普华资本·钟南海:企业服务的3.0时代有哪些机遇?

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普华资本·钟南海:企业服务的3.0时代有哪些机遇?

钟南海先生,投资副总裁。美国康奈尔大学应用经济管理学学士,多年移动互联网与科技投资经验,专注于企业服务、交易平台和人工智能等领域投资。曾任经纬中国分析师、野村证券(纽约)投资银行部分析师。在校期间曾任美国康奈尔大学中国学生会主席,美东常春藤中国学生学者联盟主席。

主要投资案例:喜马拉雅FM、驴妈妈、找钢网、有赞、in、5miles、网化商城、大象人事、相芯科技等。

一、为什么说是 企业服务 3.0?

接下来我要讲到的企业服务3.0就是围绕1.0和2.0的迭代和升级延展讲一下,作为投资人是怎样看待这个机遇的把握。

1.0和2.0在过去几年都发生了什么?大家知道,投资人看企业服务的投资机会是看这个市场大不大。

1.0对单个企业费用的财务、人事、销售、安全等等,是按部门区分来优化的。财务费用、薪酬费用大概占企业多少开销,我们看过,三成左右,过去5年中有大量做人力资源的独角兽。

2.0就是所谓的交易平台,采购成本是占到企业6成的开销,这是更大的市场,超过20万亿的市场。2016年GDP中20%的钱花在采购中,这里分成 B2B 的1.0和2.0。

由此延展出来的3.0,投资人看哪些维度?在2.0已经用 大数据 实现变现了,有代采撮合模式、联营自售、自营模式,可以通过金融、物流实现更多的利润。为什么通过物流能赚钱?因为有了大量的线上交易数据以后,知道了仓储配送的最佳路径优化,我们设置仓,一辆车出去能够覆盖最大密度的小店,能够实现物流优化,实现盈利。

金融,上下游的供应商、买家,能够通过买卖双方强势、弱势产生利差。

二、3.0时代,机遇在何方?

3.0完全离不开大数据,为什么?因为B分成大B和小B,都有数据服务的价值,“F2B2C”,我的数据服务是针对中间的“B”和“F”,一会儿详细讲。

这是基于3.0模式怎样看小B、大B、F的机会。这里有很多的箭头,供应上新品爆款推荐箭头出去是指最终要达到的目的,而销售数据反馈是指所取数据的一种方式,这里大数据可以指元数据和第三方服务平台。

次终端出去的线是 新零售 。很多小B想要达到最终的目的,可以通过 C2B 反向数据搜集。包括第三方大数据平台进行服务,提供一个最完整、最成熟的数据库,从而实现新零售的目标。

因为现在渠道下沉,包括ToC欲望越来越强,通过用户反馈实现直销,或者把中间商扁平化,实现渠道下沉,更好的服务C,也能够提高毛利率。这是我认为B2B3.0或者企业服务3.0中的一个版图。

三、3.0时代的先行者

我把普华的情况做一个简单介绍,之后分享几个案例,通过这几个案例把1.0、2.0、3.0的板块阐述一下。

我们看三个领域(科技、医疗、文娱):科技中看企业服务、 人工智能 、互联网金融;医疗和文娱都是我的同事看,我不多做介绍。

案例一:梆梆安全

这是中国目前做移动安全领域最佳的企业,没有之一。现在覆盖了将近80万个移动APP,帮助解决加密加固监测的效果。用强销售、强技术、强产品覆盖足够多的客户,成为这个领域的寡头,把商业化模式完全成型,还要搜集很多大数据出来。

而且他们已经做了快10年了,在移动安全领域的角色和地位不可撼动。1.0的阶段已经达到,现在用了安全数据去实现第二阶段的目标,就是拓展物联网的领域,通过这里实现大量软硬件智能设备的覆盖,最后才进入 机器人 认知安全领域。

这是一个非常典型的,通过覆盖足够多的B,这是我认为企业服务中1.0的升级,通过自己某一个安全领域里打透,获取大量数据,横向拓展业务领域。梆梆安全去年有8000万的利润。

案例二:财务引擎

这是很典型的在金融领域企业服务的案例,我个人现在对ToC的金融还不是特别看好,对ToB的智能投顾还是比较关注的。

这个团队在美国扎根了五六年,他们把学校和校外大量元数据搜集过来,利用校企迭代能力制造了财富管理的财富模型。

财富管理和资产管理是不一样的概念,财务管理是和每个人、每个家庭随着时间的推移产生不同需求紧密挂钩的领域;资产管理非常简单,就是对于目前已有的资产、资金进行处置。财务管理与整个家庭、个人从小到老息息相关的领域,所以更需要动态的数据进行服务,所以更加需要数据服务的金融领域。

有了这个算法模型以后,在美菱、挪威国家财务基金、普利斯顿大学的财务管理委员会,包括美国大大小小十多家家族基金办公室都已经进行了获客覆盖。有了成熟的美国实践落地的经验,有一套自己的数据,他们的算法和模型带到国内来可以说是“杀鸡用牛刀”。但是这里需要中国的落地和迭代开发,所以靠清华大学的校企开发能力和迭代能力,现在在券商领域拓展地非常好了。这是运用元数据产生自己排他性算法和模型,结合国内的情况产生了一套算法和模型,服务中国B端金融客户。

我今天主题是3.0,但是并不是说1.0和2.0已经是过去式了,他们也依然存在,并且非常有价值。

案例三:网化商城

这是一个交易平台,我比较看重频率,这里讲到了物流和金融,物流是仓储和配送,我们能根据数据进行精细化运营,能够把货物的管理、仓储管理做到最优化。

我们算过一笔账,就是一辆车的半径,如果有足够多的交易数据,能够把单车货值、路线规划到最佳,这对于整个企业物流降低成本提高是很有帮助的。很多B2B平台靠物流实现了利润,整个毛利非常低,特别是快消、汽配等等,本身毛利几乎低的可怜。

为什么金融能够赚钱?还是基于买卖双方大量数据的沉淀,平台有价值,买卖双方都离不开,卖方通过平台大出货,买方通过平台大量进货物。

卖方通过我的平台达到30%以上的出货率,大量货物去哪很清楚,货值很清楚,把货压在我的仓了,或者搞云仓的概念,比如说这个货值100元,先把30元、50元贷给他们作为滚动资金,就有了利差优势;买方通过我的平台买了货,也离不开我,优势是品类多、东西便宜,还可以通过应收账款进行授信,因为货出去多少我很清楚。

案例四:惠民网

按照客户数、体量来说,它是中国快消领域最大的平台,做O2O的。

2015年学习“找钢网”做撮合,帮助小B找货,直接送到店门口,让小B离不开它,通过这个采集了大量的夫妻老婆店进货的交易数据。数据多了以后,小B多了以后倒逼上游,让大B或者厂商也离不开它,通过大量地跟大B合作联营模式。这就是仓的概念,实现上游品类SKU的高强度地管控。拥有了大量的品类和流量,实现了上下游品类数据的采集。

换句话说,上面有什么货清楚了,下游小B的进货习惯,包括地理位置、单个社区买什么饮料小吃都很清楚。这样就可以做前置仓,通过反季节的方式进行前期的囤货,进行大量的高毛利的销售,最后实现的是便利店的打法。

一旦知道了所有小B、中B、大B、F的数据,就可以自己玩了,这是我个人认为的B2B或者企业服务交易类的平台最终想要达到的目的。帮助小B、中B、大B也好,他们获利了以后,平台最终实现了价值,做成直接线下便利店的模式。

所以, 企业服务不完全纯看线上,也会结合线下新模式去思考,引发更多的企业服务3.0的思考,归根到底离不开大数据、离不开交易累计的真实数据。 我承认B2B有大量的刷单,ToB交易如果没有平台也在交易,但是如果不是由买方主动发起的交易,我都认为是ToB的刷单行为,因为这不是真实的,一定要强调“真实”两个字。

企业服务有“服务”两个字,服务有很多维度,比如说物流、效率、金融。但是这些是配菜,自身的交易闭环没有形成,服务价值没有体现,我认为这个流水是暂时的,或者是不忠诚的流水。只有达到了买卖双方都离不开交易平台,哪怕没有补贴也在这里买卖,这样的数据才有价值。沉淀以后有希望在ToC或者新零售这一端带来更大的投资机会。

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