面对“生鲜刚需“,每日优鲜如何做好零售智能化?

阅读数:940 2019 年 10 月 26 日 08:00

面对“生鲜刚需“,每日优鲜如何做好零售智能化?

零售业的不断变迁,带给生鲜行业一次又一次的机遇和挑战。从 O2O 到生鲜电商,再到新零售,每次热潮的来临,生鲜行业总会经历一番跌宕起伏的转变。由于需求端的不断变化,以及互联网、物流基础设施等技术的不断完善,生鲜行业智能化的变革也正在逐渐成型。

面对“生鲜刚需“,每日优鲜如何做好零售智能化?

每日优鲜成立于 2014 年,是一个生鲜 O2O 电商平台,主要覆盖水果蔬菜、海鲜肉禽、牛奶零食等。作为中国优秀的生鲜电商平台之一,每日优鲜在零售智能化方面做了许多的探索和尝试,同时也更加依赖智能算法带给业务的增长动力。

今年 10 月 17 日,在上海举行的  QCon 全球软件开发大会(上海站)2019 上,每日优鲜智能推荐负责人唐金川老师发表了生鲜零售智能推荐的相关演讲,为了解每日优鲜在零售智能化方面更多的落地实践经验,InfoQ 采访了唐金川老师。

“刚需”的生鲜行业

生鲜的供应链条复杂多变,但生鲜行业的相关产品却又是人们必不可少的存在。作为距离老百姓最近的一端,生鲜行业在面对智能化趋势时,从来就是机遇与挑战并存。

每日优鲜的唐金川老师在接受 InfoQ 采访时说到:

生鲜行业的机遇来自于市场,近万亿的市场总量,带来了规模巨大的生鲜市场。

随着社会潮流的流动,“到家需求”成为当下青年人最常见的需求之一,作为消费的主力群体,年轻人足以支撑起生鲜市场的部分天地。像外卖、包裹到家等,已经成为生活中随处可见的例子,再加上,近几年来越来越多的友商转战或加入前置仓的动作,无一不说明“到家需求”这一趋势的形成和迅猛发展,让生鲜零售线上化更具行业吸引力。毕竟,去嘈杂的菜市场买蔬菜水果,好像并不是新时代人们对美好生活的追求与向往。

然而,机遇和挑战往往是如影随形的。唐金川还告诉 InfoQ,目前生鲜行业在智能化趋势下所面临的挑战主要在两个方面:

1. 用户方面

用户对品质的诉求、对及时获得(即得性)的需求、对饮食更加个性化的需求等,这都增加了业务复杂性,而这些也都是目前生鲜行业在用户方面所要面临的主要挑战。

2. 平台方面

生鲜的高损耗率、提前预知用户需求、目的性更强的供应链、提高效率等,是目前平台方面需要解决的首要问题。

每日优鲜的智能化

面对机遇和挑战,每日优鲜是如何凭借自身的技术,拥抱智能化的呢?下面的采访内容或许可以给你一个不错的答案:

InfoQ:每日优鲜最新的业务模式下对应了什么样的算法体系?这其中所包含的 AI 算法又主要发挥着什么样的作用?

唐金川:“直采 —> 大仓 —> 前置仓 —> 用户”是目前每日优鲜的最新业务模式,在这种模式之下,AI 算法的作用基本就是覆盖各业务环节并提升相关运作效率。

另外,算法体系则主要包括以下四个方面:

  • 供需算法:提前预知用户需求,做采分计划,采购并提前分发到各前置仓。
  • 配送算法:解决配送到家的效率问题。
  • 推荐搜索:做微观上商品销售与人们需求的匹配,也同时考虑提高商品的周转效率。
  • 营销算法:促活、权益等帮助流量回流和转化。

InfoQ:自 2014 年成立,到现在逐步走向零售智能化,这 5 年时间内,每日优鲜的技术体系都经历了哪些变革?各阶段的技术体系都具有哪些不同的特点?

唐金川:5 年时间里,每日优鲜先后经历了系统化、数据化、智能化大致这三个阶段。早期系统化阶段,做过很多自动化的工作以提升人效,数据化和智能化则主要帮助提升了钱效,同时也是增加用户粘性提高在竞品中的竞争力。

InfoQ:每日优鲜在推动零售智能化的过程中,主要在哪些方面进行了创新?

唐金川:“创新点”简单来讲主要在于提前预知用户需求,每日优鲜对需、供、销这三个生鲜零售的重要过程进行了效率优化:

1. 供、需过程

需求供应的极致匹配,极大地降低了损耗(传统超市生鲜损耗率 10%,每日优鲜 1% 左右)。

2. 销售过程

销售这个环境,推荐搜索帮助提升了流量转化和匹配的效率。传统零售做不到千人千面的货架陈列,帮助用户更快地找到其想要的,但实际每日优鲜可以做到。

另外,对用户来说,创新主要体现在以下三个方面:

  1. 快:前置仓是我们的一大特色,提前通过算法预测消费者需求,也能更快让商品更“鲜“地到用户手中。也能帮助消费者快速决策(推荐、搜索),减少类似花在菜市场的时间。
  2. 省:通过跟需求更匹配的采购计划(供需算法提供),极大的降低传统生鲜零售高居不下的损耗率,从而降低了成本也,也就帮用户省钱了。
  3. 好:算法千人千面更了解每个用户的需求,更好的满足用户心意。

千仓千面就是我们依据前置仓的画像细化到每个前置仓的运营动作或算法应用,能更即时、高效地满足每个前置仓周边居民或办公族的需求。比如社区型前置仓和办公区型前置仓就有很大差异。

InfoQ:引入零售智能化概念的每日优鲜,在落地实践过程中都遇到了哪些挑战?这些困难又是如何解决的?

唐金川:关于零售智能化,每日优鲜对原始数据虽然已经有了一些积累,但还不够完善,特别是在后端的“埋点”方面,还需要更加细致地梳理,并进一步将“用户行为序列”整体串联起来。

其实,因为业务形态的不一致,算法的相关应用也会存在不同。举个例子,生鲜是高频复购,用户对不同商品的复购周期(比如鸡蛋你可能一周买一次、但蔬菜基本就是天天买了)我们就会重点考虑,这一点便是与其他电商平台不同的主要差异点之一。同样,类似的相关情况,则需要大家对业务形态更加深入的了解,然后通过 AB 实验不断地小步迭代,并进一步验证这些不同的因素(特征)。

不少智能化的基础系统,都需要从 0 到 1 的搭建,例如推荐的索引、预估、排序系统。每日优鲜面对智能化趋势,采取了很多措施,其中就包括人才引进等,以帮助零售智能化的快速落地。

InfoQ:现在的每日优鲜又正在面临着哪些考验?在您看来,每日优鲜又该如何解决这些“拦路虎”呢?

唐金川:考验主要有两点,竞争和商业模式。每日优鲜需要通过智能化更好的服务用户,增加用户粘性,只有产品做的好,用户才会选择你,企业才能在竞争中屹立不倒。而用户需求的变化和挖掘,则需要有一些先验的判断,也需要在快速变化的过程中及时捕捉用户需求,甚至每日优鲜的商业模式也会因此做出一些调整从而更好地适应市场的风云变化。

InfoQ:时间不会因为任何事情而停留,发展也是一样。那么在您看来,智能生鲜零售未来的发展方向是什么?每日优鲜未来的规划和计划重点投入的技术是什么呢?

唐金川:未来用户会更倾向于到家需求,所以现在线下店就会有很多流量转到线上。而且商品品质也会更有保证,用户也会更加省心。

每日优鲜重点会投入智能化的建设,以及依据用户需求变化,用智能化做辅助升级前置仓、迭代我们的商品,进一步做好需求、供应、销售,进一步做好对用户来说的多快好省。

采访嘉宾介绍

唐金川,电子科技大学计算机本硕。2014 年加入美团,先后着力于搜索、广告业务的优化,致力于使用数据挖掘、机器学习、深度学习解决业务中的问题,参与了美团广告从 0 到 1 的规模化变现。在美团最后任职到店搜索广告机制设计负责人。申请专利多篇,合著《美团机器学习实践》,译著《数据科学与大数据技术导论》。

2019 年加入每日优鲜,作为智能推荐负责人,从 0 到 1 搭建每日优鲜推荐团队,负责提高每日优鲜、每日一淘站内推荐流量的转化效率。从无到有地实现了每日优鲜千仓千面、千人千面的优化。

评论

发布