八年做到东非电商第一中国创业公司Kilimall乘云出海

　　刚刚过完“618”的我们早已经习惯了国内电商平台带来的便利。在遥远的非洲大陆上，电商又是如何在运作？它和国内一样便捷吗？
　　Kilimall是一家2014年创办于东非肯尼亚、供应链大部分在中国的非洲本土化电商。
　　Kilimall创始人、CEO杨涛介绍：“2017年在非洲市场我们实现了100%在线支付，2019年实现85%的订单次日达。经过8年发展，目前我们80%的订单来自于移动App，成为东非电商类排名第一的App，并已在非洲创造了近万个工作岗位。”
　　在开拓广阔的非洲市场中，Kilimall已然成绩斐然，但不得不说在这一过程中也面对诸多现实挑战。
　　杨涛介绍，非洲各个国家的基础设施、网络普及程度、网络资费标准、税收、海关制度等各个方面都存在很大差异，非洲不同国家消费者也有着自身的偏好和需求，对电商企业而言非洲市场较为割裂，是一个由诸多中小型市场组合起来的一个大市场。
　　为了打通跨越中国、非洲的供应链，将复杂的非洲市场有效整合进行标准化服务，Kilimall联手亚马逊云科技打造了一套电子商务支持套件（Kili E-business Enabling Suite），目前这个套件已包括电商交易、履约、支付、售后以及大数据分析等电商平台完整能力。
　　微服务改造 每笔订单的“IT单位成本”节约30%
　　事实上早在2014年创立之初，Kilimall就和亚马逊云科技开展了合作。
　　亚马逊云科技大中华区产品部技术专家团队总监王晓野表示，“Kilimall的业务不仅需要支持非洲的终端用户，也需要支持中国的供应商，同时一些优势品类还希望扩展到中东等地区，这种全球化业务布局对于云厂商的基本要求就是全球覆盖的基础设施。目前亚马逊云科技已经覆盖全球26个区域、84个可用区，全球的基础架构能支持Kilimall全球的业务拓展。”
　　杨涛透露：“得益于亚马逊云科技良好的架构支持，Kilimall每笔订单的IT单位成本节约30%以上。”
　　在王晓野看来，Kilimall对云厂商的要求第一点就是要能敏捷地应对不断持续迭代的用户体验需求，而这离不开微服务化改造。
　　以亚马逊自身的电商业务为例，在2001年以前，亚马逊的电商应用是以一个单体应用存在的。作为单体应用，最大的痛点就是，无论想要改变哪一个小的功能，都需要协调非常多的部门，最后才能进行一次迭代。这种“牵一发需要动全身”的架构，使得每次迭代一个单独的功能都非常耗时费力。
　　2002年，亚马逊提出了微服务化整个电商网站的需求，把整个应用拆成一个一个小的微服务。到2020年，整个亚马逊电商网站通过微服务化后，以10万个以上的微服务分别实现小的功能来提供整个技术支持。
　　现在，亚马逊云科技将这一套微服务化的架构平移到Kilimall平台，以支撑Kilimall应对大促、各种流量波峰波谷的时候，能够以微服务进行敏捷扩展。
　　以解决Kilimall在非洲拓展业务遭遇的当地网络流量资费贵这一挑战为例，杨涛介绍道，由于非洲国家电信数据流量包资费相比于中国和欧美地区单价更高，当地消费者对流量非常重视敏感。Kilimall电商App承载着大量的图片和视频，用户浏览时较为耗费流量。
　　针对这一问题，Kilimall通过利用亚马逊云科技Amazon Lambda 服务压缩图片、视频，使得数据量降低40%以上。这样相当于为用户减少了大量的流量资费，让用户能“没有压力”地尽情浏览App、挑选心仪的商品，可谓极大改善了用户体验。
　　王晓野表示，“Amazon Lambda就是亚马逊云科技的典型微服务之一，以无服务器的形式为客户提供图像压缩服务，客户只需关注业务代码，不需要去管理底层运维。”
　　洞察长尾商机 百万SKU如何精准匹配客户需求？
　　如果是压缩图片节省流量是一劳永逸，那作为电商平台，Kilimall对提升用户体验的需求则没有止境。
　　在改善用户体验方面，杨涛介绍了一个非洲市场的典型例子。
　　“非洲没有本地生产能力，90%的商品需要贸易进口，且80%以上依靠中国进口。同时，由于非洲采购商绝大部分是现金采购，现金采购会造成很大的库存风险，即如果采购的商品不精准，就会变成库存。所以基本上绝大部分的采购商会偏向于要么采购最基本的那一款基础款，要么采购最便宜那一款，不敢去扩展长尾商品。”杨涛称。
　　作为一家中国背景的电商公司，长尾品类、长尾SKU（Stock Keeping Unit，库存保有单位）无疑是Kilimall发挥优势的突破口。目前Kilimall平台的SKU数量达到数百万，在品类极大丰富的同时，也带来一个挑战：如何精准地对消费者进行推荐？
　　杨涛称，Kilimall采用了Amazon Personalize服务（即以更快的速度大规模创建个性化的客户体验），使得Kilimall的下单转化率提升了15%。
　　基于Amazon Personalize构建个性化系统服务。Kilimall团队不需要具备机器学习的专业知识，只需要准备用户事件、交互信息、物品信息提供给Amazon Personalize。Amazon Personalize就会根据实际的客户数据，实现模型训练，并给出相应推荐的能力。这一能力对于Kilimall在全球拓展业务，尤其在对区域文化方面并没有非常多经验的情况下做好本地化运营至关重要。
　　现阶段，杨涛给Kilimall订立了新目标：成为一个有亿级消费者的平台，季度复购率要达50%以上。而这，也需要强化数字化能力带来进一步的降本增效。
　　杨涛表示，未来，Kilimall和亚马逊云科技进行了更多深度合作。Kilimall计划用Amazon Forecast（基于机器学习的时间序列预测服务）实现仓库规划、补货计划，解决库存断货等挑战。同时，在大数据领域，也会加大投资，运用Amazon EMR（云中大数据平台）深化数据分析，不断改善用户体验。希望站在亚马逊云科技巨人的肩膀之上越走越远。
　　【来源：Techweb】【作者：果青】