如果简单抄袭就能成功,那要创新干什么?

本文探讨了企业模仿贝壳找房的成功可能性,指出单纯抄袭难以复制创新。以我爱我家为例,其试图高仿贝壳的策略与遇到的挑战,同时提及美团、头条等互联网巨头可能通过技术优势打破行业壁垒。作者认为真正的超越需要深度复刻与创新优化。

这是我的第49篇原创

一个同样对贝壳找房感兴趣的朋友问了我一个问题:如果一个公司,照着贝壳的套路抄作业,能成功吗?

我想说:如果简单抄袭就能成功,那要创新干什么?而且,“抄袭”这件事情,也是有功力深浅的!

在老师眼里,谁是写的,谁是抄的,一目了然

山寨

我在某App中看到一个很心酸的帖子,我看完真的忍不住笑了

这是贝壳的竞争对手,某个神奇的公司,地推团队的领导给下达的任务。这作业抄的,没谱了。单纯看到链家做到的结果,完全不考虑链家员工背后有多少能力支撑,就直接给自己团队也下达一样的目标,这种领导,简直愚蠢之极!

你就说,就这样抄作业,能抄对吗?

高仿

我爱我家作为行业老二,也开始高仿贝壳了。跟上面的某公司相比,我爱我家抄作业明显就要专业的多,马不停蹄的完成了各条业务线的搭建。

而且最近开始疯狂布局,收购美住网,增强二手房装修能力;收购上海亦我,强调VR看房;上线“一键换装”功能等等。而且也在偷摸搞ACN,这是在搞事情啊

但是市面上能加入ACN的中小经纪公司,都已经加入到贝壳ACN了,我爱我家即便是建立起ACN,想拉一批人进来,也是挺费劲的。

不过我爱我家走的这条路总是对的,从服务人群(门店、经纪人、租户、买卖方、开发商),业务中台(个性化推荐、二手经纪服务系统、VR看房、一键换装等),数据中台(信用分、地址库),统一规则(ACN)等方面都做到了。很期待我爱我家的作业能抄到什么程度。

复刻

复刻原意是指木刻书籍的重行刻印。复刻者会进行精细的校阅,基本都会比原刻的品质更为优胜。

如果想胜过贝壳,那就必须得复刻贝壳,在细节进行优化,补全漏斗,甚至是直接颠覆。

贝壳的6层堡垒

贝壳目前的堡垒防御非常厚,想要复刻并超越,非常困难。我爱我家虽然一直在赶超,但是很明显,只是战略上的被迫抄作业而已。目前还没看到我爱我家拥有大规模杀伤性武器。

但是事无绝对啊!贝壳的6层堡垒,目前有一些公司基本上已经具备了,只要投入时间,就能迅速赶超,甚至超越。

比如说美团、头条,他们都有穿透贝壳6层堡垒的能力:

  1. 组织能力很强,尤其是美团有60万地推的管理体系的经验,辅导、激励、成长、关怀、文化,各方面做的都不错。什么CA、博考都是玩过的;

  2. 业务中台能力强,各种推荐、评价、激励、获客能力超强的;

  3. 商业模式清晰,尤其是美团,评价指标都一样,GTV,他们都习惯了与各方一起共分利益;

  4. 数据中台能力更不用说了,一个个的都数据玩透了。美团的地址库也是贼全的,住宅、商业地址库都很全;

  5. ACN规则本身并不复杂,陪审团机制等也都是能学到的。而且美团还有众包的骑手模式,也是有相关基础的;

  6. 至于人性,我想没有谁比张一鸣和王兴更能从技术的角度理解的更透彻的了。这两个商业帝国就是建立在人性之上的。

房地产行业有个术语叫“笋盘”,各地还有各种专门提供“笋盘”的专业团队。我的感知,这些人比链家、德佑的业务员要专业,他们会抓住非常短的交易窗口,快速帮客户定下笋盘,完成交易。

而找笋盘、找客户这种纯凭信息流匹配的工作,交给算法是再合适不过的了。这也就是为什么说美团、头条之类的公司有可能直接超越的原因。他们的集客能力、信息匹配能力实在是太强悍了。

互联网玩保险,就是这个套路。阿里一招“相互宝”快速聚拢了1亿保险潜在客户,这是平安号称百万保险业务员多少年的积累?

私以为,贝壳作为本行业的领跑者,保持速度就能一直领跑。但是应该防着美团、头条、滴滴这些局外者,他们都有击穿6层堡垒的基础,而且能直接超越!那时候车尾灯都看不到了。

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该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 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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