[note]王慧文清华产品课-20201030


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缘由:

继续抽时间重温、整理一下之前收集到的王慧文在清华开的《互联网产品管理》课程的内容,方便以后参考学习。

正文:

参考解答:

一、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。

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。

二、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

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​ Old money ​你是 New money ​,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​ New money ​祖上不敢买的东西;再往上一层是大家都是​ Old money ​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​ Elon Mask ​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 think long term​ 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“​Must have​”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。

三、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。

比如最近一段时间,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。

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。

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。

四、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。

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。(刚起步的时候如果不顺利,会有一种全世界都在与你为敌的感觉;要很小心才能避免走入这种死循环中!

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。

另外举了一个例子就是2015年从校园里出来要做白领市场,遇到的问题和做校园市场时又不一样了。

五、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。

基本上每年都有新业务,每场仗都很激烈。

美团是一家以吃为核心的公司,​Food+ Platform​,同时覆盖了吃住行游购娱,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。

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。)

技术能促进线下经济数字化。(比如老王之前做过二手房网站。)

技术也涉及到精准补贴。(几个核心:第一个是分层分类经营——​STP​;第二个是大数据系统。)

技术对打击灰产和黑产有帮助。(举的是之前打车的补贴大战中,Uber中国被刷单的例子。)

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。

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。

参考链接:

供给VS需求,孰重孰轻
https://mp.weixin.qq.com/s/UBhZ5bv2FXIM2ptaoFi60Q

财经小百科|是供给创造需求 还是需求创造供给?
https://mp.weixin.qq.com/s/PAkFpp4b34jcyx0QlKPdzA

是供给创造需求,还是需求创造供给?
https://www.zhihu.com/question/20277307

互联网“需求决定供给”的特点与三大规律
https://mp.weixin.qq.com/s/-YEaTK45EVzjxtQogDDEhA

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《“[note]王慧文清华产品课-20201030”》 有 1 条评论

  1. 我的思考 – 关于路径依赖
    https://mp.weixin.qq.com/s/sGECwmGNPZLNtdmj79OZew
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    几年前看纪录片“燃点”,印象最深的是傅盛说的一句话:“你对上个时代适应的越好,就可能是下个时代最大的失败者。” 一位学姐曾经分享过一句名言:“What got you here won’t necessarily get you there.”(让你到达这里的东西不一定能让你到达那里)。讲的是同一个道理,如何与时俱进避免路径依赖。

    这个世界变化越来越快,如果仅仅依赖之前的认知做判断,失误是必然的。可是人很难避免路径依赖。做成一件事,会不知不觉把这个经验推而广之。就像机器学习,模型是建立在历史数据基础上的。早期投资是评估新鲜事物,克服路径依赖尤为重要。我最近思考,觉得有以下几点。

    * 有意识去觉察是否自己在受路径依赖的影响。比如web3这个领域。2017年区块链变得很火,出于好奇我大致研究了下,了解了技术上怎么回事,判断当时的ICO完全是投机。去年web3热起来,我本能有些反感,觉得跟上次一样是投机,不想看。后来想,自己在做早期投资,对市场变化要敏感,至少得弄明白这次是怎么回事。说服自己开始研究,果然发现有很多根本不同。在机器学习中,解决这类问题的办法是对新的数据有意加大权重。就是说,给新的东西更多注意力。查理芒格说过,人们容易被自己的第一个观点绑定(own the opinion),意识到这个有帮助。

    * 更多地跟年轻人和创业者在一起。未来的世界是不一样的,走过的路无法描绘未来的模样。而年轻人是未来的主流。很长一段时间我不理解奶茶有什么好,既不好喝也不健康。后来发现女儿每天一杯,才切身体会到它流行起来是有原因的。而创业者站在时代前沿,不断探索未来的可能性,引领着大家一步步走向未来。跟这些面向未来的人在一起,知道他们在想些什么做些什么,过往的影响自然会变少很多。

    * 有好奇心,初学者心态(beginner’s mind)。最根本的,还是始终有兴趣去寻找未知的东西,想弄明白事物背后的本质和规律。有初学者的心态,正因为自己不懂,才能够学习和成长。一点点学起来,从一个领域延展到另一个领域,世界变得越来越新鲜和广阔。

    Barry Diller是个传奇人物,从电视到互联网,在多个领域连续获得成功。我听过他的一个采访,他说:To move from one success to another, you have to learn to unlearn. Take everything that helped you win the firsttime, then discard it and learn a new way. (从一个成功走向另一个,你必须学会放弃。把第一次帮助你获胜的东西拿出来,然后丢掉,学习一种新的方法。)
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