從流量黑洞到數(shù)據(jù)黑洞

短短幾年間，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)席卷全球，在實(shí)踐者的奮勇沖鋒和研究者的事后總結(jié)下，其商業(yè)邏輯也逐漸從混沌到澄清。每一次澄清，都是對(duì)過往淺薄認(rèn)知的當(dāng)頭一棒（盡管是事后的），當(dāng)然，也可能揭示了一輪新的機(jī)會(huì)。

前兩期，我們分別從流量資產(chǎn)（需求側(cè)）和生態(tài)資產(chǎn)（供給側(cè)）的角度討論了互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的估值問題，試圖從一大堆看似“勁爆”的數(shù)字中，找出真正有價(jià)值的、能夠說明商業(yè)模式本質(zhì)的部分，再衡量出商業(yè)模式現(xiàn)有的以及未來可能的空間。

如果說，從流量資產(chǎn)和生態(tài)資產(chǎn)的角度，我們都有可以抓住“錨”，那么本期即將探討的則是一個(gè)異常模糊的領(lǐng)域，即，那些同時(shí)具備流量池和資源池的企業(yè)，是何種要素決定其估值？換句話說，如何評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在撮合供需上的“轉(zhuǎn)化能力”？顯然，這是時(shí)下的互聯(lián)網(wǎng)格局中決定企業(yè)前途的勝負(fù)手。

2014年，筆者曾在《疊加體驗(yàn)：用互聯(lián)網(wǎng)思維設(shè)計(jì)商業(yè)模式》一書中提出，撮合供需的“轉(zhuǎn)化能力”有兩類：一類是直接交互用戶（或商戶）獲取需求的能力；另一類是利用數(shù)據(jù)分析撮合供需的能力。本文要揭示的是，前者更多是與產(chǎn)品設(shè)計(jì)有關(guān)，而后者才是這種轉(zhuǎn)化能力的關(guān)鍵。

互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的三波紅利

一方面是生態(tài)紅利消失殆盡；另一方面是深耕數(shù)據(jù)紅利的企業(yè)開始越過“拐點(diǎn)”，將迎來一次新的“大爆炸”。

互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展至今，已經(jīng)涌現(xiàn)了兩波紅利，而第三波紅利即將來臨。

第一波是流量紅利。那個(gè)時(shí)候，企業(yè)只要接網(wǎng)就可以帶來大量廉價(jià)的線上流量。以凡客為例，2008年其開始嘗試從傳統(tǒng)的電話銷售方式（原型是一家名為PPG的企業(yè)）轉(zhuǎn)型線上，一個(gè)月后，其銷售額的一半就已經(jīng)是從線上獲得。另一個(gè)例證是“千團(tuán)局”時(shí)期，團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站鏖戰(zhàn)廝殺，各自攻城略地，在極短的時(shí)間內(nèi)就將大量商戶搬到線上。除了強(qiáng)勢(shì)的地面“掃街”外，團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站確實(shí)能夠從線上為商戶帶來大量流量才是根本原因。所以，在那個(gè)時(shí)代，創(chuàng)業(yè)者在融資時(shí)說的都是流量的故事。甚至，有的風(fēng)投機(jī)構(gòu)直接用“用戶數(shù)”乘以“單個(gè)用戶獲取成本”來為項(xiàng)目估值。

第二波是生態(tài)紅利。在大部分線上流量已經(jīng)被挖掘，逐漸聚攏于BAT等大巨頭之后，“流量黑洞”基本形成，流量成本極高，企業(yè)說故事的方式也開始不同。一類擁有流量的企業(yè)反復(fù)強(qiáng)調(diào)自己在打造生態(tài)，強(qiáng)調(diào)自己能夠利用好流量，能做許多事情（多種生意）。例如，小米講“生態(tài)鏈”的故事，樂視講“生態(tài)化反”的故事，雖各有成敗，但商業(yè)故事的方向都是一樣的。與之相反，另一類不擁有流量的企業(yè)則強(qiáng)調(diào)“不做流量的入口，而做服務(wù)的出口”。它們?cè)诖罅髁咳肟诘钠髽I(yè)搭建的平臺(tái)或生態(tài)里發(fā)展，力圖變成生態(tài)里的“霸王龍”。這個(gè)階段，流量如何變現(xiàn)才是關(guān)鍵。所以，對(duì)于生態(tài)紅利時(shí)代的創(chuàng)業(yè)者或者資本來說，要想對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行估值判斷，關(guān)鍵在于先了解清楚流量能夠成就什么具體的生意，以及這些生意究竟能夠做多大。

即將到來的第三波紅利是數(shù)據(jù)紅利。當(dāng)同時(shí)具備了流量資產(chǎn)與生態(tài)資產(chǎn)時(shí)（即供需兩端都上線了），商業(yè)模式的關(guān)鍵就在于是否能夠有效撮合供需?；ヂ?lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)興起的早期（2012年前后），業(yè)界一度認(rèn)為黃太吉、小米那種建立粉絲群，通過交互用戶獲得用戶需求的方式就是“互聯(lián)網(wǎng)思維”。但事實(shí)上，那種方式建立的只是一個(gè)“小生態(tài)”，成本極高，且無法規(guī)模擴(kuò)張。真正的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式，一定是基于數(shù)據(jù)來撮合供需的。形象點(diǎn)說，一是要有以“產(chǎn)品”或“社群”形式出現(xiàn)的“終端”，形成流量的入口，并且將流量數(shù)據(jù)化、在線化；二是要能夠提供“云端”服務(wù)，在資源數(shù)據(jù)化、在線化的基礎(chǔ)上，通過“大數(shù)據(jù)+云計(jì)算+算法”，將其精準(zhǔn)配置給流量。

按照常理，這應(yīng)該是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最擅長(zhǎng)的，但事實(shí)上，卻是諸多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)共同的短板。原因很簡(jiǎn)單，在第一、二波紅利期里，更多是通過頭部流量（需求）和頭部資源（供給）的拉動(dòng)，形成了一定的GMV，這類需求和供給都特別強(qiáng)烈，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供了一個(gè)線上平臺(tái)，自然能夠形成交易，但并非企業(yè)基于數(shù)據(jù)進(jìn)行撮合的結(jié)果。一旦第二波紅利也開始消失，企業(yè)就必須尋找新的突破口。此時(shí)，一方面是生態(tài)紅利消失殆盡；另一方面是那些深耕數(shù)據(jù)紅利的企業(yè)開始越過“拐點(diǎn)”。這個(gè)V字形的谷底必然會(huì)有一個(gè)“大爆炸”，在此之后，會(huì)有若干之前有過累積的企業(yè)突破拐點(diǎn)、橫空出世，甚至再次誕生BAT級(jí)別的、幾千億美元估值的頭部企業(yè)。當(dāng)然，也有可能是BAT這類企業(yè)再進(jìn)一步，抵達(dá)萬億美元市值（圖1）。

挖掘數(shù)據(jù)紅利的兩要素

互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式的終局還是會(huì)落到數(shù)據(jù)紅利上。

有意思的是，依靠頭部流量和頭部資源形成的交易量，在很長(zhǎng)一段時(shí)間里被若干互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)視為必然。有一種論調(diào)是：互聯(lián)網(wǎng)用戶相當(dāng)于一個(gè)金字塔，只有塔尖的一小部分人會(huì)付費(fèi)，所以，必須要形成龐大的用戶基座（即要有龐大的流量池）；另一種論調(diào)是：導(dǎo)入大量的頭部資源方，不論是帶入其本身的流量，還是依賴它們的交易能力，都能夠立竿見影。

但如果我們了解互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展規(guī)律，就會(huì)發(fā)現(xiàn)這兩種論調(diào)都會(huì)“過時(shí)”?；ヂ?lián)網(wǎng)商業(yè)模式的終局還是會(huì)落到數(shù)據(jù)紅利上。要挖掘出數(shù)據(jù)紅利，應(yīng)該是這樣一種“循環(huán)的邏輯”：

基于產(chǎn)品形式的“端口（硬件+軟件）”導(dǎo)入流量和資源，這個(gè)上線的過程自然會(huì)形成供需兩端的“在線熱數(shù)據(jù)”；而后，基于算法來匹配供需，為流量匹配精準(zhǔn)的資源；供需的每一次匹配都會(huì)形成雙方的反饋，也會(huì)導(dǎo)致持續(xù)的在線動(dòng)作，而這些源源不絕的數(shù)據(jù)又會(huì)優(yōu)化算法，導(dǎo)致對(duì)于供需的匹配更精準(zhǔn)。

其實(shí)，用數(shù)據(jù)喂養(yǎng)出更好的算法，就是一個(gè)“機(jī)器學(xué)習(xí)”的過程，這種人工智能的成長(zhǎng)是沒有上限的，越多的數(shù)據(jù)來“喂養(yǎng)”，它就越強(qiáng)大，越能促成供需兩端更精確的匹配，也導(dǎo)致更多的流量和資源進(jìn)入，平臺(tái)或生態(tài)就會(huì)越來越強(qiáng)。

例如，谷歌基于用戶的搜索動(dòng)作和對(duì)結(jié)果的反饋，不斷優(yōu)化搜索的算法，這一過程中，越來越多的用戶感覺到其強(qiáng)大的內(nèi)容提供能力而進(jìn)入平臺(tái)，越來越多的內(nèi)容也被抓入平臺(tái)。其實(shí)，“流量黑洞”并不是真正的黑洞，“算法黑洞”才是真正會(huì)導(dǎo)致贏者通吃的黑洞。

2002年，谷歌還是一家不怎么出眾的小公司，也并未IPO。凱文·凱利問谷歌創(chuàng)始人拉里·佩奇：“拉里，我搞不懂。已經(jīng)有這么多家搜索公司，為什么還要做免費(fèi)網(wǎng)絡(luò)搜索？這主意有什么好的？”后者回答他：“哦，我們其實(shí)在做人工智能?！比鐒P文·凱利一樣對(duì)互聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì)有敏銳洞見的人，尚且不能預(yù)測(cè)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的未來，而拉里·佩奇這樣的先驅(qū)卻在開始就看到了終局，的確讓人感嘆。

總結(jié)起來，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)要挖掘數(shù)據(jù)紅利，應(yīng)該具備兩個(gè)要素：

第一，要有基于場(chǎng)景的“產(chǎn)品”來形成入口，讓流量和資源以數(shù)據(jù)化的形式上線。一是要有成立的“場(chǎng)景”，即用戶或商戶的需求應(yīng)該是高頻的、剛需的，這是決定商業(yè)模式能夠做多大的底層邏輯；二是要基于“場(chǎng)景”做出能夠簡(jiǎn)單上手又功能強(qiáng)大的產(chǎn)品，這決定了理論上存在的流量和資源能否上線以及在線效率如何。一款殺手級(jí)的產(chǎn)品能夠?qū)?chǎng)景完美實(shí)現(xiàn)，讓供需雙方都沉浸其中，這通常需要?jiǎng)?chuàng)業(yè)者通過交互用戶來獲得概念并設(shè)計(jì)產(chǎn)品。

第二，要有“計(jì)算能力”，能夠把數(shù)據(jù)用活，形成一個(gè)閉環(huán)。計(jì)算能力是“大數(shù)據(jù)+算法+云計(jì)算”三者的結(jié)合，缺一不可。由于供需雙方的上線，大量的“在線熱數(shù)據(jù)”適時(shí)產(chǎn)生，形成了我們口中的“大數(shù)據(jù)”；而“算法”則是商業(yè)模式設(shè)計(jì)思路的體現(xiàn)，由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)自己來定義，并設(shè)定機(jī)器學(xué)習(xí)的演化路徑；至于“云計(jì)算”，Amazon的AWS、微軟的Azure、谷歌的GCE、IBM的Softlayer和阿里云之類的服務(wù)商已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了計(jì)算能力的隨需調(diào)用（就像工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的電力一樣）。當(dāng)三者結(jié)合，就能夠把數(shù)據(jù)高效地應(yīng)用起來，實(shí)現(xiàn)供需之間的匹配，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)讓算法越來越“聰明”。顯然，前面小范圍交互用戶（或商戶）獲得需求的方式只是商業(yè)模式的起點(diǎn)，并不能替代后續(xù)這里通過“計(jì)算能力”實(shí)現(xiàn)的效果。

基于此，評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在撮合供需上的“轉(zhuǎn)化能力”的基本邏輯應(yīng)該是：

E=P·C

其中，E依然代表從“轉(zhuǎn)化能力”角度評(píng)估出的項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，P（Product）代表“場(chǎng)景產(chǎn)品力”，C（Computing Power）代表“云端計(jì)算力”。這樣設(shè)置模型意味著，兩者對(duì)結(jié)構(gòu)的影響都是乘數(shù)效應(yīng)，而任何一個(gè)變量過于弱小，項(xiàng)目的估值都不會(huì)太高。

還原場(chǎng)景的產(chǎn)品力

沒有選好賽道就開始大干快上的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，相當(dāng)于在沙灘上建房子。

我們需要了解的是場(chǎng)景是否成立，產(chǎn)品是否用最合理的方式還原了這種場(chǎng)景。也可以用另一個(gè)角度的問題來替代，即在這種“還原的場(chǎng)景”里，用戶（或商戶）的需求是否被有效滿足，而這種滿足程度相對(duì)于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是否具有優(yōu)勢(shì)。

再通俗點(diǎn)說，這是產(chǎn)品選擇賽道的問題，具體包含了如下幾個(gè)問題：

● 企業(yè)針對(duì)的細(xì)分用戶（或商戶）群是哪些，他們有什么需求？

● 企業(yè)基于核心競(jìng)爭(zhēng)力提供的解決方案是什么？

● 企業(yè)敢不敢保證，如果競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手進(jìn)入目前所在賽道，80%以上可能會(huì)死掉？

其實(shí)，這幾個(gè)問題已經(jīng)很清晰地呈現(xiàn)了企業(yè)的產(chǎn)品定位，也呈現(xiàn)了產(chǎn)品的前途。為了量化這種前途，亦可使用穆勝事務(wù)所整理的一個(gè)簡(jiǎn)潔分析工具（如表1）。需要說明的是，這個(gè)工具采納了狩野紀(jì)昭提出的KANO模型和IBM提出的$APPEALS模型的主流邏輯。

由此，我們得出企業(yè)的“場(chǎng)景產(chǎn)品力指數(shù)”為：

P=mD1+nD2

其中，D1和D2分別是期望型需求和魅力型需求，m和n分別代表兩種需求之間的權(quán)重分配，合計(jì)為100%。

反觀已經(jīng)發(fā)生的大量互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目，基本都是在沒有選好賽道時(shí)就匆匆上馬。過去，業(yè)界將這種“快速行動(dòng)，持續(xù)迭代”定義為“互聯(lián)網(wǎng)思維”的重要組成部分，但事實(shí)上，這樣的創(chuàng)業(yè)方式無異于“腳踩西瓜皮，滑到哪里算哪里”。沒有選好賽道就開始大干快上，相當(dāng)于在沙灘上建房子，每一步都充斥著“勉強(qiáng)”。初期，用低價(jià)、補(bǔ)貼、買量的方式來拉新；而后，想盡一切辦法快速收割變現(xiàn)；最后，用非常原始、低效的方式來留存；而在企業(yè)發(fā)展的每個(gè)階段，都用故事來換資本實(shí)現(xiàn)“托底”。不少企業(yè)根本沒有意識(shí)到問題所在。于是，產(chǎn)品犯下的錯(cuò)，直接甩鍋給運(yùn)營(yíng)，面對(duì)一把爛牌，運(yùn)營(yíng)自然也無能為力。

就算是互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界最推崇的“精益創(chuàng)業(yè)”，也強(qiáng)調(diào)在有了“產(chǎn)品假設(shè)”之后，用MVP（最小可行品）去驗(yàn)證假設(shè)，而“產(chǎn)品假設(shè)”應(yīng)該遵循的邏輯，正是我們?cè)谏厦嫣岬降膬?nèi)容。

用計(jì)算能力挖掘數(shù)據(jù)紅利

計(jì)算力的強(qiáng)大并不體現(xiàn)在撮合頭部流量和頭部資源的交易上，而是體現(xiàn)在撮合長(zhǎng)尾流量和長(zhǎng)尾資源的交易上。

按理說，計(jì)算力應(yīng)該最終通過GMV來體現(xiàn)。但是，這樣的計(jì)量方式顯然會(huì)將數(shù)據(jù)紅利混同在流量紅利和生態(tài)紅利里。所以，筆者的假設(shè)是，計(jì)算力的強(qiáng)大并不體現(xiàn)在撮合頭部流量和頭部資源的交易上，而是體現(xiàn)在撮合長(zhǎng)尾流量和長(zhǎng)尾資源的交易上。需要說明的是，有的商業(yè)模式并不追求撮合供需后能夠?qū)崿F(xiàn)GMV，可能只是免費(fèi)使用，但也能說明計(jì)算力，例如今日頭條基于算法撮合不同用戶觀看不同內(nèi)容。下面為了方便描述，暫時(shí)不考慮這種情況，但分析的原理是相同的。

如果通過流量紅利和生態(tài)紅利實(shí)現(xiàn)了GMV，企業(yè)最多是將傳統(tǒng)生意搬到了線上，實(shí)現(xiàn)了最淺層的商業(yè)模式迭代。例如，過去一個(gè)超市陳列商品的多少依賴于店面的大小，而現(xiàn)在一個(gè)電商網(wǎng)站陳列商品幾乎是沒有限制的。這是商業(yè)模式的升級(jí)，但這種升級(jí)還不夠，甚至走到一個(gè)極端還會(huì)形成負(fù)面影響。當(dāng)用戶面臨海量的商品信息，如果不能幫助他們高效地選出真正需要的產(chǎn)品，就會(huì)讓用戶焦慮，甚至離開（很大可能會(huì)轉(zhuǎn)到線下）。要解決這個(gè)問題，就需要用計(jì)算能力來挖掘數(shù)據(jù)紅利。

長(zhǎng)尾流量是一些“低欲望”流量；長(zhǎng)尾資源是一些冷門的資源供給，并不被太多的流量所需要。所以，如果僅僅是搭建一個(gè)平臺(tái)，資源只能被動(dòng)等待流量上門，或者投放非精準(zhǔn)的廣告，這類GMV是不可能被放大的。但是，“低欲望”并不等于“無欲望”，而是因?yàn)橛麤]有被發(fā)現(xiàn)，它們可能是更大的“金礦”；“冷門”并不等于“無人問津”，很有可能是因?yàn)闆]有呈現(xiàn)到需要的人面前，因?yàn)槭羌?xì)分領(lǐng)域，其溢價(jià)可能更高。所以，一旦運(yùn)用數(shù)據(jù)來匹配供需，這類GMV的放量就是必然的。正因如此，筆者為這種計(jì)算能力的評(píng)估設(shè)計(jì)了一個(gè)小工具（如表2）。

首先，我們將流量和資源按照其交易的頻率從高到低進(jìn)行排布。例如，超高頻流量是指交易頻率最高的前25%的用戶（或商戶），即購(gòu)買能力最強(qiáng)的“頭部流量”；而超高頻資源則是指交易頻率最高的前25%的資源（商品、信息、服務(wù)、金融等形式），即出貨能力最強(qiáng)的“頭部資源”。（請(qǐng)注意，這里并沒有按照交易量而是按照交易頻率來進(jìn)行區(qū)分，這是因?yàn)楹笳吒苷f明流量的交易習(xí)慣或資源的交易能力，說明其是不是屬于“長(zhǎng)尾”。）

其次，我們?yōu)槊總€(gè)頻率段設(shè)置了一個(gè)參數(shù)，其目的在于說明計(jì)算能力的大小。顯然，按照我們上面關(guān)于“長(zhǎng)尾交易更能說明計(jì)算能力”的假設(shè)，有a

再次，我們以流量為口徑，將每類資源在每類流量中形成的交易量按照比例數(shù)進(jìn)行拆分。如表2中，超高頻資源在各類流量中形成的交易量分別為1/2、1/4、1/8、1/8，相加等于1。

最后，通過如下方式匯總每類資源上體現(xiàn)的計(jì)算能力：

顯然，在我們的工具中，通過參數(shù)的調(diào)節(jié)，更多從撮合長(zhǎng)尾需求的成果來衡量計(jì)算能力。試想，如果將當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)按照這個(gè)矩陣進(jìn)行呈現(xiàn)，可以看出多少名堂？一個(gè)判斷是，如果某個(gè)企業(yè)的中、低頻流量和資源只有很少的交易，那么這個(gè)企業(yè)的計(jì)算能力就有很大問題。

數(shù)據(jù)紅利的未來在哪里

一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為了讓平臺(tái)具有更高的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，自己搭建底層的SaaS似乎是必由之路。

“產(chǎn)品力”和“計(jì)算力”兩個(gè)要素，都是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)撮合流量和資源、轉(zhuǎn)化GMV的關(guān)鍵。但在兩者中，真正的紅利空間可能要從后者上面挖掘。

就“產(chǎn)品力”來說，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)需要找到設(shè)計(jì)產(chǎn)品的“原型場(chǎng)景”，并將其進(jìn)行產(chǎn)品化。這個(gè)過程更多依賴于創(chuàng)業(yè)者感知場(chǎng)景和設(shè)計(jì)產(chǎn)品的能力，都是需要天賦和機(jī)遇的。當(dāng)然，中國(guó)大量的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品都是采用了美國(guó)的原型，這不失為一條捷徑，但請(qǐng)記住，將這種產(chǎn)品原型本地化為“中國(guó)版”，也需要在對(duì)中國(guó)場(chǎng)景的理解基礎(chǔ)上進(jìn)行產(chǎn)品改造，這也是一種能力。所以，在這個(gè)方面，只有讓市場(chǎng)沖刷出真金。

就“計(jì)算力”來說，我們看到了一個(gè)大的趨勢(shì)，那就是“數(shù)據(jù)云化”。具體來說，企業(yè)越來越傾向于通過SaaS（軟件即服務(wù)，Software as a Service）的方式形成“業(yè)務(wù)流（work flow）全覆蓋”的數(shù)據(jù)底層構(gòu)架。過去將業(yè)務(wù)流數(shù)據(jù)化、在線化的方式無非是通過ERP。ERP是一種標(biāo)準(zhǔn)化的管理體系，對(duì)于業(yè)務(wù)流的覆蓋是有限的，其在商業(yè)模式動(dòng)態(tài)迭代的過程中，擴(kuò)展性和兼容性也是有限的。ERP的底層邏輯決定了它不是一個(gè)開放的形式，這種路徑不太可能實(shí)現(xiàn)。這和某些企業(yè)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)安全，傾向于選擇私有云是一個(gè)路數(shù)，其實(shí)，私有云根本就不應(yīng)該算“云”。

所謂SaaS，是在IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)，Infrastructure as a Service）提供基礎(chǔ)設(shè)施（如場(chǎng)外服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)硬件等）、PaaS（平臺(tái)即服務(wù)，Platform as a Service）提供基礎(chǔ)設(shè)施及中間件（如編程語言、開發(fā)庫、部署工具等）的基礎(chǔ)上的進(jìn)一步延伸。具體來說，SaaS企業(yè)自己搞定硬件和中間件，將使用者想要實(shí)現(xiàn)的功能開發(fā)成應(yīng)用軟件，并為使用者提供賬號(hào)供其使用，再按照不同服務(wù)等級(jí)收費(fèi)。

當(dāng)下，SaaS已經(jīng)越來越火。2016年，Oracle用93億美元收購(gòu)了Netsuite；2018年，剛傳出的消息是SAP與Qualtrics達(dá)成80億美元的收購(gòu)意向……大額的收購(gòu)案背后，都是傳統(tǒng)軟件巨頭們“Buy to Cloud”的決心。另一方面，今年，SaaS巨頭Salesforce的估值達(dá)到了1 000億美元左右。有意思的是，國(guó)內(nèi)卻出現(xiàn)了相反的趨勢(shì)：2017年下半年開始，SaaS領(lǐng)域的融資出現(xiàn)了“斷崖式”下滑，其中，2014年以后成立的SaaS企業(yè)，倒閉數(shù)量竟高達(dá)數(shù)百家。

無論SaaS企業(yè)作為一種B2B的商業(yè)模式是否存在獨(dú)立發(fā)展的巨大空間，筆者想要強(qiáng)調(diào)的是，SaaS作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的底層構(gòu)架，可以釋放出巨大的數(shù)據(jù)紅利。一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為了讓自己搭建的平臺(tái)具有更高的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，自己搭建底層的SaaS似乎是必由之路，這樣就能實(shí)現(xiàn)對(duì)于業(yè)務(wù)流的有效覆蓋，將業(yè)務(wù)流全部數(shù)據(jù)化、在線化。如果要兼容平臺(tái)上供需兩端使用者的個(gè)性，還可以SaaS的形式提供API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）。如此一來，就可以形成龐大的線上熱數(shù)據(jù)，企業(yè)的算法就可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)的形式，形成自動(dòng)進(jìn)化的強(qiáng)大人工智能，打造出其他企業(yè)難以企及的巨大優(yōu)勢(shì)（即數(shù)據(jù)黑洞）。

2018年5月16日，美團(tuán)宣布全資收購(gòu)餐飲SaaS服務(wù)企業(yè)屏芯科技，后者一直致力于打造智能餐飲數(shù)據(jù)云平臺(tái)。國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)并購(gòu)行業(yè)內(nèi)SaaS企業(yè)的案例可能還會(huì)越來越多，而它們瞄準(zhǔn)的，都是至今依然亟待開發(fā)的、巨大的數(shù)據(jù)紅利。

附文

支招：如何預(yù)測(cè)場(chǎng)景產(chǎn)品的潛力

這里的第一類需求——基本型需求是企業(yè)的必備基礎(chǔ)，指的是需求得不到滿足時(shí)，用戶（或商戶）很不滿意；需求得到滿足時(shí)，用戶（或商戶）也可能不會(huì)因此表現(xiàn)出滿意。以電商為例，流暢的使用體驗(yàn)、產(chǎn)品的真實(shí)信息、可靠的支付工具等就屬于這類需求。

第二類需求是期望型需求（多多益善）——用戶（或商戶）的需求滿足程度同滿意度同向變動(dòng)。電商平臺(tái)上提供的低廉的價(jià)格、高檔的品質(zhì)、快速的物流等就屬于這類需求。

第三類需求是魅力型需求（喜出望外）——隨著用戶（或商戶）的需求滿足程度的增加，用戶（或商戶）滿意度也急劇上升，但即使沒有或表現(xiàn)不完善，客戶也不會(huì)不滿意。這類需求的實(shí)現(xiàn)通常難度較大。電商平臺(tái)上提供的金融服務(wù)、最后一公里送達(dá)的溫度、購(gòu)買產(chǎn)品之外的增值服務(wù)等就屬于這類。

企業(yè)可針對(duì)自身每條需求的解決方案進(jìn)行評(píng)分匯總：對(duì)于基本型需求，按照“需求滿足程度”，用李克特五點(diǎn)量表進(jìn)行計(jì)分，只要沒有任何一條需求的解決方案得分在3分以下，使用戶（或商戶）整體達(dá)到基本滿意，就可以進(jìn)行后續(xù)的計(jì)算，這部分得分對(duì)后續(xù)計(jì)算沒有影響。

期望型需求屬于“痛點(diǎn)”，解決方案的得分越高越好，因?yàn)檫@是一條“沒有盡頭的賽道”，其得分如實(shí)計(jì)算即可。

魅力型需求屬于“癢點(diǎn)”，但也能形成USP（Unique Selling Point，獨(dú)特售賣點(diǎn)），能夠?yàn)闋I(yíng)銷和運(yùn)營(yíng)給出巨大的空間。在期望型需求不分伯仲的情況下，甚至可以成為勝負(fù)手。需要說明的是，如果考慮期望型和魅力型需求中每條需求的重要性不同，可能要對(duì)每條需求賦予不同權(quán)重并進(jìn)行綜合加權(quán)平均，在此不再展開。