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最近四年一直在做交易平台的项目，期间遇到了很多困难，让我持续地思考一个关键问题：“交易平台的价值是什么？应该怎么去理解它？”在思考这个问题的过程中，我发现不论自己如何努力，都始终处于愚昧之巅；这也促使我写下这篇总结，以便未来回溯、复盘。 一、认识交易平台 1. 模式与典型平台 从广义的角度来看，交易平台的互联网产品将某种业务的供需双方整合至平台，实现线上撮合、交易闭环。典型的交易平台有：
注：下划线标注产品，需要一个「连接者」才能完成交易。 部分交易业务需要依靠「连接者」，提供特定的服务去联通两端用户，例如：是淘宝→快递员、外卖→骑手、二手车→服务顾问、长租公寓→经纪人。这类交易平台的用户体验除了商品/服务本身之外，很大程度也取决于平台对「连接者」的控制力。 2. 商业模式 交易平台的商业模式主要有四种： 1）会员/平台费
2）差价 典型服务是瓜子保卖、闲鱼省心卖等C2B2C模式，平台作为中间商的角色，通过收→卖的方式，掌握了定价权，赚取差价。 3）抽佣（Take Rate） 平台按交易金额的一定比例抽佣，该模式类似线上的「高速公路」（变动成本）。滴滴、美团外卖佣金率均在15%以上，APP Store 30%的“苹果税”更是让iOS的服务提供商苦不堪言。
4）广告 平台为卖方提供广告服务，帮助其获取客户、提升成交规模。阿里2018年广告收入约为1386亿元，占总营收的55.4%，美团2018年广告收入约为94亿元。
除阿里之外，没有交易平台能依靠广告支撑总营收的增长，「佣金」是最主流的商业模式：
综上，对交易平台的理解可以从很多维度展开： 交易平台的用户价值；动态不均衡的重要性；供需关系的解构；交易平台的护城河思考….. 以上问题，我们在接下来的章节展开讨论。 二、分析交易平台 1. 用户价值分析 1）平台价值 对于交易平台的三方（商品/服务的购买、提供者、连接者）来说，平台的价值分别是： 购买者： 通过交易平台购买商品/服务，获得效用（释：主观满足/经济收益）。一般C端交易平台与B端相比，最显著的区别是单个用户的流失对基本面的影响很小。在用户需求没有质变之前（Nokia→iPhone），规模本身就是壁垒，业务相对呈现出“易持续、高容错”的特点。 提供者： 通过交易获取现金流（例：拼多多→低价清理库存回收现金）、赚取利润。交易平台能将交易机会、产品介绍展示给「更多的需求方」，以提升卖方的交易效率，包括但不限于：
连接者： 为了完成交易，提供必要的连接服务的角色。连接者通常依附于平台谋生，由买/卖方向其支付服务报酬。他们一般能提供两类服务：
2）动态不均衡
动态不均衡是交易平台非常重要的前提，它是交易规模可持续增长的保障。动态不均衡可分解为「交易频率」、「交易对象」、「决策时长」进行分析：
1）谁和谁交易 谁和谁交易，决定了交易平台的切入场景。 以二手车为例，交易平台可以：
古典互联网向产业进军的初期，都存在一定程度的路径依赖，喜欢颠覆式创新、创造短链交易平台，通过去中间层释放利润。例如： 瓜子、人人车较长时间坚持的C2C模式，试图通过砍掉“中间商”，让买卖双方的收益更高。 爱屋吉屋试图通过去“中介化”与传统房地产中介竞争。
而早在2016年，爱屋吉屋业务规模迅速萎缩，最终于2019年2月关闭网站。 这背后有两点值得思考： 1.供给的覆盖程度： C2C二手车交易看似双赢，但90%的车源却还在车商手上，供给端难以撬动。重决策、低频、高客单的业务，补贴烧不起（无法迅速拉动规模），即使大量补贴也无法培养有效的用户习惯，毕竟5年内可能只交易一次。 宏观经济上强调：“短期看需求，长期看供给”，对很多交易平台也适用。短期，快手、抖音能够利用流量优势快速切入电商业务，但长期来看，阿里在金融、供应链、物流上的壁垒是内容平台难以企及的，决定了长期的胜负关系。 2.信息中介的服务价值： 经纪人与信息不对称往往是绑定关系，他们利用信息差赚钱，在我之前从业的互联网物流平台也是如此。这种特点行业特性，让部分早期的平台，都尝试用互联网信息对称的优势，革经纪人的命，但几乎全以失败告终。最根本的原因，是平台无法代替经纪人的服务职能，难以成规模地处理个性化的需求。 二手房、租房业务，成交之前卖家很可能要与多位买家接触，如果每次带看、议价都由卖家完成，他的交易成本就太高了，此时经纪人可以提供“带看与议价服务”。在议价期间，买方还会多头比较，这种比较是非结构化的，例如：不喜欢室友是双鱼座，房间隔音接受不了，附近便利店太少等等。而这些沟通的背后，都承载了服务的价值，确保了经纪人与佣金的合理关联。 2）服务对象的侧重 搭建交易平台的路径选择上，服务的侧重点是一个关键问题。到底是以买方的体验为主，还是卖方体验为主？这个问题的关键在于“谁更稀缺”。如果很多卖方等着买，但买方数量严重不足，则无法撮合出可观的交易规模，反之亦然。 作为一个经常性产能过剩的国度，消费者的流量是强大的牵引力，它能驱动平台围绕消费者体验，提供多样的痛点服务，例如：团购过期退、7天无理由退货。 然而，一旦消费型平台形成了规模垄断，B端商家将深度依赖平台生存，整体的议价能力更弱。在劳动力、地租成本持续上涨的宏观背景下，中小商家的利润探底、现金流紧缺与平台急迫盈利的诉求之间，容易爆发矛盾（参考：美团外卖商家、滴滴快车司机）。
同理，在供给稀缺的双边市场，平台会更侧重供给端的服务体验，形成口碑，引导更多的卖方流量转移至平台，拉动交易规模快速增长，例如：闲鱼省心卖、瓜子保卖。 3）供需评估模型 双边交易平台的价值，关键还在交易规模。 以交易规模的最终目标，平台需要评估供需的六个方面： 1.供给的标准化与个性化： 越标准化的产品，人对服务的差异化影响越小，平台对供给的定价、引入、考核也就越容易。 以网约车为例，它并不需要司机提供“惊喜”服务，只需要把乘客按时、按路线送到即可。从上车时的安全带提示，到行驶路线的全程透明，再到服务完成后的乘客打分，所有信息都可以记录、数据化，并闭环影响供需的决策。 对于个性化程度高的产品（例：电商、房地产），需求的差异化对交易决策的影响会大很多。此时平台需要覆盖更多元的供给，通过丰富SKU促进交易规模的提升。 例：2019年第二季度，拥有版权优势的QQ音乐相比网易云音乐，收入上也遥遥领先。
2.供需、收入的边际与弹性：
我们可以把交易需求分为两种：
供给的弹性。当交易价格发生变化时，供给量的波动范围体现了弹性大小。 例如：当天猫的YSL 5折促销，此时需求倍增，如果供给端也能快速跟上，就会有大量的有效成交，这种交易平台对供需双方都有很高的价值。 而即时出行平台（滴滴、首汽），高峰期需求倍增，却无法瞬时提供额外的运力，只能通过价格调控（平抑需求/刺激供给）或者排队（需求在时间上平滑）的方式解决。供给的弹性不足意味着大量的波动需求无法转换为「有效成交」。 收入的边际。出行产品在单位时间内，一辆车只能提供一次服务，边际收入只能通过拼车实现，最多4人/辆（天花板）。 而在电商平台，单位时间的收入可以是非常大的，并不受物理因素的强制约，这也造就了薇娅、李佳琪两位带货顶流的成功。 3.信息不对称： 信息不对称主要表现在「交易双方的信任难题」。 在电商这类「高频」交易中，一般通过信用资产+信用中介的方案解决该问题：
而在二手市场这类「低频」交易中，由于卖方的交易频次可能非常低，信用与流量脱钩后，放大了欺诈的风险敞口，致使平台需要依靠售后流程为交易兜底。
4.交易频率： 在SKU丰富的交易平台中，若目标人群重合度高，不同交易频率的SKU之间，也能有显著的拉动、转化。以美团为例，外卖作为「高频」需求，可以有效地向买菜、电影、美发这类「中频」需求导流。 而对于「低频」+「重决策」的需求，高频流量的场景优势对用户的决策的影响会小很多。品牌影响力、服务质量、用户口碑才是关键，例如：装修、婚纱摄影。 综上，相信王兴的无限游戏在一段时间内，仍然会围绕本地生活的「高频」与「中频」需求开展。包括：打车、单车、充电宝。 5.决策成本： 决策成本指的是用户评估购买商品/服务所需承受的代价，代价既包括：时间成本、货币成本。外卖是典型的低决策成本交易，而二手房交易则是典型的高决策成本交易。 一般决策成本高的交易需要专人服务，平台的服务能力与业务增长息息相关（例：二手房经纪人）。对于目标人群相似的两个业务，「重决策业务」向「轻决策业务」导流是更加容易的，就像在蔬菜店（做饭，高决策成本）里卖水果（吃水果，低决策成本）会比较常见。反过来则比较困难。 6.质量控制： 质控是交易平台需要长期建设、打磨的关键模块，决定了长期的用户规模，滴滴、淘宝、拼多多都在质控上受到过挑战。除了商品/服务本身的质量，质控的表现形式还有： 服务的稳定性：对于标准服务，能否够按平台规则标准履约，对于无法履约的服务商，能否都有效管控。
安全：当平台服务涉及消费者的人身安全，需要通过长期的制度建设与资金投入，在超大规模的订单并发下为安全兜底。同时，这类业务也会受到较强的监管压力。 值得关注的是，不同类型的交易平台，所面对的监管压力也有差异。外卖、B2C电商类的交易平台，除了线上消费者，商家同时面临线下消费者的监督，整体分流了监管压力。而出行这类「卖方订单」全部在线上完成的交易平台，将承受几乎所有的监管压力。 三、护城河的思考 1. 场景优势 交易平台获取高价值的用户场景非常有意义，它意味着场景关联的新业务，连接用户的成本更低、频率更高、转化能力更强。以美团为例，对餐饮场景的高度覆盖，使其能够对依赖餐饮场景的业务实施「降维打击」，近期美团在共享充电宝的快速发力，就是场景优势的体现。 2. 规模与网络 分析交易平台时，常常使用「规模效应」去描述它的优势。即：随着边际成本递减，交易规模快速增长之后，依靠固定比例的Take Rate实现盈利倍增。 边际成本的递减，部分依靠「较轻的模式」实现，像高德这种聚合打车平台，不做重线下，意味着可以通过规模摊销固定成本，降低平均成本。 但对于重服务、高并发的O2O业务，边际成本递减则要依靠「规模效应」下的“技术杠杆”与“学习曲线”来实现。
图：学习曲线（例） 除了规模，部分交易平台还拥有较强的「网络效应」，例如电商平台就能将交易的范围从本地线下扩展到全国甚至海外，大幅提升了需求端动态不均衡的水平。通过连接全国范围的需求与供给流量，为两端带来更大的外部性收益，并随着规模的扩大而增强。 与之相比，外卖O2O、快车业务的「网络效应」则局限在城市范围内，受需求的物理边界限制，城市外部没有显著的外部性，业务壁垒更多体现在「规模效应」所沉淀的技术与运营方面的优势。 3. 做重的壁垒 对于重决策的交易业务，服务是不可或缺的，线下服务能力不再是累赘，反而成为了业务的护城河，这在产业互联网中比较常见。例如：链家庞大的线下服务网络，对自如、贝壳的支撑是非常有效的。
出行行业也是同理，长期投入安全即是成本，也是壁垒，在强监管、低容错的压力之下，它最终决定了平台对大规模订单的承压能力，也将成为聚合打车平台的发展瓶颈。 四、结束语 感谢你能看到这里。 从抽象的层面，交易平台好像都很相似，但实质上却差异很大。希望本文能够一定程度帮助我们检查、评估所属交易平台的基本情况，尽量将业务需求与供需关系细化描述、分析，提升思辨的可靠性。 但如同开头所说，不论我如何努力，却发现自己始终处于愚昧之巅，这迫使我暂时停笔，希望再通过几年的深度思考，对广义的交易模型、交易平台能有新的认知与收获。 参考文章： 《瓜子迭代故事：敬畏行业，相信科学》，潘乱、程天一；《美团张川：做了8年平台，我总结了平台的5道坎》，财经杂志；《技能共享平台的启发性分析》，刘飞； 《“拉不起”的货拉拉们：平台争“低价”，司机加“天价”》，锌刻度 ； 《从数字化走向智慧化 揭秘美团配送背后的“超级大脑”》，科技考拉； 《再读曼昆《经济学原理》 篇八：疫情前后，熔喷布价格变化对于口罩市场价格的影响——价格弹性、刚需与“相对议价能力”》，燃尽烧绝； 《链家左晖：房地产服务行业的互联网化是“重模式”》，地产未来日报； 《【訂閱世代】「蘋果稅」狂收三成，Netflix去年至少交10億稅！》，BusinessFocus。 作者：一只特立独行的Eric；公众号：一只特立独行的Eric 本文由 @一只特立独行的Eric 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 |
