零售業的不斷變遷，帶給生鮮行業一次又一次的機遇和挑戰。從O2O到生鮮電商，再到新零售，每次熱潮的來臨，生鮮行業總會經歷一番跌宕起伏的轉變。由於需求端的不斷變化，以及互聯網、物流基礎設施等技術的不斷完善，生鮮行業智能化的變革也正在逐漸成型。
每日優鮮成立於2014年，是一個生鮮 O2O 電商平臺，主要覆蓋水果蔬菜、海鮮肉禽、牛奶零食等。作爲中國優秀的生鮮電商平臺之一，每日優鮮在零售智能化方面做了許多的探索和嘗試，同時也更加依賴智能算法帶給業務的增長動力。
今年10月17日，在上海舉行的 QCon 全球軟件開發大會（上海站）2019上，每日優鮮智能推薦負責人唐金川老師發表了生鮮零售智能推薦的相關演講，爲了解每日優鮮在零售智能化方面更多的落地實踐經驗，InfoQ採訪了唐金川老師。
“剛需”的生鮮行業
生鮮的供應鏈條複雜多變，但生鮮行業的相關產品卻又是人們必不可少的存在。作爲距離老百姓最近的一端，生鮮行業在面對智能化趨勢時，從來就是機遇與挑戰並存。
每日優鮮的唐金川老師在接受 InfoQ 採訪時說到：
生鮮行業的機遇來自於市場，近萬億的市場總量，帶來了規模巨大的生鮮市場。
隨着社會潮流的流動，“到家需求”成爲當下青年人最常見的需求之一，作爲消費的主力羣體，年輕人足以支撐起生鮮市場的部分天地。像外賣、包裹到家等，已經成爲生活中隨處可見的例子，再加上，近幾年來越來越多的友商轉戰或加入前置倉的動作，無一不說明“到家需求”這一趨勢的形成和迅猛發展，讓生鮮零售線上化更具行業吸引力。畢竟，去嘈雜的菜市場買蔬菜水果，好像並不是新時代人們對美好生活的追求與嚮往。
然而，機遇和挑戰往往是如影隨形的。唐金川還告訴 InfoQ，目前生鮮行業在智能化趨勢下所面臨的挑戰主要在兩個方面：
1.用戶方面
用戶對品質的訴求、對及時獲得（即得性）的需求、對飲食更加個性化的需求等，這都增加了業務複雜性，而這些也都是目前生鮮行業在用戶方面所要面臨的主要挑戰。
2.平臺方面
生鮮的高損耗率、提前預知用戶需求、目的性更強的供應鏈、提高效率等，是目前平臺方面需要解決的首要問題。
每日優鮮的智能化
面對機遇和挑戰，每日優鮮是如何憑藉自身的技術，擁抱智能化的呢？下面的採訪內容或許可以給你一個不錯的答案：
InfoQ：每日優鮮最新的業務模式下對應了什麼樣的算法體系？這其中所包含的AI算法又主要發揮着什麼樣的作用？
唐金川：“直採 —> 大倉 —> 前置倉 —> 用戶”是目前每日優鮮的最新業務模式，在這種模式之下，AI算法的作用基本就是覆蓋各業務環節並提升相關運作效率。
另外，算法體系則主要包括以下四個方面：
- 供需算法：提前預知用戶需求，做採分計劃，採購並提前分發到各前置倉。
- 配送算法：解決配送到家的效率問題。
- 推薦搜索：做微觀上商品銷售與人們需求的匹配，也同時考慮提高商品的週轉效率。
- 營銷算法：促活、權益等幫助流量回流和轉化。
InfoQ：自2014年成立，到現在逐步走向零售智能化，這5年時間內，每日優鮮的技術體系都經歷了哪些變革？各階段的技術體系都具有哪些不同的特點？
唐金川：5年時間裏，每日優鮮先後經歷了系統化、數據化、智能化大致這三個階段。早期系統化階段，做過很多自動化的工作以提升人效，數據化和智能化則主要幫助提升了錢效，同時也是增加用戶粘性提高在競品中的競爭力。
InfoQ：每日優鮮在推動零售智能化的過程中，主要在哪些方面進行了創新？
唐金川：“創新點”簡單來講主要在於提前預知用戶需求，每日優鮮對需、供、銷這三個生鮮零售的重要過程進行了效率優化：
1.供、需過程
需求供應的極致匹配，極大地降低了損耗（傳統超市生鮮損耗率 10%，每日優鮮 1%左右）。
2.銷售過程
銷售這個環境，推薦搜索幫助提升了流量轉化和匹配的效率。傳統零售做不到千人千面的貨架陳列，幫助用戶更快地找到其想要的，但實際每日優鮮可以做到。
另外，對用戶來說，創新主要體現在以下三個方面：
- 快：前置倉是我們的一大特色，提前通過算法預測消費者需求，也能更快讓商品更“鮮“地到用戶手中。也能幫助消費者快速決策（推薦、搜索），減少類似花在菜市場的時間。
- 省：通過跟需求更匹配的採購計劃（供需算法提供），極大的降低傳統生鮮零售高居不下的損耗率，從而降低了成本也，也就幫用戶省錢了。
- 好：算法千人千面更瞭解每個用戶的需求，更好的滿足用戶心意。
千倉千面就是我們依據前置倉的畫像細化到每個前置倉的運營動作或算法應用，能更即時、高效地滿足每個前置倉周邊居民或辦公族的需求。比如社區型前置倉和辦公區型前置倉就有很大差異。
InfoQ：引入零售智能化概念的每日優鮮，在落地實踐過程中都遇到了哪些挑戰？這些困難又是如何解決的？
唐金川：關於零售智能化，每日優鮮對原始數據雖然已經有了一些積累，但還不夠完善，特別是在後端的“埋點”方面，還需要更加細緻地梳理，並進一步將“用戶行爲序列”整體串聯起來。
其實，因爲業務形態的不一致，算法的相關應用也會存在不同。舉個例子，生鮮是高頻復購，用戶對不同商品的復購週期（比如雞蛋你可能一週買一次、但蔬菜基本就是天天買了）我們就會重點考慮，這一點便是與其他電商平臺不同的主要差異點之一。同樣，類似的相關情況，則需要大家對業務形態更加深入的瞭解，然後通過 AB 實驗不斷地小步迭代，並進一步驗證這些不同的因素（特徵）。
不少智能化的基礎系統，都需要從 0 到 1 的搭建，例如推薦的索引、預估、排序系統。每日優鮮面對智能化趨勢，採取了很多措施，其中就包括人才引進等，以幫助零售智能化的快速落地。
InfoQ：現在的每日優鮮又正在面臨着哪些考驗？在您看來，每日優鮮又該如何解決這些“攔路虎”呢？
唐金川：考驗主要有兩點，競爭和商業模式。每日優鮮需要通過智能化更好的服務用戶，增加用戶粘性，只有產品做的好，用戶纔會選擇你，企業才能在競爭中屹立不倒。而用戶需求的變化和挖掘，則需要有一些先驗的判斷，也需要在快速變化的過程中及時捕捉用戶需求，甚至每日優鮮的商業模式也會因此做出一些調整從而更好地適應市場的風雲變化。
InfoQ：時間不會因爲任何事情而停留，發展也是一樣。那麼在您看來，智能生鮮零售未來的發展方向是什麼？每日優鮮未來的規劃和計劃重點投入的技術是什麼呢？
唐金川：未來用戶會更傾向於到家需求，所以現在線下店就會有很多流量轉到線上。而且商品品質也會更有保證，用戶也會更加省心。
每日優鮮重點會投入智能化的建設，以及依據用戶需求變化，用智能化做輔助升級前置倉、迭代我們的商品，進一步做好需求、供應、銷售，進一步做好對用戶來說的多快好省。
採訪嘉賓介紹
唐金川，電子科技大學計算機本碩。2014 年加入美團，先後着力於搜索、廣告業務的優化，致力於使用數據挖掘、機器學習、深度學習解決業務中的問題，參與了美團廣告從 0 到 1 的規模化變現。在美團最後任職到店搜索廣告機制設計負責人。申請專利多篇，合著《美團機器學習實踐》，譯著《數據科學與大數據技術導論》。
2019 年加入每日優鮮，作爲智能推薦負責人，從 0 到 1 搭建每日優鮮推薦團隊，負責提高每日優鮮、每日一淘站內推薦流量的轉化效率。從無到有地實現了每日優鮮千倉千面、千人千面的優化。