分类目录归档:行业分析

老公司如何孵化新业务?

最近遇到了几个黑马企业:

  1. A公司,老业务是做工厂的,为客户OEM和ODM生产消费电子设备(简称“2B业务”),2B业务已经占到细分品类的龙头位置,营收和利润都还不错,潜在的挑战是未来代工的天花板和市场风险? 所以想转型做2C的品牌;
  2. B公司,主营业务主打二三线城市,从营收数据上排进行业前三,但是在一线城市没有知名度,在中高端用户市场没有渗透,想内部孵化一个新的品牌主打中高端市场;
  3. C公司,传统线下店铺在区域已经开到相对饱和,效率和净利率比较低,通过一些独特的模式创新降低了某一个环节的成本,想转型做线上社群电商;
  4. D公司,与业内寡头合作垄断了线下某一细分产品渠道,间接拥有新零售领域大部分的夫妻老婆店资源,营收、利润及年增长都比较稳定,但是总觉得是一个平淡的生意(其实也很好),而无任何创新和自身优势;
  5. E公司,新锐的2C消费品牌,通过极强的营销能力,杀入一个竞争激烈的行业单点突破获得了行业的一席之地,且奠定了在该市场的中高端品牌定位。通过品牌优势签约线下主流渠道(线下成本较高),而线上的营销又趋势流量饱和,如何破局?

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在黑马私董会上对于消费升级趋势的观察

鉴于私董会的信息保密及已经签署的保密协议, 东哥只整理下我自己对其中一个问题的思考,不涉及相关企业隐私。

Q:未来几年消费升级的潜在趋势是什么?

A:我个人对于未来几年消费升级的几个观察:

一、中国所有的生意都值得重做一遍,首先要找到“更大众化的产品”切入

今天,所有的生意跟几百年前的生意本质上没有什么区别, 从最早走街串巷的游商、到自由贸易的集市、再到批发市场、到超市、购物中心、线上电商、自主贩卖机、无人货架……。   无外乎是通过新的技术、渠道或是模式对于“人、货、场”在不同时空的重构,“穿新鞋、走老路”,想明白了这个,也就知道商业的本质一直没有变。

如何找到更大众化的产品切入点? 首先要找到一个细分的品类牢牢占领用户的心智。 锁定精准的用户群定位、通过可标准化/可规模化的生产方式满足他们的核心需求

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电商巨头桌面上的战争

 

“好比一桌人吃饭,淘宝刚起来时桌子是空的,而拼多多起来时,已经有5个人在桌上了,你在桌下硬要上去吃饭,但桌上的人不愿意你上来,桌下的人也不愿意你上去,我必然会受到双重打击”

————拼多多创始人黄峥在接受《财经》杂志专访时如是说

桌子满了,如何才能坐上去?” ,用这句话来形容今天的电商行业竞争再贴切不过,当然也可以来形容任何一个竞争相对饱和的行业,但在竞争充分饱和的行业,后来者可能都不会去奢求“如何才能坐上去”的机会,电商行业异军突起的拼多多和云集,虽然还没有拿到上桌吃饭的餐券,但是他们至少抓住了能上桌的机会。

今天先不聊桌子下面的事情,先聊聊桌面上的事。

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2015年:物理世界数据化的大爆发

引言:最早听到“物理世界的数字化”的提法是跟维总(联想之星合伙人刘维,现任百度风投管理合伙人)一起开会时他讲的,后面还有半句是“数字世界的智能化”,在这之后又在不同场合里听到了几次。直到去年智能穿戴设备的普及、O2O把现实生活场景和关系移动互联网化,“整个物理世界”开始加速的进入数字化的时代要来了,如果非要划分一个开始,那么2014年可能是一个萌芽,而接下来的2015年会是一个大规模的爆发的开始。

 

回顾2014年以前的互联网及移动互联网,只是把尽可能多的数字内容进行数字化,这个阶段还谈不上“物理世界数字化”或只是其初级阶段,在这个阶段里随着PC电脑的普及首先让文字及文字所组成的内容数字化,期间诞生了雅虎及中国的四大门户网站(基础文字设施建设),及随着内容大爆发为了便利的查找和检索所诞生的搜索引擎公司(Google、百度)。其次就是随着数码相机和摄像头的普及数字图片开始了数据化的增长,并诞生了相关的数据识别技术(如联想之星投资的人脸识别技术 Face++),随着带宽和4G的普及,视频内容进入了加速的增长(youtube、优酷等)。

从内容到图片到视频,每一层的数字化背后的核心驱动力都是基数硬件设施近乎指数级的性能提升(及价格下降),随着消费量级的增长,其产生的数据量也是指数级的增长。

2014年之前,这些都是数字内容的“数字化”,而非“数据化”,是因为相对于我们生活的这个真实的物理世界,这些内容更多的只是一些数字符号,而并不是真正物理世界的数据化,而物理世界的数据不仅仅只是一些数字符号,更是有关联性的数据,如:个人自身的数据化、人与人关系的数据化、人与物的数据化、物与物的数据化。

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大数据的下一站:快数据?

我们在生活或工作中会碰到以下情景:公司的女神MM一直喜欢吃哈根达斯冰激凌,几乎每天要买一杯,但某一天,她却拿着一个DQ冰雪皇后品尝得津津有味;公司屌丝程序员小明上班早,加班多,完成任务代码质量高,公司团建活动也积极参与,连续多个季度是公司的优秀员工,突然某一天,态度坚决提出离职,说要回家支教。

我让一个从事大数据服务的朋友来预测和解释,朋友讲,如果按大数据基本算法推测,女神MM是不会吃DQ的,因为她的行为数据已经表明,她会继续吃哈根达斯;同样,行为大数据分析得出,程序猿小明很快会晋升为研发经理或总监,而无法预测某天他要回乡支教。那么问题来了,基于受众行为大数据建立应用模型能取代实时的心理反馈数据吗?两者如何结合?

当遇到问卷网的创始人向守军时,我把同样的问题抛给了他,他说这是一个十分有趣的话题,是关于心理反馈数据和受众行为数据的关系。他首先简单向我普及了两个概念:一个是大数据,一个是快数据。

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过热估值不利于企业创造价值

资本市场一般分为四个阶段:市盈率、市梦率、市胆率、市傻率。

显然现在的暴风已经过了前两个阶段,在迎接后两个阶段更加疯狂的风暴来临。其100亿人民币的市值,远超其“竞争对手”——在美股上市的迅雷的三倍!而他们的实际差距到底有多大暂且不论。但这似乎印证了创业路上的一句话:选择好的方向比努力更重要、运气比奋斗更重要。

 

抓住风口的机遇,运气也是能力的一部分

做为“第一个解除VIE在A股上市”的暴风,天时、地利和人和把握不仅仅只是运气的成本,更是一种能力。

其国内上市的时间点刚好在两会后,官方对股市诉求的“大势”下,赶上了政策和风向下的牛市行情,说明风口是可以造就的,但是嗅到风口并之前已经做好相应准备成为一头肉猪的能力也更重要。

近两年国内文化消费迎来了大爆发,准确的来说以电影票房高增长性为代表,并带动周边影视文化衍生品的快速发展,使得“互联网+”的概念充分切合。单纯“讲故事”的时代已经过去,投资者还是会相对冷静的关注一些“有业绩价值、有知名度”的标的,在市场知名度方面,2C产品相对2B有一定的天然优势,而2C的暴风更有大量的群众基础,在PC时代至少很多人都用过暴风的播放器看过电影,有没有用过后续在线播放、有没有见过虚拟现实不重要。

当然这会给国内其他的一些创业者盲目的信心,会自我认为自己选择的方向比别人更好,自己就是风口的那头猪,在山口上等风来。而这样对一些埋头踏实创造价值的创业者和他们的企业的价值进行了忽略,甚至因为资源的不合理分配而使得他们的竞争环境更加激烈,更甚至于让他们也变得迷失与浮躁。

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上门洗车O2O是否能够迎来春天?

最近一年的时间,针对O2O服务的创业企业如雨后春笋般涌现的,其中上门洗车是一个典型的代表,改变了用户的消费场景和消费模式,在这O2O爆发元年,有幸以投资人的身份看了很多上门洗车的项目,并跟他们的CEO有过面谈或是电话交流,对于车主来说,上门洗车有以下几个优点:

  1. 一定程度上解放了车主的洗车时间和洗车排队问题。
  2. 洗车服务移动互联网化,使得消费价格更加透明、预存费用更高频次的被使用。
  3. 服务质量的更透明化
    纵观现有上门洗车市场,我把上门洗车O2O的企业的模式简单归纳为以下三种模式,而每种模式又都有各自的优缺点。

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