“流量黑洞”经不起揣摩?“算法黑洞”才能赢家通吃
本文摘要: 订阅专栏取消订阅 北京大学光华管理学院工商管理博士后2020-05-1624775“流量黑洞”并不是真正的黑洞,“算法黑洞”才是真正会导致赢者通吃的黑洞。我们看到了一个大的趋势——那就是“数据云化”。具体来说:企业越来越倾向于通过SaaS(软件即服务,Softwar
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2020-05-16

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“流量黑洞”其实不是真实的黑洞,“算法黑洞”才是真正会导致赢者通吃的黑洞。

大家看到了一个大的趋势——那就是“数据云化”。

详细来说:企业愈来愈偏向于经过SaaS(软件即效劳,Software as a Service)的方式构成“事务流(work flow)全掩盖”的数据基层构架。

所谓SaaS,是在IaaS(根底设备即效劳,Infrastructure as a Service)提供根底设备(如场外效劳器、存储和网络硬件等)、PaaS(平台即效劳,Platform as a Service)提供根底设备及中心件(如编程言语、开发库、布置东西等)的根底上的进一步蔓延。

详细来说,SaaS企业本人搞定硬件和中心件,将利用者想要完成的功用开发成应用软件,并为利用者提供账号供其利用,再依照差别效劳等级收费。

当下,SaaS现已愈来愈火,某种程度上,暗暗印证了前面提到的商业趋势。

2016年,Oracle用93亿美元采购了Netsuite;2018年,刚传出的音讯是SAP(思爱普)与Qualtrics达到80亿美元的采购动向……大额的采购案背地,都是传统软件巨擘们“Buy to Cloud”的锐意。

另外一方面,今年,SaaS巨擘Salesforce的估值达成了1000亿美元左右。

有意思的是,海内却呈现了相反的趋势:2017年下半年初步,SaaS范畴的融资呈现了“断崖式”下滑。其间,2014年今后建立的SaaS企业,关闭数量竟高达数百家。

无论SaaS企业当做一种B2B的商业模式是否存在独立开展的高大空间,我想逞强调的是,SaaS当做互联网企业的基层构架,能够开释出高大的数据盈利。

一个互联网企业为了让本人搭建的平台具有更高的运行功率,本人搭建基层的SaaS仿佛是必经之路,这样就可以完成关于事务流的有用掩盖,将事务流悉数数据化、在线化。

如果要兼容平台上供需两头利用者的个性,还能够SaaS的情势提供API(Application Programming Interface,应用程序编程接口)。云云一来,就能构成宏大的线上热数据,企业的算法就能经过机器借鉴的情势,构成主动进化的强壮人工智能,打造出别的企业难以企及的高大上风——构成黑洞。

2018年5月16日,美团发表全资采购餐饮SaaS效劳企业屏芯科技,后者始终致力于打造智能餐饮数据云平台。

海内一个可能的趋势是:互联网巨擘企业并购行业内SaaS企业的案例还会愈来愈多,而他们瞄准的,都是至今仍然丞待开发的、高大的数据盈利。

一、互联网经济的三波盈利

互联网经济开展至今,现已涌现了两波盈利;而第三波盈利行将降临。

1. 流量盈利

那个时分,企业只需接网就能带来很多便宜的线上流量。

以凡客为例,2008年其初步尝试从传统的手机出售方式(原型是一家名为PPG的企业)转型线上,一个月后,其出售额的一半就现已是从线上取得。

另外一个例证是“千团局”时期,团购网站激战厮杀,各自摧城略地,在极短的工夫内就将很多商户搬到线上。

除了强势的地上“扫街”外,团购网站的确可以从线上为商户带来很多流量才是基本缘故原由。以是,在那个年代,创业者在融资时说的都是流量的故事。乃至,有的风谋利构间接用“用户数”乘以“个别用户获取本钱”来为项目估值。

2. 生态盈利

在大局部线上流量现已被挖掘,渐渐聚拢于BAT等大巨擘之后,“流量黑洞”根本构成。

此时,流量再也不取之不尽用之不竭,而是变得本钱极高,企业说故事的方式也初步差别。

一类领有流量的企业重复强调本人在打造生态,强调本人可以使用好流量,能做许多事情(多种买卖)。例如,小米讲“生态链”的故事,乐视讲“生态化反”的故事,虽各有成败,但商业故事的方向都是一样的。

与之相反,另外一类不领有流量的企业则强调“不做流量的进口,而做效劳的出口”。它们在大流量进口的企业搭建的平台或生态里开展,力求酿成生态里的“霸王龙”。

这个阶段,流量自身现已不是一个特别建立的故事了,此时,怎么变现才是要害。

以是,关于生态盈利年代的创业者或者资原来说,要想对项目进行估值判断,要害在于先了解分明流量可以成就什么详细的买卖,以及这些买卖到底可以做多大。

3. 数据盈利

当同时具备了流量资产与生态资产时(即供需两头都上线了),商业模式的要害就在于:是否可以有用拉拢供需。

互联网经济鼓起的前期(2012年前后),业界一度以为黄太吉、小米那种成立粉丝群,经过交互用户取得用户须要的方式就是“互联网思想”。但属实上,那种方式成立的只是一个“小生态”,本钱极高,且无奈范围扩张,并不是真实的“互联网思想”。

而真实的互联网商业模式,一定是基于数据来拉拢供需的。形象点说:

一是要有以“产物”或“社群”情势呈现的“终端”,构成流量的进口,而且将流量数据化、在线化; 二是要可以提供“云端”效劳,在资源数据化、在线化的根底上,经过“大数据+云核算+算法”,将其精准配置给流量。

依照常理去揣度:这个范畴应该是互联网企业最拿手之处;但属实上,这里倒是诸多互联网企业一同的短板。

缘故原由很简单,在第一、二波盈利期里,更可能是经过头部流量(须要)和头部资源(供应)的拉动,构成了一定的GMV。这类须要和供应都特别强烈,当互联网企业提供了一个线上平台,它们天然可以构成生意业务,但这并不是企业基于数据进行拉拢的结果。

而一旦第二波盈利也初步隐没,企业就有必要寻觅新的打破口。

此时,一方面是生态盈利隐没殆尽;另外一方面是那些深耕数据盈利的企业初步跳过“拐点”。这个V字形的谷底必定会有一个“大爆炸”;而在此之后,会有若干之前有过累积的企业打破拐点、横空出世,乃至再次诞生BAT级其他、几千亿美元估值的头部企业。

固然,也有多是BAT这类企业再进一步,到达万亿市值(图1)。

图1:三波盈利演化图

二、挖掘数据盈利的两要素

“流量黑洞”其实不是真实的黑洞,“算法黑洞”才是真正会导致赢者通吃的黑洞。

有意思的是,怙恃头部流量和头部资源构成的生意业务量,竟然在很长一段工夫里被若干的互联网企业视为必定规律。

有一种论调是:互联网用户适当于一个金字塔,惟独塔尖的一小局部人会付费,以是,有必要要构成宏大的用户基座(即要有宏大的流量池)。 另外一种论调是:导入很多的头部资源方,不顾是带入其自身的流量,仍是依赖它们的生意业务能力,都可以空谷传声。

但若大家了解互联网经济的开展规律,就会发现这两种论调都会“过期”。互联网商业模式的终局仍是会落到数据盈利上。要挖掘出数据盈利,应该是这样一种“循环的逻辑”:

基于产物情势的“端口(硬件+软件)”导入流量和资源,这个上线的过程天然会构成供需两头的“在线热数据”; 然后,基于算法来匹配供需,为流量匹配精准的资源; 供需的每一次匹配都会构成两边的反馈,也会导致继续的在线动作,而这些绵绵不断的数据又会优化算法,导致关于供需的匹配更精准。

其实,用数据喂养出更好的算法,就是一个“机器借鉴”的过程,这个过程造就的就是一个不断强壮的“人工智能”。可怕的是,这种人工智能的生长是没有上限的,越多的数据来“喂养”,它就越强壮,越能促进供需两头更准确的匹配,也导致更多的流量和资源进入,平台或生态就会愈来愈强。

例如,谷歌基于用户的查找动作和对结果的反馈,不断优化查找的算法。这一过程当中,愈来愈多的用户感觉到其强壮的内容提供能力而进入平台,愈来愈多的内容也被抓入平台。其实,我过去提到的“流量黑洞”其实不是真实的黑洞,“算法黑洞”才是真正会导致赢者通吃的黑洞。

2002年,谷歌仍是没那么出众的小公司,也并未IPO。

凯文·凯利问谷歌独创人拉里·佩奇:“拉里,我搞不懂。现已有这么多家查找公司,为什么还要做免费网络查找?这主意有什么好的?”

后者答复他:“哦,大家其真实做人工智能。”

如凯文·凯利一样对互联网趋势有敏锐洞见的人,尚且不克不及猜测互联网经济的未来,而拉里·佩奇这样的前驱却在初步就看到了终局,确实让人感叹。

总结起来,互联网企业要挖掘数据盈利,应该具备两个要素:

其一是要有基于场景的“产物”来构成进口,让流量和资源以数据化的情势上线。

一是要有建立的“场景”。即用户或商户的须要应该是高频的、刚需的,这是商业模式能否建立的根底,也是抉择商业模式可以做多大的基层逻辑。 二是要基于“场景”做出可以简单上手但又功用强壮的产物——这抉择了理论上存在的流量和资源能否上线以及在线功率怎么。一款杀手级的产物可以将场景完美完成,让供需两边都沉溺其间,而这通常需要创业者经过交互用户来取得概念并设计产物。

其二是要有“核算能力”,可以把数据用活,构成一个闭环。核算能力是“大数据+算法+云核算”三者的结合,缺一不可。

因为供需两边的上线,很多的“在线热数据”当令发生,构成了大家口中的“大数据”; 而“算法”则是商业模式设计思路的表现,由互联网企业本人来界说,并设定机器借鉴的演变途径; 至于“云核算”,Amazon的AWS、微软的Azure、谷歌的GCE、IBM的Softlayer和阿里云之类的效劳商现已完成了核算能力的随需调用(就像工业经济年代的电力一样)。

当三者结合,就可以够把数据高效地用起来,完成供需之间的匹配,并经过机器借鉴让算法愈来愈“聪慧”。

显然:前面小规模交互用户(或商户)取得须要的方式只是商业模式的出发点,其实不能代替后续这里经过“核算能力”完成的效果。

基于此,评价互联网企业在拉拢供需上的“转化能力”的根本逻辑应该是:

E=P * C

其间,E仍然代表从“转化能力”角度评价出的项意图经济代价,P(Product)代表“场景产物力”,C(Computing Power)代表“云端核算力”。

这样设置模型意味着:两者对结构的影响都是乘数效应,而任何一个变量过于弱小,项意图估值都不会太高。

本文精选自穆胜博士新著《发明高估值:打造代价型互联网商业模式》

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