本地生活 O2O 商机的平台战略分析

本地生活 O2O 商机的平台战略分析

一位消费者想寻找一家中档餐馆,与朋友共进饭餐。他掏出手机,用“百度地图”搜索了一下周边的餐馆,立即搜到了周围2公里内的30余家餐馆。哪一家更合适呢?这位消费者通过“大众点评网”对比了一下餐馆类型、人均消费、餐馆位置、餐馆照片、推荐菜,以及过往消费者对该餐馆的评价,然后选择了一家有“团购”优惠活动的餐馆。

随后这位消费者在线购买了团购券,用“支付宝”完成了移动支付,并使用“订餐小秘书”的在线订餐功能完成了预订。晚餐时,他向餐馆展示了预订和团购信息,获得了相应的服务和优惠。用餐结束后,他在“大众点评”平台上对此次消费体验进行了评价,供其他消费者参考。

这样的消费方式并不算稀奇,不少人都体验过。此类消费流程是一种典型的O2O模式,即线上到线下(Online to Offline, O2O)模式,指的是互联网平台引导消费者在线上平台(Online)完成消费决策、甚至预订和支付后,再到线下(Offline)实体店进行消费的过程。从2012年起,线上到线下(O2O)概念兴起。包括餐饮、美容、电影、酒店等在内的本地服务领域,被认为是电商之后的又一个“万亿”级别的市场。

而智能手机和移动互联网的发展,为O2O模式插上了翅膀。再加上位置服务(LBS)、客户关系管理系统(CRM)、移动支付等技术和服务的成熟,O2O模式正进入了一个黄金发展时期。

大众点评、美团、嘀嘀打车等O2O公司迅速崛起,阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头也相继在O2O领域加速布局。O2O平台,作为一种风起云涌的新兴商业模式,我们应该如何去理解它、驾驭它,并获得成功?就本地生活O2O平台而言,需要回答三个层面的重要问题:

  • 1. 布局:互联网企业如何构建完整、系统的本地生活O2O平台,使其形成正向循环,快速增长?
  • 2. 竞争:互联网企业应该采取什么样的策略与对手展开竞争,才能取胜,甚至实现赢家通吃的局面?
  • 3. 重构:本地生活服务行业重构的过程中,互联网企业与传统企业如何才能获得各自的成功?
本地生活O2O平台的布局:创造正向循环

O2O平台布局的“五阶段模型

与传统的消费者在商家直接消费的模式不同,在O2O平台商业模式中,整个消费过程由线上和线下两部分构成。线上平台为消费者提供消费指南、优惠信息、便利服务(预订、在线支付、地图等)和分享平台,而线下商户则专注于提供服务。在O2O模式中,消费者的消费流程可以分解为五个阶段:

第一阶段:引流

线上平台作为线下消费决策的入口,可以汇聚大量有消费需求的消费者,或者引发消费者的线下消费需求。常见的O2O平台引流入口包括:消费点评类网站,如大众点评;电子地图,如百度地图、高德地图;社交类网站或应用,如微信、人人网。

第二阶段:转化

线上平台向消费者提供商铺的详细信息、优惠(如团购、优惠券)、便利服务,方便消费者搜索、对比商铺,并最终帮助消费者选择线下商户、完成消费决策。

第三阶段:消费

消费者利用线上获得的信息到线下商户接受服务、完成消费。

第四阶段:反馈

消费者将自己的消费体验反馈到线上平台,有助于其他消费者做出消费决策。线上平台通过梳理和分析消费者的反馈,形成更加完整的本地商铺信息库,可以吸引更多的消费者使用在线平台。

第五阶段:存留

线上平台为消费者和本地商户建立沟通渠道,可以帮助本地商户维护消费者关系,使消费者重复消费,成为商家的回头客。

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在上图中,红色箭头形成的闭环代表一般消费者(新客)的决策、消费流程;绿色箭头形成的闭环则表示熟客的消费过程。

从五阶段模型中可以看出,只有在全部的五个链条上布局和完善,O2O平台才能最有效地形成正向循环,实现平台的快速滚动增长。借助五阶段模型,我们可以理解各互联网公司纷杂的业务与本地生活O2O布局思路,也可以发现它们各自的优劣势和未来继续布局的方向。

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如图表,在本地生活O2O领域的布局上,各大互联网公司各自采取了不同的思路,但都是基于自身已经积累形成的核心能力。其中阿里巴巴以交易闭环为核心,腾讯以微信为核心,百度以搜索和地图为核心。而以大众点评和美团为代表的中型O2O企业,通过线上与线下齐头并进的发展模式,也形成了相当的竞争力。

未来本地生活服务O2O领域的布局仍将继续,竞争将更加激烈。那么,O2O平台商业模式的本质是什么? O2O平台竞争的有效策略是什么?

本地生活O2O平台的竞争:

以平台战略角度来看,O2O平台是双边平台商业模式,其组成结构如图2。若要理解O2O平台竞争的本质,采取有效的竞争策略,需要把握住依次递进的三项内容:

  • 第一,O2O平台何以成立?
  • 第二,O2O平台何以生存?
  • 第三,O2O平台何以制胜?

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成立的基础:连接各边需求

本地生活O2O平台的一边为消费者,另一边为线下的本地商家。平台双边具有强大的跨边网络效应即更多的商家将会吸引更多的消费者,反之亦然。平台的重要功能在于连接各边需求。能否有效地兼顾消费者和线下商家的需求,能否同时有助于双方实现增值,是O2O平台能否扩大的关键。

具体地说,消费者希望在平台上获得消费建议、优惠信息、消费便利,并评价或分享消费经验。而商家则希望借助O2O平台提高销售收入、降低运营成本、形成品牌和口碑、了解市场趋势和消费者偏好。

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在本地生活O2O平台上,消费者和商家的需求是什么?上图中做了归纳。

生存的前提:构建信息闭环

连接并满足各边需求,只是O2O平台商业模式成立的基础,能不能获得持续的发展,还要看其能否建立有效的盈利模式。

目前,O2O平台的收入主要来自向商家收取的营销费用(如团购、优惠券、广告等)和服务费用(如预订服务、在线支付等)。线下商家往往需要O2O平台量化对其销售额的影响,才支付相应的费用。但是,大部分交易过程和最终的服务是在线下完成的,这就意味着大部分的交易信息和消费结果无法反馈到O2O平台上。那么,这个消费过程是无法形成有效的信息闭环的。

假如一消费者根据大众点评网的商户信息,进行消费决策,并到店里消费了。这是事实,但是他的决策结果和消费情况,大众点评是难以跟踪的,这样就难以与线下商户分享收益。因此,当商户与消费者发生交易时,O2O平台能否从中受益,关键是看其能否构建出有效的信息闭环。

团购服务要求在线支付,天然地使交易信息形成闭环,因而成为现阶段本地生活O2O平台主要的销售额来源。预约预订、会员卡、在线点餐和结账等形式也逐渐形成了一定程度上的信息闭环。在未来O2O平台的竞争中,还需要探索更有效的闭环形式与盈利模式。

除此之外,值得指出的是,O2O平台的商业模式是基于线上与线下的结合,这就意味着,O2O平台企业难以像电商等互联网平台企业一样,完全依赖于线上平台。同时,本地生活类线下商户的需求是多样而复杂的,如果O2O平台仅仅提供标准化的线上服务,是难以满足大部分线下商户的需求的。

这样,一方面,O2O平台需要在线下与商户进行沟通、合作,为他们提供一定的定制服务;另一方面,对于O2O模式的认识,大部分线下商户仍停留在比较初级的阶段,需要一个进一步教育的过程。

出于以上两个原因,O2O平台普遍需要大量的线下推广,以及庞大的商户咨询团队支撑,这就使得O2O平台模式变“重”了。线下成本随之增加。这也是O2O平台在盈利上,需要解决的问题。

制胜的关键:赢家通吃的条件

O2O领域风起云涌,平台之争已经一触即发。本地生活O2O平台如何制胜,乃至实现赢家通吃?

赢家通吃的条件是什么?

平台能够形成赢家通吃的格局,通常需要具备以下三个条件:

  • 1. 拥有强大的正向跨边网络效应;
  • 2. 在平台重要的“边”中形成正向同边网络效应;
  • 3. 平台重要的“边”具有较高的转换成本;

下面以电商、团购、打车软件和购物中心为例,分析形成赢家通吃的三个条件。

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在上表中,所有的平台都具备了一定的跨边网络效应。但只有C2C电商同时具备了较强的正向同边网络效应和较高的转换成本,最终实现了赢家通吃。

相比于B2C电商平台,C2C电商平台的同边网络效应更强,这是因为:当消费者购买知名度较低的小商家的商品时,需要参照大量以往消费者的点评。只有更多的交易数量和消费点评,才会吸引更多的消费。

同时,C2C电商平台的转换成本更高,这是因为:个人卖家C的知名度低于具有一定规模或品牌的大型商家B,当转换平台时,需要重新积累信用。另外,个人卖家C还需要熟悉平台的运营管理方法。

因为这些原因,淘宝在C2C领域实现了赢家通吃(>90%份额),而天猫在B2C领域却难以实现赢家通吃(约50%份额)。

显然,要实现赢家通吃的市场格局,不仅仅取决于是否具备跨边网络效应,还要取决于平台双边是否具有较高转换成本,以及平台是否拥有正向的同边网络效应。上表中,与O2O相关的中国团购平台、打车软件,缺乏同边效应,转换成本也较低。甚至因为在高峰时段打车者,互相竞争有限的计程车,导致负向的同边网络效应。它们都无法形成赢家通吃的局面

那么,未来互联网公司的O2O平台应该如何激发同边网络效应?如何提高双边使用者的转换成本?

如何激发同边网络效应?

同边网络效应的激发,包括两种:一个是消费者同边网络效应的激发;另一个是商家同边网络效应的激发。

首先是同边网络效应的激发。激发消费者中的同边网络效应,是O2O平台能否冲破引爆点,实现赢家通吃的关键。能够在平台上产生同边网络效应的常见形式包括:社交和用户生成内容(User Generated Content, UGC)。O2O交易过程本身并不具备同边网络效应,若要激发消费者之间互动,并产生同边网络效应,需要借助O2O交易以外的活动。

其次是商家同边网络效应的激发。商家之间一般产生负向的同边网络效应,即当更多的商户加入同一个O2O平台时,可能产生过度竞争,使得平台上的商户获得的收益降低。为了减少负向的同边网络效应,需要采取的重要手段包括:维护公平的竞争环境;流量不过度集中于少数有影响力的商户;有意识地保证新商铺和一些非热门商铺的曝光率。

如何提高使用者的转换成本?

类似的,提高转换成本也分成两种:一个是提高消费者的转换成本;一个是提高线下商家的转换成本。

先看一下消费者转换成本的提高。那些已经在平台上贡献内容,或进行消费的用户,如果更换平台,是具有一定转换成本的。但是,如果其他平台的质量超过了该平台后,这部分转换成本并不能有效地阻止用户流出。O2O平台需要设置有效的激励机制,以提高消费者的转换成本。例如,对于高等级会员,需要提供更多有吸引力的奖励和特权服务。

接下来是线下商家转换成本的提高。一般平台为商家提供的工具有两类:一类是营销工具,比如团购、优惠劵;另一类是运营软件和工具。相比较而言,后者的转换成本更高,更容易令线上商家产生依赖。例如,如果商家使用了平台提供的客户关系管理系统(CRM),那么当转而使用其他CRM系统时,就会面临原有数据对接等问题。也因此,商家CRM成为了整个O2O平台之中转换成本最高的环节之一。

正是出于对这个关键点的卡位,腾讯收购了CRM行业领先企业之一的通卡。阿里巴巴订餐软件淘宝点点的设计出发点,也是通过与商户CRM系统互联,占领商户资源。大众点评则为商家提供订餐工具以及电子会员卡等服务。

由于互联网,尤其是移动互联网的发展,本地生活服务行业正在经历一场巨大变革。随着这场变革的展开,O2O平台不断地演化,商家的商业模式与经营管理行为会发生重构,消费者的消费方式和生活方式也会发生重构。这无论对于互联网企业,还是传统企业,都是不可错失的机会,也是必须面对的挑战。

传统企业如何抓住O2O的机会?

在电商时代,传统制造业朝向线上转型时遭遇到了众多的挑战,比如跨渠道的冲突之类。与之不同的是,在本地生活O2O时代,传统的本地生活服务类企业与商户,面临的机遇远大于挑战。那么,在O2O平台形成过程中,怎样才能抓住机会,成功快速卡位,借助O2O平台实现高速发展?需要关注以下问题:

积极融入借力。传统本地服务业企业应该以积极的态度面对从线下到线上的变化,密切关注O2O平台的竞争与发展,借助有影响力的O2O平台扩大知名度和影响力。而且要特别重视O2O平台的引流作用,在目标消费者常用的决策平台上进行营销推广,增加曝光率。

拿海底捞来说。海底捞进入北京和上海餐饮市场之初,就曾经与大众点评的资深会员进行互动,在大众点评上建立了非常高的知名度,快速推广了品牌。截止到2013年6月,在大众点评网上,海底捞北京的牡丹园店、上海的吴中路店分别积累了20004和12272份点评,累积被浏览的人次都超过了110万。

此外,海底捞还派员工在微博上及时回复消费者反馈,还组建了海底捞粉丝QQ群,与消费者频繁沟通交流。这些都帮助海底捞营造了良好的品牌形象。

关注口碑传播。O2O平台使得本地生活类商户的信息和评价变得更加透明,商户之间的对比变得更为容易。对于商家,会因为正面的口碑在互联网上快速且大范围的传播,赢得更多人认同和喜欢;也会因为负面口碑的传播,在一定时间内严重影响声誉和客源。所以,提高服务质量、加强与消费者的互动、快速响应消费者投诉、反馈和在消费者中维护良好的口碑,将变得比以往更加重要。

Michael Anderson和Jeremy Magruder是UC Berkeley的两位经济学教授,他们针对美国著名点评网站Yelp上商户星级对餐馆预订率的影响,进行了一项研究。研究表明,如果一家餐厅的Yelp评分从3星(5星制)上升至3.5星,那么在黄金就餐时段,这家餐厅客满的可能性就会从13%上升至34%; 如果是从3.5星上升至4星,那么这一可能性就会上升19%。

提升运营效率。传统企业可以利用互联技术和工具优化服务流程,增加运营效率,降低成本。除去房租等固定成本、本地商户的大量可变成本(例如人力成本等),其他成本都可以利用新出现的互联网工具有效地降低。

比如,消费者在传统的点餐和结账的环节,需要一些服务员的处理和服务,这会产生一定的运营成本。而且即便是这样,也往往导致高峰时段服务等待时间过长,影响消费者满意度。如果可以将点餐分散到其他时间和地点,并由用户自己完成,将会提高餐馆的运营效率。

发挥数据价值。在O2O时代,大数据是一笔异常珍贵的隐形财富。传统本地服务类企业应该与拥有大量消费者数据的平台进行深入合作,以加强自己对市场变化、消费者喜好的敏感度,先人一步做出反应。

会员管理与精准营销。具备一定规模的连锁企业,在与大型O2O平台合作的同时,也可以创建自己的在线工具,进行会员管理和精准营销。

麦当劳在日本建立的庞大的CRM系统,取得了成功。目前日本麦当劳的注册会员数已经超过了3,000万人,覆盖了大部分年轻人。日本麦当劳通过线上、线下大量收集用户信息,包括用户的消费频次、经常光顾的店面、单次消费的金额、购买的食物品种等。

日本麦当劳耗资数百亿日元,建设了一套顾客信息挖掘系统,能够对用户交易数据进行非常精准的挖掘分析,然后个性化地向他们推送不同的优惠券。这些个性化的优惠券有效提高了消费者的到店频率,提升了门店销售额。

总之,传统服务类企业应该主动地去适应O2O带来的变化,快速地在O2O平台上找到自己的定位,利用O2O平台提升销售、降低成本、扩大规模。

作者:

靳达谦:中欧国际工商管理学院MBA 2012级学生 

陈威如:中欧国际工商管理学院战略学教授

微信公众号:平台战略_陈威如教授

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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