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標題爰優(yōu)美:020公司取勝的3個必要條件()2()公司取勝的3個必要條件:1,你必須喜歡你的行業(yè):智能互聯(lián)時代的指標,90%()2()公司的指標是錯的;2,分辜經(jīng)濟的模型設計:美渙居今年房產(chǎn)規(guī)模到20億,美國沒有員工;3,“重度垂直”智能個性化服務。美澳居創(chuàng)始人吳波吳波,互聯(lián)網(wǎng)技術及商務領域的先行者和開拓者。清華大學電于工程學士,美國西密歇根大學計算機科學碩士,美資影立馳公司的創(chuàng)始人CEO。公司以視頻技術優(yōu)勢為核心,積極開拓互聯(lián)網(wǎng)商務領域業(yè)務,后又創(chuàng)立焦點房地產(chǎn)網(wǎng)、Richcoru尊。2009年創(chuàng)立拉手網(wǎng),2014年3月創(chuàng)辦美瀆居海外房產(chǎn)電于商務平臺。內容今天分享的主題是:()2()公司取勝的3個必要條件。簡要提綱如下:1,你必須喜衣你的行業(yè):智能互聯(lián)時代的指標,90%()2()公司的指標是錯的;2,分辜經(jīng)濟的模型設計:美渙居今年房產(chǎn)規(guī)模到20億,美國沒有員工;3,“重度垂直”智能個性化服務,例于:美澳居深度學習選房系統(tǒng)。以下是吳總分辜原文:個性化定制服務互聯(lián)網(wǎng)尤其是移動互聯(lián)網(wǎng)在各個領域對我們日常生活影響都很大,很多成功的案例,我們去追溯它的出發(fā)點,會發(fā)現(xiàn)并不是那么功利的人所做出來的。做事還是要本著對社會有所貢獻,提供正能長,能做到這些,利潤自然而來。做()2()不一定要功利,真要把某個行業(yè)做好,喜歡()2()行業(yè)是關縫,不是說非得掙一筆錢或者皐到VC的投資。()2()創(chuàng)業(yè)不在于能否搶先進入風口,而在于能否最終占據(jù)市場成為最后的贏家。這實際上是個艱苦的過程,如果不是真心喜歡這個行業(yè),可能不會深入鉆研,不斷改善細節(jié),提高用戶體驗,這樣的話不可能在行業(yè)內做出影響。從2015年開始,()2()真正開始深入改革傳統(tǒng)行業(yè),不僅做一些簡單服務,而且開始進入一些重的行業(yè)和垂直領域,比如醫(yī)療、房地產(chǎn)。現(xiàn)在很多()2()公司在評估自己的指標時,指標是有問題的,大多都在追求覆蓋了多少城市、多少技師、客單長,都在關注這些問題,這些指標是個非常工業(yè)化的指標,工業(yè)化標準一個是單品成本,另一個就是規(guī)模,當時都在盡長擴大生產(chǎn)規(guī)模,降低單個產(chǎn)品成本,但這個時代巳經(jīng)過去了。當今社會,在個性化消費時代,盡長滿足不同需求,做到這一點才能取得成功。如果沒有辦法超過用戶預期時,可以通過價格補貼彌補用戶失落感。但是如果僅僅依奉價格補貼,一旦沒有價格補貼,用戶很快就會流失,這種用戶獲得方法很難留住用戶。要真正留住用戶,還得真正滿足個性化需求。另一個時間點,比如當今對手機的期望宣就遠遠高于從前,類似的如果用戶期望值增長很快的話,要不斷超越用戶預期相對比較因難。所以讓用戶預期不要增長太快,產(chǎn)品也不要更新太快。深度學習在目前的智能化社會,復雜性在于每個個體對服務的期望宣不一樣,這樣的情況下無法在群體滿足上取得最大化,如果要滿足群體罠大,可能先要不斷滿足個體需求,然后對不同個體進行調整,如何匹配動態(tài)個體雷求才是難點。這件事可以用人來做,但是人力成本很高,因為如果做到一對一咨詢服務或者一對多咨詢服務的話,成本太大。這樣的話,不能成為一個商業(yè)模式。而最近的計算機技術的發(fā)展,能夠通過升級軟件或者更高級的智能,能夠做到這一點,比如Ubur的動態(tài)匹配,就應用了相關技術。深度學習槪念源于人工神經(jīng)網(wǎng)的研究,是一門專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能的學科。現(xiàn)在講的深度學習,和以前所講的人工智能不一樣,尋找一種模式、一個公式墓本還是屬于工業(yè)化時代的思維,還是在找統(tǒng)計規(guī)律,找一個東西看能不能滿足大部分人。但在智能化時代,如果要做到特別好的優(yōu)化,實際上是想盡長滿足每個個性化的群體雷求,盡長超越他們對產(chǎn)品的期望值?,F(xiàn)在的深度技術的學習,實際上就是在模擬人腦,模擬人腦對事物的分析能力。短短五年之內,計算機在識別簡單物體(比如小貓、小狗等)方面的能力已經(jīng)超過了人腦?,F(xiàn)在雷要的技術就是要代替人,幫助人類對服務的各個群體做是好的優(yōu)化,從而讓機器代替人做個性化服務。當這樣的機器能夠服務成百上千的人的時候,就可以獲取超高利潤。個人覺得,這才是國內()2()創(chuàng)業(yè)壽要注意的地方。當一個公司擁有很多機器、很少的人的時候,就大致OKTo目前美瀆居也在做這樣的嘗試,美渙居大概有13個點,基本上是在用機器選地、買地,如果雇傭員工,成本就會提高很多,縮減盈利空間。這件事情,其實像京東也在做,京東百分之三十的客服都是用機器在回答了。分辜經(jīng)濟模型設計公司的成功指數(shù)對分辜經(jīng)濟模型的設定一定要特別簡約、非常強的交互設計,越奸的分辜經(jīng)濟模式規(guī)則越簡單,這種就更能發(fā)揮每個人的主觀能動性。比如Ubur,在分辜經(jīng)濟模型設計的時候很有獨特性。在其他領域,比如房產(chǎn)領域,怎么樣設計分享經(jīng)濟的規(guī)則,使每個個體的個性化雷求都有服務商滿足,這些提供服務的人可以根據(jù)自己的時間和喜奸來選擇做或者不做這件事,這個很重要。我在美國的時候,有次在一個小城市叫Uber,跟司機聊天中了解到,司機是個中學老師,有空的時間出來跑,他也在考慮什么路線、什么時間段能夠獲得臺多收益。這一點說起來容易,做起來并不簡單?;貧w到做公司來說,就是要快速迭代,當你設定一個規(guī)則,雲(yún)要不斷和用戶互動,和服務商互動,不斷調整、完善規(guī)則。做到這一點,公司成長速度也比較快。當我們做房產(chǎn)的時候,它具有不錯的利潤和很大的爆發(fā)率。當你能充分滿足各種不同個性需求的時侯,大的BAT公司或者其他新進公司要與你競爭的時候,需要時間去分析個體雲(yún)求,當它通過補貼尊來切入市場的時候,對你來說已經(jīng)失效了,就像大象去踩螞蟻是踩不到的,這就是個性化的魅力。個人覺得,這才是()2()創(chuàng)業(yè)公司應該奮斗的方向,在做好個性化的前提下,去擴大規(guī)模、那么就會在某個領域站穩(wěn)腳跟,長遠發(fā)展,成為是后的贏家。互動環(huán)節(jié):舌戰(zhàn)群儒,臨危不亂如果全部智能化,成本會不會增加很多?吳波:其實機器的成本要比人的成本低得多,深度學習的技術也在不斷成熟和大眾化,未來的核心肯定是要朝這個方向發(fā)展,這樣的成本才會降低。對于目前()2()服務公司來說,人員成本依然占到相當大的部分,降低人力成本是關鍵。現(xiàn)在的時代,會有越來越多的機器在某一方面的能力超過人類,率先拿握這些技術并運用的公司會在競爭中快速勝出。舉一個客服的例子,比如有個脾氣不好的客戶投訴,假如是個機器客服,對客戶的蠻橫無禮沒什么感覺,會對這種問題給出標準回復,也不會出現(xiàn)激怒客戶的情況,臭后給個優(yōu)惠券、代金券,會輕松解決問題;反之如果是人工客服,遇上這類問題,很難讓客服保持冷靜聽完用戶投訴,如果解答不到位、或者言語沖撞,還會引起矛盾沖突升級,而機器就從來不會出現(xiàn)這種情況。請問吳總對國內互聯(lián)網(wǎng)家居家裝有什么看法?吳波:在家居家裝領域,大多強調價格。如果能在價格的基礎上,加一些更好玩的元素,讓智能和軟件實現(xiàn)效果。這樣的話就可以避免價格戰(zhàn),否則都玩價格戰(zhàn),大家都很痛苦。家居是很多人曇渴望個性化的領域,不希望貴要便宜還要做到個性化,這一點如果深度智能開發(fā),就能夠提供這種服務并且做到低成本。做O2O2C切入還是從2B切入比較好,比如線下零售行業(yè),是先服務好商家還是先服務好消費者,還是說同時并進?吳波:互聯(lián)網(wǎng)公司的核心還是要把二者匹配奸,既要有用戶,還要有產(chǎn)品和服務商,這是一個兩邊供雲(yún)不斷平衡和調整的過程。個人認為,還是消費者第一重要,在消費者心目中有服務品牌,讓消費者自覺傳播起來。有個用戶群之后,才能吸引臺作商家。當然有了用戶沒有服務也不行,最好的就是有丁用戶吸引商家,吸引了優(yōu)質商家再吸納更多客戶,當客戶積累到一定長,再去做定制化服務。當然這個過程中,需要把控商家服務質長。請問吳總對移動醫(yī)療020有什么看法?吳波:移動醫(yī)療()20個人覺得現(xiàn)在進入丁重度垂直的時代,要做的比較深,真正解決用戶在就醫(yī)過程中的圉難,這才是核心。在餐飲02()領域,BAT都巳經(jīng)介入,小微公司怎么秦自身的能長與之抗衡,在控制自身成本的時候,亮點是否還存在?吳波:不止BAT,還有美團、大眾點評,都在局內,賢飲業(yè)一片紅海,?飲行業(yè)現(xiàn)在競爭非常激烈,如果不是有特別有特點的服務或者新穎模式,最好
煩重進入。6,您對洗衣()20有何看法呢?吳波:洗衣()2()很多公司已迸入,并結合其他類型的福利在做。洗衣()2()是生活服務中很好的頂目,核心就是做出和競爭對手的不同,找到每個用戶的個性化服務點,想辦法滿足這些雲(yún)求
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