生鲜品的市场不可谓不大，但生鲜电商行业呈现出高成本、低利润的特点。要有好的盈利前景，路在何方？ 专业化分工，物流和销售分离 目前许多生鲜品电商企业都在走自建物流的路。这就不得不在各地建大量冷库，购买大量的冷藏车。但除非单家生鲜品电商的规模就已经做得非常大(在近几年内，这几乎是不可能的)，否则那点营业收入远远维持不了冷库和冷藏车的运作成本。当然，他们这样做很大程度上也是迫不得已，因为能做生鲜品配送，又有广大覆盖范围的第三方物流公司极其缺乏。
专业化分工可解开这个死结。让销售和物流分离，由专业的物流公司广设冷库，购置庞大的冷藏车队，但这个物流公司可同时服务多家生鲜电商企业。单个生鲜品电商的销售额不足以维持物流成本，但多个生鲜品电商的销售额加起来就足够了。以后电商企业就只负责宣传、推广、网上销售、组织货源等等，储藏和配送就交给专业的生鲜品的物流公司。以后随着形势发展，物流公司有可能向上游整合，把“货源组织”这项工作也包揽下来。 这样，生鲜品行业的电商企业可能向两个分支发展，有的成为专业物流公司，有的成为网上销售公司。而网上销售公司又可以显著差异化，定位鲜明，专攻某些细分市场，有专攻某个城市的，有专攻某种品类的农产品的。
小区自提模式 生鲜电商配送最难的是从小区到住户的这个环节。没时间自己买菜的住户，很多都是要上班的双职工，白天家里没人，都希望黄昏时间送货。但物流公司的运力不可能把所有配送任务集中在黄昏那一个小时完成。数量有限的冷藏车不可能在黄昏时分同时出现在各个小区，送货员也无法在那一个小时内跑完大部分的住户家。 因此，比较可行的方案是“小区自提”模式。要做到这一点，物流公司可能需要跟各个小区的物业管理公司合作，或者跟小区附近的某个商家合作，把它作为小区客户的提货点。
利用数据挖掘技术提供增值服务 在熬过了最初的生存期之后，生鲜电商的竞争将从资本竞争，转向技术竞争。数据挖掘技术将在这个阶段大派用场。电商企业记录了每个客人详尽的订购历史，利用数据挖掘技术，电商企业可以依托这些数据总结出每家人的饮食习惯。 电商网站可以提供“自动配菜服务”——在不超出该顾客的预算，又符合这家人的口味的前提下，从周一到周日，给他们家配好每天不同的菜色和合适的分量，再附送菜谱和烹调方法。
“自动配菜服务”实质上是一个推荐服务。这个推荐服务对电商公司节省成本、提高效率也有重大意义，电商公司就可以设计数量有限的标准配菜套餐，预先用流水线式的工作方式完成预分拣和包装，从而大大提高了配菜的效率。而且，这种推荐服务可使电商公司采购的生鲜品种更为集中，有利于增加主打品种的采购量，在采购时有更好的议价能力，降低采购成本。 |
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