本文受启发于阿里巴巴前CEO,嘉御基金创始人卫哲的一段访谈,盛景商业评论 《卫哲:选对产业链,却选错价值链?》
卫总的谈话有非常多值得引申思考的点,无论是之前的“多快好省”理论,对B2B的看法,还是最近对新零售见解,都值得认真学习思考理解。
本文源于在产业链中的价值链思维,如何找到巧妙的,合适的价值点去切入产业链,希望可以给大家带来一些启发。
产业链是产业经济学中的一个概念,是各个产业部门之间基于一定的技术经济关联,并依据特定的逻辑关系和时空布局关系客观形成的链条式关联关系形态。
产业链是一个包含价值链、企业链、供需链和空间链四个维度的概念。这四个维度在相互对接的均衡过程中形成了产业链,这种“对接机制”是产业链形成的内模式,作为一种客观规律,它像一只“无形之手”调控着产业链的形成。
其实还有更多看不懂的解释定义,我简单理解一下。产业中的供应链形成了从生产资料-加工生产-消费产品-终端-个人的生产、消费供应链。同一件产品有可能是不同的供应链共同组成。
比如汽车产业,既要钢材汽车板,又需要橡胶轮胎,又需要工业品轴承,还需要化工的塑料面板、聚氨酯弹性体,车灯,镜子、配饰等。不同的供应链共同形成了汽车产业链。
我国的经济发展到今天,最大的发展优势在于产业链思维的引入和发展,地方政府尤其重视产业链的集中招商、产业链生态建设。产业链的积聚效应,使得不同产业相互依附,形成了跨产业,跨供应链的复杂生态。复杂生态的生命力和竞争力是更强的,也容易带来更多价值的变化衍生。
比如说农业,种桔子。一个地区如果要发展桔子产业链,就不单单再发展桔子种植和销售本身,更有可能延伸出桔子文化旅游,育苗和种子,桔子汁加工,食品包装,电商等依附于种桔子的产业集群。
比如说制造业,手机产业。世界最大的手机制造商富士康为何不把大部分工厂搬到人力更便宜的越南,泰国?最重要的原因是我国已经形成了手机产业链。除了核心配件(汗),任意缺个配件,比如特殊型号的非标配件,当天下单,第二天就可以给送货上门;工人的熟练程度,勤劳程度;地方政府的优惠政策等等,都是影响产业链的组成部分。
比如说科技产业,硅谷。科技产业的集中,人才的集中,有产生浓度的产业链环境。而这是科技企业不断创新的基础。
新经济和传统经济,产业链的每个环节都会发生变化,但变化以后,传统赚钱的部分在新经济里面不见得赚钱,传统并不赚钱的部分很可能在新经济的价值链中变得很赚钱,所以千万不要选对了产业,选错了价值链。很多产业很好,但是即使再好的产业链里面,也不是每一个价值链都赚钱。
二手车交易大概能收 2%,二手车的均价大概在 6 万- 7 万,所以每卖一辆车平台收 1200-1400 的佣金,但二手车买卖一边要去找车源,一边要去找客源。而获车源、获客源特别贵,获一辆车源或客源大概都需要1000,所以别的成本还没算,一笔交易收 1200,成本2000,每笔亏800。
那么反过来想,既然出现了1000元/人这么高的获客成本,如果能带来大量的车源和客源就挣钱了。
卫总当时投资了一个查违章的APP。因为查违章得提交驾照、行驶证、车牌号,否则我没法把规章记录给你,这三样东西给了,包括人的驾驶习惯和车型,哪年买的,有多少违章记录就都被采集了。
大部分人在使用免费软件时,是不会考虑自己的信息是否被采集的。高级一些的做法,这样的信息被搜集后不去简单的去买卖,而是去做精准化的营销推送。(当然,换成在美国个人信息保护比较完善,可能就不适合做营销推送。)
因为有了精准的数据支持,把你邀请去 4S 店体验,你现在是开宝马的,不会给你推荐体验本田。开宝马 3的 、给你推荐宝马 5,推荐奔驰 C,精准营销推送的效果是极佳的。所以这家几十个人的公司可以在三年不到,从0收入到将近 1 个亿的利润。
这就是巧妙找到并应用了产业链中的价值点!
二手车每辆车都是一锤子买卖,对一个买卖二手车的都是特别低的频率,没有规模效应。
而新车有规模效应。卖 100 辆车和卖 1 万辆车厂商的返点一定不一样,所以100 辆的时候亏,冲到 1 万辆可能就赚了。
类似打车这样的同城规模效应,和类似2C电商一样的全国规模效应,都是比较好理解的。随着一定覆盖范围或者总体规模的增加来获得更高的组织效率和更低的组织成本。
规模效应,可以理解成在原有的生态之上形成了新的中心,这些中心可以理解为流量中心,也可以理解为新的组织组织形式中心。看上去电商的去中心化,其实形成的是依赖于互联网平台的新中心化!
这一点尤其2B领域非常明显,无论是以撮合或自营形式的B2B平台,本质上都希望重构原有生态,通过规模化的信息匹配,物流服务,金融服务来实现信息批发、物流批发,金融批发。
但如果换一个角度以真正的服务(包括软件服务)出发,获得产业链信息,获得类似查违章一样的客户信息,企业上下游产业链信息,企业客户的资产信息,进销存信息,订单和渠道信息,是不是也有机会产生更多的智能化推送和精准营销的机会呢?
答案是未必!未必能,也未必不能。
未必能。一是因为以服务角度出发去连接客户,门槛高,效率低,毕竟B2B的生意,熟人关系,利益关系,信息对此程度较高,不是因为免费我就来的。
二是因为B2B是讲产业链的,不能单看其中一个环节。
一台汽车就需要不同的产业来组合成产业链,从零部件的供应链到组装,汽车从研发到生产,再到销售,完成了汽车的主要产业链。而售后,保险,二手车,替换配件的子产业链都依附于汽车产业供应链本身。
在这个汽车产业供应链当中,有没有B2B平台可以提高效率的空间,有没有汽车主机厂自己不去做,不愿意去或者自己没法改进的空间?如果找不到这个价值点,那就要在依附于主供应链的子产业链中去寻找机会。
三是因为B2B原有的环境中,那些中心化的大企业客户,那些中心化的销售渠道客户,那些中心化的垄断资源客户,被原有生态服务的很好了。B2B加进来并不能提高服务质量,带来效率优化。
而那些难服务的小客户,低频客户,很难支撑起B2B平台的生存,B2B中所谓的聚小打大,往往是理想被现实无情的击倒。B2B是不能,也没法烧钱做规模的(所以GMV已经没大意义了),受限于生存压力,有收入,能赚钱的生意,往往被提到了公司的最优先级。
未必不能
是因为创业者太聪明了,人民群众的智慧是无穷的。
我国的不同产业差距很大,很多产业链的生态还很原始,离基本的信息化要求都有很大距离,更不要提互联网化,物联网化,智能化了。
但正因如此,产业链中还有大量待提高、可优化的空间。需要创业者们自下而上的探索,同时也需要产业链中的大企业放下身段进行自上而下的突破自我、变革。
只要我们尊重产业链的生产、流通方式,从产业链生态的不同层级状态去进行差异化挖掘,不忘初心的去寻找像查违章一样巧妙的点来服务、撬动产业链的连接。
这可能是最有价值、却也是最难的路。
交易思维是电商思维的基础,但交易和物流、金融必须绑在一起么?
同样拿车为举例,新车的金融非常标准化,4S店的投入巨大,车企很难不通过4S店等经销渠道去卖车。有人说电商,其实网上卖的几百台车,无非是做个品牌宣传和噱头罢了。
通过传统线下渠道销售新车的这部分资产是非常标准化的,而且风险低,所以很自然的,就被银行直接切去了。
而二手车的金融则不标准化,包含了大量的车辆使用习惯,银行很难对分散化的非标业务做介入,这里就有待开发的空间,可以选择直接以金融方式切入(自融式消费金融),或者作为金融服务公司把非标的资产标准化,帮助银行等低成本资金切入这个市场。
基于交易思维、电商思维,B2B电商的总觉得应该是交易引流,而后物流服务,而后供应链金融。
逻辑来源于大电商平台都是这样做,形成流量入口以后,利用自身的流量形成供应链优势地位,京x自建物流,菜x扶植招安快递;向上压榨供应商的账期,向下压榨渠道商的预付款,向终端消费者提供消费金融。
这是大消费类产品的渠道特性决定的,是销售渠道的决定性作用在供应链当中的地位决定的。当大电商平台获得了销售渠道优势以后,自然会通过优势地位来发展各类延伸服务,供应链服务,供应链金融。
按照相似的逻辑,大部分交易型B2B电商均在沿袭这个漏斗形套路,我在今年初写过一篇相关内容,可以点我 查看 。
但如果这个漏斗在B2B电商领域这个漏斗行不通呢?
产业互联网和2C的互联网最大的不同在于重度垂直。随着马太效应的凸显,产业的集中化程度是逐渐增高的。而B2B电商有基于自身中心化需求,但同时又有基于产业环境的去中心化需求。
产业链中核心地位的大企业,被服务的其实是相当好的,一般来说这些企业的信息化程度也是最高的。但B2B平台很难介入这部分,相较于产业的巨大体量,没有规模化服务作为基础,只能去服务分散的中小企业需求。
中小企业的供应链服务需求,其实是相对分开的,其中最强烈的还是资金需求。
基于此B2B平台“标配”的盈利点往往寄托于供应链金融,通过交易服务,通过物流服务,通过资金流转,留下足够多纬度,足够完整的数据来建立闭环风控模型。
但B2B的电商服务的产业客户很难在平台形成交易链条的闭环。产业特性决定了 交易、审批、合同、支付、物流、发票、资金都是可以独立存在的,完全流转于第三方平台的可能性不高。
这就对最终形成足够可信的稳定供应链信息带来了挑战,而没有稳定的、可信的,闭环数据,产业供应链金融的基础将不存在。
不是说B2B平台不能做供应链金融服务,对接资金端和资产端。只是逆向选择的结果,B2B平台能提供的大部分还是基于担保抵押的贸易融资资产,而非真正的供应链金融资产。
新一代技术+商业操作系统:
AI-CPS OS
在新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生,在行业、企业和自身三个层面勇立鳌头。
数字化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置。
分辨率革命:这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品控制、事件控制和结果控制。
复合不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。
边界模糊化:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。随着变革范围不断扩大,一切都几乎变得不确定,即使是最精明的领导者也可能失去方向。面对新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)颠覆性的数字化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位。
如果不能在上述三个层面保持领先,领导力将会不断弱化并难以维继:
重新进行行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?
重新构建你的企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?
重新打造新的自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化时代保有领先地位,你必须如何去做?
子曰:“君子和而不同,小人同而不和。” 《论语·子路》
云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。
在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。
云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!
人工智能通过三个方式激发经济增长:
创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率;
人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间。
新一代信息技术(云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能)的商业化落地进度远不及技术其本身的革新来得迅猛,究其原因,技术供应商(乙方)不明确自己的技术可服务于谁,传统企业机构(甲方)不懂如何有效利用新一代信息技术创新商业模式和提升效率。
“产业智能官”,通过甲、乙方价值巨大的云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能的论文、研究报告和商业合作项目,面向企业CEO、CDO、CTO和CIO,服务新一代信息技术输出者和新一代信息技术消费者。
助力新一代信息技术公司寻找最有价值的潜在传统客户与商业化落地路径,帮助传统企业选择与开发适合自己的新一代信息技术产品和技术方案,消除新一代信息技术公司与传统企业之间的信息不对称,推动云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能的商业化浪潮。
给决策制定者和商业领袖的建议:
超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;
迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新
评估未来的知识和技能类型;
制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;
重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临
较高失业风险的人群;
开发人工智能型企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。
重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。
新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)正在经历从“概念”到“落地”,最终实现“大范围规模化应用,深刻改变人类生活”的过程。
产业智能官 AI-CPS
用新一代技术+商业操作系统(AI-CPS OS:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能),在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术:“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”;新产业:“智能制造”、“智能驾驶”、“智能金融”、“智能城市”、“智能零售”;新模式:“案例分析”、“研究报告”、“商业模式”、“供应链金融”、“财富空间”。
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