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但由于高損耗、季節(jié)性、區(qū)域性等特點(diǎn)，生鮮這個品類做電商在盈利方面難度很大。那么，生鮮品類做電商到底有沒有可能盈利呢？基于對國內(nèi)外生鮮電商平臺的深入研究，我認(rèn)為盈利的機(jī)會是非常大的，以下根據(jù)我的研究成果將總結(jié)的兩個盈利模型進(jìn)行分析。

國內(nèi)生鮮電商市場規(guī)模增長迅速。根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)，截至2018年底生鮮電商市場規(guī)模已經(jīng)達(dá)到2045億，2013~2018年復(fù)合增長率高達(dá)74%。

隨著生鮮電商基礎(chǔ)設(shè)施的完善、用戶習(xí)慣逐步養(yǎng)成、市場發(fā)展成熟，規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大，2020年預(yù)計達(dá)到4040.7億元。

生鮮行業(yè)線上滲透率低，未來有望進(jìn)一步提升。受毛利率低、冷鏈運(yùn)輸成本高、用戶習(xí)慣難以養(yǎng)成等因素影響，導(dǎo)致生鮮線上滲透率遠(yuǎn)低于服裝、3C家電等行業(yè)。

2019年生鮮電商滲透率僅為6.3%，隨著技術(shù)的更迭和消費(fèi)者線上購買生鮮的習(xí)慣培養(yǎng)，以及此次疫情的疊加影響，生鮮電商的滲透率有望加速上行。

但由于高損耗、季節(jié)性、區(qū)域性等特點(diǎn)，生鮮這個品類做電商在盈利方面難度很大。

那么，生鮮品類做電商到底有沒有可能盈利呢？基于對國內(nèi)外生鮮電商平臺的深入研究，我認(rèn)為盈利的機(jī)會是非常大的，以下根據(jù)我的研究成果將總結(jié)的兩個盈利模型進(jìn)行分析。

一、密度模型

生鮮電商密度模型由四個部分組成，分別是供應(yīng)鏈密度、物流密度、用戶密度和數(shù)據(jù)密度，這四個密度是每日優(yōu)鮮創(chuàng)始人徐正在兩年多的實踐后提出的。

我深入研究“每日優(yōu)鮮”和“叮咚買菜”這兩個平臺，目前還不能證實是否實現(xiàn)了盈利，但是將其進(jìn)行深入研究并畫了一個模型圖之后，認(rèn)為單一品類的生鮮電商盈利的可能性是非常高的。

生鮮電商密度模型圖

1. 供應(yīng)鏈密度：SKU密度、生產(chǎn)商密度和買手密度

SKU（庫存量單位）密度：在生鮮電商領(lǐng)域，最關(guān)鍵的其實并不是精選，而是精選之后的采購能力。

為了平衡周轉(zhuǎn)和毛利的矛盾，叮咚買菜嚴(yán)格把控前置倉需要的SKU數(shù)量，將前置倉面積設(shè)置在300平米左右，保持生鮮的高周轉(zhuǎn)。

其中，肉禽蛋占比20%+，蔬菜豆制品占比20%+，水果占比10%+，水產(chǎn)海鮮占比10%+，其他包括米面糧油、乳品烘焙、方便速食、酒飲零食等，共計占比20%+。

以相對較窄的品類結(jié)構(gòu)切入，抓取購物頻次最高、導(dǎo)流優(yōu)勢最強(qiáng)的“黃金品類”。

生產(chǎn)商密度：通過零費(fèi)用、零賬期、零退貨的方式對接生產(chǎn)商來降低商品的價格，生產(chǎn)商密度與用戶密度、物流密度等數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。

這個數(shù)據(jù)很簡單，就看商品擺在貨架上用戶買不買，買了以后復(fù)購率如何，通過數(shù)據(jù)來決定生產(chǎn)商密度。

買手密度：每日優(yōu)鮮在全球擁有數(shù)百名的專業(yè)買手，都是懂種植、懂電商的復(fù)合團(tuán)隊。在30多個國家和地區(qū)擁有300余個買手，50%的蔬菜、70%的肉蛋和90%的水果實現(xiàn)了產(chǎn)地或者工廠直采。

2. 物流密度：城市密度、前置倉密度和配送密度。

城市密度：根據(jù)城市社區(qū)和辦公區(qū)域情況進(jìn)行前置倉和推廣，并且圍繞多個城市進(jìn)行設(shè)點(diǎn)。在一個城市實現(xiàn)一定密度之后，再向其它城市拓展。

前置倉密度：每日優(yōu)鮮按兩萬人共享一個倉的密度進(jìn)行配置，夜間配服務(wù)的覆蓋也以此為基礎(chǔ)。

2019 年 2 月起每日優(yōu)鮮開始在全國范圍內(nèi)升級 2.0 版前置倉，2.0與1.0相比，SKU從1000多個增至3000個。

在原本的冷藏、冷凍、常溫區(qū)外，增加小紅杯咖啡、活鮮等功能區(qū)，可以為用戶提供現(xiàn)磨咖啡、活魚活蝦等商品，倉均面積從150平米增加至300-500平米。

升級之后前置倉訂單量大幅增長，日訂單峰值為2000單，年坪效達(dá)到 10-12 萬，是傳統(tǒng)線下門店的5-6 倍。

叮咚買菜則采取“前置倉+到家”的模式，將前置倉布局在供應(yīng)鏈末端最靠近消費(fèi)者的一個節(jié)點(diǎn)，周邊住戶數(shù)量在兩三萬左右就能開倉，以此讓生鮮離消費(fèi)者更近，配送效率更高，最快29分鐘就能送貨到家。

截至2019年12月，叮咚買菜在上海擁有254個前置倉，覆蓋崇明以外上海全部區(qū)縣。

如果老倉日均單量達(dá)到1500~2000單，就將它拆分裂變成2~3個新的前置倉，這樣可以讓前置倉之間互相分享訂單量。

配送密度：根據(jù)城市密度和前置倉密度實現(xiàn)配送的密度。叮咚買菜擁有自己的配送團(tuán)隊，因此配送模式是“單點(diǎn)到多點(diǎn)”，很容易并單，配送員每日單數(shù)達(dá)70+單，比平臺模式下“多點(diǎn)到多點(diǎn)”的配送效率更高。

除了每日優(yōu)鮮和叮咚買菜“前置倉+社會化物流”的模式能快速實現(xiàn)“物流密度”之外，生鮮實體店構(gòu)成的“店倉”+“外賣”的配送模式同樣能夠?qū)崿F(xiàn)這樣的物流密度。

生鮮實體店“店倉”業(yè)務(wù)流程圖

3. 用戶密度：高頻次、高留存、高社交

每日優(yōu)鮮由于有騰訊智慧零售的助力，以社交關(guān)系鏈的方式，結(jié)合高頻度的生鮮品類消費(fèi)，在用戶密度上遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了多數(shù)的競爭對手。

以我的研究和實踐了解到每日優(yōu)鮮在社交運(yùn)營上的努力包括：紅包營銷、全渠道會員制營銷，以及獨(dú)立的社交電商分銷平臺：每日一淘。

進(jìn)一步利用微信社交平臺優(yōu)勢發(fā)展社交電商，這些努力都使得每日優(yōu)鮮的用戶密度以指數(shù)級方式增長。

叮咚買菜獲客途徑以線下地推為主，通過線下地推所獲新客占比過半。通過邀請有禮所獲新客與自然增長各占約1/4，獲得一名新下單用戶的成本為30+元，獲客成本在整個行業(yè)中較低。

叮咚買菜把線下地推作為進(jìn)入新城市的冷啟動方式，獲取第一批穩(wěn)定的種子用戶后，再通過線上老用戶拉新用戶進(jìn)一步獲取新客。

叮咚買菜的推廣獲客渠道主要有：

1. 在創(chuàng)始人梁昌霖此前創(chuàng)立的媽媽幫平臺上投放線上廣告，精準(zhǔn)定位年輕媽媽群體;
2. 在小區(qū)門口等目標(biāo)人群集中地進(jìn)行線下地推，迅速積攢大量用戶群體;
3. 用“邀請有禮”鼓勵老拉新，通過社交效應(yīng)進(jìn)一步提升平臺用戶注冊量與變現(xiàn)率。

4. 數(shù)據(jù)密度

每日優(yōu)鮮從Uber、谷歌請來了很多科學(xué)家，進(jìn)行系統(tǒng)性研究，舉例來說：每天1000款商品乘以1000個前置倉，就是要處理100萬個數(shù)據(jù)，包括每天早上物流系統(tǒng)要執(zhí)行什么樣的計劃，這個商品在前置倉需要備貨到多少數(shù)量、服務(wù)多少用戶等。

公開數(shù)據(jù)顯示，每日優(yōu)鮮目前的損耗低于1%，預(yù)測的準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上，庫存周轉(zhuǎn)為2天。

叮咚買菜在四個環(huán)節(jié)不斷升級數(shù)據(jù)算法，包括訂單預(yù)測、末端配送調(diào)度、用戶畫像識別和供應(yīng)鏈透明化。

在這四大密度基礎(chǔ)上實現(xiàn)足夠的“訂單密度”，這樣實現(xiàn)盈利的幾率大為增加。當(dāng)然，這四個密度是“訂單密度”得以實現(xiàn)的基礎(chǔ)。

二、降損模型

根據(jù)《中國物流統(tǒng)計年鑒》，國內(nèi)生鮮損耗率約 25-30%，高于美國和日本20%；流通環(huán)節(jié)在5個以上；生鮮物流成本占總成本比例高于發(fā)達(dá)國家10%。

從傳統(tǒng)超市生鮮品類的經(jīng)營實踐經(jīng)驗來分析，生鮮產(chǎn)品的銷售前、中、后涉及的采購、倉儲、運(yùn)輸、運(yùn)營管理等每個環(huán)節(jié)都會出現(xiàn)不同程度的損耗。

其中生鮮品類高額的流通成本又加劇了這些痛點(diǎn)的形成，例如流通半徑受限。產(chǎn)地蔬菜無法銷售和分銷地生鮮價格上漲的現(xiàn)象同時存在，損耗和周轉(zhuǎn)次數(shù)的增加使得最終商品品質(zhì)和盈利無法保證。

前面提到每日優(yōu)鮮通過幾年的實踐也才將損耗率降至1%，但這與我深入研究英國最大的生鮮電商Ocado相比，每日優(yōu)鮮1%的損耗率是Ocado的50倍。

下面將以O(shè)cado為例子，分析它是如何做到這么低的損耗？

除了前面提到的“密度模型”之外，更重要的是倉庫和配送體系的創(chuàng)新模式及極致投入。Ocado在英國本土共建有3個倉庫，17個配送中轉(zhuǎn)站。

基于智能化的技術(shù)，Ocado在英國所建設(shè)的三個倉儲點(diǎn)實現(xiàn)了機(jī)器人自動揀貨。即在立體貨架上，按照SKU分門別類形成上萬個垂直單位的網(wǎng)格，而揀貨機(jī)器人會根據(jù)揀貨指令將貨物自動傳輸?shù)綊浫耸种小?/p>

Ocado目前擁有近5萬種SKU，覆蓋常溫、冷藏與冷凍三類存儲條件，超過一百英鎊的客單價意味著平均每個訂單會有數(shù)十種SKU且品類跨度大，這些都對揀貨效率形成了嚴(yán)峻考驗。

隨著品類的擴(kuò)張和SKU的不斷增加，要解決大量SKU與揀貨效率匹配的問題，采用了“Goods-to-man”（貨找人）的模式，即揀貨員不動、商品自動運(yùn)送到人面前。

Ocado之所以能夠?qū)崿F(xiàn)盈利，與其后臺供應(yīng)鏈的高產(chǎn)能利用率有很大關(guān)系。根據(jù)Ocado的平均周訂單和周訂單峰值的數(shù)據(jù)分析，后臺物流產(chǎn)能利用率從2013年的68.1%提升至2015年的81.25%是其能夠?qū)崿F(xiàn)盈利的關(guān)鍵。

近年來，Ocado在營收增長的基礎(chǔ)上不斷加大對物流自動化系統(tǒng)和運(yùn)輸設(shè)備的資本投入，也是其核心競爭力所在。

Ocado在其2018年的財報中披露，OcadoTechnology的員工人數(shù)在過去三年中增長了76％，其中包括在2018財年新增加了300名程序員，而所提交的專利技術(shù)從73增加到395個。

更為重要的是，2014年起，公司啟動電商平臺改造計劃，推出Ocado智能平臺。將其物流技術(shù)開放給合作商家，公司則收取平臺服務(wù)費(fèi)。專利技術(shù)的商業(yè)化為公司帶來了額外的利潤空間。

Ocado將已經(jīng)成熟的物流技術(shù)開放，一方面可以幫助資本有限的平臺合作商降低成本和風(fēng)險、高效靈活地開展線上零售業(yè)務(wù)。

另一方面公司通過共享物流體系降低了倉配成本，提高了物流利用率和運(yùn)輸效率，可獲得更多利潤來源，實現(xiàn)合作雙方的互利共贏。

三、生鮮電商的最終盈利

生鮮電商相比于線下實體店減少了人工成本、租金成本以及管理成本，但要想與線下模式競爭，就必須在冷鏈物流、倉儲、供應(yīng)鏈管理等方面加強(qiáng)成本投入。

由于生鮮食品在運(yùn)輸中冷鏈物流的使用率不高，造成食品在流通環(huán)節(jié)中損耗率太高。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在水果蔬菜上的冷鏈物流使用率只有5%，導(dǎo)致水果蔬菜在流通中的損耗率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于肉類和水產(chǎn)品，達(dá)到25%。另外中國的冷藏庫容量和人均容量水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他國家，人均冷藏庫容量最高的是英國和美國，接近我國人均容量的6倍。

國內(nèi)生鮮電商應(yīng)該不斷增加冷鏈物流、倉儲和供應(yīng)鏈管理的成本投入，同時提高成本投入效率。

根據(jù)生鮮電商商品銷售公式：毛利=成交額×毛利率=（用戶數(shù)×客單價×購買頻率）×毛利率。

生鮮電商最終要想提高盈利能力，可以在毛利率、客單價、用戶數(shù)和購買頻率這四個方面持續(xù)努力。

在目前所有主流生鮮電商平臺依靠生鮮產(chǎn)品銷售收入短期仍無法取得盈利的情況下，一方面可以通過生鮮電商的兩個盈利模型不斷提高產(chǎn)品銷售收入和盈利能力，另一方面依靠其他業(yè)務(wù)收入：平臺會員費(fèi)收入、平臺服務(wù)傭金以及冷庫租賃、倉儲物流等平臺配套服務(wù)收入和2B業(yè)務(wù)收入的增加來抵補(bǔ)虧損也是一條可尋之路。

最后，生鮮電商盈利模式可簡化為：經(jīng)營利潤=商品銷售毛利+其他業(yè)務(wù)收入-營業(yè)費(fèi)用。

其中商品銷售毛利=商品銷售收入-商品成本，其他業(yè)務(wù)收入=平臺會員費(fèi)收入+平臺服務(wù)傭金+冷庫租賃、倉儲物流等平臺配套服務(wù)收入，營業(yè)費(fèi)用=物流配送費(fèi)用+倉儲費(fèi)用+營銷推廣費(fèi)用。

#專欄作家#

作者：莊帥（個人微信：zhuangshuaidu），微信公眾號“莊帥零售電商頻道（ID：zhuangshuaiec）”，前沃爾瑪（中國）、王府井百貨電商高管，中國百貨協(xié)會無人店分會客座顧問、中國電子商務(wù)協(xié)會高級專家，專注零售電商商業(yè)研究。

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