最近的一些思考

4年沒有寫過什麼, 這幾年接觸了一些不同的方向, 雖然沒有特意做復盤, 也感覺看到的一些"曾經深信不疑"的東西到今天環境下的變化. 也算是自己還沒有想明白的事.

1. 對比幾年前, 產品的目標好像已經從搶奪認知變成了搶奪時間.

時間戰場理論羅胖子已經解釋的很多. 之前做產品相信的是 <定位理論>, 目標是佔據用戶對於這個場景的認知, 也就是說, 要當用戶想起一個品類的時候, 就會想起這個品牌, 於是會自然的選擇這個品牌的產品打開. 相關的還有關於人如何養成"習慣"的理論(<習慣的力量>), 一直到最近的<上癮>也還在圍繞這個模型講:

在這個框架下, 一個新產品理論的競爭路徑是:

- 最優是找還沒有建立品牌認知的品類, 搶先佔領它 (參考瓜子楊浩涌在採訪里講為什麼一開始就重金砸廣告)

- 如果已經有別的產品佔據了這個品類, 則想辦法在這個Trigger發生時, 提供更好的Reward來替代模型中的Action/原有產品

這個模型在快消之類的行業已經經過了充足的驗證, 在市場領域也得到了高度的認可, 也充分的考慮了人類非邏輯的情況, 被當做聖經般的基石理念怎麼都覺得是沒有問題的.

但現在的超級App似乎超出了這個感念. 比如, 按照以上框架, 支付寶在跟微信的競爭"支付"這個場景中應該在絕對上風. 因為理論的場景是: 你走到收銀台, "要付費"這個trigger被喚起, 在這個場景下絕對領先了很多年的支付寶大概率應該是你最先想起的品牌, 然後你拿出手機, 打開支付寶, 完成支付.

然而, 現實可能遇到的場景是, 你走到收銀台的時候, 很可能手上正在跟人聊微信, 點一個鍵就可以掃碼支付. 當時間被佔用, trigger變得無效.

當然, 光靠"上癮"占時間也不是正道, 去年擠死了好多行業的的直播秀場, 今年遇到王者榮耀這個更能搶時間的怪物, 掛成一片.

感覺在這樣的情況下, 天然不能吸使用時長的產品會吃虧很多. 因為他們需要為每一次打開進行付費競爭 (大概率下, 通過補貼, 用戶才會在上面的場景中, 關掉微信, 打開另一個App, 進行支付). 在增量紅利已盡的市場里, 需要這樣不斷付費激活存量, 會把激活的成本越抬越高.

2. 以前更多認為, 創業團隊都沒有退路且有更高回報誘惑, 而巨頭公司是相對穩定打工的團隊, 因此創業公司很容易靠拼搏和野心的刺激在執行力上遠超巨頭公司.

但最近看過一些巨頭的中台系統後, 覺得在大部分創業公司在方向相同情況下, 還有沒有機會在執行力上趕得上? 這整套的數據, 營銷, crm, 知識庫等中台系統所帶來的效率差別, 已經不是靠加班可以補得上的. 採購SaaS可以追一些差距, 但SaaS都是不同公司提供, 跟內部系統的整合, 因數據安全帶來的額外工作, 都會造成不小的額外成本. 此外, 還要考慮那些高技術壁壘的(e.g., 數據, 演算法)中台服務也找不到第三方提供的.

跟幾年前比, 創業進入門檻一直在降低, 生存卻更難. 難怪的李開復都不講創業改忽悠AI去了.

如果這件事成立, 那麼草根創業能選擇的方向, 是不是只能從離巨頭的核心業務很遠的方向找, 甚至專門找一些相對天花板比較低, 規模不夠性感, 或者運營很"重"的事, 用選擇"難走的路"或"不夠大的市場"成為競爭的壁壘 (聽起來有點像三體里的光速墳墓?)

3. 平台的機會和參與者變少, 往後看到的新商業模式會更多的是選擇實際提供服務的行業, 那麼商業服務無人化的趨勢似乎不可抵擋.

因為提供服務與提供平台或商品完全不同, 服務最難的地方不在於如何設計服務與體驗. 而在於如何管理, 培訓, 教育, 以支持服務品質不衰減的規模化.

而這一點又非常依賴國家的教育基礎設施與國民整體水平. 例如, 日本全民素質極高, 高中教育100%, 高等教育覆蓋也很高. 同時日本服務業大都是這些年輕人打工. 所以即使不做特別的培訓和管理, 單體就可以提供效率與品質非常高的服務. 而國內基礎設施遠不能達到.

在這樣的情況下, 想要提供"100%可預期"的服務, 成本最低與可行性最高的方式就是無人化, 讓機器來提供核心服務, 或對服務人員賦能.

當然無人化同時還能數據化消費者很多線下行為, 雖然現在大家普遍還不知道該怎麼用好, 聽起來總是很有價值的數據.

4. 今年看了兩本書思維觀點很受益的書, 都是很紅的排行榜讀物, <未來簡史>和<窮查理寶典>. 代表了兩種衝突的價值觀.

未來簡史所提出的是, 那些收割最有價值數據的公司, 贏得未來. 在設計產品時, 這個系統將會產生的數據的"商業價值"和"社會價值", 可能在未來會是除了滿足需求解決痛點之外需要考慮平衡的點.

試著用這個視角去看頭條和滴滴, 從規模和市值都是一流創業公司, 但(長遠的)從數據角度來說, 頭條得到的是描述一個人的興趣的數據, 而滴滴得到的是描述一個人出行地圖的數據. 基於興趣和偏好可以進一步商用的場景很多, 服務與產品提供商都在向個性化發展. 但一個人物理出行的地圖其實是非常固定的, 十年前年MIT Human Dynamic的實驗結論就提出只需要1個月的位置數據, 他們就可以70%預測準確一個人下一個小時的行為.

窮查理寶典里總結的查理芒格的觀點是非常的"不量化": 在深度的理解, 思考和判斷正確的方向面前, 勤奮的作用不值一提. 在目前這樣信息量過載, 所有應用都在想方設法用人類的天性弱點去套用戶更多的時間的時代. 選擇走出filter bubble的在不同領域與觀點下做深度的閱讀和學習, 視角長遠的有意義的思考, 來確保一些基礎準則和方向的正確, 依然是重要的事.

5. 與2011年相比, 市場上的故事少了很多. 每個行業的故事都非常集中. 基本上都與相同的基礎設施與時間背景相關, 數據化, 演算法化, 個性化, C端基本就是消費升級和出海.

11年創業的氛圍是, 大家覺得移動互聯網一定會出現下一批偉大的公司, 而比起PC時代更大的用戶規模, 更強大的設備能力, 和更豐富用戶場景, 一定會在各行各業都留出更多的空間給新企業, 大家都覺得大航海時代要到來了.

然而大航海時代沒有來, 更沒想到的是, 整個移動互聯網時代只出了一個微信就結束了, 舞台上還是那幾個巨頭, 比起之前更加堅不可摧.

最近的市場又開始當時一樣, 小編和VC們對於AI的時代激動不已. 但AI的故事實在太少了. 沒有各式各樣的故事, 即使高效, 也總是少了很多的樂趣.

To be continued