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O2O 領域的熱門程度毋庸置疑，半年之間資本暗涌，千樹萬樹梨花開。

商業資本投資都是投入回報比驅動，財團經過嚴格的財務考察后，是否選擇掏錢入伙可以直接表達對企業的商業價值的判斷。但大眾卻鮮少有渠道和機會了解這種商業價值，被各路公司的公關混淆視聽；甚至是專業的投資團隊，偶爾也會因為跨領域投資被表面數據欺騙。

那么想要看透企業，有哪些維度的核心數據？

先看看有哪些最常接觸到的淺層數據。

在可公開的信息和媒體報道中，用戶數、訂單數、市場份額是最常見的信息，首先減輕這些數據對你造成的影響，他們并不具有說服力。

一個原因是無從求證，留有作弊空間。成熟市場機制完善，數據可信度較高；但本文所分析的新興市場監督規則匱乏，競爭混亂。

另一個原因是數據本身的價值有限。繼一些前人的粗暴打法成功后，越來越多的創業團隊投入大成本推廣線下，企圖短期聚集大量用戶、訂單，借以“爆發式增長”的帽子抬高公司估值。“一元體驗”、“免費享受”這些字眼每天都能在辦公樓底聽到，再來看“爆發式增長”這個詞兒，大家以后也就能有所思考了。

近幾年，這種玩兒法有所創新，開始流行秀“峰值訂單”，去年某團隊的“萬人圣誕大趴”就是類似的邏輯——免費體驗，萬人同場。

站在傳播角度上確實是不錯的案例，但站在拉新轉換角度上，不能當真。當然也還有其他微創新玩法，比如復制做出類似的千人大趴，然后解讀為最高庫存能力和抗壓能力。

但以這種方式，擁堵的現場反而會拉低用戶體驗，造成品牌傷害。另外以免費提供千人服務的投入成本來說，傳播回報和訂單轉換回報也并不高效。

以上這幾種粗暴的推廣活動涌入的大多數用戶都是垃圾用戶，一旦活動結束，這部分用戶也無法轉換真實訂單。

那么，我們如何透過現象看本質呢？要從總服務時長、總交易額、實付比例、工作飽和度和訂單間隔時長來了解。

總服務時長（Gross Service Time）

以本行業為例，現在有個愈演愈烈的趨勢就是過于重視訂單。因此某些企業會不計效果，在各大社區、超市進行免費下單推廣，一時間幾十個人的團隊就能做到幾千訂單。

那么如果想要了解企業真實的訂單水平，與其看訂單數，不如看“總服務時長”，一個小時的體驗可以被拆分成N個訂單，但總服務時長仍然無法變化，這個數據更為代表性。

點到目前日均 GST 約 12w 分鐘；下單峰值最高 70w 以上。而為什么說 GST 一般來說比較準確，很簡單，因為所有企業都需要以這個真實數據來跟勞動者結算工資。

所以即使某些企業在前端把五分鐘地推記做一個訂單，但在后端仍然只能老實的記錄實際服務時長。因此在這種計算方法下，五分鐘的地推、刷單、邀請用戶下空白單等等方式都立馬失去意義。

另外，拆單在另一個角度來說也是拆分體驗，本來經過成熟考慮推出的服務模式，被地推拆分成快餐體驗，這種方式不僅傷害用戶體驗，也根本無法形成有效的黏性和口碑傳播。

總交易額（Gross Merchandise Volume）

總交易額 = 訂單量 x 客單價。目前點到的日均流水 30w，它是一個綜合的指標，能直觀的反映企業的整體狀態，反映深層次的問題。

例如，某企業的真實訂單量確實在大幅提升，但同時總交易額并未隨之上漲，很可能就是它客單價出了問題。現實中，也確實存在一些創業公司為了沖銷售業績、保訂單量，在地推、企業推廣、合作等都給出遠遠低于市場正常水平的價格，換算下來的客單價遠低于平臺標準；也就因此拉低了總交易額。

這種做法最直接的影響就是破壞了自己的價格體系，而這樣長久經營下去的結果，要不然就是持續虧本投入，要不然就只能選擇損失這批虧本換來的用戶。不僅如此，過低的價格促銷會對品牌的定位和價值產生更為深遠的影響。

實付比例（Real Payment Percentage）

總服務水平很高，總交易額也很高，這樣是不是就沒問題了呢？

還存在一種情況，即企業雖然不會降低客單價，但是在大幅發放高價優惠券，企圖留住用戶下單。如果要判斷是否有這種情況，就需要看實付比例了。

實付比例 = 用戶付費金額 / 總交易額

目前行業內的補貼戰十分常見，但一些沒有計劃的高價補貼并不合理。一旦停止補貼，高成本獲得的用戶很可能會立馬流失。

消費者對產品的選擇都是用腳投票，用實際的消費反應自己的態度。實付比例可以直接看出價值用戶的比例。

這個數據才是平臺規模的核心，它反應著用戶真正的需求。

在我們的后臺內，可以保持跟蹤所有用戶的支付消費情況，從創業初期到現在，我們的忠實用戶的規模以裂變狀態急劇擴大，這批人不僅來到了這里，并且一直保持全款下單。

這才是商業本質的回歸。

上面的這兩個數據都在用戶維度，反應目前的發展水平；另外還有一個維度的數據則關切企業的長遠發展——技師維度。

工作飽和度（Work Saturation）

“技師數”跟“用戶數”類似，都是包含大量噪音的淺層數據。

供給端是否能保證持續穩定的輸出，確實對企業是否能保持高發展有著重要影響。我們團隊為配合訂單的高增長，技師團隊也在同步壯大，全國總規模一直保持著行業第一。

但同時，比這個數據更重要的，是技師資源的使用效率。

事實上，行業內某些企業快速膨脹，導致資源閑置的現象反而更為常見，因此就需要“工作飽和度”（總訂單量 / 總技師人數）來反映供應和發展的是否平衡，實現對技師、訂單同步增長、技師資源是否被有效利用的動態監控。

更重要的是，可以通過設立飽和度合理值，及時進行調整——減緩技師招聘或加大訂單增長，來保證平臺技師的時間庫存被有效利用合理比例，保持技師收入穩定。

訂單間隔時長（order space time）

單純保證技師的工作飽和顯然并不足夠，為了保持對行業的敏感性，我們一直在試用各種不同類型的上門服務，發現有個行業隱患的改善效率緩慢。某些公司的上門服務者，他們為了趕訂單經常需要從北京城的最東邊到最西邊，一天來回跑三趟；嚴重的時候甚至服務者會帶有抱怨情緒。

這便帶出一個新概念，訂單間隔時長（訂單與訂單之間的路程總和 / 總訂單數）。它反映了我們目前的上門經濟，每服務一個訂單需要付出的路程成本。

工作飽和度保證了技師的收入基礎，而訂單間隔時長的優化則是為了技師收入能持續提高。如果不對此進行優化，那么即使在訂單完全充足的情況下，單人的日最高服務單數仍然固定；長久下去，技師收入瓶頸明顯，缺乏可增長空間，無疑會成為他們考慮進入上門行業的巨大阻攔。

換個角度，對于企業來說，如果使用無法把技師的時間成本最大化利用，那無疑也會成為自我限制的關鍵。

而提高飽和度、降低訂單間隔時長的唯一途徑就是算法優化，潛藏在市場增長下面的技術積累，是這些初創團隊度過初期的爆發增長后，是否能保持增值的關鍵。

也正因為如此，我們一直在不斷完善自己的 BI 系統：從初期開發的派單系統 1.0，而后新增運營效率、企業成本的監測，用戶消費行為跟蹤，再到用戶模型搭建、訂單技師打點匹配圖等等功能。

我們堅信這些功底才是互聯網做上門經濟的意義。

上門經濟不是單純的讓勞動者從坐店接單到疲于奔命，這些數據的意義，這些技術嘗試的革命性才是在真正意義上實現“解放手藝人”。

也只有這樣，反過來企業的價值才有可能擺脫行業限制，成為一家偉大的互聯網科技公司。

否則，再新鮮的概念，也只能生產出無趣的“大型上門服務連鎖店”，價值仍然沉淀在服務生產，而非真正的“科技改變生活”