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随意搜寻 Issue #29

一、好好学习

1.1 从失败中学习① —— 简单化非标产品

又开了个新坑——从失败中学习。主要是想通过拆解失败项目或者公司的方式,总结复盘下失败的原因,并希望从中学到一些东西。

但首先想强调下,因为这些项目或者公司,我并没有深度参与,可能会存在不对称信息,导致理解有误,望见谅,也欢迎各位通过评论或者回复邮件的方式,和我交流~

本期的案例,是一家叫 Zillow 的公司,自发布财报以来,股价持续下挫,但从股价可以看出,年初的时候,股价涨幅还挺不错的,但为何下跌了那么多?

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回答这个问题前,先简单介绍下 Zillow 这家公司的业务,他们最早其实算是一家房地产媒体公司,主要是靠大数据分析房价的价格和出租价格,除此之外,他们还拥有非常多的房价历史数据,部分甚至可以追溯到 15 年前。但初期他还是个媒体公司,收入主要还是依靠广告,以及部分会员收入,房产经纪可以在购买会员服务后,在其网站上挂载个人信息。

但到了 2015 年开始,收入增速放缓,公司开始拓宽业务。

2018 年正式上线了一个叫 Zillow Offers 的业务,这个业务是这样的:

  1. 房屋卖家在线上填写一份调查问卷,然后 Zillow 通过大数据和机器学习等算法技术,对房屋进行报价。如果卖家接受这个报价,Zillow 就会将这个房子买下来。
  2. 买下来之后,Zillow 会对房子进行维修和装修。然后再将房屋以更高的价格卖出。

这个业务听上去挺好的,并且房屋也是个高客单价的商品,盈利应该没啥问题。

特别是2020年的疫情,因为人们需要留在家中办公生活,换房意愿上涨,股价也随之创下了历史新高。但到了 21 年第二季度开始,股价急转直下,并且在 11 月决定暂停 Zillow Offers 业务。

问题在哪里?市面上有很多分析,大多总结是:

  1. Zillow 的模型没法准确预测价格。
  2. 劳动力短缺,以及建材价格上涨,导致大量的房产修缮放缓,导致挤压,并造成了资金链问题。

坦率说来,我觉得这个结论还是过于表面,为何不准?造成挤压到底是什么原因?

我翻看了下这个公司的业务模式,以及各项数据后,让我觉得 Zillow 的问题跟自如、无人零售货架,以及我当年的一个创业项目「共享停车位」的问题非常像。

问题一:过分简单地认为可以将非标产品模型化

房子其实是个非标品,并不能仅仅依靠同地域房产的价格、面积、过往交易史等数据来衡量,同样是两室一厅,但结构方位,楼层等等都会影响价格,如果这个业务要在中国搞,可能会更麻烦,房子的价格可能还会涉及到风水等。

自如和无人零售货架也是类似的问题,前者跟 Zillow 类似,都是房产相关业务,只是自如走的是租赁模式,回收后出租其实更难预测,外部影响会更多,比如房屋旁边的互联网大厂搬去另一个地方了,租金可能一夜间有断崖式下降。

再说下我当年的创业项目「共享停车位」项目,简单说来,就是停车位主可以将上班后闲置的停车位租给有需要的人。我们当年拿这个项目参加了很多所谓的创业比赛,也有不少投资人看过我们的项目,反馈都还不错,但实际落地和验证后,我们才发现没那么简单,不同的楼盘会遇到不同的问题,甚至同一个小区,不同楼都会有不同的问题,导致很难规模化。

简单将非标产品模型化这个问题本身的影响并不大,更大的危害其实是从它这延伸出来的问题二上。

问题二:错误估计市场容量和天花板

将非标品简单模型化后,很自然的,就觉得这是个数学问题,比如共享停车位项目,拿个全市的停车位数据,再假设一个转化率,再来个客单价,一算收入,呦~,好像可以哦~

当年无人零售货架也是这样的,甚至在初期,不少创业公司还进行了试营业,拿到了不少数据,按理说测算应该更准确,但为何烧了很多钱后,才发现问题呢?

根据我的经验,这种非标产品模式创新,在初期效果还不错,是因为大家在开始的时候,先将相对来说比较标准的,或者好搞的先搞了,比如 Zillow 的模型很适合那种同一个开发商整体开发、户型一致、年份较新且交易频繁的房子。这个业务在试营业的时候,还比较小,肯定会先将容易的,相对标准的给搞了。并且开始选房的时候,也会更谨慎一些。

这就给了业务负责人甚至投资人一个错误的信号,认为这个模式,好像可以继续拓展和复制到其他地区,天花板也很高。接下来可以大力出奇迹。结果一顿砸钱,砸完后,又迟迟不能盈利,也没有关注资金流,又没法融到下一波钱,最终公司清盘退场。

这些项目有没有得做?其实有得做,只是天花板降低了很多很多:

  1. 你现在依然能在一二线城市,部分热门办公房区,看到自如。
  2. 无人零售货架在少部分热门白领公司,比如一些互联网大厂的办公楼,也依然可以看见。

但项目负责人或者投资人在当时,并不想听这种故事,所以才导致了后面如此疯狂的现象。所以现在,当我看到一些非标的项目时,我都会先停一停,看看有没有犯当年的错误。

特别是涉及人工智能预测市场的项目,我更是谨慎,因为 AI 能算到围棋的后几步,但应该还没法算出人心。

1.2 眼镜蛇效应(The Cobra Effect)

眼镜蛇效应这个词最早是经济学家霍斯特 · 西伯特根据英国统治时期在印度发生的一件轶事(可能与历史无关)创造出来的:

英国政府觉得印度德里的眼镜蛇的数量过多,对人造成了危险,因此对眼镜蛇进行了悬赏。起初,这是一个成功的策略。为了奖赏,大量的蛇被杀害。然而,最终,却有一些投机份子开始为了收入,培育起了眼镜蛇。当政府意识到这一点时,就取消了奖励计划。养殖眼镜蛇的人看到没有钱赚,于是就释放了养殖的蛇。最终导致野外的眼镜蛇的数量进一步增加。

这个术语用来说明错误的激励是如何导致意外后果的。在现实中的例子也有很多,比如:

  1. 美国的加州08年的时候实施过一段时间的枪支回收计划,但最后上缴枪支的却是一些枪支经销商,还有一些人则是上缴了自己廉价的枪支,然后拿着回收换来的钱,去买更先进的枪支。
  2. 去年,美国的 Brigham Young 大学发布了一个有意思的声明,声明中警告学生不要主动感染新冠。发这个声明的原因是学校附近的医疗及科研机构,正在高价收购患病后康复者的血浆,每次收购价格是 100 美元,并且还能捐献多次,这导致有不少学生看到这机会,并故意感染。

看到以上的例子,你可能会觉得很搞笑。刚开始看到这个效应的时候,我也觉得好像这种效应挺少见的。但细细一想,我发现这个效应非常非常多见,甚至某些行业一直都在跟这个行业进行斗争,最典型的行业可能就是保险业了。

还有就是促销,特别是优惠券促销,就是一个很容易引发眼镜蛇效应的产品设计。

二、小信号

上周国外的黑五就开始了,大家有买什么东西吗?

中国的双十一数据好像比较一般,不知道这个黑五的情况是否跟国内类似。不过目前美国的情况,跟中国还是有些差异的。

首先一个是缺货。

根据 Adobe 数字经济指数(Adobe Digital Economy Index)显示,自6月份以来,向网上消费者发送的脱销信息增加了32% ,其中8月份的脱销水平最高,主要品类是服装、体育用品、婴儿用品和电子产品。

到了 11 月供应链问题依然严峻,很多产品依然没有库存。那美国人是怎么解决这个供需问题的?先说下企业的解决方案——同款推荐。目前美国本土电商平台已经在采取这种做法,比如卖家具的 Wayfair,就在网站上新增了一个推荐功能,在缺货的产品旁,推荐一些价格更贵的相似款给用户。

但有些产品并不是类似同款可以替代的,比如游戏机,Xbox One 和 PS5 在美国还是常年缺货状态,但两者并不能完全互相替代。那对于消费者来说,有没有其他办法?

目前有两种解决方案,第一种就是二手商品和礼品卡。

美国零售联合会预测假日季销售额——11月和12月的销售额将达到8590亿美元,比2020年同期增长10.5% 。但根据在线市场 Mercari 和研究公司 GlobalData plc 的研究,美国人在10月到12月期间预计将在二手商品上花费692亿美元,比去年同期增长了24% 。根据支付服务提供商 Blackhawk Network Holdings inc. 的数据,今年购物者在礼品卡上的支出预计将比去年增加27% 。

第二种方法,就是黄牛,以及使用抢货软件。这个是不是听上去很熟悉。所以商业需求上是不分国界的。

所以我的预测是什么?我的预测是黑五可能数据还不错。

三、惊叹时刻

3.1 每周书籍

本周推荐的书籍是《如此不同如此成功——优衣库 VS ZARA》。如果你对服装行业或者 SHEIN 等产品感兴趣,我会推荐你看看这本书。内容不深,更多的是框架性的内容,看完这本书,你应该就能搞懂整个服装供应链的框架。

3.2 每周推荐

最后酝酿了一周多的电子版会员计划终于推出了。会员权益主要包含两个部分:

  1. Reading List 分享:每周我都会读大量的文章和信息,这个列表会记录下我当周阅读过的几乎所有的文章。List 里内容跟每周推荐的区别就在于,每周推荐我仅会放一些比较符合大众口味,且推荐度为 5 星的内容。另外,后续我还会邀请我的其他朋友一起共同填充这个 List。
  2. 长文内容:除了 List 外,还会有一些长文。目前已经进入构思的选题如下。从题目应该能看出来,主要的选题包含三个方向,一个是创作者生态,可能涉及运营,另一个是跨境电商,最后一个是关于创业相关的内容,我会记录下我从0 开始创业的完整过程。考虑到这里面某些内容要想讲明白还是有点难度的。所以长文的更新频率可能没法保证,可能会一到两周才能更新一篇。抱歉。但我后面也会邀请其他朋友一起撰写里面的内容,可能后面的内容更新频率会更稳定一些。(但 Reading List 是能够保证每周更新)
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