做前置仓，到底有多难?
快，极速达，是影响生鲜类消费决策的一个重要因素。但对于需要重资本投入的前置仓，许多生鲜电商尝试过又选择放弃，甚至有公司因此而倒闭。
从2015年10月上线到2016年12月，U掌柜在员工大会上宣布，已经在15个月中实现了上海全站的盈亏平衡。一旦过了盈亏平衡点，接下来就是大规模的复制和扩张。
在创立U掌柜之前，联合创始人祝鹏程和王海晖曾在1号店有过四次对分布式库存的尝试，包括自建物流和O2O，最后认定了前置仓模式的方向。
不过最开始在上海布点前置仓的时候，U掌柜的财务表现并不乐观。在订单量比较少的情况下，分摊仓储成本、配送成本、物流成本和人员工资，难度很大。具体而言，团队主要面临三个方面的挑战：其一，损耗高，早期的损耗在20个点以上。其二，缺货率高，备货难度大。其三，U掌柜主打的是办公室的场景，周末的生意是平时的四分之一。
为了解决损耗和缺货的难题，U掌柜在补货和库存管理中加入了人工智能模型，从单一的线性模型转变为多层运算的神经网络模型。几十个小仓的每件商品几乎每天都需要补货，单一模型很难满足“高周转、多仓库、货架期短”的补货需求。U掌柜在热销的单品上做了验证，基于40天过往销量画出的未来10天销售曲线图，和实际的销量拟合度超过93%。数据量越大，结果会越精准。根据团队体提供的数据，目前的损耗率已经降至千分之八，缺货率降至4.8%。
经过超过五次App的迭代，U掌柜从办公室的即时消费延伸到周末的家庭场景。对商品结构的重新梳理和调整后，平台上有包括水果、蔬菜、食材、粮油、乳蛋等九个一级品类。SKU数量在400-500左右，每周上新十几个SKU，同时进行尾部的汰换，客单价由原来的26-27元提高到了50元左右。品类延伸到家庭场景后，周末的单量从平时的四分之一变为了平时的1.2倍，解决了周末成本的空转问题。
前置仓的密度和选址、品类的选择以及损耗的控制，很难给出一个标准化的、一概而论的答案。以商品为例，分为9大品类，如果要做到精选，前期的品类规划非常重要。在大的品类框架下，不同的分类有几支SKU，这些SKU之间的搭配和咬合关系，很难复制。又如30个前置仓的选址，订单的热力图是一个参考的依据。基本上每个仓能够覆盖半径3公里的区域，每个仓的盈利程度和订单密度以及客单价相关。祝鹏程告诉36氪，做的好的前置仓不会比任何一家全家盈利少，且订单的增长空间更大。相比传统零售，前置仓不依赖选址，即使房租上涨，也比较容易找到替代的位置。
如果同时实现1小时达和低损耗，这样的做法到最后是否会变成SKU的数量很少，且大部分是冻品和常温?祝鹏程表示，最不易保存的是短保商品，比如蔬菜中的叶菜和水果中的浆果，没有好的管理机制和严密的预测机制，很容易送到消费者手中就坏掉了。在品类的扩充上，比起从0到1，从1到1.2并不难，但也不是一蹴而就的。目前U掌柜的短保商品占到总体SKU的10%，贡献40%左右的销量。
在上海实现盈亏平衡后，U掌柜下一步将向华东、华北、华南的一二线城市扩张。不过一个城市的盈亏平衡是否意味着能够大规模盈利，还需要市场的验证。
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