房产中介产业互联网:走向“天网”和“地网”融合的“新服务”大时代

刘亿舟 · 2018-05-23
SaaS平台有助于将线下门店升级为“流程标准化、运营数据化、服务智能化”的“新服务”业态,真正达到提高“人效”和“坪效”的目标。

编者按:本文来自微信公众号“刘亿舟内参”(ID:liuyizhouneican),作者刘亿舟,九轩资本创始合伙人。36氪经授权发布。

在经历了大规模的并购整合之后的链家,近期推出了开放平台贝壳,昨天曝出的链家人事大调整名单显示链家正抱着挥刀自宫的决心打造贝壳平台。

业界有人评价这是贝壳【屠宰】链家,自营的重模式并没有带来足够的网络效应和黑洞效应:链家以10%左右的门店数完成了10%左右的GMV,并没有越过品牌撬动交易集中的拐点而实现网络效应,只是实现了一个线性的规模堆叠,利润不足以支撑庞大的估值。

随着房产行业进入调控周期,自营模式所需要的高额的固定支出(财务上称之高经营杠杆系数,意味着高风险)带来的问题是,收入每下降1个点,利润可能要下降10个点,反向击穿效应很明显。 

房产行业是10万亿级的大市场,在过去10年,58房产、房天下(原搜房网)等房产行业媒体门户靠卖端口收割了第一波流量红利(天网),而链家则带着资本的意志和决心打造了庞大的自营连锁中介体系,前者依靠媒体流量往线下导,后者则依靠购买流量+品牌流量+地面流量实现了高速的扩张。

依靠卖端口的模式带来的后果是,养活了很多不该养活的人,点燃了很多不该点燃的希望——行业服务产能过剩。但链家的自营模式又没有扩张到奇点以实现对行业的高能吸附力,中长尾门店虽然受挤压,但依然凭借“赤脚的不怕穿鞋的”逻辑顽强地与链家对立着。大象往往不是被豹子干死的,可能是被一群蚂蚁干死的。 

链家推出开放平台既是不得已而为之,更是行业的大势所趋。线下房产中介既是服务交付能力(Delivery capability),又是流量吸附机制,链家试图整合的流量将是离交易和服务更近的直联性交易导向流量(房产流量2.0),这将和目前房产门户高高在上的天网流量(房产流量1.0)有本质的不同。 

从战略上来说,各房产媒体平台及房产中介都会加快流量下沉的节奏,加快从天网模糊性流量向直联性交易导向流量的蜕变,后者最大的价值在于,对于用户来说“所见即所得”,以交易为导向,同时还可以通过交易环节的反向信息反馈极大地发挥提纯天网流量的作用。在下沉的过程中,作为行业基础设施管道的房产中介SaaS的战略重要性就凸显出来了,如何将天网流量高效率地通过地网(以SaaS为抓手的地面服务体系)快速变现,并实现行业优胜劣汰,以实现行业去产能、提效率、增效能的目标是房产行业实现天网和地网整合的关键。 

所有B2B行业变革的大方向是,以更少但更高质量的服务能力完成更优质的服务或商品交付,用卫哲的话来说,B2B的变革就是要让一部分人活得更好,让一部分人活不下去。 

我曾在《九轩资本刘亿舟:产业互联网的愿景是企业数字化生存,而SAAS是基础设施》一文中提到,未来十年,一定是产业互联网逐渐走向成熟的十年,其节奏可能没有移动互联网在消费互联网领域的发展那么迅猛,但一定会波浪式推进,从而实现企业数字化生存的愿景。

今天,各行业的SAAS正在帮助线下服务门店实现信息化、数据化、互联化、智能化,将“强服务”属性的线下门店从“草本植物”提升为“木本植物”,从而突破“规模-质量-成本”铁三角的约束,从而打破“一店盈、二店平、三店亏”的魔咒。SaaS平台有助于将线下门店升级为“流程标准化、运营数据化、服务智能化”的“新服务”业态,真正达到提高“人效”和“坪效”的目标。从这个意义上,SaaS可以被赋予新的定义“服务即软件(Servie as a Software)”。 

对于“强产品+强服务”的房产中介行业来说,如何快速地整合“人、房、客”资源的匹配撮合,实现高效的交易转化,并完成行业整体效能的提升,才具备了降低了行业整体交易成本(佣金)的可能。链家的自营门店和爱屋吉屋的去门店化等模式都没有真正能够将行业的佣金费率降下去,原因在于无法对行业形成足够的去产能的挤压效果,反而导致的结果是“杀敌一千,自损三千”。 

开放模式的好处在于,没有历史包袱和自营固定支出的压力,因而能够通过“工具赋能、管理赋能、品牌赋能、流量赋能”等方式实现对线下优质服务门店的“拣选”,帮助行业实现良性的出清。 

成都好房通SaaS产品(门店老板端+经纪人端+C端)作为房产中介行业领先的SaaS平台,具备超强的抓地性,具备整合线下服务能力和线上线下流量的能力,在产业互联网时代“天网”向“地网”下沉的大进程中,立于桥头堡位置,具备实现“新服务”愿景的抓手能力。

相应地,在同样是“强资源+强服务”的汽车后市场,最近刚刚完成A轮融资的汽修店SaaS服务商车店无忧也是以SaaS切入为庞大而分散的汽修服务市场实现“新服务”升级而提供赋能的典型应用。

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