小猪CEO陈驰:分享经济将对世界进行深度改造

小猪 2016-07-29 16:44:57

陈驰表示,分享经济不仅仅是闲置资源的分享,还有社交。通过闲置资源进入到消费领域,重新深度连接人和人之间的关系,重塑人和人之间的信任。

7月28日,由创业黑马和人民邮电出版社主办的黑马成长营第十三期2课商业模式模块暨“商业模式创新实践——分享经济”主题分享在中国地质大学进行,小猪CEO陈驰作为嘉宾发表主题为《分享经济将对世界进行深度改造》的演讲,和黑马成长营学员分享创业干货。

小猪CEO陈驰

陈驰表示,分享经济不仅仅是闲置资源的分享,还有社交。通过闲置资源进入到消费领域,重新深度连接人和人之间的关系,重塑人和人之间的信任。

陈驰指出,今天的互联网在所有信息在线并实现人与人深度连接之后,一个重大的趋势便是去中心化,无论是滴滴、Uber、Airbnb还是小猪,都是其中的一部分,甚至是最近几年出现的自媒体、网红、网络直播。

在和黑马成长营学员分享创业经验时,陈驰指出,小猪在发展的过程中并不是做简单的O2O。在起步时小猪犯了错误,当时小猪进入了近30个城市,每个城市用扫街的方式获取较为容易的供给,在一栋楼里找做服务式公寓的业主,鼓励他们把房间发布到平台上面,但最后发现,并没有创造新的价值,没有跟携程、艺龙真正实现差异化,只是把房子从线下搬到线上来,这样并不会真正激发分享经济独特的供给。因此,小猪确定C2C个人房屋分享模式,鼓励陌生人真正把闲置资源分享出来,

陈驰表示,个人可以把自己的家庭分享出来的时候,这和传统工业化时代标准化住宿体验就会形成非常大的差异。

早期的第一批种子房东,小猪都是从社交关系获取的。第二阶段小猪在北京做了“体验房”的战术,创造种子房源。有了这些新的类型种子房源,会对后面房源的拓展形成示范效应。当有了不同的房源,新增的房源就不再只是沙发和单间,就会出现非常非常好超出预期的房子。

在第三个阶段,小猪着手解决服务链和体验链的问题。小猪先后推出智能门锁、“小猪管家”等服务,发布“无忧入住”计划,降低分享门槛,构建信任体系。现在,一个小猪房东,如果在三亚或者其它的旅游城市自己有房源,自己不能照顾的时候,可以用这种新的链接,把沉默的房子变成一个不菲的收入,同时也创造了新的就业机会。

据了解,由滴滴创始人程维、滴滴出行总裁柳青领衔撰写,“互联网+”百人会发起人张晓峰主编的《滴滴:分享经济改变中国》一书已于今年5月由人民邮电出版社出版上市,书中以小猪为案例解读了分享经济对世界的深度改造,而此次分享会的主题也是由小猪、滴滴出行、互联网+百人会3家互联网企业的相关负责人从三个不同纬度共同进行探讨。

以下是陈驰演讲全文:

各位创业者,上午好!刚才谈到大部分学员、朋友都是在A轮到B轮的企业,所以0-1的感悟会分享的多一点。今天张晓峰老师也谈到分享经济对世界的改造,他的书我也拜读过,确实过去几年分享经济从全球到中国,有很多企业,深刻的改变着这个世界。当然,不是看数字,而是看对过去一百多年工业化历史,某种意义上在划句号,后工业时代在崛起,这些是由于信用体系、消费习惯的改变,其中互联网起到的连接作用巨大。

允许我先介绍一下小猪,我们是2012年8月份上线的一个房屋分享平台。一个人把家里一个闲置的沙发,或者空余的房间分享给一个从来不认识的陌生人,意味着他要把家门打开,让素不相识的陌生人住在一起。两个陌生人可能在两天、十天,一个月的时间变成熟人,除了分享空间可以做很多很多社交,成为朋友。

上个月我去到北京郊区一个小院烧烤,小院主人当过我的小猪房客,他们刚从美国回来,想在北京定居,但是他们在美国基本是住在房车里面,回到北京以后,他们在小猪上短期居住,然后在近怀柔的地方租了一个小院,我们在分享房间的过程中变得熟识,后来我也带着太太、孩子到他们的小院住。

分享经济不仅仅是闲置资源之间的分享,还有社交功能。通过闲置资源进入到消费领域,提供出行或者住宿的服务,重新深度连接人和人之间的关系,重塑人和人之间的信任。这是分享经济在经济上的一面,同时也有社会意义上的一面。

现在小猪上的房东和房源,覆盖了全国301个城市,经过四年时间,当然开始从0到1的阶段非常艰难。我们几乎是从0的基础上构建了目前的局面。其实做起来非常不容易,接下来会给大家分享这个从0到1的过程。

刚才张老师讲到了一些分享经济的背景,我们站在后工业化的角度看。大家看到,工业化无论是从商品的生产、流通,还是其它方面,其实都是在规模化、集中化、标准化的过程。和工业化之前的自然经济时代形成了很大的区别,自然经济时代的商品都是区域性、小规模化、作坊化、个人化的,流通非常不便。服务在自然经济时代也是以小型化、个人化形式出现的。工业化时代,把原有自然农业经济形态全部颠覆掉了,出现了大的工厂、集团,生产效率非常非常高,集中度非常非常高。另外,流通也从区域流通变成了大流通,今天我们看到大的渠道、大的通路、大的卖场,都是工业化时代出现的。

服务产业也是这样,比如以住宿产业为例,现代酒店产业发展了100多年,出现了大量的酒店集团,像希尔顿,中国一些经济型连锁酒店,规模都很大,中心化趋势。

但随着互联网出现,重新让个人可以出现现代工业里面,绕开酒店模式,个人就可以把自己闲置的沙发、单间,或者自己整套房子作为住宿供给,提供给需要的人。但是,过去工业化时代这种形态就很难大规模的发生。所以我们认为,今天互联网在所有信息在线化,实现任何人深度连接过后,一个重大的趋势是去中心化的趋势,是一个重大的改变,无论是滴滴、Uber、Airbnb还是小猪,都是其中的一部分。

去中心化,互联网是最早出现的,信息可以不再依赖于原有的媒体产生方式,个人可以通过BBS写小说,淘宝的出现本质上也是在传统的大流通卖场、商场模式中重新做了一个去中心化的过程,当然同时也产生了一个大的平台。

到最近几年出现的自媒体、网红、直播,其实也是去中心化的趋势,就是因为互联网,实现了在线人和人的深度连接。

但是,未来是不是在生产领域,比如产品从创意到设计到生产也可以去中心化,这个趋势还不是很明显,但至少在服务、娱乐、服务领域,去中心化的现象都不断出现了,而且发展速度很快。

看起来是个非常清楚的趋势,但在实际操作过程中非常非常困难。我举Airbnb的例子,Airbnb早期在美国成立资源的获取非常非常困难,因为在传统消费者眼中,要把自己的家门打开,让陌生人住进来,这个模式看起来非常疯狂。

直到Airbnb进入欧洲,这个速度才加快,为什么呢?欧洲大概有100年Airbnb的基础,Airbnb在这个基础上面,供给的获取、交易,决策效率的改善,速度是加快了,但在美国很难。以至于在他们早期,他们的创始人基本也是要通过在社区里面挨家挨户敲门,说服自己的邻居做房东,当时他们也会在美国的分类信息网站上找到一些愿意把自己房间分享给别人做短期租赁的人,给他们打电话,让他们到平台上发布房子,所以早期的供给获取的非常非常困难。

在中国我们遇到的问题基本上一样,虽然看到了这个趋势,但给所有人讲,我们希望你把自己家庭的闲置房间分享给陌生人,大部分人听起来都很难接受这种模式。

我们早期其实就犯过一些错误,大家知道去中心化的趋势是要创造一种新的供给,一种新的住宿方式,成本发生变化、体验发生变化、社交属性发生变化,从无到有创造一种新的住宿方式。但是在小猪和小猪之前类Airbnb模式的企业,都在犯同样的错误。

国外这家爱日租公司到中国以后,很快线上供给做到了10万以上,主要也是把闲置的公寓、青旅,从线下搬到线上来,但并没有真正激发分享经济独特的供给,鼓励陌生人真正把闲置资源分享出来,而做了一个类型O2O的事情,这样创造的价值就非常少,因为类似于公寓酒店,线上的预订本身就是存在的,这个事情的价值就非常非常低。小猪开始也犯了这样的错误,我们当时进入了近30个城市,每个城市我们用扫街的方式获取较为容易的供给,在一栋楼里找做服务式公寓的业主,鼓励他们把房间发布到我们平台上面。但最后我们发现,我们并没有创造新的价值,没有跟携程、艺龙真正实现差异化。

反过来,Airbnb创造了一种新的住宿方式,上面无论分享的单间还是整租的房源,这些都是传统没有的住宿类型。当一个房子一个月大概有3天、5天可以出租的时候,这个额外的租金对他来说都是一个额外的收入。

另外,个人可以把自己的家庭分享出来的时候,这和传统工业化时代标准化住宿体验就会形成非常大的差异。住宿本身的体验非常负责复杂,有人住在家里,对住宿的体验是非常非常多的,我要洗衣服、做饭,要有好的沙发,要有书房,有很多很多住宿需要的产品,但酒店是提供不了的。

所以,Airbnb颠覆掉了过去的体验,所以发展很快。小猪短租发现这个问题的时候,又回到了原点,把当时已经获取的接近10万以上的公寓式酒店扔掉了,重新开始,用新的方法找到早期的种子房东,鼓励他们成为早期吃螃蟹的人。

方法是什么呢?其实早期没有什么系统的方法,这个方法论也是从Airbnb和其它一些从0到1跨过那个鸿沟的企业中学习过来的,其实就是从左脑到右脑的过程。左脑希望有很快的速度或者战术,很快的解决用户积累的过程。但右脑的思维告诉你,你直接解决问题,用什么方式最快、最粗暴,解决这个从无到有的问题。所以,Airbnb早期是用非常不系统的方式解决这个问题,小猪也是这样,我们扫街的方式其实是起不到效果的,第一你不知道愿意分享房子的房东在哪,跟房东之间的接触点基本上也没有,早期说服的成本也极其高。

有一本书叫做《创新的扩散》,讲到如果创新和社会传统理念抵触非常大的时候,你不要寄希望于一开始找到一个方法,可以解决大多数人接受的问题,它必然的路径是要从所谓的吃螃蟹的人、创新者,过渡到跨越鸿沟,到早期能接受的少数人,过后才会到早期能接受的大多数人,然后进入衰减期。

所以,这个过程是必须要经历的,当时面临的问题就是怎么找到吃螃蟹的人,我们的方法就很直接,从接近30个城市撤回来,集中到北京和上海,把我们主要的同事从这些城市调回来在这两个城市集中做房源的拓展。

怎么做呢?我们自己做房东。你说服别人很困难,那么你想说服谁最容易?那就是说服自己最容易,说服自己身边的亲朋好友最容易,说服自己的同事最容易。所以,早期的第一批种子房东,小猪都是从社交关系获取的。

当时,我还专门回到我自己的老家成都,请自己的同学吃饭,但说服的效率也很低,当时我大概说服了一个半同学成为我的房东。其中一个同学,现在把家里的三套房子在小猪上经营,经营的还不错。

我们很多同事又说服自己的父母、自己的哥哥姐姐亲朋好友成为我们早期的房东。为什么集中在北京、上海呢?因为早期我们北京、上海的员工多。但也有限制,当时我们员工大部分也是在北京、上海租房住,所以小猪短租早期也受限制。

分享经济,实现端到端连接的时候,这个DNA往前进化一个非常重要的趋势就会出现,就是所谓的多样性。它不会沿着工业化定义的标准,比如7天、如家,10年前是什么样,基本上10年后还是一个样。

但端到端在平台上进化的时候,会出现极其复杂的多样性。第二阶段,我们没有等这个平台继续往前发展,当时我们洞察到用户不只是学生,一个人到北京的时候,比如家庭的旅游,他可能需要找到两居室,有真正的厨房,能够洗衣服,一家人可以坐在客厅聊天,满足这次住宿的需求。

但这时候供给没有怎么办?在北京第二阶段我们做了一个叫做“体验房”的战术,我们要创造所谓的种子。当时我们员工大部分住一些比较廉价的租赁房源,然后分享单间,但我们开始在北京一些相对繁华的区域,找到一些户型,装修程度当时有很多差异,甚至我们会请一些设计师做一些软性的改造,让体验更符合我们对未来的洞察。

这个时候,我们在上海和北京大概做了加起来七八十套体验房,但体验房不是主要为了数量,主要是为了多样性的注入。这个做了之后的好处是什么?我们可以第一时间观察到,我们预测的用户需求是不是那样的,我们当时发现确实如此,他们需要一些价格不一定那么便宜,但要更好的满足他这次个性化住宿的需求。

另外还有一个好处是,有了这些新的类型种子房源,会对后面房源的拓展形成示范效应。当有了不同的房源,新增的房源就不再只是沙发和单间,就会出现非常非常好超出我们预期的房子,慢慢发布到平台上来。

体验房战术,早期帮我们在北京、上海拓宽了供给的多样性,满足用户的不同场景,激发更新的供给,产生了很大的作用。

后来我们第二阶段,这些战术有效过后,我们对用需求的观察相对比较清楚过后,我们又开始重新进入到一些城市里面。但是这时候视角有些区别了,我们在看整个房屋共享,我们在什么层面满足用户需求?我们看到平台上现在是两个层面:

1、过渡住宿需求,他从一个城市到另一个城市,或者其实他就在本地城市里面突然产生一个需求,要大概十天以上,但可能是三个月或者四个月以下的住宿需求。比如从外地到北京来看病、培训、探亲,确实需要找到一个和酒店完全不一样的住宿,这是短租和酒店能够完全错开竞争的场景。

2、跟酒店的场景比较接近,比如7天以内的商务、旅游需求。

在选择城市的时候我们就要看,这个城市在这两个层次上面,我们是不是能够满足用户的需求,比如我们在选择进入成都这个城市的时候,我们发现成都和北京有些差别,在于过渡性住宿的需求没那么大,但类酒店的需求比较多。

但还有个问题,成都酒店的价格又极其便宜,我们进入成都的时候,跟酒店不是要在价格上竞争,不是利用分享经济单间和沙发的优势,而是要在体验上做差异。

所以,当初我们进成都,用我们拓展房源的方法,比如我们鼓励自己的同事、亲朋好友供给房源的时候,我们更注重的是个性化房源。在成都找一些相对高端,两居室、三居室的房源,在价格上不会跟酒店发生直接竞争的房源,作为我们早期的房源。

所以,在成都和北京稍微有些差别,着重是体验上的差异。我们在第二批只进入了12个城市,反而不如一开始进入的城市多。

做一个平台不仅是交易的场景,让分享经济能够发生,其实整个住宿的链条非常非常长,小猪解决的是服务链和体验链的问题。用户决策里面,非常重要依赖的是照片本身。但是,当时我们的房东把照片发到小猪上照片都很粗糙,房间也非常零乱,甚至没有打扫,用户看到这些照片就很难决策。

小猪很早的时候就开始建我们众包网络,当时在北京、上海这些城市帮房东拍照,早期的房东在描述、标题撰写上都有很多缺陷,我们早期的运营人员,也会深入的帮助他们做这些工作。

后来我们发现,很多房东参与的门槛在于他没有接待的时间,我们说分享经济和之前的方式比没有前台,人力成本的结构也不一样。但是后来发现一个问题,正是因为没有前台所以有接待的问题,房客入住的时间大多不确定,房东自己也有工作,他要从工作中抽出时间交接钥匙,这里面成本非常非常高。

所以,小猪又开始做智能门锁的方案,我们和三家智能门锁厂商合作,为我们的房东提智能门锁解决方案。比如现在,我在北京分享二楼的房子,在成都分享我两套整租房子,都是闲置的。

在北京的时候,之前我没有智能门锁出差就需要同事帮我做接待,非常麻烦。但去年年初有了智能门锁,我在出差的时候就可以接受房客的资源,一旦接了他订单就会向我支付,支付完云端就会生成个密码发到用户的APP上面,他用这个APP就可以开门到我家入住。

这样的话,我出差的时候可以出租,也不需要让别人帮我接待,另一个重要的是,我也不担心房客把屋里钥匙配掉。

在重度垂直运营中,首先解决的不是信息的问题,另外我们现在进入到服务产业,我们其实要对体验链条和服务链条做重新的整合,很多问题是需要你用新的方法解决的,不解决很难连接在一起,不管会不会带来去中心化的趋势。

我们又发现,好多房东说我现在愿意做房东了,也不担心安全问题了,两年前你找我的时候总想陌生人到我家里,多别扭、接待的问题多复杂,但现在看起来没太大问题了。

但是我没有时间做卫生,我也不是那么缺钱,这个房子如果拿来分享,一个月可以多赚几千块钱,但你让我做卫生就很麻烦。还有个问题,很多用户对卫生也有担心,很多用户在我们平台上找房子的时候,如果点评不是那么多,房客有很多担心,影响他决策的就是,卫生会不会不达标,房东会不会给我换床单?这些都会影响用户进入到分享领域里的门槛。

所以小猪又建了另外一个众包网络,小猪管家服务,提供标准化的保洁服务。2016年年初我们已经在4个城市开展了这样的服务,情况还不错。社会上有很多人有这样的闲置时间,注册成为小猪管家,这和一般的保洁不一样,他要帮房东做床上用品的换洗,这是非常重要的工作,也跟普通保洁不一样。另外,我们的阿姨也会根据这个房间的照片对物品进行还原。

推出小猪管家之后,很多房东分享的障碍基本就消除掉了,智能门锁+保洁服务,实际就变成了一个众包托管服务。一个房东,如果在三亚或者其它的旅游城市自己有房源,自己不能照顾的时候,可以用这种新的链接,把沉默的房子变成一个不菲的收入,同时也创造了新的就业机会。在我们平台上,一个小猪管家一个月收入可以到五千左右,高的时候可以到六七千。

分享经济是一个趋势,但它还是有边界,比如今天在出行领域和住宿领域,大家看到的Airbnb、滴滴、Uber、小猪,边界在哪?相对比较高价值的资产,可能才可以分享。

我们不仅满足做交易,还要深入到服务链条,做很多东西。所以,小猪比较重的部分就是运营的部分,我们公司大概有一半多的人,都在不同的运营岗位里面。比如说,帮房东拍照片的,做房东培训的,负责保洁网络的,负责智能设备的。当然,未来不只是智能门锁,你会发现对监管有要求,还要做烟感的报警器、煤气的报警器,包括智能的人脸识别功能都要去开发,这些都是我们预见到未来要使用到的功能,整个产业是个非常复杂的生态圈。

另外,谈谈信用体系的问题,因为我们在四年前做这个事情的时候,跟大家谈我们要鼓励个人把房间分享给另外一个陌生人,遇到最大的质疑就是这个,就是大家认为在中国这个社会,人和人之间的信任是没有的,他不可能做这个事情。但是四年前我们有个朴素的哲学观,我们是环境论者。当时那些人反感是因为环境对他的影响,因为三十年前中国是熟人社会,每个人身份被固定的时候,每个人都认识每个人的时候,每个人都要为自己信用负责任的时候,每家都不关门的。

但是,中国经济开始发展,从熟人社会进入陌生人社会,原有的信用体系被破坏掉了,新的信用体系没有建起来。但是,我们看到实名制监管的开始、二代身份证开始应用,我们发现互联网上面逐渐可以用闭环的方式做到实名交易。这里面,陌生人和陌生人借助系统交易的时候,这个交易是在一个新的快速成长的信用体系之上进行的。

非常吃惊的是,突然有一天发现,我坐飞机晚点,大概两点才落地,一落地周围所有的人,包括女孩子都打开手机在叫车,滴滴、Uber,在几年前这是不可能的,如果晚到了都不会坐不正规的出租车,但今天大家可以在这样一个APP互联网闭环平台里面,使用一个以前她从来不认识的车,这就是在新的信用体系建立起来的过程。

随着发展,我们可以把二代身份证嵌入,可以把支付宝的芝麻信用嵌入,再加上我们内部的点评体系,基于用的交易效率会非常非常高。

每次的实践,我的房客经常跟我聊,没有想到住宿完发现,不止是像住在家里的体验,另外是可以相信陌生人的。但是,这个信用社会并非不流动的熟人社会,而是流动社会上实现人和人之间的高度信任。

所以,信用体系未来不会是人和人之间分享的障碍。障碍是什么?其实还是我们的运营方法和我们选择的那个领域对不对,是不是能够用分享经济的方式颠覆传统工业化的方式,是不是足够产生社会价值和交易价值。

但另外就是,我们的运营方法是不是能够从0到1是一种,从1到100是一种,从左脑到右脑,从右脑到左脑去结合,做一些运营模式的创新。

趋势不重要,重要的是大家找到这个趋势中一个成功机率比较高的领域,另外就是用更好的方法解决从0到1的问题。

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