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李丰:最先完成数据化的公司将成为行业赢家

混沌大学   李丰阅读:1260赞:982019-08-26

随着中国慢慢具有和积累的芯片传感器能力,它们会被数据化,然后最终导向行业里做得最好的公司。最先利用和最先完成数据化的公司和产业,会最终变成行业中的垄断者。

在中国创业,最有可能的长期趋势和机会是什么?

让我们先从中国特色的商业模式创新说起,接下来会以我投资的中国出海电商为例,向大家展示该公司在智能化、本地化等方面的成功实践,为大家提供一些思考。

中国特色的流量机会

?时间分配的改变和平台的需要

由于时间分配的改变与平台的需要产生的机会,分为两个阶段。

第一阶段

在大部分情况下,尤其在与消费者相关的商业模式,消费者在各大平台上的时间分配不会有大的改变。

例如2012-2014年,消费者把大部分时间给了新浪微博;2014-2016年,消费者把大部分时间给了朋友圈和微信公号;从2018年开始,消费者把越来越多的时间分配给了流媒体相关的内容。

所有的商业模式都在努力占据和争取用户的时间。所以,一旦观察到消费者的时间分配开始发生显著的变化,就意味着在这个节点上出现了非常明确的流量变化的机会。

因此,按照用户改变时间的方向来使用刚被用户迁移、尚未被广告占据的时间,就会获得非常大的红利,这是第一阶段的红利。

第二阶段

当用户已大量完成时间分配的转移时,就会出现由于平台的需要而产生的创新模式。

即此时,平台为了变现已完成迁移的用户的时间,就会想办法在平台里大规模地尝试不同类型的商业和广告。

如果凑巧你的模式正好是平台在变现时间上所需要的,你就会获得第二次流量红利的机会。

例如短视频,年轻消费者已越来越多地将时间迁移到该平台,此时,平台就需要越来越多的商业化内容来实现规模性变现,此时适合短视频变现的商业模式就会获得非常多的平台加持的资源。

之后,该流量红利会逐渐减弱,即当所有的广告商,所有的流量,所有的商业模式都会来争抢该类资源时,平台售卖用户时间或流量的资源就会变得越来越贵。

以上是第一类特殊的机会,不局限于中国,但中国比较典型。

?不能互联互通的巨头们

第二类机会是由于互联网巨头不能互联互通形成的机会,这是中国特有的机会,往往会造成阶段性的导流和变现,也能够造成短时间的巨量流量加持。

例如,2012-2013年,微博不允许直接放淘宝链接,即用户时间迁移最明显的内容平台和用户变现效率最高的电商平台之间不互通。

美丽说、蘑菇街利用微博的流量红利,在用户大量涌入时,把对服饰感兴趣的用户筛选出来,引到自己的第三方平台上,并将该流量与淘宝上的商品进行匹配,最后把该部分流量卖给淘宝,实现变现。

但后来由于阿里入股了新浪微博,两大平台开始互连互通。

由此可知,在此基础上的流量变现肯定是一个阶段性的流量机会加商业机会。2015年,淘宝不再互联互通蘑菇街、美丽说所导过来的流量,拿掉了他们的变现通路,他们就变成了自营电商,进行了一次商业模式的完全转换。

这种由于平台阻隔而形成的流量变现机会,在中国比较典型,尤其是在大公司之间。

不过,它也会面临两个问题:

(1)如果并非是两家大公司之间的竞争,最后很有可能会通过投资和股权的关系来连通流量。比如阿里淘宝投资了新浪微博,阿里也投资了快手,都是在努力打通流量关系,这就会对原来寄希望于或成长于该类商业机会的企业形成比较大的挑战。

(2)在运营这部分流量和商业价值时,如果所面对的用户变成成熟用户,他会逐渐意识到,如果想要选择足够多的品牌商品,他会去找相对集中且有效的平台,这也是一个挑战。

?模式创新的价值和判断

如果是纯粹的商业模式改变,即很多创业者经常想到的所谓灵机一动的模式,这种商业模式改变所创造的机会,通常持续的时间是最短的。

流量型的机会持续的时间现在也变得越来越短,但还是会根据流量之间的互联互通情况,或用户时间迁移的总量和迁移的用户数,能持续一段时间,基本上是1-3年。

如果要创造长期价值,变成是真的长期商业模式创新,还是要回到行业趋势的改变上,来得到持续时间更长的机会。

中国在数字化上的机会

下面从一个案例分析说起,它是关于Club Factory的。这是一个经历过转型的公司,它的两位创始人是从斯坦福毕业回来的,其学习背景是大数据和人工智能,五年以前他们回国创业,做了以下工具:

当他们做完了这些数据工具,发现仍然不容易赚钱。于是就下定决心自己做电商,在两三个国家尝试后,最后在印度,得到了非常好的发展。它们变成了在印度的第一名非标电商。

它的前台,即前端的APP是一个典型的千人千面的APP,进行个性化推荐,依据用户曾看过、停留过、购买过及满意过的商品,得到完全不同的信息流,看到完全不同的服装和饰品。

中台+后台,是外贸电商工具+ERP体系+WMS系统。实现了从后台生产到中台物流、到前台展现,完全一致的数据化,用同样的知识图谱来归集所有的数据类型,相当于这些信息都可以归到同一件产品上,在整个的一个闭环中完成了数据化,最终在前台实现了智能化。

印度现在典型的白领月均收入约在两三千元,相当于2003-2004年左右中国二三线城市的白领或刚步入社会的白领。他们都是从买又好又便宜的东西开始。这也是淘宝最先从服装开始的原因。Club Factory提供了超过1000万个SKU,且采用了符合印度消费者习惯的千人千面的方式,尽量贴近用户的真实需求。

Club Factory之所以能够提供大量的SKU供消费者挑选,是因为在全世界范围之内,只有中国有足够多样复杂且零散的服装供应链,能够生产足够多品类和款式的服装,且非常大量,几乎代表了80%整个市场的生产能力。

关于物流运输的问题,Club Factory借助了自己做的全程数据化,每一个用户下单的商品,在后台都面对了三家以上的供应商,以便于他们及时知道相关的价格、存货情况等。

之后,生产商会在第一时间把货物发到Club Factory的国内仓,然后再清关运到印度,最后再发到印度消费者手里。由于印度物流基础设施条件比较差,货物从印度本地仓运到用户手里,大概需要3-4天。

但是由于Club Factory第一时间就知道谁有成品,相关生产商也会用最短时间将其运到仓库,再用最短的时间来通关。

在整个物流体系当中,它能够预测自己的发货量,且发货总量足够大,它已经成为了现在印度和中国之间最大的包机运输承运商,在此基础上,它就可以通过数据化使得整个流程的效率显著提高。

根据Club Factory这个案例,我们可以得到一个有意思的结论:

在发达程度小于中国,即消费水平相当于10年左右之前的中国,在当地的消费者被电商影响时,他们当中的大部分会直接进入智能手机的移动零售阶段,同时这些国家的消费者所需要的便宜、大量的商品,其产能都在中国。

预计在很多发展程度小于或等于中国的国家,最终中国的跨境电商创业者会成为其中最大的玩家之一。

因为在这些国家可能需要的产品类型,且这些产品的供应链几乎都在中国,同时也可以利用在中国的移动电商激烈竞争后形成的经验,把供应链、需求、本土化等相结合进行分析,预计几年之后,在发达程度小于或等于中国的国家,最大的跨境电商大多都来自于中国。

基于同样的原因,我们来分析中国在数字化上的机会。

中美在科技上的争夺或中美贸易摩擦的焦点,其背后的原因是自动化是建立在从机械化到自动化的基础上,该过程需要产业链的基础。

对于美国而言,除了芯片和芯片的设计,大部分的自动化流程和产业链已不在美国。而中国在自动化向智能化过渡的过程中,又开始大量需要芯片和传感器的创新,以至于把自动化变成数据化和智能化,大家争论的节点大概就在这里。

无论怎样,中国的机会肯定在各行各业都会很大,因为制造生产和管理的产业链基本上都在中国,在它们自动化的过程中,随着中国慢慢具有和积累的芯片传感器能力,它们会被数据化,然后最终导向行业里做得最好的公司。最先利用和最先完成数据化的公司和产业,会最终变成行业中的垄断者。

小结

商业模式创新模块整体课程到此就结束了,以下是课程内容回顾,希望这些分析可以带给大家一些思考:

但每个人所面对的商业环境都不可能只有这几种因素构成,解决问题的方法也不是解决了几个问题就能一帆风顺了。该模块希望给大家提供一个相对宏观、相对抽象的思考角度,但唯一重要的因素还是人本身,因为只有人能不停的改变,以适应目前的困难、环境等因素。(完)

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作者: 李丰

来源: 混沌大学

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