15分钟绿色生活:提供高质量出口食材的生鲜电商服务

15分绿色生活通过丰富物流经验与优质食材供应链,解决生鲜电商物流难题,提供高质量出口食材服务。采用2B业务布局与自建物流终端网点确保食材品质,通过高端食材销售提高利润率。

       关于生鲜电商,36氪已经报道过许多项目,比如“订菜网”、“卡卡鲜”。这两个项目不约而同地选择了半成品食材的点切入生鲜电商,通过提升生鲜的附加值来获得相应的收入,算是为了解决生鲜电商成本过高的折衷之举。而总的来说,由于食材对于配送较高的要求,生鲜电商最大的难点还是出在了物流上,因而解决了物流问题,就相当于突破了生鲜电商瓶颈。

       “15分绿色生活”是这样一个提供高质量出口食材的生鲜电商服务。目前,“15 分绿色生活”还仅仅覆盖到了广州市。和之前了解到的生鲜电商相比,“15 分”最突出的优点体现在两个方面,包括相对完善的物流解决方案以及高档食材的供应能力。

     

         首先重点来说说“15 分”的物流。

        在创办“15 分绿色生活”之前,创始人贺鸿鸣在物流行业工作了 13 年,曾于中国最大的第三方物流公司宝供物流集团任职运营总监,并曾担任亚太区域连续五年最佳第三方物流企业新加坡 YCH 集团中国区域总经理,拥有丰富的供应链管理和冷链物流管理经验。同时,他也深谙物流对于生鲜电商的重要性,因而为了提供高质量的 2C 生鲜服务,贺鸿鸣尝试从体量较大,并且对于交易尾端服务要求相对较低的 2B 业务开始布局。

        目前,15 分的 2B 业务是公司的主要业务方向,每天都有 2 到 3 个货柜(50 吨左右)的蔬菜被销往国外。借助大体量的 2B 业务,“15 分绿色生活”一直在打磨自己的物流体系。“经过多年的布局,我们目前在一年四季都能够从不同的产地,向某个销售地保证某一种农作物的持续供应。”创始人贺鸿鸣告诉我。在这个过程中,从大量食材的快速配送到特殊食材的冷链运输等等,“15 分绿色生活”在多个方面的细节问题上都积累了相当的经验。这些经验和累积下来的物流资源,能够被轻易地转化为 2C 业务所用,因为单对物流来讲,2B 也好 2C 也好,区别只是送货地点而已。

       而在 2C 业务的“最后一公里”上,贺鸿鸣选择了最普通,但却相对靠谱的方式来进行——自建物流终端网点。用户在线上购买食材后,需要自行前往网点提货并付款。关于这一点,贺鸿鸣认为只有自建网点,才能确实保证好食材的品质,同时实现对交易流程的全程把控。

 

       “15 分绿色生活”的物流终端会配置到小区等一些人口聚居区,目前广州市已经有 20 个左右的物流网点,并且在持续增多中,到今年年底会增加到 300 个左右。

       在解决了物流难题之后,生鲜电商利润率低的问题又暴露出来,为了保证持续有效的高质量物流,这部分的投入是相当可观的,因此“15 分绿色生活”通过走高端食材销售的方式,来提高利润率。

        “15 分绿色生活”现有的 2B 业务中,80% 的销量都是为了出口,由于出口食品的检验程序比较严苛,对于食材的种植地点、种植环境等等都有相当苛刻的要求,因而“15 分绿色生活”已经拥有了众多能够提供高质量食材的农场资源。在提供 2C 服务时,食品的生产地则是直接来源于此前出口国外的农场,这为 15 分绿色生活的高质量食材提供了保证。

        “我们的蔬菜价格是普通菜市场同类产品的 1 倍,”贺鸿鸣这样告诉我:”我们只走高品质蔬菜销售,我们的蔬菜都选自云南、宁夏等高原出口蔬菜基地,通过全程冷链运输到广州的冷链加工中心,再分送到各个配送服务站,在品质、新鲜度以及营养和口感方面和本地的蔬菜有很大的差别,我们每一批蔬菜均会送由瑞士 SGS 进行检验,农残指标以及重金属残留指标都达到欧盟绿色食品标准。而且顾客吃过之后,都会感受到实质性的不同。”

        目前,“15 分绿色生活”已经成功验证了其商业模型,正在逐步将其生鲜电商服务向外推广,广州市是他们的第一个目标,后续会有越来越多的城市被“15 分绿色生活”覆盖。

        事实上,我们会越来越发现,电商走到最后,拼的就是物流能力。如果没有靠谱的物流系统,再好的电商也跑不起来。而靠谱的物流公司,往往又会开始做一些电商的事,比如正在布局线下门店的顺丰,而最终不论孰成孰败,消费者总是最大的赢家:想想那种在家里点点鼠标就有新鲜蔬菜送货上门的生活,还真有点小激动。

本文转载自中国硅谷在线-慧谷城信息港

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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