美团,一台不断转化比特的机器
1月17日 听雨眠投稿 商业有缺陷,但更有魅力。
如果你是原始人,没有自然科学知识,如何分类蝙蝠、猫头鹰、海豹和企鹅?
“会飞的”、“会游泳的”各一类:
但在19世纪博物学家看来,你的视线只停于表象,没触及问题本质。
你剥离多少层表象,就能发现多大程度上的本质。
解剖蝙蝠、海豹,你会发现,它们的心脏都是两心房两心室,耳朵都有听小骨,都有乳腺、喝奶长大,都是哺乳动物。
解剖猫头鹰、企鹅,它们都有喙、爪、两足、羽毛,都是卵生,同属鸟类。
所以:
当然,这个答案可能也不对。在21世纪,有人认为它们属于同一序列。
“解剖”至原子层面,从138亿年前宇宙大爆炸诞生氢原子以来,小到原子、生物,大到星体、宇宙,均由氢原子“拼接”而成。
《连线》主编凯文凯利的观点更激进,他将一切统称“进化体”,不仅蝙蝠、猫头鹰、海豹和企鹅,而且石头、蜜蜂、人类、机器、互联网甚至也是同类。因为进化是一个充满灰度的斜坡,一切都是“进化体”,都在自简单向复杂进化。
相信凯文凯利,不像相信博物学家那么容易。毕竟是20多年前就预言加密货币的人,他提出的理论往往领先于社会共识。
但重要的是,在不断颠覆的分类方式中,你会发现,分类概念是人为设定的,它有多大可靠性,往往基于认知处在哪一层面。
令人诧异的跨界
美团外卖,滴滴打车。
这是2017年前,甚至现在,多数人的认知。
即使早在2014年Uber已有外卖,你也难想象美团、滴滴会竞争,而且这一天来得这么快。
但是,跨界却正在进行。美团从去年开始进入打车市场。滴滴反击,2017年底,招募外卖骑手,并选南京为首站。
第一层解剖
将外卖、打车“解剖”到技术层面,你会发现,其实它们在解决同一类问题。
下图来自Uber的技术博客:
来源:eng。uber。com
改变对象与目标,外卖也可套用:
这实则是一个旅行推销员问题(TSP):
给定一系列城市,以及每对城市间的距离,
为一个旅行推销员做决策优化,
求解他访问每座城市一次并回到起始城市的最短回路。
当然,在外卖、打车的实际场景中,决策优化问题比TSP复杂百倍。
以外卖为例:
算法指派时,未来订单信息不确定。如,决策前,没有TSP的确定“城市”点,美团须用机器学习研究闲时运力调度。
每笔订单有一定数量骑手备选,同时,骑手身上还有若干订单正在配送。实则是为动态的多个对象做决策。
每笔订单有预计到达时间(ETA)、商户出餐速度等多条件约束,不能只考虑最短回路。ETA、预估出餐时间,同在机器学习的研究范围内。
另外,还需考虑特殊情况,如,空闲时将订单派给不熟练的骑手锻炼,火锅订单只给特定骑手,订单改派等。
所以,在外卖里,简化的TSP会升级为带有若干复杂约束的DVRP问题(DynamicVehicleRoutingProblem),如下图所示:
来源:tech。meituan。com
用数学方法优化决策问题,一般包括三要素:决策变量(做什么决策),约束条件(决策的限制因素),优化目标。
美团的外卖模型可简化为:
略加修改,你会发现,它也可用于打车平台:
所以,当阅读美团和Uber的技术博客时,你会发现他们在目标描述上的惊人相似:
美团工程师追求“在配送体验(送餐更快、ETA更准确)和配送成本(劳动力更少)之间取得最佳的平衡”;
对Uber的算法设计者而言,“超高效的路线规划,和高度准确的ETA,至关重要”。
事实上,不论外卖,还是打车,都需要调度算法支持。虽然两者有不同的外包团队和数据积累,但进入对方市场,实则是摊薄了技术研发费用。
为什么进入打车市场?
技术层面的相似性,还不足以回答这个问题。
王兴(美团CEO)的理由是用户需求,“用户去餐厅需要打车”。因为王慧文(美团外卖负责人)给他的数据显示,2。5亿日活跃用户中,30有出行需求。
这是一个好理由,但不代表能说服所有人。《财经》的宋玮反问他,“打车路上用户可能也需要看淘宝,你为什么不做淘宝呢?”
虽然淘宝与打车关联度不高,在某种程度上影响了这个问题的质量,但我理解她提问的本意。即:美团进入打车市场的战略意图是什么?以客户为中心只是美团的愿景,不能用它回答所有商业问题,否则大量用户用微信分享餐厅信息,怎么不做一个微信?
第二层解剖
要解决这个问题,须“解剖”到商业模式层面。
外卖平台符合诺贝尔经济学奖得主JeanTirole对双边市场的描述:
a。把交易双方或多方的参与者聚集到平台上。
b。市场一边会吸引另一边用户,形成正向循环。
如,补贴策略。
c。几乎所有市场都是“twosided”,有买卖两方。但只有那些用平台结构(而不仅是合理收费)影响交易量的,才是双边市场。
如,美团将外卖送达时间从2015年的41分钟缩短至现在的28分钟,提升用户端交易意愿。
如,美团提高了餐厅厨房的使用效率,提升餐厅端交易意愿。
d。具有正外部性,用户越多,平台价值越大。
打车平台也是双边市场。滴滴的OnDemand服务降低了出租车的空载率,同时,也降低了乘客等车时间。
然而,带给美团竞争优势的双边市场,同时也是它频繁跨界作战的原因。
从Facebook到微信,在技术驱动的行业里,我们习惯于看到“赢者通吃”。
双边市场显然不是。在美国,Uber虽占据34的市场,有绝对优势,但竞争对手Lyft却能持续融资,用14的市场份额和它抗衡。在国内外卖市场,饿了么和美团则四六开。
这是因为,微信的优势在需求侧。你之所以用微信,是因为你所有朋友都用,而你加入后又增加朋友们的使用价值。如此循环,形成网络效应,再小的竞争优势也被迅速放大。
双边市场的优势则在供给侧。它具备规模效应,越多骑手、出租车,用户体验越好。但,用户数量无法直接影响用户选择,你加入不是因为朋友都在,而是这个平台的服务好。
而且,规模达到一定程度后,继续增加,不仅没有提升用户体验,成本反而增加。正如Lyft的创始人所说,“规模效应到了一定点就没用了,一般这个点是从接单到抵达的3分钟时间限制”。
所以,护城河不够深的双边市场类公司极具危机感。王兴说,“美团这个公司永远离破产只有6个月时间”。
不过,他还说,“我不太担心现有的竞争对手”。
这不矛盾。因为颠覆者往往不是出自现有行业,就像沃尔玛的挑战者不是Costco,而是在线卖书的亚马逊。
现在,美团手握高频的外卖,滴滴有高频的打车,量级相当。然并不能高枕无忧,两者的App重合度有19。46,这让美团有机会进入打车市场,同样,滴滴也有机会挑战美团外卖。
对美团而言,双边市场带来的危机更来自于新兴领域的高频交易。如果某天我们热爱某样服务,召唤它的频率比外卖还高。那么美团就将被迫面对高频打底频的降维打击。
所以,我们看到了一个四处出击的美团。
它找新业务的逻辑正是“交易频率”。《财经》披露:
美团内部,有一个类似雷达的扫描团队,每日监控中国商业社会发生的所有互联网交易项目,日过千单立马学习研究。这个机制让美团发现了外卖、发现了打车,也发现了民宿、新零售、充电宝等测试项目。
第三层解剖
如果将“解剖”推进至互联网层面呢?
理解互联网,先要理解它的基础TCPIP协议。70年代的科学家设计这套协议,就是为计算机间的交流提供通用“语言”,让世界各地的计算机链接在一起,实现“文本”传输。
互联网的核心实则是“文本”对话。比特(Bit)是这种“文本”的最小单位。
不论哪个行业,都将从原子转化为比特,但转化的先后次序与难易程度是不一样的。这一点清晰体现在过去20年的科技公司诞生史:
谷歌、百度最先出现,因为搜索引擎本身就是一种“文本”处理方式。
至于Facebook、微信,它们提取了用户身上的最大公约数社交。但将社交转化为社交网络,须有手机拍照的配合,否则想象一个没有头像的微信是件挺困难的事。
之后是阿里巴巴、京东,它们将商品转化为在线展示。此时,转化难度加大,体现在公司层面,就是业务更重,需要支付、物流的配合。
到了美团、滴滴,它们在垂直行业推进比特转化。“大块”领域已被分割,剩下的市场像一座座孤岛,不论外卖还是打车,都须面对不同的市场挑战。
而且,在美团、滴滴这种模式里,为了发挥供应侧优势,不能做浅链接,对行业的转化程度要够深。
以餐饮为例,美团点评从提供餐厅信息,到团购交易,再到外卖配送,现在还给餐饮老板提供ERP系统,比特的转化程度逐步变深。
王兴将之称为“入地”:
大家吃到一盒饭,上游有无数事,从种地、采摘、捕捞,到运输、仓储、零售。互联网率先改变了外卖订餐,接着上游的各个环节也一定会被改造。我相信凡是还没被互联网改变的行业,都将被改变,只是先后顺序不一样。越靠近消费者,越敏感,越先被改变。下半场的机会是入地,不光做toC,还要到各个行业里,改造其整个链条。
P。S。为简洁阅读,删减了口语词
除了入地,2017年美团和滴滴还互相进入了对方市场。
上图这种模式的横向拓展边界在哪?
8年前,你在京东上只能买到3C产品。2010年,京东突然杀进图书市场,和当时的图书电商No。1当当网开战。这同样是一件无法理解的事,以短攻长,又坚决不求盈利。8年后的今天,你已经知道,进入图书市场只是开始,京东的目标是综合电商。
现在,美团、滴滴展开竞争。但这显然也只是开始。
王兴之所以说“上天”,美团之所以研究人工智能、大数据、云计算,都是因为它的OnDemand服务不仅要在外卖里以亿计算,而且还准备进入其他市场,如打车。
它的目标是“综合生活服务商”?
曾投资京东的徐新(今日资本创始人)如今也重仓了美团。她说,“高频的、刚需的,只要跟交易有关美团都应该做”。美团用商业里的一个环节作为核心,从商业讲是交易,从客户角度讲是服务。
最后,也许它们会变成这样,转化一切的比特机器:
在这个维度上,我们已经能理解,为什么王兴思考美团的使命better,better这句话,会想了整整一年。
商业有缺陷,但更有魅力,感谢TCPIP。
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