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阿里巴巴集團總參謀長曾鳴:Uber,能站穩千億美金俱樂部嗎?

產業投資 本文作者:曾鳴 2016-08-23
Uber 大概是有史以來成長最快的公司。創立不過六年時間,市值已經攀升到625億美金。不過,更深刻地理解Uber成功的原因,可能面臨的挑戰,拷貝時必須考慮的因素,對于眾多的創業者、投資者意義重大。

Uber在共享經濟方面的成功,大家都很熟悉了。但這種共享經濟模式的成功,其實是建立在數據智能的基礎上的。很多有很好共享理念的創新,舉步維艱,原因是缺乏這方面的突破,無法創造足夠大的價值。

Uber把一個傳統行業,改造為基于數據和算法的智能商業——由于移動互聯網的普及(智能手機變得極為廉價,GPS的實時地圖服務已足夠準確),乘客和司機的位置信息可以實時在線;而云計算和人工智能/機器學習的高速發展,使得實時匹配海量乘客和車輛(司機)成為可能。僅此一項,乘客和司機雙方享受到的高效和便捷,就遠超過傳統出租車業。

此外,Uber還引入了市場機制,改變原有的計價體系。高峰期加價,引導乘客用不同的出價方式表達自己的需求,從而打破了傳統定價的剛性。這是典型的,用市場化的方法解決社會問題。

通過不斷改進的智能匹配算法,Uber不斷地降低乘客等待的時間(大部分城市平均等待時間低于4分鐘)。通過提高車輛使用率,在維持司機收入的同時,不斷地降低價格,以進一步地擴大乘客基數,從而吸引更多的司機加盟,形成了一個快速發展的正反饋循環 。這點從Uber的員工組成也能看出來。工程師占了員工一半以上,而且有非常豪華的算法團隊。

同時,在美國,傳統出租車在大部分城市嚴重供給不足(往往受牌照限制),結果價格高昂。另一面,則是汽車保有量很高,社會資源嚴重閑置。Uber讓普通人和私家車都能提供出租車服務,帶動了共享經濟的發展。

以上幾項之和,就是Uber創造的巨大商業價值,并減少了社會資源的浪費。故而,Uber的估值隨著其快速擴張,迅速膨脹,且有技術、共享經濟等光環籠罩,因而一時風頭無二。

Uber沒有網絡效應,但有平臺經濟

但在最近兩年,Uber的發展似乎進入瓶頸期,不但沒有形成壟斷,而且追趕者的腳步日益迫近。這顯示出,它正在面臨一些根本性的挑戰。這些挑戰的背后是理解互聯網時代商業模式的一些關鍵點。

最重要的一條,是Uber到底有沒有真正意義上的網絡效應?這是“贏者通吃型”互聯網企業最重要的特征。我同意Tory Green(《The Myth of the Uber Monopoly》)的觀點, Uber不具備“需求端網絡效應”。Facebook,微信是非常典型的需求端網絡效應,用戶主動傳播,幫助企業接近零成本地獲取新用戶。用戶越多,就將越多的同學、親人、朋友、同事……拉入網絡,網絡的價值自然越來越大。

Uber雖然沒有網絡效應,但它有清晰的平臺經濟。平臺經濟有很多種定義方法。最簡單的一個標準就是它是否是個在線市場,完成多種相關資源的更高效的匹配。Uber智能匹配乘客和司機,毫無疑問它構建了一個在線的出行服務市場。在這個意義上它和Ebay,淘寶,谷歌更具備可比性。Ebay就是第一個在線市場。谷歌的商業價值核心是中小企業精準營銷廣告投放的在線市場。

平臺經濟是互聯網時代最有競爭力的商業模式。一個重要的原因是平臺也有正反饋閉環。更多的司機帶來更多的乘客,更多的乘客帶來更多的司機。這是典型的市場效應,學術上有時也被稱為跨邊網絡效應(陳威如:《平臺經濟》)。

而數據時代的在線市場,本質上都有數據智能的引擎,把數據智能和市場機制有機的結合起來了,都成為了智能商業,從而創造了巨大的價值。所謂的互聯網+,本質上就是看能否在一個個傳統行業構建新的智能在線市場,從O2O,到家裝,到醫療健康,無不如此。這是互聯網下一輪競爭的關鍵。

沒有網絡效應,單靠規模經濟,無法形成壟斷

Uber的核心優勢,從經濟學的角度來看,源于傳統的“規模經濟”:快速擴張供給端的“規模優勢”——海量的,原來被擋在專業門檻(牌照)之外的服務提供者,加入市場提供服務,降低價格的同時,還大大提高了服務質量。

一個重大的挑戰是,如不具備需求端網絡效應,供給端的規模效應再強大,用戶的轉移成本仍然很低。尤其在互聯網時代,用戶很容易在UBER、LYFT、滴滴、神州、易到之間切換。司機甚至會很有意識地去支持兩到三個公司,讓他們保持一個有效競爭格局,從而維持自己的談判能力。

至于乘客,轉化成本也很低。如此重要的高頻應用,為了使用時的方便,獲得確定性的服務,多下載一個APP就不算什么了。而波峰、波谷的特征幾乎使得任何一個網絡都很難在高峰期提供足夠好的體驗,從而為跟隨者留下生存的空間。

所以,規模經濟的壁壘,比網絡效應的壁壘要低得多??梢允褂煤A抠Y本,進行密集轟炸而克服。這一點,從玩家的表現即可感知。5月中旬起,滴滴和Uber像進了拍賣會一樣頻繁舉牌,不斷更新自己的融資成績:先是滴滴宣布獲得蘋果公司投資10億美元;接著,Uber宣布獲得沙特公共主權基金投資35億美金;很快,滴滴宣布這一輪的融資遠未結束,且將遠超過Uber的35億美元……基于規模效應的競爭,很快都會演變成軍備競賽。

而這種軍備競賽,不會有大贏家。從歷史經驗看,建立在規模經濟基礎之上的產業,最有可能形成的,其實是雙寡頭,或者三寡頭, 而不是“贏者通吃”的格局。這樣的例子非常多,如航空公司和鋼鐵企業。即使是互聯網行業,也已經有先例可循:視頻行業。到今天,這么多輪的軍備競賽后,三個大玩家的寡頭壟斷格局暫時還看不到打破的跡象。

平臺的潛力還要看其廣度和深度

要分析Uber未來發展的潛力,就需要看一個相對簡單的平臺能否演變成一個足夠復雜的網絡/生態。Uber能夠如此快速擴張的根本原因之一,是打車作為用戶場景相對簡單。這個簡單的切入點在帶來速度的同時,也在一定程度上制約了Uber發展成多邊市場、復雜生態的潛力。這一點,與淘寶做進一步對比就更加清楚。

暫時把兩家公司發展的互聯網基礎環境的差別放在一邊。淘寶要處理的是復雜的商品交易。為了完成這個當年幾乎是不可能完成的任務,淘寶逐步摸索出了在線支付、擔保交易、信用評價、消費保障等一系列支持體系。淘寶早期發展速度并不算快。但一旦這些體系建立了,從服裝等主打類目,很快走向“萬能的淘寶”,幾乎無所不賣。這是平臺的橫向擴張。在縱向,平臺的拓展能力也非常強大,從零售到廣告、營銷、物流、金融、供應鏈……, 逐步滲透。

淘寶的廣度和深度,很大程度上是由于網絡自己有很大的擴張動力。這種動力來源于另一個重要的經濟學概念:范圍經濟。以淘寶為例,不同類型的賣家聚集在一起,不但可以分攤各種基礎服務的成本,也能分攤獲取客戶的成本。淘寶的核心是商品的豐富性,不是簡單的規模?;ヂ摼W的所謂長尾效應就是源于范圍經濟。

而Uber的司機,是個相當簡單和同質化的角色。沒有明顯的范圍經濟,網絡缺乏自主生長的動力。Uber在打車之外,一度被寄予厚望的快遞服務、送餐服務等業務擴張并不順利。根本原因在于,這不是原有網絡的自然延伸,而需要管理者去復制原有領域的成功。問題是,人為將一個成功模式復制到完全不同的場景中,Uber公司的效率未必高過一個創業團隊。一個有力的旁證是,達達快遞已經迅速在快遞業中復制了Uber模式。

幾乎可以推論,無論是否為Uber公司親力親為,Uber模式向其他服務業的擴張,都會把出租車行業發生過的故事重演一遍:以大數據、智能商業為驅動力,短期內輕松突破傳統行業的極限。其核心,仍然是快速的規模擴張,照樣需要瘋狂融資、燒錢,目的是炸開傳統規模效益的壁壘;用戶仍然會在多個Uber模式的快遞、送餐平臺中自由切換,只看誰能在特定的時間內提供確定性更優的服務;快遞員無論兼職還是專職,也仍然會有意多頭接單,保持平臺之間的競爭關系以提高自己的議價能力……外賣幾乎就是歷史重演。而大部分目標市場要小得多的類Uber公司,由于投入產出完全不成比例,已經大量倒閉了。

從共享經濟走向“共創經濟”

Uber毫無疑問推動了共享經濟的發展。但值得指出的是,共享經濟實際上也有兩種,其機制和價值很不一樣。一類是以Uber為代表。核心是對某種物理資產,如汽車的共享,從而提高其使用效率。這是經典的timesharing模式,本質是降低成本。但這種降低有個極限,一輛車每天最多開24小時,而且持續挖潛也會加速損耗。同時,Uber的成本結構也可能發生很大的變化。早期業余司機、閑置汽車的加入,的確避免了公司對固定資產投入,節約了大量運營成本。但隨著需求量的快速上升,很多司機實際上成為專職司機,這也就帶來了新的社會問題。如果加州法官最近的判決被廣泛采用,Uber司機要按公司員工處理,Uber的成本將急劇上升。

另一類共享經濟其實是共享人的“認知盈余”(克萊·舍基:《未來是濕的》),關注的是價值創造,平臺設立機制,讓人更好地發揮協同創造力。其成果,所能完成的社會價值,遠超過傳統從業人員的想象力。最經典的案例是維基百科,以眾愚成智的方式重新定義了辭典業。又比如新聞業,Twitter和新浪微博平臺上數以億級的網民合力,大大拓寬了新聞內容的產生量,其傳播效率更不可同日而語。

未來,更多的創新應該沿著這個方向前行,我們甚至可以把這類創新叫做共創經濟。哪怕是在互聯網的洪荒時期,Linux系統,就是由千千萬萬富有“認知盈余”,且素昧平生的程序員們合力完成。今天這樣的共創模式在軟件行業已經是主流了。

Uber的未來

通過上面的分析,Uber的模式和潛力應該已經很清楚。它最有可能擴張的領域,仍是圍繞出行的繼續創新。電動車、自動駕駛等新興領域會帶來很大的機會。在此類創新一時難以出現,或技術還無法商業化之時,延續現有模式擴大規模效應自然是首選。比如,以某種形式擁有自己的車隊,將Uber模式繼續向多個國家復制等。

作為一家公司,Uber的價值如果真要飛躍,譬如在千億美金俱樂部中站穩,就必須在現有的數據智能技術,或在需求端網絡效應、平臺的復雜演化等方向上,至少出現一個質的變化。這是一個巨大的挑戰。

這一切能否發生?讓我們拭目以待。

* 本文轉載自阿里商業評論。

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