生鲜供应链数字化管理的重点

生鲜产业作为民生基础消费品产业,有着万亿级别的市场体量，且近年来仍处于稳步增长之中。

生鲜业务运营痛点：1）上游农业基地分散，产品标准化程度低。我国 耕地分散，集中度低，不利于规模化采购。生鲜产品对地区气候等要求高，季节性强，易 损耗，毛利低，生鲜产品标准程度低；2）中游供应商层级多，加价高，损耗高。上游产地 分散导致中游供应商层级多，加价率高，外加我国冷链运输使用率相比发达国家偏低，生 鲜损耗率高；3）下游零售商获客成本和履约成本高企。前置仓生鲜电商的履约成本主要 包括仓储费、前置仓费、包装、干线、配送等相关的交易成本，低毛利产品，外加高 履约成本导致盈利困难。

生鲜行业本身是一个低毛利行业，对供应链体系要求较高，产业对接难度大，效率低。所以对于生鲜产业来说，只有深耕供应链才能使企业长期立于不败之地。

供应链管理的本质可以概括为通过协调、管理从源头采购到产品销售环节上每个成员之间的物流、信息流和资金流，实现以最小的成本给与消费者最优的服务，提高经营效率从而增强市场竞争力。生鲜产业链跨度较长，产品非标准化，一般包括上游供货方、中游供应商、生鲜商家、物流、终端消费者，从农业、物流到零售横跨三个产业，上游生产端较为分散，产品品质标准度难以保障;流通环节多且复杂，价格体系不透明，导致渠道层层加价;产品链条较长，而我国冷链运输发展尚不完善，因而带来较高损耗率。相对于家电、服装、化妆品等电商渠道相对成熟的行业，生鲜产品的保鲜、储藏与运输具有明显的非标准化，因此生鲜从生产到消费成本高、损耗高、加价高，一直以来都是相关企业运营的最大难点。

积极利用不断成熟的大数据及人工智能等技术，可以有效缓解成本压力。一方面，大数据的应用可以有效帮助实现门店的合理选址，找到租金成本以及区域客流的平衡点，同时，通过大数据赋能配送服务体系，可以匹配最佳的配送路线及配送点，从而提升配送效率。另一方面，利用人工智能基于高维机器的学习模型可以加强对用户画像的分析，并预测其产品偏好，通过积累的用户数据深度挖掘与分析助力洞察消费者需求，为企业在优化线下门店产品结构提供支持。