2018年7月1日 星期日

從小米、Amazon、Mercari發展看PChome商店街下櫃後轉型網路新創公司的全新價值

截自今年數位電商圈最大的事件當屬PChome家集團(以下簡稱P家集團)所屬PChome商店街下櫃一事,多數人從媒體新聞報導中得知似乎下櫃原因為新加坡商SEA集團旗下蝦皮購物進軍台灣造成經營上的傷害,但隨著本月P家集團創辦人詹宏志先生於創業小聚分享到對蝦皮購物進軍台灣的看法,在蝦皮來台展開業務以及持續砸大錢免運補助的同時,詹宏志觀察在所有P家集團平台相關數據並沒有掉的情況下,一開始似乎不知道要從何去正面迎戰,但隨著時間拉長,雙方歷經免運補貼戰之後,詹宏志認為平台戰就是要打資源戰,了解資本市場的玩法,角度從「Come to terms with your enemy.」擬定策略並且對投資者說好故事,旗下的平台更有發展性,並不會輸給新加坡商SEA集團所操作的蝦皮,因為P家的優勢在於可從台灣立基,帶動台灣成功經驗出發前往東南亞,主動的出擊掌握市場,方向在未來的營運策略將從日本新增1000萬個物件、4000萬個美國物件,再加上原有的台灣物件5000萬,全部上架到東南亞的P家平台,讓其擁有1億個外來物件,成為最大的交易通路,更因為如此,有更好的合作彈性和投資誘因。

而下櫃的P家商店街,因為沒了金管會上櫃相關法規的包袱,藉由P家集團原有的優勢「內部各項金流、物流、數據資料和各項營運工具的服務串流…等」,加上商店街目前現有的交易金額更具備市場募資競爭力,而這一部分從詹宏志本月8號拿日本行動電商新星Mercari來相對照,Mercari已於6月19日在日本IPO,每月的成交金額 約台幣100億,目前市值高達台幣2,000億,以同屬C2C平台的商店街個人賣場現在的發展規模及成果來看,單月40億以上交易金額,與Mercari相同的新創公司角度看待,市值預估金額也可達1,000億,個人賣場的未來發展更是值得期待;另一部分據亞太知名網路和高科技行業諮詢機構灼識諮詢(China Insights Consultancy,CIC)最新報告指出,台灣4家電商品牌,其中排名第一的PChome 商店街在2018年的第一季C2C行動電商市場佔有率近51.6% 的GMV(網站成交金額),達到127億元。其他電商品牌的市佔率排序為蝦皮拍賣Shopee(40.1%)、旋轉拍賣Carousell(3.0%)及樂趣買Rakuma(0.2%)。

更能看到P家集團旗下以行動商務為主的商店街個人賣場更具備其市場優勢。
儘管PChome 商店街個人賣場是4家電商中最晚進入行動領域的,但其2017年4月發布的APP和行動端網頁已經讓該公司在業界所有重要的表現指標中,處於領先地位,其中包括網站交易金額、訂單總數、日活躍用戶數、上架產品數和超商取貨付款次數,這些數值再再顯示下櫃後的P家商店街顯得更具投資的價值與廣大發展空間。

目前台灣股市投資人對於網路產業甚至新創公司評估發展,還是停留於觀察財報虧損與獲利的角度評估,試想目前海外的新星獨角獸公司哪一個是瞬間獲利的?以大家耳熟能詳的亞馬遜Amazon.com為例,不也賠了十幾年才成為現階段的網路巨獸嗎?!但跳脫出損益的零售模式來看,亞馬遜Amazon.com價值的地方,或許是會員習性和大數據衍生的AI模式,亞馬遜Amazon.com已經非一開始經營書店為主的平台,這個例子告訴我們,如果只關注營利情況,是沒有辦法判斷一家公司是否在為股東創造價值,因為數位世代下,隨時都在變化,都在市場革命,重要的或許不是檯面上的獲利,重要的或許是檯面下的那些數據和未來發展性…

以上是歐美的情況,拉回亞洲市場看待小米上市為例,若從財報看,為何那麼多國際投資者會如此有興趣,小米從市場耳熟能詳的智慧手機大廠,慢慢轉型小米生態圈,試想當一間硬體公司轉換成大數據和軟體為主的公司,後續的衍生和發展是多麼讓人有無限的想像,更別說在中國和印度兩大人口市場佔有其一定的定位,若後續上市產生更多資本灌注,是否又能做更多更大的經營佈局呢?

也許,當我們真正的去意識到市場不是只有台灣,台灣就會成為「真正」包容和充滿新創的環境,今天如果把創新擴及更大範疇,這已非一間企業能承受的,這需要政府和社會打從心底需要創新,因為跟不上時代節奏;產業需要創新需要更多國內和國外的活水灌注,並且一起合作,因為可能以前成功的方法,成為現在失敗的包袱;我們媒體需要創新,因為工具和習慣改變,經營和玩法以不同了。拉回台灣P家集團旗下的PChome商店街下櫃後,是否更有彈性和其發展呢?或許因為海外市場的經營衝擊,雖造成些許傷害,但在行動世代下,高速發展和跨境習性的推波助瀾下,商店街難道下櫃就無法翻身嗎?因為下櫃更能從海內外吸引更多資金,因為下櫃更能無包袱吸引海內外人才共同打拼,因為下櫃更沒有侷限的活動廣告大展身手,因為自我認知不足,才能更捫心自問正式開放、多元和包容(融入)或許我們看待商店街下櫃有太多傳產公司下架包袱的因子還存留著在我們的思緒當中,若今天發生在其他國際市場中,是否會得到不一樣的聲音呢?
PChome商店街下櫃,以網路新創公司態勢積極轉型,這將是P家集團商店街在台灣現實資本市場環境限制綑綁下及內部變革中所看到與找到自我生存擴大機會的最佳實例!

2018年6月24日 星期日

從PChome商店街與蝦皮之爭 談行動世代下的分工平台VS一站式平台


各位讀者好,近期P家集團和新加坡商SEA集團,因第一季財報曝光,造成熱烈的探討,財務數字面筆者就不多加撰述,由更專業的財經背景和媒體探討,筆者針對市場上雖屬電子商務平台的經營經營模式來探討,在歷史背景、經營層面不同的情況下,在行動世代中,SEA集團所屬的蝦皮購物採一站式方式,率先搶得市場消費者習性,至於老牌的P家集團雖然採分工式,初期雖在系統介面、政策補貼上及行銷操作上處於劣勢,但在18年第一季財報公布後,陸續有同業針對蝦皮所公布的數字產生質疑,不管從商品數量、APP下載數及一站式和分站式比較,都呈現兩者營運操作模式上的不同。

C2C起家的蝦皮,在台灣市場開始用補貼運費玩法搶得名氣和大量消費者市場下載,後於18年成立B2C蝦皮購物平台吸引店家進駐,並且大打台灣24小時購物的PChome網家集團,看似一步步的攻城掠地似乎有進展,但在行動APP市場上消費者真的需要嗎?從C2C轉換成B2C的習性上看,似乎消費者在找尋商品多半找尋不到,而24小時運送又諸多區域限制,雖然在新聞發佈上看似逐漸成長攀高,卻不及在經營方針確實並且採分站式的電商平台如:PChomeMOMO購物及Yahoo購物,來的讓消費者找尋商品信心更足夠。

筆者認為C2C的平台在於給予賣家和買家商品小量上,有足夠的即時和新鮮性,尤以行動普遍方便的市場,更能造成行動上產生的破碎性時間讓民眾更熱愛;但當市場逐漸走向B2C市場後,商品的多樣準確性,商譽、品質管控、退換貨及倉庫運輸上與C2C操作上截然的不同,這可以從亞馬遜和阿里巴巴經營上不輕易將B2C營運模式混C2C模式可以觀察到,更別說在使用者體驗強烈的行動手機上,要如何輕易區分B2C2C的模式。

全球的電商網站都有其發展的主軸營運模式,AmazonB2C自營商品為主,雖然近期有開放平台讓Seller銷售商品,但主要仍以自建倉庫經營B2C為主,二十年來持續追求營收成長。而ebay與阿里巴巴都只作平台服務,提供個人銷售或企業開店,不經營直營的商品,平台都是提供服務的角色,這種模式因為都以網路上小眾為主,因此追求物件數及成交金額,這幾個大型平台物件數都上億計算。在電商網站的評量上,應該探就其網站對於核心發展的主體或提供的服務,來討論整個電商平台的內涵,包含服務的廣度及深度;而不該單單就一站式或分站式的二分法來評論平台經營上的好壞。



一個上市櫃公司的好與壞,有許多股東、經營層面和營運團隊所無法對外描述的操作邏輯,筆者不是經營團隊,從媒體公布的資訊中,往往有許多是霧裡看花的情況,先請讀者們放下看戲的心態,或許我們正參與一場台灣本土與跨國 經營習性的轉變進化;若真的要比較C2C操作,筆者從PChome商店街個人賣場和SEA集團的蝦皮購物作為比較較為客觀;從去年的電商補貼大戰,到今年急轉直下新聞圍繞者PChome商店街下櫃的消息,到對手蝦皮母公司SEA集團今年第一季賠了2.1億美金;一個是從資本市場回歸經營自主化挾帶母集團在台灣經營數十年的優勢去迎合市場,而另一個在全球佈局大燒行銷預算操作,雖然成功上了美國股市,但從財報上目前卻尚無賺錢,筆者想請大家思考從來沒有一位經營者是為了賠錢而去成立公司的吧?看來雙方都有其後的布局操作。


筆者認為雖然PChome商店街下櫃了,但沒有了金管會的管制,未嘗不是壞事,因為下櫃更能在操作上沒了包袱,雖然系統介面上還有更大的空間改善,但在分站式的操作下,反而更能挾帶母集團原有的優勢,也因為這等原因或許更能貼近台灣市場的大眾;至於蝦皮購物在使用者經驗和介面上雖時常調整,但在商品管控和一站式的購物流程中還需要教育兩方(B2CC2C)的差異,筆者相信沒有人會願意在同一平台上買到總代理和平行輸入的商品,當商品不幸出現問題後,那維護該找誰處理呢?這可能衍生後續的消費糾紛吧。

最後,筆者想表達在台灣我們或許看到了一站式購物的平台的好,但任何事情都是一體兩面的,分站式平台或許無法和一站式一樣一個介面包含全部,但在各取所需的商業市場,目前尚未被淘汰代表在跨世代都在使用行動手機的年代,未必一站式購物可以滿足消費者想要的吧! 套一句大家耳熟能詳的諺語,青菜蘿蔔各有所好,若真的不好,市場必然會有機制去淘汰才是,何須把兩種不同的平台放在一起探討呢?

如果蝦皮是把全球各種電商營運模式集合於一站,那它將以何種模式為主體?在整個公司經營的資源分配又會以何者為主?
要作到三種模式並不難,難在當競爭對手都深耕在電商各領域時,蝦皮的大集合只是表面,並沒有足以匹配的內涵,也因為只有外表,才會出現只有不到一萬項商品,卻喊出令人質疑的全台第一電商。

2017年11月16日 星期四

车品觉:都在谈商业智能的时代,曾鸣干掉了自己的BI部门

數據要回到每個人身上,務求每個人都可以以自己的業務成為分析師
數據的工作,最終還是得回歸到產品本身的業務項目上
人人都是分析師,這應是趨勢,數據是所有業務的核心競爭力。
不在線的數據不是大數據。(但我認為這可以分階段執行)
數據有效使用,與高度流通,要有互惠互利機制

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都在谈商业智能的时代,曾鸣干掉了自己的BI部门
一次,曾鸣特地找到我,对我说:“品觉,作为阿里 BI(商业智能)部门的老大,你的任务就是努力将 BI 部门消灭掉。”我当时真的蒙了。作为 BI 部门的老大,你要我努力将 BI 部门消灭掉?
后来我才明白,这正是他的战略思考,终局的想法是我们要将数据做得越来越便捷,未来根本不应该有集中式的 BI 部门。
数据应该回归本身,让所有人都可以分析,人人都可以成为数据分析师。不是说没有 BI 部门,而是说未来某天数据分析技能已经被每个业务人员掌握。即便从一个数据分析师的角度看,曾鸣的决定也颇具远见和创造性。
大数据下半场,路在何方
如果我对你说, 2010 年时,阿里的数据化运营也是摸着石头过河,最初的数据分析产品还不到 50 个用户,业务方对数据化管理一点也不感冒,大家可不要感到奇怪。
到了 2015 年,阿里的数据平台用户已经超过 8 000 人。在整个进程中,我们从建立一支精锐的数据分析团队,发展到能开发一个全公司的业务和工程人员都能使用的数据平台。数据战略从数据化运营,转移到了运营数据,并协调不同事业群数据共享、共创及标准化,同时又要保持业务的独立及积极性。
6 年中让我记忆最深刻的事情,是聚划算一个部门的自动化项目。马云要求我们用人工智能和大数据去取代一个近百人的部门,而且业务增长率不能下降,难度可想而知。经过这个项目的锤炼,我一直在思考,数字经济引擎的形态是什么样的,以及如何搭建新科技下的数字经济引擎,也深深感受到,未来每家公司都将是“大数据 + 人工智能”公司,这在未来将不再是一个梦想。
全域大数据时代已经到来
我们应该清楚地认识到, 商业基础正因众多终端带来的全域大数据而发生着改变。 它带来的变革不限于数据本身,还有思考社会和商业模式将如何被改变的全新角度。在全域大数据的大潮之下,每家公司都要重新思考,当互联网的场景从单一的桌面转移到多源、多终端时,不仅会带来丰富的空间维度,还会增加更多从前匪夷所思的新场景所产生的数据。
这么多零散的数据和维度叠加在一起,下一难题就变成了如何保证有效地存储、更新、辨识和连接这些数据,并灵活地使用它们。在我看来,开启“上帝视角”是未来趋势,这无疑是激动人心的。
在数据科学成为炙手可热的话题的两年后,我发现我被企业管理层问得最多的问题是:如何确保有足够多的数据来发展人工智能?需要储备什么样的人才? 我认为,大家都忽略了大数据能力的根源来自连接,而连接的基础是数据的流通和标准化。
以阿里为例,数据打通绝对不是马云一声令下就可以解决的问题。从 2014 年开始,阿里管理层数次要求各业务部门(包括支付宝)无条件地将数据互通,然而换来的终究也只是表面的打通而已。手下人的阳奉阴违也是花招不少。比如,我有数据,但是我不告诉你有什么;就算你知道我有数据,但我不能保证提供给你的是有质量的数据。因为没有业务关联,对方很难长期、义务地配合你,所以就更不会把新增的业务数据和盘托出了。我认为,问题的关键,在于互惠互利。只有你找到真正的痛点,才能将企业数据循环打通。
互惠互利,打通企业数据循环
在这个人工智能蓬勃发展的时代,数据的增量比存量多。多变的业务场景也意味着需要敏捷的数据更新(包括结构)。在你使用数据时,数据本身可能早就出现了定义上的变化, Data broken(数据断裂)指的就是数据已经不能反映当前现实。因此,以这些断裂数据为基础的任何人工智能算法,都会相应地产生偏差。
这种事情表明了什么?所有的数据流通必须建立在一个永恒不变的道理上:互惠互利,否则你无法做到对数据进行适时的修正。 虽然说高层掌握着权力,但要发挥出整体的数据战略,只靠从上而下的命令是不可能的,还必须依靠从下而上的共建共创。只有这样,才能实现合力而成的多源异构大数据。所以我一直强调: 大数据是自利、利他的成品。
在阿里时,我是怎么处理部门间数据互通这件事情的呢?很简单,首先是找出大家有意愿共用的部分,我称其为企业内的公共数据,然后安排资源把这一部分先建设起来。选择公共数据也有一定的技巧,简单归类就是:各部门已经在高频率但低效率的单线流通的数据,被野蛮重复复制到各部门的相同数据,大家都有意愿首先标准化的数据。当这些带有公共性质的核心数据建立起来之后,大家就能更容易地感受到数据高质量流通的意义及好处。要保证这些数据的质量和新鲜度也相对变得容易了。
之后,我采取的是共创共赢策略。我将我们部门所有的、我认为很有可能成为公共数据的数据,全部都放在大家眼前。如果其他部门有人要使用的话,这些数据可谓招之即来。当然,前提是这些资源都是我先开发完的。当他们所有人都开始使用这些数据时,我就可以输出技术及标准,去帮助其他部门完成更大范围的数据打通。
加入支付宝后,我面对的第一件事就是着手组建支付宝数据分析师团队。 2010 年的支付宝,大部分业务团队对数据团队都不太满意,而且高层对数据能产生的价值也没有太多认识。同时,由于当时数据负责人调职,导致支付宝的数据分析和数据技术部门被分开管理。
面对数据分析和技术团队的目标不一致,业务部门对为什么要使用数据以及如何善用数据充满疑问,甚至有人认为数据分析仅是门面功夫。但我坚持数据分析产品化路线,相信数据分析的工作最终必须落地在产品上。
从解放集中式的数据分析师团队到“人人都是分析师”的泛化过程中,我们的业务部门自己就可以便捷地使用工具解决问题。经过一年多的努力,有一天 CEO (彭蕾)走到我办公室对我说:“你知道吗?你们做的产品让我觉得很爽,我很喜欢这个产品。”看到同事和老板对产品的支持,让我肯定自己在支付宝走的这条路是正确的。如果让我总结这其中的精髓,我的秘诀是: 数据分析也要讲究用户体验。
运营自动化,是大势所趋
当我 2010 年进入阿里时,我们的数据团队会利用数据去做好报告,以支持业务部门,让业务部门可以更好地把握其业务。数据团队继而在 2012 年开发了很多数据产品,将重复的业务分析需求产品化,把数据能力泛化到一线团队。
几年间,大数据距离成为业务的核心就仅差一步。直到谷歌的无人驾驶汽车项目出现,我忽然如梦初醒,这不就是业务与数据的无缝对接吗?
问题来了:商业运营的过程能像无人驾驶汽车一样实现全面的自动化吗?
2014 年,我接了一个任务,即把阿里某团购业务的运营从几十个人的团队完全转变为自动化(去人化),这项工作需要大量数据、多种算法及 IT 系统的有机结合。在这个过程中,我们要把已知工作流程中的人为决策,转化为数据驱动的自动化决策(我们称其为数字经济引擎)。而决策之间的权衡也是一种算法,决策本身就是一场博弈,越大的场景运营起来毫无疑问就越复杂。后来这个项目按计划完成了,但实际上棘手的问题并未真正解决。
在这个过程中,我们更体验到智能 / 自动化所要求的数据质量更高,数据不足的情况更明显,尤其是外部数据(包括竞争环境)的稀缺更非靠我们一己之力能在短期内解决的。
另外,数据商业引擎的最佳原则是,人为干预越少,数据回流越顺畅。最终,这个项目其实是在妥协中结束的。
最近受阿里前同事的盛情邀请,让我有机会回杭州看一个智能客服的项目,即用客服机器人取代人工客服。刚一落座,我就问道:“机器人还有多长时间可以完全取代人类?”我很期待作为人工智能应用一线负责人的答案,他明确地表示“5 年”。
他提到,让客服机器人独立运作前,首先要做的是恶补客服机器人在没有足够数据的情况下的一些智识盲点。短期的改善方法是,他们设置了一个叫“人工智能培训师”的新岗位,帮助解决客服机器人数据不足的问题。借用人工智能“大牛”、香港科技大学杨强教授的观点,客服机器人的好坏,关键在于有没有高质量的数据。令人兴奋的是,目前客服机器人(非语音)已经能自动应对 85% 的客户访问了。
最后,我想分享,阿里在数据化实践过程中有三大原则:
相信数据是未来所有业务的核心竞争力。
不在线的数据,不是大数据。
数据的有效使用与高度流通要有互惠互利机制。
只有真正做到这三点,才能让大数据真正成为企业增长的杀手锏。