要点速览
- 预计2024年德国在线食品零售额将达到39亿欧元。
- 最后一公里约占食品电商履约成本的40%。
- 门店拣货通常效率低下，在高业务量下可能导致损失。
对商家而言，这意味着拣选模式的选择会影响食品电商业务的盈利能力和效率。
认真涉足外卖食品（E-Food）领域的人士，不应将拣选模式的选择仅仅视为技术问题，而应将其视为一项战略决策。来自 Etailment.de 专家委员会的 Matthias Schu 在其客座文章中概述了各种模式及其优缺点。
DACH地区的在线食品零售持续增长。根据德国百货商店协会（BEVH）和联邦统计局的数据，2024年德国通过互联网实现的食品销售额达39亿欧元（不含餐厅外卖）。这相当于较上年增长5.5个百分点（而实体店仅增长1.3个百分点）。
因此需求正在上升，而生鲜电商也应因大量重复购买而为供应商带来喜悦——在非食品类电子商务中，A级客户每年订购4到6次，而在生鲜电商的A级客户中，这一数字约为每年40次。尽管如此，许多供应商仍面临一个核心问题：盈利能力不足。
这一点也反映在几周前于《食品报》上公开讨论的奥地利Spar超市可能切断其在线渠道的问题上。据市场观察人士称，最终决定可能在9月份做出。
在生鲜杂货的盈利挑战中，除了特别昂贵的最后一公里配送外，还有一个常被低估但至关重要的因素：“真正”的生鲜电商成本真相
食品行业是一个利润率相对较低的业务——无论线上还是线下。尽管线上购物车金额明显更大（约90欧元对比线下的约25欧元，根据EHI对2024年的数据），但在生鲜电商中，额外的成本块如拣货、包装和配送显著加剧了经济状况，这些在实体店由客户承担并外包出去。多项研究表明，仅最后一公里作为最大的成本块就迅速消耗了履约成本的约40%，其次是约占20%的拣货成本。因此，低效的拣货很容易将一个原本盈利的购物车变成具有负边际贡献的亏损业务。
履约并非千篇一律：四种模式比较
选择合适的拣货模型不是一个操作性的边缘话题——它是生鲜电商商业模式的核心战略领域之一。每种模式都带来了特定的投资成本、效率潜力和可扩展性。关键在于：该模型必须与当前及未来的订单结构以及整体战略相匹配。因此，不存在一种完美的模型——选择很大程度上取决于订单量、战略方向、可用面积以及零售商的投资能力。
通常区分四种基本模型：
1) 门店拣货——快速入门
如今，门店拣货是许多传统零售店在大众零售行业中首选的入门方式，因为它基于现有的实体店面空间，利用所谓的“就地取材”成本。员工直接从销售货架上进行拣货，同时正常进行客户服务。
其显著优势显而易见：入门成本低，因为无需单独购置房产或额外的仓储设备。时间优势同样具有吸引力——许多商家可在短短几周内上线运营，这使得门店拣货成为试点区域或初始最小可行产品（MVP）部署的首选方案。此外，在此类场景中，最后一公里配送通常与来自餐饮外卖服务领域的平台承运商（如 Just Eat Takeaway、Lieferando、Wolt、Uber Eats）或专注于最后一公里的专家服务商（如 Dodo、Notime）合作完成。
然而，其弱点十分明显：拣货流程效率仅属中等，因为市场并非为拣货作业而设计——这导致路径过长、等待时间增加，且在在线订单量较大时，会与实体店客流产生冲突。此外，可扩展性受到严重限制——每天处理几百个订单时，该模式便触及瓶颈。从经济角度看，这是一种走钢丝般的平衡：只有在具备高度运营卓越性和极其精简的流程时，才能实现正毛利。
因此，Store Picking 更多是一种战术性的启动和过渡方案——但尤其在业务量增长的情况下，它几乎无法作为可行的长期战略。
2) Dark Stores：通过与客户运营分离实现更高效率
Dark Stores是专为电商食品拣选流程设计的、无顾客流量的仓储区域。该术语最早由英国乐购（Tesco）于2009年使用，当时他们关闭了一家客流量较小的超市，并将其作为准纯线上电商食品的仓库使用。因此，Dark Stores仍然类似于采用人工拣货的传统超市，但已针对拣选流程进行了布局优化。常见的选址位于城市近郊交通便利的地段，以实现短途配送。
此处的优势主要在于流程效率的显著提升：搬运路径更短，货架通道宽敞且按拣货逻辑排列。这大幅缩短了拣货时间并降低了错误率。此外，员工可以针对该流程进行专项培训，而无需依赖固定岗位的专业技能。
然而，这里也存在挑战：合适场地的租金——尤其是在人口密集区——非常高，这影响了固定成本结构。此外，拣选效率和仓储密度明显低于半自动化或全自动化解决方案。另一个因素在DACH地区的手动分拣以及最后一公里配送中也表现得尤为突出：专业人员和合适员工的短缺。
总之，暗店在门店拣货与全自动模式之间提供了一种合理的过渡方案——尤其适合有意进入人口密集区域的零售商。
3) 微型履约中心（MFC）——实体零售的混合式解决方案
MFC融合了两种模式的优势：它们高度追求效率，且通常直接位于或设在实体超市内/旁。因此，它们往往利用现有的POS结构，同时实现可扩展的自动化拣选（快流商品通过自动化拣选，慢流商品留在店内，必要时还可辅以人工拣选）。此外，这类方案在法国正以更大规模推广为纯自提点（Click-&-Collect），不附带超市，例如E.Leclerc与Exotec的自动化解决方案相结合的模式。
优势在于：一方面，保持了与客户的近距离，从而能够提供更快的配送服务（如“当日达”甚至几小时内送达）。另一方面，微型履约中心（MFC）通过自动化技术（如穿梭系统、输送设备或拣选机器人）显著降低了人力成本。同时，线下购物体验不受影响，因为订单履行在独立且不对客户开放的区域进行。
另一方面，需要必要的投资：MFC 需要空间（通常需要至少 800 平方米的仓库面积）、技术设备，并深度整合到商家的 IT 和物流流程中。此外，并非所有现有门店都适合进行此类整合——这可能需要改造或针对性地新建设施。同时，库存管理和全渠道订单的协调也更为复杂。
MFC是面向线上业务不断增长的连锁零售商在战略上最为成熟的解决方案。它将门店打造为全渠道枢纽平台，但前提是具备相应的投资意愿。
4) 中央履约中心（CFC）——当业务繁忙时，通过自动化实现规模化
CFC是完全自动化的大型仓库，通常位于城市郊区或物流连接良好的地区。它们每天处理数万笔订单，旨在以最低的单位成本实现最大吞吐量。
从企业经济角度来看，优势显而易见：固定成本通过极高的订单量得以分摊——关键词是固定成本递减。得益于机器人技术、自动化和流程标准化，每笔订单的变动成本显著下降。同时，更深的品类深度和交叉理货（Cross-Docking）模式也更容易整合。例如，TGW Logistics 在荷兰和德国的 Picnic、波兰的 Frisco，以及 Knapp 为 Rewe 配送服务提供的“Scarlet One”项目中，都能看到 CFC（集中履行中心）的应用。
然而，资本投入巨大：规划、建设、审批和技术部署往往需要耗费数年时间并占用大量资源。此外，仅靠一个CFC无法解决快速当日达问题——配送环节还需通过枢纽仓、交叉理货中心或卫星站点来补充。
CFC是一种战略性的核心支撑体系。它们提供无可比拟的效率，但前提是必须进行深度规划并做出长期承诺；同时也需要具备足够的产能利用率，才能从固定成本递减中获益。
固定成本递减与自动化：电商食品领域的两大效率杠杆
在电商食品领域，决定经济成功的并非仅仅是销售额，而是每单的成本结构——即把固定成本分摊到不断增长订单量的能力。这一商业逻辑被概括为“固定成本递减”，在如食品物流等资本密集型商业模式中具有尤为重要的意义。
固定成本递减效应：履约基础设施——无论是暗仓、微型履约中心还是中央履约中心——初期都伴随着高昂的投资成本，这不仅包括技术设备和IT系统，还涵盖租金、能源、维护和间接费用等固定支出，关键在于每天能通过该结构处理多少订单，因为只有实现尽可能高的利用率，每单分摊的固定成本才会显著降低。
因此：每日订单量越高，系统的“收益”效率就越高——这一关系虽然简单，但在实践中往往难以落实。基础设施利用率不足会迅速导致边际贡献的大幅损失。因此，选择履约模式必须与自身的销售计划和扩张规划紧密结合，不可割裂对待。
自动化：除了固定成本外，降低可变成本（特别是拣选、包装和发货准备的人工成本）是提高效率的另一大关键杠杆，此时自动化便派上用场，根据所采用的技术（如立方体系统、穿梭车系统、拣选机器人或自动输送技术），拣选时间可大幅缩短——与门店拣选相比，在暗仓中约减少2倍，在中央履约中心甚至约减少4倍。
因此，自动化并非目的本身，而是一种高效且可持续地降低流程性人力成本的方法，特别是在合格仓储人员稀缺且昂贵的市场环境中；此外，自动化还能提高流程安全性、降低错误率，并在订单高峰期允许更稳定的作业节拍。
关注单位经济模型：仅看购物车金额是不够的
在讨论食品电商业务的盈利能力时，平均购物车金额常被提及为决定性的成功因素，但现实中这种观点过于片面，决定性的并非销售额，而是每单的边际贡献——即所谓的单位经济模型，这种对单笔订单成本收益关系的业务视角对于对商业模式的可承载能力做出有效判断至关重要。
核心问题是：扣除所有直接成本后，是否仍对整体业绩有正向贡献？如果是，这一贡献有多大，以及如何系统性地加以提升？
因此，一个现实可行的食品电商商业模式必须考虑每笔订单的所有成本：
- 拣选成本（时间投入、工资、包装），
- 仓库和站点成本（分摊至订单层面），
- 配送成本（包括最后一公里、车辆、人员），
- IT、支付和客户服务中心成本，
- 营销及客户获取成本，
- 总部成本或间接费用。
然而，收入来源却相对有限：
- 购物车商品销售收入，
- 配送费，
- 可能的向上销售或营销货币化（例如通过购物车组合或零售媒体）。
许多商家试图通过设置最低订单金额或提供购物车增值激励来优化利润率。这从原则上来说是合理的，但远远不够。因为即使购物车金额为100欧元，如果拣货成本为8欧元、配送成本为7欧元，结果仍可能为负——根据具体模式，这种情况完全现实。
事实是：只有理解并掌控所有单位经济效益（Unit Economics）驱动因素的企业，才能持续改善利润率。
这包括例如：
- 履约流程优化（→ 降低可变成本），
- 拣选自动化（→ 降低拣选成本），
- 智能配送物流（→ 路线整合、时间窗口管理），
- 动态收费模式（→ 提高最后一公里的成本覆盖），
- 精选品类及更高的自有品牌占比（→ 提升商品侧的利润杠杆）。
结论：若想实现电子食品业务的盈利，必须投资内部物流
认真涉足电子食品领域的人不应将选择合适的拣选模式视为“技术细节”，而应将其看作一项战略决策。盈利的电子食品业务并非单纯依赖收入增长，而是建立在单笔交易层面稳定且积极的边际贡献结构之上。
正因如此，关注单位经济效益至关重要；也正因如此，企业不应仅从技术层面，更应从运营经济角度定期审视其拣选和配送流程。
因为只有高效、可扩展的流程才能释放市场的巨大潜力，并使商业模式长期建立在稳固的基础之上。内部物流不是成本中心，而是实现盈利的杠杆。