曾鸣教授的图
从13年到现在几百个后市场赛道的创业项目的模式验证了一个结果,以上各种单品类赋能均未成功。甚至几个组合都未成功。目前无论是SAAS,还是零配件等各项对小b的渗透率都很低。目前相对好的是B2B配件,行业优秀点的规模化数据能做到平均单店10%以上,已经是很好的数字了。而这个渗透率下,妄谈对店面的附着力(或叫控制力)。
所以,我对后市场的打法提出一个赋能的大前提,运营。
张杰的后市场赋能图
赋能基础:运营
需要以运营为前提的赋能手段,主要基于以下原因:
1、后市场小b数量庞大,但优质产能店面稀缺。
2、行业从无大型汽服连锁出现。区域性连锁尚未进入成熟期。
3、供应链端也未像美国市场产生大型企业。依然很碎片化。
4、行业成熟的职业店长、区域管理人员匮乏。
所以,对行业的总结是,混沌初开、一个体量巨大的行业,但是总体发动机能量不足。所以,需要一个运营带动大量的小b快速升级。这个过程必不可少。而且,没有运营驱动,其他赋能手段事倍功半。
可以说,运营在后市场行业里是胜负手,一点都不为过。
从这个角度,大家就理解我一直说的一个观点。在后市场,独立saas企业机会不大。尤其是在大型平台企业,应该投入的重资产就是“运营”+“IT”。
运营是一切的基础,但是随着规模扩大,没有“IT”支撑,运营会是一个灾难。IT是科学管理、规模化、数据化、效率提升的助推器。而IT离开运营,对小b的价值就成了一个记账软件。
S平台赋能小b的第二个重要的方面,也是一个重要的价值点,就是提供小b都共同需要的某些服务。
我一直称为“可集中的固定资产”。这个最显著的无疑是在供应链端,因为小 b 缺乏对上游供应商的谈判能力,往往不能获得很好的资源支持,但是由于 S 完成了小 b 的在线化支持,所以他们可以实时准确地获取小 b 对某些公共服务的需求,帮助他们向上游供应商集成采购,获得更好的价格和服务。
这种供应链产品包含:零配件,保险,新车,二手车等供应链资源。我一直强调汽服连锁门店是入口和最佳交易场所。因此,对汽服门店的定位绝对不是仅仅一个修车服务,而是多种车相关产品的零售终端。
“赋能的第三个方面是S2b2c模式和传统的特许加盟不一样的地方, 是一个重要的模式创新的环节。因为连锁和特许加盟用的都是品牌商的品牌,是一个标准的B2C模式。品牌商通过加强内部管理,实现服务的标准化, 保证连锁店或者加盟店也能达到同样的服务品质。
但是在 S2b2c 的模式下,因为 S 这个平台必须借助于小 b 的创造性和服务能力,那么小 b 提供的服务就必然不是完全标准化的,小 b 必须在 S 提供的标准化的产品和服务的基础之上,要有再创造再发挥的空间和能力,这样小 b 和 S 的合作伙伴关系才有价值。”
所以,S 和小 b 是共创的合作关系。因此,我在之前文章推测过,基于现在的后市场环境,并不一定需要一个全国性的汽服连锁品牌。请看《打造一个全国汽服连锁品牌,真有必要吗?》
而后市场是个典型的区域规模效应的生意。所以,在区域内的品牌统一还是有意义的。比如,瞬间在一个二三线城市几十个同品牌店面的力量还是蛮大的。
所以,后市场最有可能的是,“一区域一品牌”。而在区域内,S 最终要对于 c 有一定的品牌露出,很有可能是一个双品牌战略,既有 S 的品牌又有小 b 的品牌。
后市场的 S2b2c 模式并不是个完全的互联网模式,小b 2 c 服务的过程一部分在线化,一部分无法在线。所以服务过程对平台的不透明性依然存在。不能像淘宝掌握了淘宝卖家的所有的运营数据,所以可以通过消费者的参与和种种的手段对卖家进行星冠钻的评级。
因此,在后市场,大家经常拎不清的是,如何处理S 和小 b 的合作关系和竞争关系。b2c零配件电商模式走不通很大原因就是,平台希望通过低价和C成为朋友,而把2b推到了对立面。无法激发他们的合作关系。导致 小b只把平台当作引流工具,平台来的用户要么转化成自己用户,要么就降低服务质量。这就是典型的关系处理错位。
S2b2c的模式本质上是网络协同,通过互联网的方式让更多元的角色可以参与,共同服务海量的c。
汽服店面帮用户修车涉及到零配件采购、技术。这些店面都能自己搞定,很少需要和别的店面协调资源。换句话说,门店与门店之间没有什么可以分享的固定成本,做成连锁的意义不大,这个行业自然会呈现比较碎片的状态。
因此,对非修车服务的集成至关重要,如果能够将此类服务整合好。证明平台的集成提升了单店的效率,降低了运营成本,这个行业才有集中的价值,如果不能证明。这个行业就继续碎片化就好了。
而后市场,还好有可以集成的服务。如仓储配送,客服,技术,培训,IT系统等,提供全方位的商业支持,降低店长经营一个汽服店面的门槛。
S2b2c 作为数据时代的一个新物种,肯定要充分的运用好数据智能。这一点上 S 是有相当的天然的优势的,因为起步就是一个在线的服务模式,小 b 服务于 c,它的数据是可以沉淀并积累下来的。然后通过这个过程, S同样利用他的资源优势、人才优势、投入优势是有可能给小b提供数据智能的决策支持的。
通过日常对车主对服务,车辆及车主信息完全在线化,车主和车辆各种数据都存在在平台上,那么每次修车、车辆交易的过程中,在后台的人工智能引擎演化,帮助服务交付和交易。所以这里是能够看到很大的一个数据智能的增值空间。