互联网产品管理课:供需

互联网产品管理课:供需插图

01供需-时间因素

上节课讲供需开了个头,和供需相关的事情通常都是和战略相关的事情且很难,所以如果供需搞错了通常战略也搞错了。在空间因素里,提到了以男女比例来说城市和乡村的男女比例供需差别很大,在清华和北大的供需差别很大。

接着讲时间的供需因素,不同行业供需变化受时间影响的频率不同,比如打车行业是供需变化在时间上比较快的,基本上在一周的时间里,早高峰是供不应求的,中午平峰,下午供过于求,晚上又供不应求了,时间上迭代速度比较快;

也有些行业在时间上变化很慢,从宏观层面来看,零售这个行业从时间上来说供需变化通常是不快的,可能是整个人类的居住形式、能源成本、交通等这些要素导致零售行业很多年出现一次变化,过去大概30年一次左右会有一次大的革新,有些是因为整个经济、政治、社会环境发生了变化,有些是因为从业者的认知水平经营水平发生了变化,这些变化从大的方面来讲体现了一个趋势,随着零售业的不断革新,零售业的毛利率是逐步下滑的。

变化慢有时候也是挺可怕的事,比如一个人30岁的时候可能是商业经验、个人经历比较合适做一个零售行业的创业者,60岁可能搞得很不错了,他要退休的时候行业变革来了。

比如沃尔玛现在是以销售额和市值来说线下零售最强的企业,但起步的时候是个很小的公司,当时他们有一个非常强大的对手叫Kmart,一般大家认为零售这个行业里最大的优势是(波特三战略里的)成本领先,有成本优势就会导致商品定价低,定价低就会赢得同行,当时大家认为零售行业里获得成本领先优势很大程度上依赖集采,销量大和采购量大会导致自己的议价能力强以及上游厂商销量更大,这导致整体竞争力更强,所以通常零售行业里店面更多销量更大的品牌是更有竞争力的;

沃尔玛最开始在和Kmart竞争的时候Kmart有上千个店,沃尔玛有几十个店,所以沃尔玛在很长一段时间力是没有和Kmart直接竞争的,这里的直接竞争指的是在你开店辐射的范围内我也开个店,沃尔玛很小的时候没有直接和Kmart竞争,直到有一天Kmart的老大退休了,退休的时候和他的团队说了,有个叫沃尔玛的团队虽然很小但我们要重视这家公司,这个人退休之后沃尔玛就在Kmart的势力范围内开了一家店然后沃尔玛就赢了。

在零售的这个行业里大概就是这样,每隔很多年会有一次变迁,变迁很大程度上是因为供需发生了变化,所以这种变化虽然缓慢,但也很可怕。供需变化的节奏对企业有很大的影响,比如说外卖这个业务和沃尔玛有点像,沃尔玛要一个店一个店经营,外卖要一个蜂窝一个蜂窝地经营,沃尔玛在一个店取得的胜利对另外一个店不见得有帮助,虽然规模变大可能带来一定的优势,沃尔玛有个口号叫“Everythinglowprice”,就是“天天平价”,这是怎么实现的,大部分人对此的第一反应是沃尔玛店多集采量大成本低,实际上这个是错误的,因为沃尔玛在有第一个店的时候就实现了天天平价,所以并不是开很多店才能实现天天平价;

第二是当你的店里有很多品类的时候,其实你的经营会变得非常复杂,外卖要是一样,当你的区域内有很多商家和消费者和配送员,你的经营会变得非常复杂,那如何让这个经营变得更好,那应该去搞一帮人专门去分析经营状况,当时美团还没有成规模的团队,老王就去看哪个公司有这样的团队准备挖一个团队过来,先看互联网公司发现里面都没有令人满意的人才供给,然后让HR找了解线下零售的组织节点上的类似岗位,发现也没有人才供给,于是老王就去问了线下零售公司的老大们为什么没有这样的重要岗位,老大们说如果有这样的需求就找MBB这样的咨询公司,于是老王从咨询公司挖了几个人过来建立了美团的商分团队。

那么为什么看起来最需要商分团队的零售公司,反而没有商分人员,于是老王就去看他们该有的岗位还有哪些是没有的,就发现很多零售公司是没有产研团队的,而沃尔玛是有这个团队的,老王想了很久之后认为是他们变化慢,商分和研发这样的岗位如果行业变化慢的话会导致人员工作不饱和,这种团队又很贵;

所以如果行业变化慢,养这样一个团队的ROI是很低的,低到了如果公司不养这样的团队而是在又需要的时候找咨询公司付咨询费更加划得来,软件也是一样,大部分零售公司的软件不是自己开发的也没有软件研发团队,他们的软件可能是找SAP做的,这样迭代速度就很慢,但当行业发生突变的时候公司内长期不养这样的人,外面的人不在公司里无法深刻理解公司的经营逻辑且迭代速度慢,当行业发生变化的时候外部解决方案如果不能跟上行业节奏就很容易导致公司被颠覆掉。这是行业变化速度慢带来的很严重的后果。

如果大家有一天自己经营公司就会面临某一项组织建设在公司内是建设还是不建设的问题,比如要不要建设技术团队、产研团队、商分团队等,这都是很重要的组织战略决策,这就取决于你所处行业的特征。

这是供需在时间上变化对组织影响的很重要的一部分,所以有些行业变化速度快有些慢,这个不见得好或者坏,关键是理解供需变化速度这个问题。

另外也要看供需变化是在宏观上还是在微观上的角度,比如在微观层面零售业的供需变化也很快,体现在季节性的单品变化,这个变化速度快,其实管理难度也挺高的,所以大家常常把难以管理的品类外包,采用联营的形式,比如一个超市,对变化速度很快每个季节都变的品,可能就选择联营的方式了。

02 供需-分层

分层这件事很难,分层和分类通常在不同行业的分法是不一样的,回到STP划分的格子,每个格子里的供需状况都是不一样的。

分层上经常会出现一种状况就是在高端领域里供大于求,低端供不应求,或者反过来。举个例子,《创新者的窘境》最后作者克里斯滕森对自己的理论非常自信,而解释过去的事情是不能显示自己的理论的正确性的,还得预测未来,于是作者就预测了电动车这个行业会大发展,会取代现在的燃油车,电动车这个行业要从什么Nichemarket切入,应该是低端颠覆高端且电动车这个行业符合低端颠覆高端的重要特征;

首先由于零件更少电动车理论上的生产成本是只有燃油车的一半,其次电的成本比油的成本低,加在一起电动车的理论成本是很低的,是符合低端颠覆的行业特征,所以电动车未来如果取得突破的话应该从低端入手,可能从幼儿园的校车或老年代步车做起,今天来看克里斯滕森预测错了(也已经去世了)。

ElonMask是从高端做起的,最开始做跑车,然后是ModelS,然后是ModelX,然后是Model3,下一步要ModelOne。我们不能因此说克里斯滕森这个人不靠谱,他的这套理论在创新的理论上是一个重要的理论分支。这涉及到了分层,前面讲的有一定误导性的地方是我们不应该单是讨论供不应求和供过于求这两种状态本身,而应该是讨论供需这件事的规律。为什么特斯拉从高端切入,这就涉及到了高低端供需很重要的一个特征,就在于不管在高端是供过于求还是供不应求,高端的供需弹性大,低端供需弹性小(刚需),高端客户有钱,对于买错一个东西试错成本低,客户可以买各种各样的东西。

人类炫耀的分层是这样的:最开始是一个必需品我有你没有,比如早年某家有家电某家没有;再往前是一个东西没有很强的必要性,但我又有你没有,比如iPhone手机,其实买了小米也能用,但手机是一个很有炫耀的东西,拿在手里大家都能看到,所以炫耀属性就变强了;再下一层炫耀是,其实也没什么使用价值,但即便如此也要用,比如手表,其实没啥使用价值,主要的价值就是炫耀;

再上一层是我是Oldmoney你是Newmoney,所以你祖上不敢买没有用的东西,所以不买新的东西专买旧的东西,买那些Newmoney祖上不敢买的东西;再往上一层是大家都是Oldmoney都有钱,但我有时间,比如打高尔夫球;再上一层是即便有时间很多事我也不自己做,而且我还能让你感觉到,比如留长指甲,指甲长到一定程度,自己吃饭可能都有问题,把指甲留长到长期生活不能自理,需要很多人伺候。

所以说分层这件事,不同的层不一样,比如ElonMask打中了有钱人的这样一个心理:我不仅有钱,还关注环保问题。所以电动车打着环保的旗号,你这么有钱,你可以试试我这个稀缺的东西,而且很有可能你因为里程不够,所以不能完全商用,所以第一你必须有钱,愿意有一辆偶尔才开一开的很贵的车,第二你还要炫耀你是一个thinklongterm关注人类未来的环保的人。

从这个点切入,让用户觉得我如此有钱如此博爱以至于我买一辆可能根本不能天天开的车。在高端领域需求弹性大到只要你有一个理由让他试一试他就愿意买,所以事实上是,所有的新产品新科技在切入的时候有2条路径,一条是从高端切入,一条是从低端切入。很多从高端切入的都有需求弹性大的特征,即使产品没有做到“Musthave”也没有做到成本足够低,但那些人只要有个理由就愿意买。

另外一点是很多行业最终普及的时候,极少有行业第一天是大众就能用的,要么是切中低端需求要么是切中高端需求的。特斯拉从最高端的市场切进去,有了一定体量之后成本下降和性能上升,这导致特斯拉有能力做一个新产品让它在需求分层上下一个台阶,然后形成正反馈。

所以不同需求分层的差别非常大,随着需求下沉,产品必要性的属性逐渐加强。这是分层这个角度很重要的特征。

03 供需-非市场要素

刚才是从分层的角度讲供需,事实上无论大家多么强调市场要素,非市场要素都是非常多的,即便在美国。

最近一段时间,加州刚立法Uber和Lyft的司机得按照他们自由员工的标准来保障他们的福利,这就是一个典型的非市场要素,是一个法律层面的要素。非市场要素在我们的经营中不经常起作用,但一起作用影响就很大所以非市场要素是很重要的。

比如网约车,网约车是互联网相关行业里受非市场要素影响比较大的,一般来说从Uber出现到网约车全球流行的过程中,就伴随着Uber和各国政府之间不一样的问题,有些国家合作很好有些产生了巨大的冲突,比如伦敦把Uber的资质吊销了,在日本也产生了很多的问题。

这就涉及到了非市场要素对经营和供需的影响,而且这个事情非常复杂,比纯市场要素的东西更复杂,因为要站在行业之外看这个东西,而且非市场要素常常有它的道理,如果在纯自由市场派的人这些非市场要素很不可理喻,但纯自由市场派的人也有他们狭隘的地方。

比如说路权,我们外面修的路是整个社会的公共基础设施,这些公共基础设施有多维多样的市场成本,比如建造成本和维护成本,还有其他成本,比如北京把路修得很宽导致便利店业态发展得不好,开个便利店只能经营半条街的生意甚至半条街都做不了,不光小区门口有路,小区侧面还有路,这导致小区侧面的人过来也很麻烦,交通环境对便利店不友好某种程度上说就是对消费者不友好,另外在日本便利店是解决就业的重要业态,夫妻可以搞一个加盟制的便利店。

所以路的宽度是有限的,那么在有限的宽度里路给谁用就变成了公共基础设施的使用权问题,比如去美国大家就会看到美国高速公路中间会有一个叫Carpool的地方,就是说一辆车上有好几个人的话就可以走Carpool这条路,你走这条路的话就意味着路的使用效率提高,在同样时间长度下同样的路的空间里,承载了更多的人,这是整个公共基础设施的效率问题。

再比如,大一点的城市都在发展公共交通,像日本的地铁就非常发达,地铁在路权的使用上非常高效,地铁不占用路面,还可以在地下建好多层。这就意味着在车道里,对于大规模的公交车该有多少承载是有合理空间的,像Carpool有多大空间是有规划要求的,网约车是和公共交通比起来路权使用率很低的交通模式,因此就不能让它有太多,这同时也带来了另一个打车难的问题,那么就涉及到了打车的需求该不该无限满足,按照刚才路权使用的论述,这个需求不该被无限满足,因为路权根本不支持。

这种也可以说是一种市场要素,只不过这种市场要素是超出了你这个行业本身,从一个更大的Ecosystem来看待这件事。那是不是我们把打车的价格定高一点就可以了呢,你看美国在有Uber之前打车是很贵的,日本打车也挺贵的,即便在香港打车也很贵,这就涉及到另一个问题,按定价来决定出行的权利这公平吗?我虽然可能没钱,但我今天打车是因为家人生了病或身体不好,难道你就不给我提供出行的解决方案了吗?所以我们不能用钱和市场化的方式来解决所有问题,我们仍然是一个社会主义国家。

这就导致了一个结果,因为这些要素的存在这个市场的供需长期处于畸形的状态,这种畸形你也不能说它不对。在这种状态下,我们过去使用的供需的经营方法、价格的调节工具其实都不见得能行得通了,对应着你要怎么看待你的商业模式、产品设计、经营方法,这都变得非常复杂了。

另外一个非市场要素影响很大的行业是光刻机,这涉及到了政治、国际关系、军事对抗的分析因素,华为虽然能设计芯片,但没法生产,这导致了供需的撕裂和变形。

所以供需非常复杂就在于影响供需的要素是非常多的。

04 供需-线上线下

前面讲的供需受到很多因素的影响,其实线上线下也影响供需。一个市场线下供大于求,可能在线上确实供过于求的,反之亦然。

互联网对线上线下的供需是有非常大影响的。比如外卖这个行业,过去你去一个餐厅吃饭,不管你住在什么地方线下的供需都受空间影响,这意味着在你家附近有一个全家便利店或麦当劳,和离你一公里有一个全家便利店或麦当劳,这个价值是完全不一样的,不同地点的店有着不同的辐射范围,如果我们相信有效市场理论的话,那么餐厅和需求的关系基本是供需动态平衡的,但有互联网和外卖之后,点楼下麦当劳和一公里之外的麦当劳对你来说是基本没差别的,这导致了原来你在线下的时候可能麦当劳供需平衡了,但有了外卖之后麦当劳可能变成了供过于求了。

这会影响很多东西,包括麦当劳原有的业态,比如它店面设计的大小,它的布局选点,如果你做外卖的话可能后厨大一点前厅小一点,你的选择位置可能相对蹩脚一点,不需要引人注意,这对美团外卖的经营也有影响,就是当1公里范围内有一家麦当劳店的时候外卖的线下团队还有没有必要再搞一家麦当劳,然而做经营管理的时候不会有精力去考虑这件事,但如果有公司能做到在区域内有一家麦当劳之后就不谈其他的麦当劳了,那么这家公司在线下团队上的效率就更高,也会让麦当劳的经营效率更高,比如麦当劳开一个纯外卖店的话可以完全没有前厅了,也不用吸引人流了,流程上也可以为了配送员快进快出而设计。

再比如说淘宝,我们在线下购物的时候无论买什么品类,因为行动半径是有限的,检索能力也是有限的,这导致了线下要么在可辐射半径内没有这个货,要么虽然有货但你找不到,淘宝把这些东西搬到线上后辐射范围就无所谓了,只要不是即时性的需求,全国哪怕只有一个供应商也可以,这导致线上的供过于求非常剧烈,而线下是一个动态的供需平衡状态。所以今天互联网的存在和发展导致整个商业供需关系原本的动态平衡状态被打破,打破后就需要重建,重建的过程中业态也需要重新构建。

这涉及到了另外一个例子,外卖业务刚起步的时候,线下的业务团队原来是做团购出身的,美团做团购的时候有一个口号叫“狂拜访,狂上单”,就是多拜访商家多上线商家,这其实就是不断地增加供给的过程,但当时做外卖的时候在校园里做,老王觉得“狂拜访,狂上单”这个事从团购到了校园之后有了问题,所以老王就和团队讲你们要打破路径依赖,“狂拜访,狂上单”这个做法在校园里是行不通的,但讲完是没用的,路径依赖的力量很大。

这涉及到了认知学的规律,人类在认知上只能听到符合自己认知的话,不符合的完全听不到,人们在网上看到一篇文章叫好不是因为有了新认知,而是符合了原来的认知才叫好。于是老王让一个城市经理只开一个城市,一个城市只开一个学校,每个学校只招6个人开始做这个校园,于是销售人员开始“狂拜访,狂上单”上线了很多商家,结果发现订单根本不涨,然后销售人员汇报说单量不涨是因为补贴不够。

记住那个时间点美团和饿了么不一样,饿了么是线下已经做起来了,帮商家管理外卖订单,所以导上来的用户本来就是有外卖需求的,而饿了么开了12个,美团一下子开了20多个城市,里面有一些是饿了么觉得不能开的城市,所以真实的状况不是补贴不够,而是这个学校没有被培育过,根本没需求,这个时候再上线很多商家,每个商家的订单很少,那个时候平台是不提供配送服务的,只能商家配送,而商家平时做店面经营的大概率是没有空闲人手去配送的,这会导致商家会优先服务线下的消费者,因为线下人多且商家能感知到消费者的诉求。这就进入了一个死循环,消费者数量少导致商家单量少,导致商家服务不好,导致消费者觉得外卖不好用,下面的员工说应该补贴,这个时候又涉及到了补贴来的用户是不是真实的用户。

所以当时有个成都的城市经理在成都开了一个学校,只上了8个商家,然后在学校里猛搞推广,发传单+搞促销,并且和商家说好明天会有很多订单,最好多招几个人,因为猛搞推广,所以订单数量上来了,因为只有8个商家,所以平均订单多,商家认识到了外卖的需求很旺盛。一天结束之后,看哪些商家配送不够好,然后对他们说如果明天继续这样就下线处理,因为8个商家就可以满足需求,所以下线了一个立刻可以补上另一个,然后商家立刻就把配送员补上来并改善了配送体验,接下来美团会在C端降一波补贴,降补贴固然会让一部分消费者流失掉了,但留存下来的消费者会因为服务体验而留下来。

再往前迭代一步,随着单量和消费者体验的上升,再补充几个商家,但速度不能过快,让商家数量增长、订单增长、消费者体验提升、配送效率形成有机循环,这个业务就转起来了,所以认清这个业务阶段里是需求不足还是供给不足,以及需求不足的时候怎么搞需求,供给不足的时候怎么搞供给,这件事是非常重要的,如果搞反了,就搞砸了。

而且在这个阶段里,校园用户对外卖的需求不是非常高端,当时有个活动是“7元吃饱,10元吃好”,所以他们不见得需要很多供给,对商家的选择也不见得非常挑剔,对价格的敏感度高,补贴的拉新效果好。这让美团在服务体验比较差的时候,只上线了很少的商家就基本满足了用户的需求,加上促销打折才能把这个业务转起来。

后来到了2015年要从校园里出来做白领市场,美团的销售团队已经形成了非常强大的能力了。最核心的能力是做地推,已经做到了一个学校里有多少栋漏,每栋楼里有多少人,把作战地图都画出来,做一波促销和地推,第二天去盘一下,每个楼增加了多少用户,根据每个楼新增的用户数跟地推人员结算,管理颗粒度很精准。

做白领市场的时候就掉坑里去了,写字楼里做地推的问题是根本进不去,于是早高峰的时候在地铁边上搞一个小喇叭,然后被城管抓了。从校园里出来之后很长一段时间就在做这个事,但发现业务总是不涨,最后发现最大的问题白领的需求和学生的需求不太一样,总体来说相对高端一点,所以白领市场对商家的要求变高了。

这就涉及到另外一个问题,一种店像麦当劳肯德基这种很受欢迎的店,店面非常忙,且没有足够强的自主权,校园商家你让他招个配送员明天就招了,麦当劳肯德基你让他招个配送员他问你配送员穿什么衣服,还得向总部申请配送员的制服。

05 美团介绍-美团的历史和技术基因

2003年大众点评在上海成立,做餐厅点评,2010年美团在北京成立,做团购。大众点评对标美国的Yelp但比Yelp更早,美团copy了Groupon,但Yelp和Groupon以世俗视角来看都挺失败的,市值大概都是20多亿美金。

Groupon引发了2011年中国的千团大战,有四五千家团购网站,点评也进入了这个市场于是和美团变成了同行,千团大战的进展非常快,美团2010年3月4号上线,是国内第一家,到2010年底就有上千家了,2011年10月美团是国内团购网站的第一名,2012年很多团购网站就倒闭了,当时的格局就很清晰了,剩下了美团、大众点评、糯米、拉手、窝窝团这么几家。2012年中的时候推出了新的产品猫眼电影,2013年推出了酒店业务,2013年底2014年初的时候开始做外卖,2015年10月和点评合并,当时美团有4个大的业务方向,团购、猫眼、外卖、酒店。

团购的竞争对手主要是腾讯投资的大众点评和百度投资的糯米,电影票方向的竞对包括阿里的淘票票、腾讯的微影和百度的糯米电影,外卖方向上主要同行是腾讯和点评投资的饿了么、百度外卖、阿里的口碑外卖,酒店方向上竞对有携程、百度支持的去哪、阿里旗下的飞猪,每条业务线都在烧钱。当时业界一个很流行的说法是美团就是二战时期的德国,而且德国也只是双线开战,美团是四线开战。

2016年推出了面向商家的餐饮软件,在2017年推出了给商家供货的快驴,同年推出了榛果民宿和打车业务,2018年收购了摩拜单车并IPO,2019年推出了美团买菜,2020年推出了电单车、充电宝、美团优选。基本上每年都有新业务,每场仗都很激烈。相信未来会有更多业务,比如无人机外卖、无人车等,无人机在深圳观澜湖附近运营,无人车在北京的龙湾附近运营,但还没有大规模推广。

经营指标略

美团是一家以为核心的公司,Food+Platform(s),同时覆盖了游购娱住行,也在商家端提供各种服务。美团的使命是“We help people eat better, live better”。

美团能做好这么多业务,有很多原因,其中一个是技术基因。事实上,整个商业的发展,中国的商业史短且红利多,所以企业即使只抓住了一个红利也能发展得很好,但如果看美国,红利越来越少的情况下,长期来看企业增长的驱动力就是“科技”。科技也包括了科学的管理和经营方法,比如说沃尔玛其实是一个科技公司,在80年代末的时候就发射了卫星,可见沃尔玛在科技上有多领先。所有公司如果想在长期有竞争力,不管表象是什么,内核都必须是科技公司。

美团能在千团大战能胜出的一个原因是,美团和同行比起来技术比较强。团购的商家通常要求随时能结款,如果团购平台拿了消费者的钱后跑路或破产了,商家的现金流会很紧甚至可能会倒闭,美团提供了能随时结款且算账算得清楚的系统,这让商家在和美团合作的时候非常有安全感,这让美团在商家供给上获得了优势。美团能在那次竞争中胜出和这个有关系。

外卖是一个高峰低谷很突出的业务,导致服务器要支持峰谷差值且成本可控,需要比较强的技术能力,如果只为峰值堆服务器的话会导致服务器的利用率不够高,如果不按照这个堆的话会导致峰值时间处理不了,这让服务器的调度利用成了一个重要挑战。美团让服务器在高峰期处理消费者的服务,低谷期处理大数据计算。

技术也影响到公司的精细化运营能力。

衡量一个公司的经营能力的重要指标是其经营颗粒度。超市是以店为颗粒度经营的,选址是老板负责的,选址也是最核心的能力,选完后找一个店长,然后过半年如果没有盈利,换一个店长,再过半年如果不盈利再换一个店长,再过半年如果不行就说明选址选错了。这个颗粒度比较粗,但事实上很多中国的哪怕很知名的超市还是按这个颗粒度来经营的。只要你在发展过程中抓住了机会,且选址问题不大,就没啥问题;在品类层面经营是下沉了一个维度,哪些品类引流,哪些品类赚钱,那些品类是消费者必需的等等;再下沉一个维度是711的维度,做单品经营,按每一个SKU来经营,做单品经营对系统的要求就高很多了;最下沉的是按订单经营,标品时代一个SKU赚钱就是赚钱了,但非标品时代就不一样了,每个订单不一定是赚钱的。经营的颗粒度越细,经营的合理性就越强,但在没有互联网的时代,实现精细化运营几乎是一件不可能的事,互联网提高了企业精细化运营程度的水平。

还有如何给业务团队定指标也涉及到了精细化运营。比如一个业务如果整体要增长10%,那么怎么把10%合理地拆解到地区上就需要对不同地区的业务经营很清楚,这还只是单一目标。再比如外卖哪些城市应该亏损,哪些城市应该盈利,亏损多少盈利多少,接下来又涉及到一个城市的业务目标如何进一步拆解到各个商圈内。所以美团的绩效系统是千人千面的,不同的人的绩效的结构可能都是千人千面的,只有系统如此强大后才有可能实现千人千面的绩效考核。

技术能促进线下经济数字化。

老王之前做过二手房网站,没做成。当时老王去二手房的中介公司看,和中介公司谈线上化的合作,但发现中介没有电脑,2004年的基础设施还不足以支撑这个业务的发展,于是就把公司卖掉了。2009年回过头来看发现中介都有电脑了,结果其他人都已经入场了,研究了一下发现如果要做的话只能自己开很多二手房中介,这种做法太重了所以就放弃了。现在看链家是做得最好的一家,但他们当时不太懂互联网,老王看他们的网站是 homelink.com.cn,于是就把链家的域名买了(但由于老王当时做美团把钱花光了,也没从链家手上赚多少钱)。

AR、调度系统略

技术也涉及到精准补贴。

做好补贴有几个核心基础。第一个是分层分类经营——STP;第二个是大数据系统,没有大数据系统就没法算清楚账,根据细分的用户画像做不同补贴形式的分析的前提是大数据系统,而补贴对经营的影响非常大,补贴又是非常复杂的,所以补贴做好了业务量翻倍是完全没问题的。

技术对打击灰产和黑产有帮助

在打车的补贴大战中,Uber中国没做好其中一个原因是补贴没做到用户身上,被黑产刷走了。打车平均客单价是16元,消费者补贴15,司机补10元,补贴比客单价还高,这时候就会出现司机找几个人刷单,还倒赚平台几块钱。

黑产是产业化经营的,也有非常优秀的工程师。所以要有很强的系统去和黑产作战,做黑产的行为通常会有些特征,比如说行踪比较离散,一个正常人的行踪不会这样,而要识别这种情况就需要把用户的行踪识别出来并和正常用户群体做比较,而且用户和用户之间的行为特征是有群体性的,这些常常就需要大数据技术。

技术也影响到对商家和消费者的理解,影响到千人千面的推荐,影响到供给侧的效率(把BI实现AI化帮助商家提高运营效率)等。

再举一个AI应用的例子。外卖的一个分层经营是在天气不好的时候缩小配送半径,以降低配送难度,那么问题是缩小到什么程度是合适的,缩小的圈是不是最合适的圈,美团将这个问题交给AI来解决,在不同情况下的配送范围都由AI来决定,所以配送圈是一个非常不规则的图,这个图是根据天气状况动态调整的。

客服也要用到AI。客服AI中的多轮对话是技术难度比较高的事,美团由于各条业务线客单价和利润率比较低没法养大规模的客服团队,但由于非标程度比较高且作为一个平台对各方参与者控制力不够强,又有对客服的需求,所以只能用机器客服。

AI还可以用在美团的无人机配送、无人车配送、消费者意图识别等方面。

总之,美团是一家高科技公司。