GMV涨得慢？大厂产品专家带你给平台做个全面体检（虚拟理发师生活模拟器）

编辑导语：在交易平台中，把控好供给方与需求方的关系十分重要，这将影响到交易平台的GMV涨幅情况。那么除了供需情况，若想对交易平台进行业务上的“检查”，还可以从哪些方面入手？本篇文章里，作者提供了一份交易平台“体检指南”，一起来看一下。

做交易平台的童鞋，有没有哪一刻产生过这样的困惑：

自我感觉交易流程设计得不错，体验也越来越好，但GMV总上不去，也不知道是哪里出了问题。

如果遇到这种情况，童鞋们不要焦虑，这是正常的，在交易平台上，任何一个业务的成功，都不仅仅是靠产品、运营，我们要站在更高的视角，全方位地去审视整个业务。

学姐会根据自己过往在大厂做交易产品的经验和方法论，结合一些例子和数据指标，带着大家给自己的交易平台来做个深度体检。一共有六大检查项目，可能会直击灵魂，请大家在看的过程中系好安全带～

一、灵魂拷问1：供给方和需求方的关系是否稳定？

首先，撇开产品设计，我们先来审视一下供需关系。

做交易平台呢，最重要的一点就是供给方和需求方的关系必须是不稳定的。逻辑很简单，如果供给和需求方已经形成了一对一这的稳定关系，那么也就不需要平台来撮合交易啦，这就好比你都结婚了，难道还需要人帮你介绍相亲对象？

再举个极端的例子，如果你只买一个品牌的衣服，那还需要淘宝吗，直接去这个品牌的官网下单不就行了？

*大家如果不清楚平台的定义，认为品牌的官网也是平台，那么可以戳这篇学习下平台的定义。

所以，供需关系越不稳定就越适合做平台。那么，怎么去判断供需关系的稳定性呢？我们可以用从两个点出发↓

1. 市场集中度

市场集中度反应出供给的集中程度，而供给分散是供需关系不稳定的前提。还是刚刚那个极端的例子，假设市场上只有一个服装品牌，市场集中度100%，消费者根本就没得选了，那供需关系不就是稳如铁了吗～

那么，市场集中度用什么数据指标来判断？比较常用的是CR10：也就是头部10个品牌的市占总和相加。

比如，餐饮这个市场，在美国的CR10有30%左右，也就是连锁餐厅占了大头，学姐去过几次米国，遍地都是subway、麦当劳、DQ……而在中国这个值不到10%。因此，虽然美国的餐饮行业市场规模和中国差不多，但Yelp、grubhub之类的网站，市值都明显低于美团。

当然，如果市场上供给的非常集中，那也可以用CR5、CR3去看。比如加油这站，大部分城市的CR3应该接近100%吧。再比如几十年前，我们国家的生产力还不够发达，照相机就是海鸥牌，球鞋就是回力，CR1可能就贼高了。

这个指标越低，供需关系就越不稳定，越适合做平台。那么市场集中度低的行业，供需关系就一定不稳定吗？刚刚也说了，这只是前提，因此我们还需要看第二点。

2. 供需关系的趋势

很多品类虽然市场集中度不高，但是长期来看，供给方和需求方会形成比较稳定的关系。

童鞋们可以思考这四个品类：提供保姆的家政公司、美发店、美甲店和打车，都不属于市场集中度高的行业，那么这四个行业哪个更适合交易平台做呢？

我们可以来审视一下这四个行业的服务提供方，也就是从业者，保姆、发型师、美甲师和（打车/网约车）司机，他们和消费者之间的关系，从长期来看，哪个更趋于稳定？学姐给出的答案是保姆>发型师>美甲师>司机：

一个家庭最终都会和合适的保姆形成稳定的关系，甚至会在保姆回家过年的时候因为要自己带娃而心态崩溃。
发型师比保姆稍微不稳定一点，不过顶着锅盖头去上班的风险实在太大了，毕竟头发做坏了还需要一定时间去长（也可能长不出来了），大部分人还是会努力找寻属于自己的Tony老师。
相比美发，美甲即使做坏了，也可以当场重新做，风险较低，所以美甲师叫什么不那么重要了，管她是Linda还是Tina呢。
打车司机和乘客的关系，再怎么长期看，都不可能稳定，甚至两次打车打到同一个师傅的概率都很少。

像打车这样的品类，本身就是高频（衣食住行），市场集中度低，供需关系也不会趋于稳定。在这个行业里能冒出滴滴这样，日订单量几千万的大平台太正常了，甚至阿里的高德、美团都在对这个行业虎视眈眈。

打车还有一个优势，那就是服务够标准化，时间、起点、终点、车型基本就涵盖了绝大部分的需求了，这就是我们第二个问题了。

二、灵魂拷问2：够标准化吗？

如果消费者在线上买的是同一款商品、服务，但是收到的商品规格、体验到的服务却参差不齐，又或者消费者本身对于这些服务的评价标准本来就很不统一，那这种品类在平台上，很难做大。毕竟互联网本身做的就是线上化、数字化，如果不能用信息来表达商品/服务的规格和体验，那还不如让用户直接去线下挑呢～

关于怎么判断一个品类的标准化程度，主要就是看上面说到的两点，这玩意儿吧，也没办法直接用指标、数字来衡量滴～所以，学姐建议大家平时多对着几个品类比较下，锻炼自己的判断力。

这里学姐提供一个例子，美食商品类：零食VS食材；家政服务类：保姆VS洗衣，哪类比较标准化？大家可以先在心中想一下答案，再看下文↓

1. 零食VS食材

除了一些三无产品，大部分零食都是有品牌的，同一个品牌的某种零食，口味、重量等规格都是一样的。而食材就不一样了，地里种出的菜肯定不能像工厂加工出来的这么标准化。这部分零食胜出。

我们再从消费者评价的标准来说，每个人的口味不一样，不过这个问题零食和食材都存在，这部分打个平手。

那么结论显然就是零食比较标准化，所以我们可以看到电商平台几十年前就开始卖零食了。而卖食材的，比如线上买菜、社区团购等都是最近几年才出现的，为什么呢？

首先，是要等农业足够发达，搞机械化生产了，才有可能把食材差得不太多，像以前那种小农经济肯定是不行的。

其次，平台也是需要花精力对供应链进行改造，这如果放在电商刚兴起的那会儿，做起来就有点辛苦了。毕竟，自己去市场买瓜还能挑挑捡捡，找个大小合适的，再敲一敲，问一下摊主是否保熟，甚至要（wei）求（xie）他切开看看，线上就没办法做到这些了。

我们来看看阿里的盒马、美团买菜是怎么做的，首先就是做到产地能溯源，其次是选择大小差不多的卖，比如盒马上只卖4KG/只的海南麒麟瓜，其他的重量你也买不到，学姐称其为“标瓜”↓

措不及防的课后作业：大家可以边吃瓜边思考下，鲜花VS水果，这两个生鲜品类哪个比较标准化？

2. 保姆VS洗衣

我们先来看下这两个品类服务的内容，保姆可能会提供打扫、收纳、烧菜、带小孩、照顾老人等各类服务，但因为每户人家的情况不一样，所以保姆提供的服务很难标准化。而洗衣服就很标准化了，基本上可以归纳为洗衣形式、不同种类衣服对应的价格、是否保价。

从评价标准上来看，保姆的评价标准也是千户千面的，比如有些要求本地人、有些喜欢做菜清淡，甚至具体到怎么带娃，每户人家的想法可能都会不一样，绝大部分都要试一试才知道是否真的合适。反观洗衣，就很标准化了，消费者的需求就是洗得干净。

所以，保姆不仅供需关系趋于稳定，而且还很“非标”，尽管保姆的中介费比保洁类的阿姨要贵得多，但没有哪个交易平台在这个领域里做得很大。

三、灵魂拷问3：供需情况怎么样？

稳定性和标准化这两个问题，就相当于体检的时候医生问了下你的大致情况，但是否真的健康，还得等体检的各项指标出来才能下诊断。交易平台的体检中，最重要一项就是供需情况了，共有这三大类：供大于求、供不应求和供需平衡。

很多时候，产品上线了，还花钱做了推广，看上去DAU还行，但就是成交hin少，因为童鞋们忽略了对供需情况作分析。当然，讨论的前提是供给有限，如果供给是无限的，线上的虚拟商品，比如王者农药的皮肤、视频课程之类，那可以直接跳过这一步。至于需求几乎无限的品类，学姐目前还没发现，如果有的话那可能是写在刑法里的吧。

下面，学姐来教大家一个判断供需关系最关键的指标，我们可以用这个指标先看整体再看局部，学姐也会把三种情况对应的策略过一下。

1. 关键指标

对于服务来说，我们可以看满载率，也就是服务卖出的数量/最大承受能力。

举个例子，餐饮的满座率、酒店的满房率等，在供不应求的时候，满座率通常会超过80%，接近100%，如果低于50%，那就是供大于求了。

同理，对于商品来说也是一样的，可以看一段时间内的售罄率，比如品类A本周库存总量是10，销售量是8件，售罄率是80%，说明货卖得不错，快要供不应求了。像爱马仕包包、限量款球鞋就是供不应求的，因为供给太少。

2. 看完整体看局部

对整体的供需情况有了一个摸底之后，我们还要对局部的供给情况进行分析。

对于商品来说，我们可以对品类细分。比如对男装可以拆到男装-正装，里面又可以拆出大衣、毛衣、西装、衬衫、裤子等，进一步查看供给情况，看看是否某一类的正装供给不足。如果我们看女装-正装的话，情况就会比较复杂了，因为裙子（半裙、连衣裙）、而且裤子只要在膝盖下面的也可以算正装（连体裤、七分裤、九分裤等），所以类型又会多了不少～

但是学姐也不建议拆到太细，比如什么高腰棉宽松麻七分裤之类的，如果这么拆那就拆出几千几万种了，那也看不过来。

对服务来说就怎么拆解就很千变万化了，所以学姐一直觉得做服务更好玩点（前段时间某大厂学和学姐说电商已经作腻了），比较常见的拆解有时间、空间等。

比如KTV，服务其实挺标准化了，大家都是就近消费，如果打开美团，发现都是10公里之外的KTV，那还不如直接去线下消费呢。再比如，OTA上酒店的房型在淡季都是全的，但到了旺季就不好说了，很多酒店可能就不抢手的房型放在平台上销售了，就在平台上挂个总统套房什么的。

3. 对应策略

拿到体检结果之后，然后应该怎么治疗呢？

我们可以先来看一个房地产的例子。一线城市的人口、工作机会都增长比较快，所以市区的房子都是供不应求的，政府还要限购，而一些三线城市的人口可能是外流的，供大于求，这时候就要去库存了，最近出台了“限跌令”。相当于在供不应求的时候限制需求，在供大于求的时候限制供给。不过，我们在公司做业务毕竟是为了提升交易额，这类限购、限价其实对交易额的帮助较小（拉新时除外）。

我们可以来参考下上海是怎么解决市区房子供不应求的问题，政府提出了“五大新城”的概念，也就是上海的五个郊区可以有独立的政策，比如人才更容易落户、降低在购房的门槛等等，这么一来就等于提供了更多的供给给在上海工作的人，而郊区的房子是供大于求的，这样又等于拉动了郊区房子的需求。

所以，应对的策略应该是供不应求时拉供给，供大于求时拉需求，供需平衡时提升匹配效率。

我们可以考虑给稀缺的那方，一定的补贴。比如，下午是外卖小哥、正餐餐厅比较空闲的时候，可能大部分小哥都在刷抖音，美团一琢磨，这不是给竞争对手增加DAU吗。于是就推出了下午茶时段的优惠券，甚至还能减免一部分配送费，逼得学姐每天下午点奶茶。

除了补贴之外，也可以用其他手段，比如雇更多销售、增加广告投入、降低入驻门槛、优化入驻流程等，大家可以选择合适的方式。

如果你的业务将将好，达到了供需平衡，那么恭喜你～以上这些花钱的事儿，你可能都不太需要了，更重要的是怎么提升供需匹配的效率，比如优化一下算法。

四、灵魂拷问4：供给的定价合理吗？

如果前三个问题已经顺利pass了，那么体检算是健康了。如果还想额外练个好身材——也就是进一步提升销量，可以考虑看看供给的定价。

会不会有童鞋问，定价和补贴是不是一码事儿？这倒不是，定价更基础，补贴是基于定价小范围的灵活调整。就比如一单外卖定价30元，平台如果补贴28元那就有点离谱了，另外，如果以后大家都把奶茶当饭吃了，那美团也不需要补贴下午茶了的配送费了嘛，就直接根据距离来呗～

当然，美团的配送费是平台自己提供的服务，所以是美团自主定价的，这就像相对比较自由了（当然也会面临舆论压力和监管）。不过，很多情况下，平台上售卖的商品，比如外卖的食物都是商家自己定价的，那我们该怎么优化呢？可以考虑以下这两个策略↓

1. 同类商品/服务的指导价

很多时候，供给方并不知道平台上的消费者画像到底是什么，也不清楚哪些价格的商品/服务是比较好卖的，而平台是有大数据的，可以分析出这类供给最好卖的价格区间，给供给方一个参考。

不过，这里的前提是同类型的商品和服务，比如大衣，不同品牌、不同材质价格相去甚远。但如果说是羊绒大衣，那么自然也不会太便宜，但是网购毕竟看不到实物，摸不出羊绒的细腻感，所以也不能卖太贵的。如果我在淘宝上想做一个羊绒大衣的淘品牌，那么400-2000左右的价格区间是比较好卖的，如果再贵就要考虑找个大明星、网红带一波货，或者是100%纯羊绒大衣了↓

再比如洗牙套餐上海的超声波洗牙，卖的最好的是100元左右的单子，那我们可以考虑给这样的商品一些流量倾斜，再结合消费者平时的消费习惯，在匹配价格的时候适当的上浮或者下调。

2. 同一商品/服务，保持价格一致

同样的东西，平台上卖的价格相差很大，消费者就会困惑。来个比较极端的例子，酒店有很多供应商，但是Booking会控制同一个酒店、同一个房型、同样的增值服务（比如是否含早餐），价格完全一样，当然每个供应商可以有一些补贴，但定价如果差异太大，消费者可能会有点凌乱，不知道怎么选，毕竟都是一毛一样的东西嘛～

正确的做法↓

错误的做法↓

其实这就相当于刚刚第2问里面的标准化，同样的商品/服务，卖一个价格，也算是标准化高阶形态。不过，首先我们要把这些供给做成标品，其次才能把价格统一，而且还要求平台有足够的话语权，大家量力而行叭～

五、灵魂拷问5：内容怎么样？

即便是价格OK，怎么样把货的内容更好地呈现出来，吸引消费者购买，帮助消费者做决策，也是一门学问，就相当于身材练好了之后，选择适合自己的衣服穿。

首先我们要找到对用户决策最关键的内容，其次用合适的载体把这些内容表达出来，最后去丰富这些内容。

比如，线上购买化妆品、女装的时候，我们可以用结构化的数据来展示一些基本信息，比如品牌、颜色、款式、材料等等，但是千言万语都不如模特上脸试色、上身试穿的效果来得直观，那么试色和试穿的就是对用户决策最关键的内容。

我们可以用图片、视频这样的载体去表达这些内容，显然视频的效果会比图片更好，而直播的真实性、互动性又会比视频更强，这么说来，李佳琦也靠着口红试色当上“直播一哥”也就不奇怪了～

换个品类，就完全不一样了，比如选医疗服务的时候，医生的科普视频（听不太懂）、做手术的视频（画面过于血腥）其实对用户的决策不那么关键，倒不如用文字把医生的从业年数、职称、擅长领域的展示出来，患者选的时候就觉得心里有底了。

至于这些内容要怎么丰富，无非是让靠人肉和自动两种手段。前者就可以靠让供给方自己填写，或者找众包/外包；后者可以通过与其他公司合作、在合规的情况下爬取等。

不管是哪种情况，考核的时候除了内容的丰富度，比如视频的数量；也要考察内容的质量，比如信息准确率、照片的清晰度等。Airbnb为了提升民宿图片的质量，会提供专业摄影师的服务，好看的照片可以让房东的收入增加40%↓

六、灵魂拷问6：交易规则怎么样？

学姐最后再提一点，也是比较容易被大家忽略的，就是交易规则是否覆盖到所有的情况，以及规则是否公开透明。

理想情况下，市场上（也就是平台）的交易应该是完全自由的，大家都各取所需，一手交钱一手交货，其乐融融，平台呢就提供一个场所而已～但实际上呢，平台就相当于一个“小政府”，承担着监管市场的责任，如果平台上的交易出了问题，供需双方都会来找平台的麻烦，毕竟平台也在里面赚了钱，所以交易规则也就显得尤为重要了。

比如学姐喝了奶茶外卖之后拉肚子了，即使这家店铺在线下也有在经营，也应该有相应的市场监督部门去监管，但是呢消费者毕竟是在美团上叫的外卖，美团也对奶茶店抽了佣金，那自然应该承担起相应的责任。如果你在一个相亲网站上约了一个对象，结果到了之后发现TA的介绍是假的，PS得亲妈都不认识了，那不得找平台论个理～

所以，在交易规则这部分，我们要覆盖到尽可能多的极端情况，并设立相应的处理流程。虽然投诉的用户不会很多，往往只有百分之一都不到，但却会造成非常恶劣的影响。毕竟现在的网络这么发达，任何一个负面新闻都可能扩散地很快。

这个其实也好监控，看退款率、退款原因、万订单产生的投诉和投诉原因即可。学姐之前还去去当过几天的客服，了解最一手的用户投诉情况，也花了不少力气去优化其中的交易规则。比如交易发生退款，到底是哪方的责任，如何用系统去判断，如果是消费者的责任，在什么情况下应该给予商家一定的补偿，如果是商家的责任，怎么样去补偿消费者，惩罚商家。

除了设计更优秀的交易规则，我们也要把这些规则更公开、透明地展示给用户，一方面是为了提升用户的安全感，另外一方面也是让用户给出一些反馈，更好地倾听他们的声音。就比如最近，美团就公开了外卖订单分配的算法，会考虑骑手的时间是否充裕、顺路度，还举了一个顺路度计算的例子方便大家理解↓