混战之后,二手车电商的“下半场”也开始了

无论你是否承认,二手车电商的“下半场”已经来了。这一个伴随着服务“标准化”竞争、知识+消费升级、AI大数据、分享经济渗透的下半场。

无论你是否承认,二手车电商的“下半场”已经来了。这一个伴随着服务“标准化”竞争、知识+消费升级、AI大数据、分享经济渗透的下半场。

传统意义上的“互联网下半场”,表面上说是互联网人口红利固化、消失,在消费升级的时代,用户消费习惯更重视场景化和体验度,消费力提升,所以有了新的创业机会和发展空间,即消费为中心,暗指被挖掘一空的领域还存有机会。“下半场”这个名词,在2016年末的创投圈,被各类VC和创业者在饭后谈资论调,外界看来这有些概念化了,还没有真正启动,因此也招致不少关于“下半场”的怀疑态度。

不过,对于二手车电商来说,“下半场”却是一场真正的新开始。很长一段时间里,二手车电商陷入“烧钱”的一个怪圈里,纯O2O和电商“管道”化,毛利天花板无法突破,成为众多VC嗤之以鼻的理由。2012年之前的APP一条用户数据只有几毛钱,但现在至少翻了10倍数。同理,对于各种信息流平台数据依赖的二手车电商,运营成本之痛也在提醒各类创业者的转型。而获客模式的单一,仍然未解,故二手车交易行业的“上半场”,充斥了太多的资本燃烧的现象。

鏖战与分流的二手车交易“上半场”

O2O不满足互联网的核心需求,作为资本、人力密集型投入的纯链接模式,巨大的资源投入使边际成本无限递增,被主流市场抛弃也是必然的。去年马云就在云栖大会上表示,没有“线上+线下”强运营、流通能力的电商将不复存在,纯做“连接、管道”的电商将不复存在。8月估值10亿的汽后“独角兽”车风网陨落,C2C交易模式鼻祖Beepi落幕,中小二手车电商裁员关店,以及抱团取暖蓄力一发的景象,成为二手车交易行业“上半场”的独特景象。

什么时候,“toVC”一直占据了二手车交易行业的话语权?

所有的视角,把融资、讲故事的能力急剧放大,二手车行业圈里人经常讲个笑话,有些CEO要钱简直占据了80%的时间,他们频繁奔走于每个论坛、峰会,不放过每一个机会,以至于下属们在汇报工作时候,总是抓不到老板。当然也有人开玩笑,二手车交易电商企业里真是太忙了,老板其实在躲你们。

要完钱就去造”,成为去年创投圈里,许多VC对二手车交易企业共同的印象。

“鏖战”中的二手车电商,在“上半场”出现了俩个阵营。一种是继续千金一掷,信守流量获客占有市场份额的信条;另一种,是优化运营结构和效率,实现初步或全部盈利。

第一种阵营信奉者坚信“开拓者文化”。他们认为,没有BAT把持流量、业务介入的空白领域,是最易成功的。无论是搜索引擎还是通讯工具,当BAT堡垒已立,再想去做如说笑一般。即使有一些搜索引擎后来也有一定的生存空间,但大多是依靠其他的产品根据地,比如搜狗与输入法和浏览器捆绑等才勉强有一丝空间。

所以,二手车交易行业流传着这样一句话,二手车交易行业是BAT未实际规模涉足的几个领域之一。后者对这一理念盲目自信和乐观,被冠以豪赌者的代名词。例如,被北汽收购的车易拍,在2015年-2016年初动作频频,一路扩城市,拐点出现在去年7月,车易拍裁员30%并放弃C端业务,和优车诚品合并,归纳北汽产业链一部分,宣告了他独立品牌之路的终结。

第二种阵营是典型的闷声发财类型。没有任何线下展示类广告,合作方式没有CPM,靠CPS或者CPA合作方式获取数据。对赘余的运营和人力结构进行积极优化,实现每个节点的高效优化。举个简单的例子,CEO几乎12个小时在盯数据、运营、投入产出比,晚上可能还会在财务室盯账。“专注”于某一盈利的业务模块,精雕再精雕,直到极致。

目前阵营类型已知的是,已经在去年12月实现集团性盈利的车置宝,业内据称亲自盯客服内功,已培养出单月成交量能够破百的客服;还有实现毛利为正、宣称2017年全面盈利的人人车,去年年末的几个月,少有的避开了和瓜子二手车拼刺刀的锋芒。

分流之后,可以预料的是,2017年二手车交易的“下半场”,这两个阵营终究会有一方胜出,凭借其核心竞争力和产品优势,超脱“造势、讲故事”,正式登上主舞台,证明二手车电商存在的新意义。

服务“标准化”借力大数据

众所周知,二手车交易存在“一车一况、一人一价的”信息不对称现象,这种二手市场的”柠檬内因”,势必会让二手车交易电商们,在2017年进行一个变革。我很少用颠覆来形容一个产业的变革,但是,面对长年积累的“痛点”,这种陈年痼疾早已深入骨髓,不进行开刀决断,整个行业都将陷于停滞。

2016年末,中国二手车交易量接近1000万辆的行业预期。中国汽车流通协会预测,2020年中国二手车交易量将达2920万。虽然,二手车交易行业去年的成绩只能说将将及格,但是,面对新一轮的挑战和新成绩要求,与去年年初势如破竹的呐喊相比,行业内底气稍显不足。

去年美国C2C模式鼻祖Beepi陨落,是谁也没料想到的,美国的二手车市场属于完全成熟的业态,从1990年起交易量保持在4000万至4500万之间,为新车销售量的三倍。空间如此之大,Beepi业绩却增长乏力,2015年上半年仅成交6000台。分析认为,Beepi虽然有机为利好的宏观背景,但是服务的标准化没有更迭,是一个严重的问题,因为美国人口无论从素质还是经济能力上,都和10年前大不相同,还在沉迷于旧的商业模式,保持惯性运营思维被新一代的消费升级拖垮,显然会折戟。

中国二手车交易量增长确定无疑,1000万辆、2000万辆、3000万辆大关将在5年内依次跨过。但这不意味各个二手车交易电商都能躺着把这几块蛋糕吃了。考验他们的,是“下半场”对服务节点化运营,以及交易场景的把控。

经过5年左右的生长,二手车电商已经在初期完成了基础连接工作,但是更高层面的服务标准化竞争已经开始,以前的硝烟有时候还能看得见的,比如用户界面的变化,未来的硝烟越来越看不见,可能在用户不知不觉中已经完成。

比如各个二手车数据信息平台,前期一直在深度挖掘用户画像,记录用户行为,积累庞大的数据,那么“下半场”就是将这些大数据经过科学算法,进行排列进而分流到二手车电商平台,形成完整生态链的一种方式。以二手车拍卖网车置宝为例,平台具有74个节点化的运营场景,通过大数据信息库的整合,对每一台车进行科学算法的大数据定价,这是要比一般的第三方估价平台更客观的定价方式。大数据是软件算法进而自动完成决策任务的前提,人工智能涉猎之广,大数据自动定价或许成为现在车置宝,以及其他二手车交易电商的又一风口。

继续分析节点化运营,其实,每一个交易场景都是经过实战经验反复修正优化的,这就是我们所说的二手车电商落地能力,不同于以往单纯的连接和线下宣导,二手车电商真正的核心在于线下运营,这也是为什么许多二手车创业公司,CEO会花70%以上的时间布局线下战略,监控线下运营的秩序。

场景化是消费升级的产物,当人们不再关注单纯的价格,而是把品质当做首选的时候,市场的主导已经显然易见地更迭,反推之,人们生活中随处可见的场景,成为触发人们消费的重要前提因素。所以,二手车电商线下检测服务,门店成交以及过户、物流服务等,都是能触发C端决策的场景碎片点,“下半场”或许集中寻找场景或创造场景并为之提供符合逻辑的消费选择。

“知识+消费”升级

随着移动互联网技术,以及知识升级时代的来临,C端用户不再局限于以前的认知,纷纷借力各类平台进行知识武装,对二手车知识进行学习,现在国内有几大门户类以及社区做到了抵住作用,它们分别是汽车之家以及爱卡汽车,几乎每个懂车爱车的C端用户,在这俩类社区网站,都学到了业内经验。获取知识渠道的丰富,让二手车电商面对的挑战更多,C端用户开始精明了。

他们发现,用户不再是随着流量而四处游走的红利因子,而是一些有着质疑精神,敢于对平台进行多方考证评测,进而得出决策的专业用户。知识升级再二手车电商平台上表现的非常明显,与此而来的,是同步化的消费升级,无论是卖车还是买车的决策者,不再是头脑一热闪电决策,而是在心理以及价值观层面,对平台认可之后,才会进行下一步决策的人。

对于二手车电商们来说,“上一场”是如何获取用户,那么“下一场”则是怎么帮助用户形成品牌认可。这其中,还会用到大数据挖掘这一技术,二手车电商最大的优势,是能借用海量的交易数据得出C端用户的消费习惯。除了上述车置宝凭借大数据算法定价外,一些线下的实体基建成为二手车行业不可或缺的活跃因子。例如,4S店含有的车辆保养行记录,表面上看似几个简单的历史纪录,但实则包括了车主的使用习惯,车况的客观保养信息,蕴藏的性能以及保值率折损的信息等。

不仅是大数据,在内容分发领域,二手车电商也开始积极进行内容的同步化转型。前不久,优信二手车耗资2亿推出的APP车伯乐,就是一次二手车大数据同步到内容分发平台的尝试。我们知道,

第一次的内容分发是门户时代,它连接的人和信息,但是它能够展示在首页或者每个频道分类前列的内容还是很少,每个人看到的内容是一样的,没有差异化可言。

第二次内容分发的时代是社交网络。它通过连接人来传播信息。Facebook,Twitter,微博、微信都是非常庞大的内容分发渠道。社交网络有着天然的群聚性特点,不同人群会主动关注自己喜欢的不同信息,通过关注板块的不同,形成初期差异化的特点。

第三次内容分发的时代是个性化内容推荐。通过算法来连接人与信息。个性化内容推荐比社交网络的内容分发效率更高。这一内容推荐因素,直接跳过了用户选择的阶段,因为选择阶段是最易流失的时间,所以,对二手车电商来说,用户关心的内容无非二手车估价,二手车售卖,二手车保值分析等关键词,那么针对这些内容进行定制化的操作,以及系统推送,最后通过产品实现,这无疑是“下半场”最为显著的内容特点。

AI/VR布局和渗透

关于二手车电商“下半场”最积极的判断,要属未来技术手段的更新,以及分享概念的回归。技术手段消除上游C1用户和下游C2的信息闭塞壁垒,最有效的应属VR+AI技术的结合。随着VR技术发展,包括奥迪、菲亚特、丰田、乐视、zerolight、车势科技(Autoforce)等国内外汽车厂商和方案商都开始尝试将VR技术应用在汽车研发、生产、制造、销售、发布等环节。

前不久,谷歌的CEO桑达尔·皮猜(Sundar Pichai)认为,谷歌将转向人工智能优先的战略。谷歌未来的核心不在于互联网,也不在于移动互联网,而是通过人工智能实现各种无处不在的计算。这一点,在谷歌研发的无人驾驶技术上体现的最为明显。

由于基础设施的原因,中国的VR+AI还处于一个未成熟的阶段,但是对于二手车交易方面的应用早已被人们关注。如果能在汽车检测、保养、维修的环节,商家能够给予可视化、场景化、能够异地实时参与以及感受的VR技术,进行植入,无疑是“下半场”二手车电商们更为积极的选择。

作为二手车交易率在80%以上的美国,已经有企业首先在VR领域进行布局,并将进入实质化阶段,美国二手车交易平台Vroom 宣布完成 5000 万美元的 E 轮融资后,已推出 VR 汽车展厅项目。通过使用 HTC Vive 应用,能够带领用户进入 VR 世界,近距离查看车辆的细节,还能享受到不同车型的试驾体验。

“下半场”不仅是技术的赛跑,更是符合规范“中介化”的选择。“去中介化”不如“规范中介化”,这一论调,近段时间甚嚣尘上,成为二手车行业的共识之一,以此为代表的C2B/C2R(Retailer终端零售商)平台,可以节约下游经销商的经营成本,由于实体展厅在租赁、装修、人力、水电等诸多成本耗损项目,一些大型的展厅几乎可以把每个月的交易毛利冲刷掉,随着一线、二线城市地租水平的提高,巨大的场地费用成为不争的问题,但VR远程看车技术却可以解决这一现状。

另外,VR技术增加下游买车C端用户的体验。在国内,由于二手车交易是不受地域、以及时令限制的低频高额交易,C1卖家和C2买家往往存在地域差异情况,作为下游的买家,很难去异地体验车况,了解车的性能,对于用户体验绝对是个减分项。

二手车交易“下半场”,仍然是一个技术驱动的高难度行业。就算是二手车交易平台很成熟的欧美,也没有放弃对VR等新领域的渗透。最近,巴塞罗那计算机视觉中心的研究人员制作了一个虚拟城市SYNTHIA,用来训练无人车的AI系统,首次把VR和无人车结合到了一起。在虚拟场景中,驾驶员可以在短时间内挑战各种复杂路况;宝马利用HTC Vive强大的VR技术,让体验者即使在密闭空间也能感受到真实的驾驶体验,这些都是VR+AI技术的成功案例。

现阶段,在汽车后市场应用最广的是大数据系统上的价格竞拍,数字化定损和评估等。这些都是基于大数据系统(AI)进行运行的,一个二手车交易服务商,在整合交易数据时通常有自己的一套完备体系,但目前没有实现VR+的概念,用户没法可视竞拍的场景,这是“下半场”可以发力的区域。

分享经济新概念的回归

习惯了摩拜/ofo/滴滴等对分享经济的解读,我们已经对分享经济的概念近乎挖空。不过,分享经济的概念,可能又要有一个新的解释。我们知道,美国等发达国家,“二手”是自然形成的。当普通人的消费水平达到一定的程度,物质变得极度丰富,品牌产品也得到普遍信任。加之,美国的信用体系已经相当完整,二手车作为二手物品的分享,变成为一种现实意义的分享市场。

这种成熟的分享市场,或许可以在一定程度上扭转二手车市场的“柠檬现象”。无论是闲鱼还是回收宝,对于二手车物品都有一个明确的C端筛选条件,上游的C端会自发的对二手物品进行整备或者翻新,这就是一种分享的前提,品质决定二手价值,换句话说,也是建立信誉的保障。

例如,美国的Blue book以及carmax,去carmax买车的人,可以在Blue book查询车辆的估值,这表面是商业模式的数据分享,但其实,平台和平台之间已经达成默契,在Blue book查询估值的人,下一步去carmax会发现自己的车况信息已经共享了。这在国内的二手车交易市场也出现了萌芽,例如公平价、精真估、车300等平台,都会在用户提交完评估信息之后,分享给合作的二手车电商们,形成一个完整的二手车交易生态,“下半场”,这种生态链还会延长,例如第三、四阶梯的金融和质保等模块的介入。

“上半场”,二手车交易行业摸着石头过河,现在,“下半场”来了,他们做好准备了吗?

如今,中国的二手车行业面临着质疑和阻力可能比想象中更大。但是,同时面对“下半场”的各种机遇,二手车电商们能否抓住,外界还应拭目以待。

本文系作者 槽车来鸿 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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  • 自从王兴提出下半场这个词后,各路媒体争相抛出各个行业到达下半场的论断。我好想问,假如你们没有听到这个词,你们的观点以什么方式来表达?

    回复 2017.01.18 · via iphone

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