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B2B領域有沒有今日頭條的機會?

2020-07-13|HiShop
導讀:B2B領域有沒有今日頭條的機會?最新消息,美團點評發布公告稱高盛,亞洲)有限責任公司以穩定價格經辦人身份買入了美團點評約 7200 萬股B類股份,價值超過 42 億港元(5. 4億美元),占超額配股...

  B2B領域有沒有今日頭條的機會?最新消息,美團點評發布公告稱高盛,亞洲)有限責任公司以穩定價格經辦人身份買入了美團點評約 7200 萬股B類股份,價值超過 42 億港元(5. 4億美元),占超額配股權獲行駛前全球發售項下初步可供認購發售股份總數的15%左右。 上周末在澳門參加SIG的年會,聽張一鳴同學分享了頭條的邏輯,愿景和人才觀,我這才真的理解了頭條為什么可以估值數百億美金。頭條借助AI技術為全人類做內容分發,做一個超級平臺。注意,我提醒大家去思考下什么是內容。新聞信息是內容,商品信息也是內容,服務信息也是內容。某種程度上,百度解決的問題是人找信息,早期騰訊解決的問題是人找朋友,阿里解決的問題是人找商品;美團點評解決的問題是人找餐飲服務;滴滴解決的問題是人找出行服務;這些都是在一個維度里面的,即人找什么?

  未來呢?有沒有可能變成“信息找人”,“朋友找人”,“商品找人”,“餐飲服務找人”,“出行服務找人”呢?頭條的邏輯是基于人類的行為數據,成為一個巨大的AI智能引擎,它會比你更了解你自己。假設這臺機器同時在收集各個維度的數據,不斷的給你畫像,不斷的理解你的內心和思想,讓你看到的新聞就是你想看的,讓你看到的朋友就是你想找的,讓你看到的衣服就是你想買的,讓你始終覺得很爽....

  所以,今日頭條的邏輯是基于海量數據的智能推薦匹配,成為一個超級內容分發平臺。

  1.0時代:信息等人 2.0時代:人找信息 3.0時代:信息找人 傳統行業正在從“企業內部數據化” 走向“企業之間的數據化”

  數據的重要性我就不展開了,因為經過好多年的教育,現在連跳廣場舞的大媽都知道大數據三個字。最近看到的一個表述,“數據是未來的貨幣”,我認為非常經典。在2C的生活消費場景,各種數據早就被BATJ和移動聯通這樣的公司掌握,我覺得這其實是人類發展過程不可避免的事情。C端場景先放一邊,我來說說自己對企業端的數據理解。

  因為曾經在Accenture做過多年顧問,對于大公司ERP系統有些認知,感謝SAP和Oracle這樣的公司帶給了很多中國制造企業的“數據化生產和經營”的理念。從人性角度,確實每個領導者/管理者永遠都希望有個dashboard一目了然自己關心的各項核心數據。2000年初很多公司就在推動企業信息化,包括財務模塊,供應鏈模塊,我們的用友和金蝶也是起于那個時代。12年前我們就在給國內的一個最大的FMCG企業做SAP的APO【Advanced Planning Optimization】實際上就是基于“銷售預測”,“訂單管理”,“物流配送”,“生產計劃”“物料采購”等數據整合在一起的一個智能供需匹配的軟件。只不過那時候我們基于的數據是企業內部數據而已,并不是匹配全社會的出租車和客戶打車需求。所以回過頭看,今天在發生的很多商業模式和TMT技術,其實在昨天早就有原型了,因為全社會經濟體的基礎運轉邏輯從沒發生本質變化。

  假設把企業視作大海中的島嶼,那么每個島嶼內部信息化數據化后,必然有島嶼之間信息化的需求,也就是需要在企業經營過程中把A企業和B企業的信息數據聯通,主要是自己和客戶之間,自己和供應商之間。

  電話傳真是一種方式,Email郵件也是一種方式,再直白點,派秘書或者采購去IKEA采購一些桌椅也是一種連接方式。20年前咨詢公司就在教制造企業和上游供應商之間對接EDI了,例如我要做10萬臺A型號的手機訂單確認了,那么系統自動算下來需要10萬個PCB,10萬個IC,10萬個LCD,30萬個電容電阻等等,分別下單給到合適的供應商并確認交貨期。而PCB供應商收到這個數據后,立即開始配貨和調試生產線來做交付。大家注意,這件事在20年前就是上世紀末的時候就已經發生了。我們大多數人不太知道這事是因為類似的大企業制造流程的場景和我們絕大部分人無關,而高速公路和停車場開通了ETC服務(停車場智能管理的那個公司叫ETCP),方便了大家的通行和交費更貼近我們的生活,雖然場景背后其實都是企業間的數據互聯互通而帶來的高效。

  B2B企業間的數據互聯互通,是趨勢,也是大機會

  所謂互聯網的下半場,我理解下來就是2C那些數據容易連接的東西都干完了,剩下的都是線下2B數據流通過程中遇到的一些障礙節點如何被修正。換句話說,就是在一些還比較傳統,沒充分被信息化的產業,目前的機會就是讓這些領域的生產經營活動相關的數據流和交易流被互聯網化,讓整個業務流的能被trigger(開球的人)能一目了然。 又因為這塊市場其實覆蓋的領域足夠寬泛,如果有人仔細去看崔牛會原創的那個B2B SaaS云圖,我們發現大家本質上都是在干“連接數據提升效率”的事情,只是圍繞不同的業務場景和業務流程在做。例如從銷售易角度,日常大公司銷售團隊的工作徹底的被數據化了,它幫你從獲取商機到簽合同甚至完成履約交付,成套的process都被記錄在內,甚至基于各種數據可以提供給銷售人員一些好的建議來幫助關單。

  中國會甲集團在持續耕耘的會務產業來說,一直以來存在4個關鍵角色,大客戶,小客戶,酒店,會務顧問。歷史上大公司,小公司,酒店,會務公司四個角色都是大海里面的孤島,他們事實上很需要借助一個平臺來完成相互之間的連接。所以從一開始,我就特別希望能做一個互聯互通的高速公路來高效的促成四個角色之間發生所有相關的會務交易,讓會場預訂和會務服務都能在這條高速公路上完成。當然,創新產品出現后,并不是所有人都喜歡,也就是說依然還會有人用“312國道”,不喜歡“滬寧高速”,但我們站在歷史長河來看,未來必然是高速公路替代國道的。

  在較傳統的會務產業,本身是個萬億市場,但是酒店多如牛毛,會務公司多如牛毛,徹底的是一個extremely fragmented market, 并且缺乏regional dominantmarket player. 這里面有一些深層次的原因,但是再抽象去看,其實最麻煩的事是:長期以來無論是政府還是協會和公司,都沒有成規模的數據積累。這也是因為會務產業長期碎片化分散化的現狀導致的。所以我的判斷是這個行業如果要做產業升級,首先需要做的就是業務流的信息化。換句話說,如果信息交互不能充分,不足以為將來的產業重塑提供足夠的燃料,以完成衛星變軌。

  因此我認為市場機會在于趁著新一代用戶群走向移動端的過程,我們有機會借助互聯網和技術的力量,構建一個充分信息化和數據化的系統,來做未來更大的事。

  未來:會務產業也會很快和各種AI技術結合,完全適用頭條邏輯。

  如果有了足夠大量的數據,包括大量的企業買家數據,大量的會務交易數據,且分布在多個地域,多個階段的企業樣本。我想目前存在的大量找酒店會場的需求,找會務服務的需求,找搭建公司的需求,找會務租車的需求…….將有可能逐步過渡到資源去找客戶的階段.

  最簡單的一個例子,目前我們擁有中國最大的會務買家資源庫,未來會更多,當他們的訴求被打上了標簽,他們的企業也在逐年發展,他們的需求在逐漸增多,于是這套連接了全國的甲方乙方丙方的高速公路將可以結合AI技術,智能的預測不同階段的買家將會在新的一年里面會有哪些會務需求,并會智能推薦合適的會務資源。

  當會務產業的四個角色完全可以數據互聯的時候,這個行業的新一代基礎設施才算是初步建成,并將會支撐未來幾十年的年均萬億規模的交易場景,這是一場真正的行業革新。

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