談談交易(一):交易的定義是什么?

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編輯導語:交易是買賣雙方對有價物品及服務進行互通有無的行為,它可以是以貨幣為交易媒介的一種過程,也可以是以物易物;如今隨著互聯網的發展,交易平臺也不斷發展,交易的多種形式也在發展當中;本文作者分享了關于交易的定義是什么,我們一起來看一下。

魯迅說:研究交易是世界上最有意思的事情,懂了交易,智商情商都會提高86.4%,煩惱也會消失95%。

但問題來了,什么是交易,魯迅沒有說,今天筆者告訴你。

一、交易的定義

交易平臺的核心是達成交易,交易平臺為何能存在?

因為交易平臺可以提高交易效率,降低交易成本,最終促成交易。

交易的定義是什么?有支付行為就算達成交易嗎?

借用一位老師對交易的定義:一手交錢,一手交貨,完成價值的交換。

  • 一手交錢:貨幣支付是價值交換的媒介,錢是工具。
  • 一手交貨:賣方收到錢,買方拿到貨,錢貨兩清。

從這里可以看出交易是一種互惠行為,讓雙方都收獲了更大的價值。

要想達成價值的交換,前提需要交易雙方對商品價值的衡量達成一致,即價值的確定性。

所以交易的重心在于從線下到線上,均圍繞價值的確定性交換而展開。

線上涉及到的環節流程多,空間大。線上把信息流資金流物流,從時間和空間上都割裂開了。

割裂,意味著每一個環節都要有東西來保證價值的確定性,以完成目標。

為了更好達成價值的確定性,大部分交易平臺都經歷了:商品標準化,信息標準化,定價標準化,服務標準化,支付標準化,物流標準化。

簡而言之,交易流程=消費(消費場景+商品信息+支付)&供應(商家渠道+商品供應鏈+物流)。

在過程中達成價值的交換,即交易。

二、交易的成本

凡是交易,必有博弈,凡有博弈,必有成本。

成本分為兩part:用戶的成本和平臺的成本。

用戶的有限理性會追求個人成本最低,平臺會更看利潤即投入產出比。

用戶的成本按照決策流程:產生興趣(搜尋成本)-收集信息(鑒別信息成本)-評估價值(比較成本)-做出決策(議價成本,決策成本,支付成本)-執行履約成本(時間成本、精力成本)

平臺的成本按交易流程(部分參考自少楠老師):

1. 購前的匹配成本

首先需要保證需求(買家)和供給(商家)一定數量的業務成本(業務團隊業務成本和人力成本)。

尤其是保證供給的增長,之前一篇文章也聊過供給有多么重要,從數據結果看,供給可以驅動需求。

其次在于供給與需求如何有效匹配,即訂單如何分發產生的研發成本與業務成本。

種類越多(如58同城上的二手商品),即時性要求越高(如滴滴打車),供需越稀疏(房屋裝修),其匹配難度就會越大,平臺付出的交易成本越高。

2. 購中的議價成本與定價成本

先說議價成本。商品沒有確定的價格時,就會有巨大的議價成本。

議價成本本身是用戶的,但是會帶來平臺交易效率低下,需求和供給側都會深受其苦。

所以大部分商品都做了定價(確定的價格),但也有交易場景就適用于議價。

如菜市場和小攤里的討價還價,如果強行定價,生意不見得會更好。

再說定價。每一個你能看到的價格背后,都是平臺付出了大量研究和試錯才決定的最終價格。

單個商品的定價需要考慮固定成本和彈性成本。

固定成本包含商品成本、物流成本、稅務成本、其它實體成本。

彈性成本包含季節性、地域性、供需變化因素、額外服務費用(如人工服務)。

有了詳細成本核算后,到底用成本定價、競品定價、消費者定價還是收益管理定價等,是具體策略。

3. 購后的執行成本

平臺本身中立,需要保障需求和供給兩端的權益,同時保證公平性的原則。

在交易執行過程中有監督、預警、風控、業務規則、售后、客服等成本。屬于非常重要但不緊急的業務類型。

如貨拉拉的這次事件,交易過程中平臺付出的監督成本太少,就容易出現大問題,不發生是0%,發生就是100%。

三、交易平臺的分類

交易是不同場景下的消費行為導致的,區分交易平臺的類型更有意義。

交易平臺本身也是信息撮合平臺,只是撮合的信息都是與交易強相關。

交易發生的前提,是平臺先達成交易信息的有效分類與展示。

之后對信息如何進行匹配或者說分發,是核心。匹配的前提是標準化,分為供給和需求側的標準化。

所以我這里傾向于按照匹配邏輯對交易平臺進行分類:

①僅提供信息撮合,其它的交給供給和需求自己去談,如相親、招聘。

可以讓需求側主動去挑選(如淘寶),也可以讓供給側去挑選(如滴滴),也可以權利給到雙方(如二手市場)。

我把這類平臺分類為信息撮合類交易平臺。

②提供信息撮合,還提供一定的匹配邏輯。

可以根據需求匹配供給,如抖音。也可以根據供給匹配需求,如貨拉拉。

匹配的深淺度可做區分,淺的提供信息篩選,主動選擇權交給供給或者需求,如滴滴的搶單模式,公眾號的訂閱模式。

深的直接達成平臺分發,如滴滴的派單模式,抖音的算法推薦模式。

我把這類平臺分類為信息分發類交易平臺。

四、交易的匹配規則

提升交易成交率的核心就在于匹配規則,即不同訂單如何匹配給不同用戶。

以抖音這款內容型產品舉例,通過算法推薦能明顯提升信息分發的效率。

抖音推薦策略基于兩個維度:物以類聚(你喜歡A就可能喜歡B),人以群分(和你相似的用戶喜歡A,你也可能喜歡A)。

那么對于交易平臺,如何進行訂單的有效分發?

有5種邏輯。

1. 訂閱模式

這里舉下滴滴的例子。

如果滴滴司機常跑A到B點,那么司機可以主動訂閱這條線路,讓平臺常推薦從A到B點的訂單。

對于同城短途來說,訂閱模式可能不太靠譜,因為司機不需要穩定的線路即可養活自己。

對于長途物流來說,因里程長耗時長價格貴且司機每月所跑單量有限(基本不超過10單),訂閱模式倒是一種不錯的模式。

理論上每筆訂單的起點與上筆訂單的終點一致司機運輸效率最大成本最低,但現實情況下往往不可能。

所以長途司機在意的:穩定的訂單量&能串起來的訂單線路。

再思考深一點,司機需要的是收入,是穩定需求的訂單量。

穩定的訂單量需要穩定的貨主和穩定的貨源,而穩定的貨源會導致穩定的線路。

所以訂閱模式下,是我們需要穩定的供給或需求。

在內容平臺,微博、微信公眾號、B站的UP主其實都是訂閱模式。

2. 基于地理位置分發

物理角度下,基于地理位置從近到遠分發訂單。

網約車有個概念叫全局最優,除了地理位置還會考慮天氣、時間、區域內司機收益、司機等級、用戶性別、用戶偏好等。

說到底,還是地理位置為主,其它因素為輔。

本地生活類平臺和陌生社交平臺也常考慮基于地理位置分發信息。

3. 基于好友關系進行分發

前提是平臺能有用戶的好友,基于好友的喜好行為進行訂單分發。

這條規則看似只能在內容型產品上適用,因為基于自私性原理,人只關心與自己相關的人或事。

但是在電商領域其實也適用,因為就我個人的經驗,朋友買過的東西,我會更加留意。

對于物流領域,可能不太適用,因為平臺本身無社交鏈關系。

4. 智能算法推薦

基于用戶對訂單的搜索,點擊,停留,完單等行為分析用戶最喜歡的訂單,進行推薦。

此方式最科學合理,但研發、迭代成本巨大,最初的推薦匹配度不會很高。

5. 人工編輯推薦

一般與智能算法結合來做,先人工,再智能。

有了智能,還需要人工,算法沒有業務的價值觀,但是人有,且需要有。

對業務的價值觀是需要有的,因為只有人比機器更知道重點推什么業務更靠譜。

交易的研究是一個大課題,本文只是一個開端,筆者后期會更深入到細分的交易點去聊。

 

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