲这是非常好的库存管理的水平。大家可以想想光上海一个城市，咱们有好几十个前置仓，对接下去五天的销售进行预测，每天都会产生十几万条的记录，只有通过这种大数据的模型才能够把前置仓的库存管理管好。很多家电子商务公司做前置仓的实验，包括学习1号店，后面还有一些公司等等，包括在北京的也有好几家公司，主要的原因是因为前置仓的库存管理不太好，整个的损耗率非常高。做生鲜这个行业钱都是省出来的，生鲜不是靠赚钱而是靠省钱的。
在价格策略这一块的话整个的生鲜包括快消品行业竞争很激烈，我们要跟菜市场竞争、跟超市竞争，价格是相当的混乱。如果毛利太低的话赚不了钱，毛利过高的话东西卖不动，又会变成损耗。所以，整个的解决方案就是我们自定的一套智能定价的模型，包括市场的数据、消费者的行为分析，哪些商品是你的应用型商品，哪些是结构性商品，哪些是补充性商品，有些物品是负责拉客的，有些是出销量的，不同的商品分成不同的类别。通过六个输入出来的东西，我们进行了整个价格的推荐，这个模型会告诉你每一个商品它属于哪一种类型，比如说属于强引流商品，就不能给它定太高的价钱，这个商品属于结构性的商品，你就可以给它定一个必须高的价钱。其实这个商品是不是贵，不是在于它的价格，而在于它的价格对于消费者的感知度，有些商品适合贵一点，消费者不会有太大的感知。举个例子，如果我们把莲雾，定到10块钱，消费者不会有太大的感觉，如果一瓶可乐定到10块钱，消费者会觉得贵。不同的引流的商品要扮演低价的角色，但是我们做零售是赚钱的，赚钱的商品就应该放在消费者价格感知度很低的上面，这些还要靠整个的数据模型推算出来的，不至于说每次调价有销量的很大的起伏。
所以，这三个月我们的利润率提升了6个百分点，主要是整个价格策略的调整。还有一点是顾客关系，我们获客很难，但是留客更难，因为在移动互联网端总是有很多的诱惑、补贴、红包，很多的电子商务公司都出来了，如果没有办法把顾客留在你的平台上，顾客的生命周期，后面挣的利润没有办法覆盖到顾客花的钱。我们利用了逻辑回归模型分析顾客的行为，提高了顾客的复购率。里面有很多的因子，针对不同的顾客有些模型是正相关、有些是负相关，比如说配送时效、客单价，比如说顾客有没有购买水果或者顾客有没有购买肉，甚至有些顾客如果只是拼命的买可乐和农夫山泉，相对很低，这是正向反。负相关，比如说有克数；正相关的用回归模型来预测他什么时候复购，同时预测他什么时候会流失，在流失之前就要触动他，比如说发短信，他领用券，或者送他喜欢吃的东西，这样把他给引过来，否则顾客两三个礼拜就会把你卸载了。通过大数据可以帮助我们很有效的管理顾客的关系，否则任何的企业管理者也不可能记住哪些顾客什么时间给他进行哪样的促达，方式各种各样，包括红包、赠品和问候。
30天客户的复购率达到80%，给了我们很多的数据支持和操作，我们系统都会通过不同的顾客进行不同的促达，有的放矢，针对这些快要流失的顾客怎么样促达它，喜欢某一些商品的顾客，根据商品的新品信息对他进行呼唤，这些都可以非常有效的管理顾客关系。
刚才讲了整个生鲜电商是非常难做的，随着大数据的模型就是越多数据就越聪明，越来越智能，随着越多的数据补充进来，不断的去优化三大数据模型，一定可以把整个生鲜电商的难题。我这个人智商不高，我相信我们整个的数据模型会变得越来越高，智商会越来越高，能够帮助我们攻克生鲜电商的难题，把生鲜电商做起来，就像十几年前如果您在互联网上买手机，别人可能会觉得很奇怪，今天如果不在互联网上买手机，别人可能会觉得很奇怪。我相信用不了十几年，我们如果还在线下买生鲜的话也会觉得很奇怪，我也期待这一天的到来，U掌柜借助大数据的力量为生鲜的优化尽到面薄之力，谢谢大家。
提问：生鲜电商没有大数据基本上活不下去的，自己活的好还是也帮别人活的好？
回答：我们探索出一条路，再帮助大家，我们有足够大的市场一起玩。
提问：不光是生鲜电商，所有商品如果这个数据用的不好经营都不会有高效率，没有后台的技术创新和数据支撑的话，什么生意都不敢做，这些是真正的核心，希望把这些东西贡献出来为行业做贡献。
回答：我本身也是协会的副会长，我们先去试验，给大家分享成果，整个电商做起来还是要全民有电商意识，如果是一家公司他做不到的。
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