交易平台指南 V1.5
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交易平台指南 V1.5

前言

我们阅读过的许多「文章」「文档」「书籍」,都只是点状的信息。如果没有进行关联,发现其背后的结构,便无法成为知识,更遑论掌握后运用在日常的实践。

虽然参与丁香医生(丁香互联网医院)的建设已经三年有余,但抽象来看其业务本质依旧属于「MarketPlace」,但自己对其本质研究粗浅,故专门以「MarketPlace」为专题研究,尝试一种新的学习方法:将诸多观点放置在自己所理解的框架下,加上个人实践所得,不断更新认知。这个过程需要大量的归纳和主观甄选,由于能力有限不能保证理解正确,故将引用的资料素材都放在最后供诸位自行学习及勘误。

定义

在中文的语境下,Marketplace 也可以翻译为「集市」,是指定期聚集进行的商品交易活动形式。集市起源于史前时期人们的聚集交易,以后常出现在宗教节庆、纪念集会上和圣地,并常附带民间娱乐活动。

在英文的语境中,Marketplace 是这么定义的:

An online marketplace is a type of e-commerce site that connects those looking to provide a product or service (sellers) with those looking to buy that product or service (buyers). These buyers and sellers may have had trouble finding each other before, and thus the marketplace creates efficiency in an otherwise inefficient market.

一个在线的市集,是一种电子商务网站,它将那些希望提供产品或服务的人(卖家)与那些希望购买该产品或服务的人连接起来(买方)。这些买家和卖家之前可能很难找到对方,因此,市场在一个原本效率低下的市场中创造了效率。

传统的市集受到时间空间的限制,规模总是有限的。而有了互联网之后,这种古老的模式焕发了新的光彩。在传统以原子商品为主的销售中,渠道和产品是分开的,比如我们能看到国美和海尔的合作,联合利华和联华承包了我们的生活。但是互联网产品因为其可编程更新的特点,就能做到从产品变成渠道,最终变为平台,想想曾经的360安全卫士是如何绞杀了卡巴斯基甚至是杀毒软件这个行业的。

整体来看,Marketplace 给现有渠道类模式生意带来的改变来看
  • 将资产与价值分离。设备等资产的所有权应与价值分离。例如,你不必购买一辆汽车来作为每天代步的工具,而可以随时叫一辆滴滴专车来送你上班。
  • 重新分配,有了新型的中间人。例如,音乐行业的高管们过去主要依靠经纪人来寻找新的人才。现在,他们一样会在YouTube上寻找好的歌手,就像我们去Github寻找开发,去Dribbble上寻找设计师一样。
  • 市场聚合,将分散的市场聚合成为集中化的市场。例如,阿里巴巴为全世界的批发商打造了一个单一的平台。

从股票市值上来看,目前比较成功的企业,大多数都带有平台的属性。而之所以大家都希望能做成平台,是因为这样既可以满足「垄断」,又可以满足最好的商业模式 —— 「税收」

需要说明的是,许多人会混淆 MarketPlace 和 Platform 的区别,因为限于翻译的原因大家都会混淆在一起。Platform 作为商业模式时,是指利用科技手段连接不同的人、连接不同的组织、资源来完成交换,比如微信是一个平台(Platform),而淘宝是一个交易平台(MarketPlace)。从这个例子可以看出, MaketPlace 是 Platform 的一种,更加强调的是有固定的买方和卖方,而 Marketplace 本身不参与货物的生产和供给。

所以本文讨论的「交易平台」全部是指「marketplace」

核心价值:降低交易成本,促进交易

交易成本是获得准确市场信息所需要的费用,以及谈判和经常性契约的费用。也就是说,交易成本由信息搜寻成本、谈判成本、缔约成本、监督履约情况的成本、可能发生的处理违约行为的成本所构成。

降低交易成本
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购前:匹配成本

  • 主要受到产品的异质性、供需即时性和供需稠密度影响。
  • 种类越多(58同城上的二手),即时性要求越高(滴滴打车),供需越稀疏(房屋装修),其匹配难度就会越大,交易成本越高。

购中:谈判缔约成本

  • 定价成本。即如何给交易对象制定合理价格所需要花费的时间。其实并非每个人都会定价,我们就遇到有些医生职级很高但是定价低于市场价,造成订单爆棚服务质量降低;也遇到过自信爆棚定价过高无人问津。但整体来说,对于供给方来说,定价的确定生死,需要花很多精力去设计,这些设计的过程,即是定价成本。
  • 议价成本。当没有固定价格的时候,买卖双方只能慢慢讨论,这个花费的成本(比如时间)即为议价成本。越是信息不对称,议价成本越高。当时在百姓网二手车分类流量很大但是没法往下深挖,就是因为二手车信息差太多了,到处是暗坑,买卖双方像拉锯战一样不停地沟通确认,真正想要达成交易摩擦巨大。

购后:执行履约成本

  • 缔约后保护交易顺利实施的成本即为执行履约成本。比如在贝壳看中一个房子后,中介除了需要提供买卖双方信息外,还要陪伴双方走完整个交易流程,这其中的成本便是执行率约成本;又比如在丁香医生上,为了保证医生给患者的回复都是符合临床要求,避免误诊。所以我们单独有一个审核团队和专家抽查团队来匿名审核每条回复。这其中产生的成本便是我们的履约成本。
管理外部性
正外部性
负外部性

分类

分类是看待世界的方式,这里对「交易平台」进行了初步的分类。

从横轴来看,交付从标准商品变成非标的服务

从纵轴来看,交付从比特变成了原子

草稿待完善:整个分类应该从商品/配对,和线上/线下来看。其他的再细分都是此区间内的二次划分。
草稿待完善:整个分类应该从商品/配对,和线上/线下来看。其他的再细分都是此区间内的二次划分。

如何界定商品和服务市场?

当我们说商品交易的时候,用户最终会获得的是一个实体,不包含任何其他东西,比如买到了一瓶水、一包纸巾。而当我们说服务交易的时候,用户最终拿到的是一个结果,比如按摩,听课。

这里区别的核心是标准化程度。当「交付」越不标准的时候,即会形成我们日常所说的「服务」。而这时候市场就会呈现出配对市场而非自由交易市场。

我们都喜欢自由交易的市场,因为这样匹配效率足够高,所以如果希望设计一个自由交易市场,首要任务就是标准化。小麦的批次是没有不同的。而学生申请等是极度个性化的。

而在配对市场里,价格不能清理市场,市场参与者在意他们和谁交易,以及建立长期关系。

服务市场的细分(草稿)
  • 双重承诺型平台(比如Upwork、Hired、Care.com、Koru Kids、招聘、相亲):
    • 这些商业平台要求买卖双方都承诺进行交易。
    • 流动性最低,因为双方都需要大量的时间和精力(寻找供应、在平台上聊天、协商价格),因此转化率较低。首要的任务是尽可能地简化交易体验,以增加搜索量。这些平台的优点是,它们通常能够满足顾客的需求,因为买家和卖家在交易前会进行沟通。
    • 整体上来看,这种平台最终都会走向下面两种类型的平台。以Airbnb和Uber的例子,把原本是提前预定(缺乏交流)的市场聚合成一个稠密的市场,并提供了工具来实时交流。这些市场的特征:需要花费大量时间去发现和交流信息资源。这就是机会。
  • 买方挑选型平台(比如Airbnb、StyleSeat、Docplanner):
    • 要求供应商在平台上输入他们提供的产品或服务的可用性和类型。然后,买方承诺进行交易。
    • 往往具有更高的搜索匹配率。正是出于这个原因,Airbnb从“双重承诺”模式转向了“买方挑选”模式。
    • 为了让买方挑选型商业平台发挥作用,供应方必须输入额外的数据(提供的产品或服务的可用性和类型),以便买方可以立即在平台上进行交易。对于这些类型的平台,了解你供应商的利用率是至关重要的。利用率较低的供应商最有可能离开平台,而且考虑到平台不是他们的主要收入来源,他们通常不太关心评论和他们提供的服务的质量。相比之下,利用率高、通过平台赚取大部分收入的供应商将更有动力帮助平台取得成功,更有可能提供良好的服务,也更不容易流失。
  • 平台挑选型平台(比如Uber、Rev、Lingoda):
    • 在这种情况下,买方要求服务,自动匹配到供应商。
    • 平台挑选型平台通常具有最高的填充率,因为买方会自动与供应商匹配,从而获得无摩擦的体验。不像双重承诺型商业平台通常会提供更多变化且可定制的供应方产品,平台挑选型模型只有在供应方高度标准化的情况下才有效。服务的质量和一致性将是关键,因为任何糟糕的结果都将归咎于平台而不是供应商。
    • 例如,对于Uber而言,类似于外卖平台Deliveroo,司机接单到客人上车的平均时间将是一个重要的衡量指标。我们可以将此指标称为“匹配时间”。与填充搜索一样,应按每个地理位置,每个类别或每个时间间隔进行度量。
    • 尽管平台选择型的商业平台通常具有更好的流动性,但它们的网络效应往往较弱。由于供应是标准化的,达到足够的供应规模往往更容易,这降低了进入壁垒,增加竞争。以拼车服务为例,一旦匹配时间减少到3到5分钟以内,Uber从不断增长的供应中得到的益处就会减少。因此,平台选择型模式下,经常有数位竞争者,而非赢家通吃。
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供给履约在线上还是线下

根据王慧文之前的分类方式,互联网无非是移动比特还是移动原子,微信是移动比特,而美团是移动原子。从这个角度来看,我们交付的服务也可以从这两个角度来进行划分。

交付履约在线上的,企业的核心能力体现在产品设计领域上,体现在用户理解上,内容的把握,以及服务体验的设计上。举例如下:

  • 纯粹的交易信息(无支付):Craigslist → 安居客
  • 标准化的信息商品: 音乐平台、视频平台、游戏平台
  • 非标类信息服务:在线问诊、在线教育

而交付履约在线下的很好理解,履约最终的完成是在线下搞定。就像看完一场直播后心满意足,但吃饭还是要下楼拿一下外卖的。根据王慧文的分类,又分为以下两种

  • SKU 为中心:主要体现在对于品类的理解,对于供应链的理解,对于定价的理解。如阿里、京东、拼多多
  • Location 为中心:是否具有大规模的线下团队

效应

许多人会把「交易平台 」的效应和「平台」的效应搞混。比如典型的就是「网络效应」这个词,在许小年的书 📔商业的本质和互联网 中他也提到了这个现象。

所以根据上面对于「交易平台」的定义,以及许小年书中的定义,重新整理了「交易平台」所具有效应

直接网络效应(梅特卡夫效应)

这是最容易被搞混的一个效应,往往还会和「病毒传播」搞混在一起。目前来讲,大多数「交易平台」都没有这个效应。

早期的信息平台如 Craigslist 、58.com 等具有梅特卡夫效应,其核心是买卖双方可以自由转换身份,比如一个卖二手手机的用户也可能正好是一位二手电器的买家,这样每一个加入的用户对于整个网络的价值都在增大。而非像外卖平台一样,新增加的用户对于其他外卖用户来说没有增加价值,只对商家来说增加了价值。从趋势上看,随着平台介入的交易深度和供给方的专业度增加,这种类型的平台会越来越少。

梅特卡夫效应最早源自于电报行业,1845 年美国人莫尔斯创建了磁力电报公司,动工架设纽约到费城、波士顿、布法罗、新奥尔良的电报线。其中最关键的是交换机的发明,让网络的效用极大增加。工程师罗伯特·梅特卡夫(RobertMetcalfe)在 20 世纪给出了描述网络节点互动的定量公式,经济学诺奖得主梯若尔与合作者奠定了网络双边市场效应的理论基础。

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梅特卡夫(Metcalfe)法则:是指网络价值以用户数量的平方的速度增长。网络外部性是梅特卡夫法则的本质。

举例如下:

  • 如果只有一部电话,那么这部电话实际上就没有任何经济价值,如果有两部电话,根据梅特卡夫法则,电话网络的经济价值等于电话数量的平方,也就是从0上升到2的平方,即等于4,如果再增加一部电话,那么,这个电话网络的经济价值就上升到3的平方,即等于9,也就是说,一个网络的经济价值是按照指数级上升的,而不是按照算术级上升的。
  • 手机短信业务的价值与手机短信使用者的平方成正比。Email的价值,互联网的价值,与使用互联网的用户数的平方成正比。

知道边界之后,就不要缘木求鱼了。

双边市场效应

这是大多数「交易平台」所拥有的效应,定义是:两组客户,通过一个平台产生互动;其中一组客户的决策和行为,会影响平台带给另外一组客户的价值。由于「不同组客户」的限定,这意味着同类客户之间没有互动,因此双边市场效应因此弱于梅特卡夫效应。

双边市场的特征是,两边客户的互相影响是否够强。

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举例如下:

  • 采购者愿意去义乌,因为那里有琳琅满目的小商品可供选择。生产厂家愿意在义乌设点,因为那里有来自全国甚至全世界的众多采购者。就供给和需求之间的良性循环而言,义乌和优步没有本质的区别

在双边市场的结构中,有三个因素是最重要的。

  1. 哪一边对另外一边的外部性更强。如果Group 1对Group 2具有很强的正外部性,那显然,针对Group 1的竞争将十分激烈,而对Group 1的均衡定价将取决于这一外部性。所以不少夜店会对女客收取很低的价格,甚至免费。
  2. 平台是收取固定费用,还是从交易中抽成。抽成会降低新平台的推广难度:此时客户不需要为没有发生的交易支付任何费用。不过,抽成会减少客户进行更多交易的激励,对平台吸引另一方的消费者可能不利。换句话说,如果不能保证对场地方的控制,那买断或许反倒会降低场地配合交易的动力。
  3. Single-homing or Multi-homing定义讲过。如果两边都是Multi-homing,那均衡下只有一个平台。所以滴滴和快的必须合并。如果一边MH,一边SH,那两个平台将在SH这边激烈竞争,并主要从MH那边以高价获取利润。如果两边都是SH,那即使两个平台提供的服务完全相同,均衡下也可能出现两者并存的情况。
规模经济效应

规模效益取决于成本结构。企业的总成本由固定成本和可变成本组成,固定成本的比重越大,规模经济效益越好。互联网的规模效应和钢铁厂没有本质的区别,只不过它的边际成本更低,规模经济效益更为显著而已。规模经济效益的另一表达是边际成本递减,线上部分边际成本几乎为零,但是线下部分并不是。所以要明白平台所在的领域,切忌过分追求体验而忽略成本。

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规模效应曲线(分类)

  • A曲线是碾压型的公司,没有广告,没有收购的同行,最典型的是微信。在互联网行业中,A的规模是具有很强的优势。
  • B的规模和效应基本上是一条线,典型的是淘宝,消费者越多,商家的效应越高。B中规模效应差不是很大,带来的结果,就是只要对方可以用其他方式来补足规模效应带来的差,就很难能把对方碾压死。
  • C曲线是规模大和规模小的公司相比有规模的优势,但是和规模相同的公司相比优势差别不大,规模效应带来的优势没有强很多。比如一个公司的交易额是1千亿,另一个公司的交易是2千亿,规模相比大一倍,但是看不出来很大的综合差距。所以这种情况往往带来的行业结局就是合并。合并后大家更期待的是1+1等于2,但是更多的情况是比2要小。合并之后得不到大家想要的结果。

企业的起始点已经决定了,企业的规模效应是走那一条线了。

规模效应有一个适用的范围,就是规模效应在多大的范围里起作用,包括交易参数,地域特征等等。

地域特征:

  • 全球性,比如Facebook
  • 全国性,比如微博
  • 城市性,比如京东(京东的交易平台是全国性的,它的仓储是城市性的)
  • 蜂窝性,比如外卖

将规模效应曲线与规模效应scope合在一起,才有意义。比如淘宝是一个全国性的B曲线;京东是一个介于全国性和城市性的B曲线;外卖是一个蜂窝性的C曲线。

My space是一个比较泛的陌生人社交,Facebook是一个在哈佛起步的熟人社交。虽然My space的规模很大,但是落到一个校园里这样一个蜂窝性的维度的时候Facebook的优势要进一步上升。最后导致的结果是一亩和一百亩的产品的效果,用户体验相当。他们两个规模效应,落到具体的一个点的时候,My space要差很多,所以My space虽然看起来很大,但是在Facebook看来My space是一个虚弱的大象。

规模效应失效的情况:

它的前提是完全相同的产品或服务,差异化产品 —— 哪怕稍有不同,就有可能阻断规模效应的蔓延。因为规模经济效应的前提是完全相同的产品或服务,取得先发优势的大公司依仗接近于零的边际成本,长期用零价格也就是免费使用的策略打压潜在的挑战者

  • 正面例子:相对于百度,还有各种垂直行业的搜索;相对于 FB,还有 Linkedin ;
  • 反面例子:腾讯微博、来往

互联网公司理论上的无穷大虚拟空间也不可怕,除了音频、视频、软件等可在线上传输的产品,互联网公司并未从虚拟空间获得无穷大的协同效应。

  • 例子:电商的品种越多,单品的平均采购批量越小,而批量越小采购价格越高,因为在小批量生产的情况下,供应商自己的原材料采购、生产、配送等环节上没有规模效益。换句话说,互联网公司的规模效应和协同效应在相当大程度上取决于供应商的生产规模,而不是互联网公司的客户规模。开发长尾的电商从此悖论,万物商店在经济上行不通。
协同效应

依赖于品种增加带来的 1+1>2 的效果,而不是单一产品平均成本的下降。

购物中心、电商

(这部分资料还要补充)

演进(以互联网服务交易平台的演进为主)

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1990s:Listing 时代(分类信息时代)

在线提供信息匹配,本质上是罗列供需。算是黄页的线上版本。

平台不作任何的质量背书,对卖家不做任何的审查,由买家自行评估风险。

不介入交易,不制定标准

2000s:垂直分类广告时代

可以针对垂直的行业提供特殊的特性(中国的可以参考安居客,早期的 51job)

平台的会包括审查,配置文件,认证提供商,和一个在线报价提交过程。 但是这个市场并没有包含整个端到端的体验: 用户转向 Angie’s List 寻找信息,但仍然需要向供应商发送消息或打电话,并在线下完成交易。

具有极大的网络效应,但是因为没有标准所以质量参差不齐,虚假评论泛滥。

2010S:Uber for X 时代

智能手机的普及,按需交易市场兴起,包括交通、外卖和代客泊车。

特点是围绕着特定的服务创造了完整体验,并且优化了供需,促进交易的流动性。对于这些交易来说相对标准化, 所以能明确的识别出来交易成功与否。

实现了端到端的体验,并且提供担保和建立信任,并且还将服务进行了标准化(商品化)

用户对平台的认知更深,而不会注意平台背后的供给方(比如你不会在意提供服务的司机是谁,只知道符合 Uber 的标准就好了)

2015S:Managed MarketPlace(托管市场)

从 Uber for X 演变出来,主要是更复杂的业务模式(价格更高、业务更复杂、信任要求度更高)

交易平台做了许多额外的工作,对服务的体验进行了强干预。这些市场不仅仅是让客户能够发现并与最终提供商建立信任,它们还承担着实际创造信任的工作。

托管市场运营成本更高,但是提供的额外服务也多,所以能抽取更高的交易费用。

托管市场本身也是一种策略,用于解决获取高质量供应的更广泛问题,特别是对于需要更大信任和 / 或具有较高交易价值的服务。

像 Honor 和 Opendoor 这样的托管市场采取了传统上留给客户或供应商的平台价值链的步骤,比如审查供应。 客户信任平台,而不是交易对手

2018 - :Services MarketPlace?(托管市场的进阶版本)

这些市场平台将解决以前的服务市场时代所没有的机会,并将把最困难的服务类别(尤其是受监管的服务,如工程、会计、教学、法律和)搬到网上来

服务行业的许可证制度是一个重要的标准,但也严重制约了服务行业的供给。因为这些执照背后不像驾照那么轻易能获得,需要的知识更多且更加离散,面对的问题也更加复杂。

  • 潜在的解决之道
    • Making discovery of licensed providers easier:使发现有许可证的供应商更容易 —— 比如律师挂牌平台
    • Hiring and managing existing providers to maintain quality:聘用和管理现有供应商以保持质量 —— 比如平安好医生的自营医生,或者礼橙专车
    • Expanding or augmenting the licensed supply pool:扩大或增加特许供应库 —— 主要是跨地域(地区或者国家),比如 Vipkids
    • Utilizing unlicensed supply:利用未经许可的供应 —— 宠物、心理治疗等
    • Automation and AI:自动化和人工智能 —— 专业翻译

如何衡量平台价值:用户规模 × 决策程度

用户规模:覆盖的用户需求类型及规模

决策程度:即开始说的交易成本涉及到的三个环节

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如何选择切入点

平台基础:识别动态是否平衡,避免过度分散或者集中

能识别出来是否不平衡,并且保证两边不平衡,才能保证市场活跃度高,服务多样性,需要多次撮合。比如我们打车很少打到同一辆,也很少只在一家店里买东西,只有不平衡平台才有生存的价值。在规模化时,支持头部供应商。但注意这里的「头部」是指在平台上成长起来的供给方,而非更大市场中的供给方。举个例子来说,协和医院的张羽医生就是更大市场中的头部,而浙江省妇保的翁若鹏医生就是丁 香医生平台上的头部,在平台初期挖大咖拉流量是没问题的。但是后期规模化的时候,如果还是将流量倾斜给他们,那么一方面是平台的议价能力始终不高(人家说走就能走,而且各地都得供着),另一方面是自己这边的独特供给无法产生,多样性缺失 —— 道理虽然朴素,但是实际上自己操盘的时候会经不住诱惑,因为前者很容易带来「虚荣指标」

两个陷阱 —— 表面看上去动态不平衡,实际是平衡的。

初始不平衡,结尾平衡:家教、美容美发

  • 解决之道:标准化服务,把情感因素降到最低(标准化理发)/ 拆细服务,并且不依赖于人(教,研分离)

平台专家陷阱:培养出好的服务者以后,他可能离开平台。

  • 解决之道:挑出专家和普通服务者差距不大的服务(医疗的体检、律师的违章)
平台规模:标准化能力

动态不平衡决定平台能否存在,标准化决定了大小。这也是为什么商品电商平台大于生活服务平台。标准化影响的是服务交易过程,能有效的降低交易的阻力,给用户提供可预期的信息。

思考:

  • 鲜花和水果谁标准化?鲜花简单,因为只需要看。而苹果的口味变化依据主观判断,更难统一
  • 打车和搬家谁标准化?打车简单,因为只要目的地。搬家涉及到楼层和家居,非常不标准

如何判断服务标准化?

  • 服务体验可以一致化,客户评价可以标准化。而不是依赖服务的复杂度,更不是依赖复杂服务的时长和难度。比如法律中的注册商标,评价标准很一致;而保姆就很难统一评价。

如何将非标服务变成标准化服务?

  • 将多个服务的组合拆解开,变成可以标准化的步骤。比如只解决搬不负责运,或者健身只解决颈椎问题。
  • 不做交易平台,只做信息平台。如包含复杂决策的生活服务类别,如装修,婚庆。试看、讲解是可以标准化的 —— 信息和知识永远可以标准化复制。
平台价值:供给端效率

平台供给看两个方向:是否可以大批量供给,接近于无限;是不是提高了供给端的效率,让供给端能赚到钱。二者必须有其一,才能做大。

  • 供给增加的快与慢:司机、房子属于几乎无限供给,增加起来快;按摩师,医生由于时间的稀缺性,增加很慢。所以供给量的增加,要从机器人替代人的过程去思考。
  • 供大于求,供不应求:究竟是分类信息(信息只能使用一次),还是黄页(信息能对人使用多次)。二手类商品,因为非标导致匹配率低,纵使总量大,但多数情况都处于供不应求,核心要解决供给问题;但酒店和搬家公司多数处于供大于求的阶段,抽佣比例可以高,更重要的是提高生态演化能力,确保供给优胜劣汰。
  • 供给不稳定,就不会是巨大的市场。二手货因为供给不稳定,所以不会超过拼多多。但是二手车和房,因为供给量大,能形成和新商品PK的市场;上门按摩和美甲,本质没有提高效率,所以供给不稳定;外卖骑手提高了单店送餐效率,所以市场大。
平台运营:高频低频之争
  • 高频不能带动低频,或者不明显。因为使用频次低,很难给到流量和品牌支援。准确的做法是高频带动中频,然后优化低频体验。如酒店、KTV、电影被高频带动。
  • 高频服务靠补贴,低频服务靠广告。因为就算给了补贴,低频用户随着时间的推移还是会忘记。而且广告建立的品牌壁垒不够强,除非长期轰炸,否则总有后来居上的可能。
  • 多个低频可以聚成高频。比如支付宝。

综上:低频生意商家不做回头客生意,所以要一把赚够;而用户对服务不了解,有巨大的信息差。平台代表用户和商家博弈,可以将低频用户转化为高频,转变低频的服务和口碑。低频服务时间跨度长,产品不好进行优化。但还有特殊存在,比如总体看上去低频,但目标群体是高频,比如代驾(但是市场规模太小了)

交易的核心要素

最核心的公式:参与者 + 价值单元 + 过滤器 = 交易 ———— 谁和谁,以什么的方式,在什么渠道,交换什么。

1. 参与者
  • 供给方和需求方,核心在供给的获取
  • 签约好供给,维护好供给,拓展新供给
  • 关注买卖双方的规模、新增、动销/频次、留存及粘性
2. 价值单元

Value units are usually generated by producers. 价值单位通常由生产者产生。

供给方和需求方在平台上交换的基本单位(如 Facebook 的每个人的每条状态、丁香医生上的每个医生擅长的)。每次业务的突破,都是价值单元的再细分(都是吃,点评是店、外卖是菜;都是听歌,之前是专辑现在是单曲)

在每一次交易中,生产者交换三样东西: 信息、商品或服务、货币。一旦交换了信息,参与者可能会选择继续交换商品和服务。非虚拟商品的交易,本质上是交换信息而传递信息具有四大特点(from Booking 方法论)

  • Price-价格
  • 是不是可信且全网最低 —— 关键因素:签约价(议价能力)、投放补贴(发展策略)、市场竞争态势

  • Availability-可获得性
  • 内容运营和专题推荐(官方,如好评排行榜等)

    库存有没有,是否处于可供服务状态

    上下游是否齐备

  • Content-内容
  • 价值单元基础信息(先天,如医生的背景)

    交易用户提供信息(后天,如用户评价)

    前、中、后场景(用户场景,如孕前,孕中)

  • Extra feature-特殊权益和功能
  • 会员权益(平台会员、集团会员、商家会员、联盟会员)

    权益优惠感知

3. 过滤器

帮用户挑出来他要的东西

  • 搜索成本(Search costs)
  • 消费者花费在搜索最佳产品或服务上的时间、精力和金钱。 在市场上,较高的搜索成本会让消费者产生决策疲劳,同时也会降低流动性。 市场可以实现各种功能,以减少搜索成本,包括策划或约束供应或自动匹配。

  • 匹配(Matching)
    • 匹配供应商和消费者找到对方的过程。 一些市场(如 Uber 和 Lyft)将匹配自动化以驱动流动性。 其他公司则试图通过限制可用的选择来降低搜索成本——比如,限制约会应用程序每天选择和显示一定数量的潜在匹配对象。

    • Supply-pick:供应商决定与哪些客户进行交易。Uber和Lyft是供应-pick市场的例子:司机被介绍给乘客,可以选择加入或不加入。
    • Demand-pick:顾客决定购买哪种产品或服务。例如Airbnb的 "即时订房 "列表的Airbnb,在这种情况下,预订不需要主人批准。大多数电商市场平台都是按需购买。
    • Double commit:供应商和客户需要选择加入才能发生匹配。比如Craigslist,因为用户需要来回留言才能完成交易,所以是一个双重选择进入的电商平台。而非Instant Book列表的Airbnb则是一个双选市场。双选市场平台往往流动性最低,因为需要双方努力匹配。
    • Prescribed pairing:平台预设匹配,可能会考虑到双方的喜好和属性。Lunchclub是一个平台预定配对的例子---寻求扩展职业网络的用户选择加入周会,并自动与网络中的另一个用户配对。

治理的核心要素

治理是一组关于谁来参与生态系统、如何进行价值分配、以及如何解决冲突的「规则集」

平台治理如同国家治理,良好治理的目标是创造财富,并将财富尽量公平的分配给所有为平台创造价值的人。

广义平台治理参考宪法学家劳伦斯 · 莱格斯在《代码》一书中提供的四个主要控制工具

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法律
  • 禁止做什么,具有强制性。
  • 需要明确谁为问题负责,谁该承担责任,谁来仲裁,要考虑监督成本。
  • 尽量透明(哪怕透明会带来一些钻空子的人)
  • 规范良好行为时,应该及时开放。用来约束不良行为时,应该缓慢而不透明

在莱希格的语境中,法律并非是我们通常理解的那种由国家制定的法,而是指一套规范各方权利义务的规则。当平台的利益相关者采取某种行为时,平台的管理者可以根据这套法律对其行为进行反馈。

💡

法律其实也可以理解为底线,而不是上限。底线太高会导致拥簇变少,多样性降低。并且法律的监督和执行成本也很大。并不是一味地增加严苛程度就能提高平台服务质量。

需要说明的是,尽管这套“法律”规定要对利益相关者的行为进行反馈,但是怎么反馈、什么时候反馈其实是很有艺术的。在《平台革命》一书中,帕克、埃尔斯泰恩和邱达利这三位学者曾提出过一个规则,那就是:对于正面的行为,法律的激励一定要透明、反应一定要快;而对于负面的行为,法律的激励有时则需要一定的模糊和拖延。他们给出了一个有趣的例子:一些交友平台深受“追踪者”的困扰。如果社区的管理者一发现“追踪者”的恶意骚扰行为就将其封杀,那么他们很快就会发现自己的哪些行为会受到惩罚,于是就会换账号、避开问题继续自己的行为。相比之下,如果平台的管理者隔一定的时间再进行封杀的效果就可能更好,因为他们将无从了解自己为什么会被封杀,从而会更加全面地注意自己的言行。

规范
  • 引导做什么,建立文化,给与期待值培养起来的
  • 规范不是凭空产生的。规范反映出行为,规范可以通过对行为设计来构建,主要手段是:出发、行动、奖励、投资

在某种意义上,平台就是一个社区,是一种公共物品,其治理也涉及到 “囚徒困境”和集体行动问题。例如,整个淘宝平台就是一个社区,上面每个商家都可以从平台的声誉中获得客流等好处,而一旦他出售假冒伪劣,那么整个平台上所有其他商户的声誉也会受到影响;再如,滴滴平台也是一个社区,平台的声誉好了,对上面每个司机都有好处,而其中的任何一个司机犯事儿,其他司机也会受到影响。

一般来说,在一个社区中,总有一些人是“好人”,他们更热衷于关心整个社区的利益,而其他的人则更多只是跟从者。如果我们想让一个平台运作良好,那么就必须通过建立规范,给予社区中的“好人”更多的激励,让他们积极地行动起来。当这些“好人”被激活后,其他的跟从者也会积极效仿,从而整个社区、整个平台的秩序就会有较大的改善。

体系结构
  • 方便做什么和不方便做什么

好的法律和规范是通过好的结构来实现的。这里指的结构,是让平台得以良好运作的底层技术,例如一套特定的程序、一种特定的算法等。结构对于平台治理的作用是巨大的,例如,支付宝这套结构就大幅度减少了交易中的欺诈行为,从而让交易成本变得更低。

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目前,很多的新技术可以用来重构平台的结构。例如,区块链技术可追溯、去中心化等特点,就很契合平台治理中出现的各种问题,其应用前景将会非常的广阔。

小的比如促进公司同事的交流,把桌上的挡板都拆掉,保证你一抬头就能看到对面;公司提供早餐,让大家都早点过来吃饭,同时吃饭的时候只能在某个区域。这样大家就在这个「结构」下自然地发生了交流。 大的比如为什么 iOS 不卡而 Android 很容易卡顿,因为结构不同 iOS响应顺序依次为Touch——Media——Service——Core架构,当用户只要触摸接触了屏幕之后,系统就会最优先去处理屏幕显示也就是Touch这个层级,然后才是媒体(Media),服务(Service)以及Core架构。 Android的优先级响应级别则是Application——Framework——Library——Kernal架构,和显示相关的图形图像 处理这一部分属于Library,当你对屏幕操作之后,Android系统首先会激活应用、框架,然后才是屏幕最后是核心架构。

市场
  • 做什么有好处、做什么没好处
  • 除了货币激励,还有人类原始动机:快乐、名誉、财富

所谓市场,是用交易的思路来协调不同利益主体之间的矛盾。从某种意义上讲,用货币购买商品其实就是一种投票。我们将更多的“选票”投给自己喜欢的商品或服务,从而让它们在竞争中胜出。而不同主体之间的利益冲突,也可以通过货币交易来进行谈判。

这个思路同样可以搬到平台治理中。平台是一个社区,不同的利益相关者有不同的利益诉求。如果平台的运作者试图倾听所有利益相关者,那么他注定会徒劳无功。相比之下,如果给不同的利益相关者赋予一些“货币”,让他们通过“货币”的交换来达成共识,可能会是一种更为可取的方法。

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在平台中,货币未必是需要实物化的。它可能是代币(token),可能是积分,甚至也可能是某种声誉的度量方式。如果平台的运作者可以用好“货币”、用好市场,那么它将可以解决平台治理中的很多难题。

其实也可以反过来想,不一定是提供货币,而是设定不同的「抽佣」来鼓励和打击一些行为。比如许多平台会对服务质量好的供给方进行「返佣」或者「免佣」,如当年肯德基等品牌入驻外卖平台时,就会享受「免佣」政策。 其实这是交易类平台的一个大杀器,如果一直是免佣金的平台,看似能扩展的更快,但是却少了一个强有力的运营手段,给未来会埋下很大的隐患

整体应用举例
  1. 减少吸烟。通过法律手段禁止吸烟;出台规范禁止打广告或者进行负面例子教育;推广烟草替代品;收取烟草税收或补贴「戒烟」项目
  2. 之前在我们平台上有很多医生不在乎自己的头像,就是直接对着执业证翻拍下,我们拦截惩罚作用都不大。但后续对所有医生发送了一次「好头像能带来更好的转化」相关的内容,除了阅读量新高之外,之前许多万年不换头像的医生,纷纷拿出了硬照。类似的例子还有提升医生的响应时间,合理开方率,问题精选集等,都是反复惩罚无效,而是通过社群规范来提升其使用率的例子。
参考资料

交易平台谁来定价

交易源自人的不耐(impatience),因为未来是不确定的,人的寿命是有限的。只要其他情况不变,人们总是希望尽快而不是拖延消费,即确定性偏好

不耐的因素
  • 年龄:老年人比年轻人更不耐,因为时日无多
  • 想象:看到未来明确且具体的人耐性更强
  • 收入:越穷越不耐,因为所有东西都很难获得
  • 环境:越不稳定越不耐,比如战乱的时局

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结合交易成本的特点(异质性、稠密性、即时性)与交易平台的角色利益诉求(供给方、需求方、平台方),可能存在的定价方式有:

  • 双向议价:供需双方之间需要对价格进行最终确认才能成交
  • 供给方定价:供给方自由制定价格,平台只负责提供价格指导(而非强制约束)
  • 平台定价:平台制定标准价格向供给方采购,再提供给需求方

各种定价模式的适用场景

议价模式:

  • 异质性非标品,定价难度高,买卖双方信息差大,议价时间成本低(如闲鱼、猪八戒)

卖家定价:

  • 异质性商品,平台定价研发成本过高,如 Airbnb 很难去搞清楚每个奇葩房型的当晚价格,但是滴滴可以大概弄明白什么车开 3 公里定价范围是多少。(Airbnb、Etsy)
  • 标准化商品,议价/竞价买卖双方时间成本过高,比如直接让用户购买(如京东,天猫)

平台定价:

  • 时间成本高,信息不对称,议价模式供需双方匹配率低(如爱回收、找靓机、多抓鱼)
  • 寻求即时性,议价模式会导致时间成本过高,机会主义导致交易量下降(如滴滴、Uber)

变现模式

向供给方收费
  • 增值服务费(广告费)。要小心逆向选择,因为不承诺最终效果,很容易造成夸大最终体验,伤害到用户。(比如百度)
  • 交易环节抽佣。必须要保证增长,否则规模将会被锁死。但商家和平台利益绑定,对用户体验有加成。
  • 混合模式
向消费者收费
  • 会员费(订阅费)。会员必须付费了才能发布或者浏览信息

衡量指标

流动性

流动性是商业平台的命脉,是其平台匹配买卖双方的效率。可以说,没有流动性的商业平台没有真正的产品,因为在平台上执行交易的能力就是其产品。流动性的概念相对容易理解,然而,衡量流动性则复杂得多。流动性是指出售你所列出的东西或找到你要找的东西的概率。现在的问题是,我们如何测量并提升这个概率?

需求侧流动性

买方流动性表示请求或搜索导致交易的可能性

  1. 对于 Amazon 或 eBay 来说,可能是一个月内导致购买行为的搜索次数占比
  2. 对于 Hired 或 Upwork 这样的求职平台,可能是在一定时期内,导致求职者被录用的招聘信息占比。
  3. 对于 Uber 来说,可能是每周导向打车交易的请求占比。我们可以将此指标称为“搜索匹配率”。

供给侧流动性

供应商的流动性最好通过衡量供应方的利用率来计算。

  1. 对于Amazon的商业平台或eBay来说,可能是月末销售量占月初库存的百分比。
  2. 对于Airbnb来说,可能是每晚预订房间的比例。
  3. 对于Uber来说,这可能是全职司机的比例,比如每周工作超过40小时。

为了准确了解流动性,商业平台应按类别和地理区域(在某些情况下,按时间间隔)对粒度的搜索匹配和利用率进行度量。这是因为不同之间的流动性可能大相径庭。

根据你所经营的商业平台类型,流动性也会有很大差异,这也将影响人们应该关注的指标。

供需双方比例

这代表了一个供应商在给定的时间范围内可以服务的买方数量。该指标可以用给定时间内每个买家的交易除以每个卖家的交易来衡量。

例如,Uber司机平均每天要开6趟车,而乘客平均每8天要坐1趟车。这表明一位Uber司机应该能够为48个乘客提供服务,最佳的买方与供应商之比约为1:50。相比之下,专注于房地产的Opendoor等平台的买家与卖家比例可能要低得多,可能低至1:1。

了解最佳的买方与供应商之比可以帮助在商业平台两端保持平衡,也能在扩大规模时更好地选择一端作为其重点。

这一指标对于具有高度标准化的双重承诺平台,或一个供应商在给定时间内只能为一个买家提供服务的平台尤为重要。

参考:

收益率

交易市场有多值钱?

在市场业务中,商品总量(GMV)和收入经常互换使用。但GMV不等于收入。

商品总量是指在特定时期内通过市场交易的商品的总销售额。这表明了有多少消费者在市场中真正消费了。它是衡量市场规模的一个有用度量,并且可以用作基于对最近一个月或一个季度进行年度化计算的“当前运行率”的度量。

收入是市场所占的“GMV”份额。收入包含了完成交易的佣金费用,也包括广告收入、赞助费等。这些费用通常是GMV的一小部分。

收益率表明了市场本身的价值。

单位经济效益

每一笔交易的经济性是否增长?

随着时间的推移,网络效应的提升通常体现在改进的单位经济性中。这是由于企业需要向市场的不同方面提供的激励措施减少、付费用户所占份额降低、以及定价能力的总体改善等。

对于具有本地网络效应的企业,随着时间的推移,网络效应的影响应在逐个市场的基础上体现出单位经济性。这是因为在给定市场中,CAC(Customer Acquisition Cost,即“用户获取成本”)应该减少,用户份额将随时间而有机增长。对于像Thumbtack或Instacart等具有本地网络效应的企业来说,跟踪每个市场随时间变化的单位经济性很有帮助,你将会看到市场成立年限、网络的密度和盈利能力之间的关系。

多栖用户的流行

有多少用户还在使用其他类似服务?有多少用户在活跃使用类似服务?

重要的是要了解你的用户是否也在使用类似的服务,包括功能可能不完全相同的相关服务。

我们经常观察到,如果公司能够建立一个交易网络,该公司同样能够在现有产品上,叠加一个可以减少对另一个产品需求的功能。多栖用户的存在即便不能把目标市场完全占领,也能够减少所有竞争对手的产品使用率和市场占有率。例如,一个供遛狗者和宠物主人使用的交易市场,就有机会进入宠物保健、食品或其他邻近产品领域,因为它已经从核心业务中建立了一个宠物主人网络。Facebook开发了短故事并将此功能添加到包括Instagram在内的各种应用程序中,从而阻碍了Snapchat的发展。

衡量类似多栖的特征可能很棘手,这可能意味着要询问用户是否正在使用其他服务,深入研究用户的流失或使用率下降情况(并弄清楚这些用户是否正在转移到另一项服务),或只是蛮力地在其他平台上搜索用户的个人资料!但一旦你看到有多少用户是多栖的,你就有办法改进你的产品,从而使用户不太愿意去其他的地方。例如,在拼车共享(双方都有大量多租户)中,公司在车手方面推出订阅制、并在司机方面提供奖金,以提高留存率并减少竞争对手服务的使用。

最后,即使你的用户群和其他平台的用户群之间有重叠,你需要考虑的是用户的活跃程度:他们只在你的平台上维护个人资料?还是积极使用你的产品?

转换或多宿成本

用户加入新的(甚至不存在的)网络有多容易?用户作为新用户通过加入其他网络可以获得多少价值?

除了替代品是否可得,一个网络的用户注册并登录到竞争对手的网络有多么容易?

从注册到成为活跃用户之间存在跨越,并且因产品而异。那些需要大量前期投入的产品可能会发现激活潜在的新用户具有挑战性,但它也会成为对抗竞争对手的护城河,因为一旦这些用户活跃起来,他们就不太可能使用竞品产品。以Stitch Fix(美国一家订购卖服装的平台,类似于天使湾投资的“垂衣”)为例,客户向造型师解释自己的偏好、穿着品味和尺寸的信息、来回校正各种样式等,都是一项重投入,客户就不会再尝试其他类似服务。

相反,如果一个产品对新用户的激活要求较低,那么用户可以轻松地切换到多个市场。如Uber已经拥有数百万用户的信用卡信息,所以以往使用另一个食品配送网络的用户可以很容易地开始使用Uber Eats,不要太多成本。

另一个重要考虑因素是,当用户新加入一个网络时,他们在一开始能获得多少价值,即冷启动的用户体验是什么?对于Facebook来说,尽管用户可以很容易地加入其他社交网络,但他们的数据、内容和网络都在Facebook上,因此邀请他们加入其他网络和重建社交图谱的转换成本很高。另一方面,对于求职市场,雇主可以很容易地将他们的招聘信息上传到多个网站,并从一开始就获得求职者的申请。

将该指标进行量化可能会有挑战,任何指标都将完全针对特定的业务和市场。潜在的指标可能是注册竞争对手平台的所用时间;或者是达到产品有用的最低阈值或“魔数”(例如,Facebook有10个好友)等等。

留存
  • 用户留存
  • 老用户的留存是否提升新用户的价值?

    网络效应的经典定义是,产品或服务对用户的价值会随着使用相同产品或服务的其他用户数量的增加而增加。因此,用户价值的增加应反映在用户保留队列中:较新的队列(在网络较大且更有用的情况下体验产品)在任何给定时间段内的保留率都应高于在网络较小时加入的较早的队列。

    但是理论常常与现实不符,我们经常看到随着时间的推移,同类群组保留率的下降。原因是老用户群(尤其基于社交网络/社区的产品)往往是该产品/服务的最“理想客户”。早期积极性最高(而不是最新的)的客户转化为更好的保留队列。

    其他因素也会改变对此指标的分析:竞争对手的存在;网络效应是超局部的,在每个新的地理区域都需要新用户“重启”;用户的价值在达到某一数据阈值后降低(可能是由于平台拥挤或数据污染)的负面网络效应等。

  • 核心行为留存
  • 老用户在产品上采取的核心行为,是否有助于留存的提升?

    深入挖掘用户参与度漏斗,你需要关注是否有足够多的用户在产品上采取了“核心行为”。这些行为能让他们从产品上获得价值、或与你的业务模型密切相关。

    例如,如果OpenTable的核心行为是用户预订餐厅,那么随着网络密度的增加,经常预订餐厅(即核心行为)的用户应该会提升留存率。这种核心行为的留存比仅仅关注多少人打开了app更能说明网络效应。

  • 留存收益和付费用户留存
  • 在任一个给定的时间段内,新的付费用户是否比老用户有更高的留存收益?

    订阅和付费产品需要注意付费用户留存。为产品付费表明用户觉得产品有价值,所有新付费用户应该比老付费用户有更高的留存率。一个具有网络效应的平台会随着时间的推移变得更有价值,这使得新付费用户的保留率更高。

    例如,随着Angie(提供家庭服务点评的网站)上的用户网络覆盖的改善,我们希望看到新的用户得到更好的保留,无论是在总花费方面,还是在保持付费用户数量方面。

  • 不同地点/地区的留存
  • 对于具有本地网络效应的企业来说,在老市场中的参与者是否比在新市场中的参与者有更好的留存率?

    对于具有地区网络效应的业务,网络效应在独立的市场存在,而新的地区市场需要“重头开始”。例如,对于家政平台Care.com的夏洛特市用户来说,纽约市有更多的保姆并不影响用户体验;但是在夏洛特当地有更多的保姆使用该网站,确实会提高当地用户网络的价值。

    随着每个地区网络的成熟和网络密度的提升,在这些市场上的用户留存率应该会提高。因此,最先建立或最成熟的市场往往比较新的市场有更好的留存率。

参与度

随着时间的推移,用户是否会在平台上参与度更高?

超级用户为网络贡献大量价值而成就了一些最成功的公司。虽然将每日活跃用户除以每月活跃用户(DAU/MAU)是衡量参与度的常用指标,但它也有其缺点,而超级用户曲线为理解用户参与度提供了更细致的方法。

简而言之,超级用户曲线(通常称为30天使用的L30图表,或7天使用的L7图表)是用户参与度的柱状图,显示了用户在给定时间段内积极执行特定行为的总天数。在分析网络效应的业务时,查看用户以群组为基础采取某种行动的频率,可以让您了解产品是否真正在更多用户中产生价值。如果一个产品确实具有更多的用户价值,那么随着时间的推移,越来越多的用户转向更高频率的接入,呈现越来越右倾的超级用户曲线。(注:本文作者Li jin在她的另一篇文章(《The Power User Curve: The best way to understand your most engaged users》)中,详细讨论了该超级用户曲线,并认为B2B平台中SaaS类产品,需要考虑7天曲线,可以从中看出用户从周一到周五不同工作日对产品上的使用程度。)

待定:MarketPlace 名词解释

双边市场(Two side marketplace)
  • Caillaud and Jullien(2003),现代意义上对「双边市场」的讨论源于「跨群网络(正)外部性」的关注。
  • Armstrong(2004),两组参与者最终通过中间层或平台进行交易,一组参与者加入平台的收益取决于加入该平台的另一组参与者的数量
  • Rochet & Tirolie(2004),通过一个或几个平台使最终用户相互交易,且通过适当的向每一边收费试图将两边(或多边)维持在该平台上
  • Wright(2004),涉及到两种类型截然不同的用户,每一类用户通过共有平台与另一类用户相互作用而获得价值
  • Roson(2004),双边市场能够定义为销售特殊服务,允许双方(或多方)在第三个独立实体管理的平台上发生交互作用的市场。
  • Resinger(2004),双边市场是指截然不同的两类用户通过公共平台而相互作用的市场
  • 邻汇吧(2020)两边客户间的相互影响——是否足够强。即使是一些传统的单边市场,也完全可以被变成双边市场。比如,传统手机的软件是个单边市场,但当Apple推出App Store, 它就连接了开发者和消费者,构筑了一个双边市场。
供给侧和需求侧(Supply side and demand side)

供给方和需求方供给方提供产品或服务; 需求方获得产品或服务。 在市场中,这通常通过从需求到供应的金融交换发生。

根据我们(A16Z)的经验,启动供应通常比启动需求更容易,因为供应商是受经济因素驱动的。 衡量一个市场最困难的部分是弄清楚如何总需求。 (关于解决这个先有鸡还是先有蛋的问题,有大量的资源和建议。)

网络外部性(External Economy)

历史发展:

  • 1890年,Marshall 在《经济学原理》提到了外部经济和内部经济的概念。
  • 1920 年,Pigou 继承了其外部经济性的概念后,首次做了系统研究
  • 1985 年,Karz&Shapiro 定义网络外部性:当一个用户消费(使用)一种产品所获得的效用随着使用该产品的用户人数而增加时,就存在网络外部性

分类:

  • 直接网络外部性:消费者需求之间的相互依赖,使用一种产品的消费者可以直接增加使用同种产品的其他消费者的效用,消费者的消费对其他使用相同产品的消费者产生了正的外部性效应(比如电话)
  • 间接网络外部性:指由基础产品与辅助产品之间技术上的互补性而形成的某种虚拟网络而非物理网络而实现的外部性效应(比如)
MarketPlace 用户行为
  • 飞单(Disintermediation (aka leakage))
  • 当平台的供需双方进行交易的时候发现,可以在平台之外完成交易时,就会出现这种情况。(例如,租房时候绕过中介找到房东租房子节省中介费)

    其动机可能是价格敏感性(节省手续费)、便利性(对于低频或者一次性交易,离线交易很方便),或者是必要性(例如 Craigslist 这样的市场可能不提供在平台上完成交易所需的基础设施)

    去中介化对于市场来说是不受欢迎的,因为它阻碍了增长,抑制了货币化。管理型市场(ManagedMarketplace)之所以能够与非中介化集团抗衡,是因为它们在促进交易方面提供了更大的价值。

  • 多宿(Multi-homing)
  • 当用户(需求或供应)使用多个平台进行列表或搜索。 例如,一个雇主可能在多个求职网站上发布一个职位空缺,或者一个主机可能在多个旅游网站上列出一个酒店。多宿会降低市场的网络效应。

    如果两边都是Multi-homing,那均衡下只有一个平台。所以滴滴和快的必须合并。如果一边MH,一边SH,那两个平台将在SH这边激烈竞争,并主要从MH那边以高价获取利润。如果两边都是SH,那即使两个平台提供的服务完全相同,均衡下也可能出现两者并存的情况。

  • 一对一 vs 一对多(Monogamous vs. Polygamous)
  • 一对一是指客户和其保姆、发型师、私人医生的关系,不需要每次都重新匹配。一对多则是类似外卖、快递、司机等不需要每次都是同一个人。前者很难形成交易平台(比如美甲),因为供需双方一旦形成匹配后,不需要再回到平台进行匹配,可以绕过平台继续交易。

待定:双边市场竞争策略

特价特权的构建

双边市场的定价有一个显著特点。在传统市场当中,企业对消费者收取的价格取决于消费者的价格弹性和商品本身的成本。但在双边市场上,企业对某边消费者的定价还需要考虑到对另一边消费者的影响。Prices on both sides of the market depend on the joint set of demandelasticities and marginal costs on each side. 一般来说,如果价格弹性提高,那企业收取的价格就应当相应降低,因而此时降价会吸引到更多消费者。在双边市场上,这一效应还会被进一步放大:因为此时对某边消费者的降价,不仅会吸引到更多的此边消费者,还会提高平台带给另一边消费者的效用,从而增强企业对另一边消费者收取更高价格的能力。当某边消费者价格弹性足够大时,企业对他们收取负价格都很正常。

如果市场中存在多个彼此相互竞争的平台,那低价的意义还要更大。因为此时,低价还会帮助平台从竞争者手里获取更多消费者。

在这种情况下,平台还必须权衡,哪边的消费者会只使用一个平台。如果双边消费者有一边只用一个平台,而另一边会用多个平台。那两个平台间的竞争会主要在只用一个平台的消费者这边展开。因为任何一个平台只要在这方占据了优势,就很容易吸引到另外一端的消费者。

此外,双边市场下,平台采用动态定价也会很常见:先用低价吸引消费者,再在产品生命周期的后期,收取更高价格。一些软件对教育市场收取的低价可以用此解释:用低价吸引学生,培养消费习惯,使其在毕业后继续使用这一软件,并在此时收取高价。价格歧视,或者说差别定价也很类似。比如微软在中国的盗版策略:用盗版吸引付费意愿低的消费者,借此扩大市场占有率,吸引更多开发者,再用这些开发者吸引那些有付费意愿的消费者。

开放

在开放相关问题上,平台面临的决策有两个方面。首先,它需要选择将市场变为单边、双边还是多边;其次,它需要选择是否与其它平台兼容。

企业可以选择成为单边或多边市场,比如Apple开放iOS的App Store就是个单边变成多边的例子。大多数情况下,我们会看到企业在进入市场初期选择单边,在形成一定规模后转成多边,从而规避困扰多边市场的先有鸡,还是先有蛋问题。

兼容性问题一定程度上是个在多大程度上纵向整合的问题。比如,报纸出版商可以选择向所有广告商开放,也可以选择自己收购一个广告商,并用其垄断自身广告业务,这就相当于从兼容转向了不兼容。

逻辑上说,选择不兼容可以让将竞争者逐出市场,为此,平台经常会刻意增强不兼容性。比如Sony和微软都会为了独占一些游戏而付钱给开发者。但与此同时,不兼容也相当于逼迫有需求的消费者选择多平台,从而为竞争者保留了生存空间。

因而,如果一个市场本身多样性很强,那即使有强大平台占据了大部分市场份额,选择不兼容的小平台也依然有生存空间。比如Windows与MacOS。

其次,如果选择多平台的成本很低,比如如果从Xbox移植往PS的成本很低,那不兼容的收益也会下降。这可能可以解释为什么近年来这两个平台的独占游戏在减少。

第三,如果企业本身将产品差异化的能力弱,那它可能不得不选择不兼容来强行制造产品差异,维持垄断权力。这可能可以解释为什么在一些行业内部,一个理论上会提高行业整体效率的平台始终无法建立。因为企业不愿意在这样一个平台上互相比较,这会加强产业内的竞争,削弱它们的定价权。除非这个企业本身有能力提供跟别人很不一样的产品。或者它规模很小,面临的本来就是竞争市场。

创新

多边化会增强行业微创新的能力,但可能会削弱系统性创新的能力。因为现在系统性创新需要考虑的东西更多了。所以任天堂可以做出Wii,但微软和Sony都不会。

广告与质量

在多边市场下,这两个问题也会变得更加微妙。比如,如果将广告区分为旨在提高议价能力的Persuasive Ad和旨在获取更多消费者的Informative Ad,在双边市场下,后者能提高对另一端消费者收取高价的能力,因而可能更有意义。此外,平台经常不仅需要考虑自身的广告和服务质量,也需要考虑其客户的广告和质量。那么平台与其客户在这方面开展合作,甚至直接在合同中注明一些要求,也很常见。

相关资料(仅限会员)

特别感谢

@Yifeng Li ,提供了研究方向及许多框架,书籍等,并且分享了宝贵的实战经验

@Luffy Lau ,对许多其中的观点进行了思考和探讨,也促成了《三五环》交易平台专题

@fonter Yuan ,提供了此类专题研究的框架,让我对许多问题的本质进行了更深入的思考

@曲凯,提供了许多宝贵的资料

精选集