交易平台货币化地图:复杂性与不对称性

编者按:Marketplace交易平台)是可以利用网络效应的地方。但是如何才能通过交易平台却是有讲究的。breadcrumb.vc的Sameer Singh总结出了6种交易平台的货币化模式,并根据复杂性和不对称性的不同,分析了不同的交易平台适合采取哪种货币化模式。原文发表在Medium上,标题是:The Marketplace Monetization Map: Complexity and Asymmetry

交易平台货币化地图:复杂性与不对称性

划重点:

互动网络的货币化受网络结构的影响

交易平台的网络结构受交易复杂性与供需之间价值的不对称的影响

交易平台有6种货币化模式

  1. 佣金
  2. 付费墙
  3. 高级网络层
  4. 广告
  5. 补充产品
  6. 衍生产品

交易平台具体采用什么货币化模式要看复杂性和不对称性

就像其他类型基于网络效应的创业公司一样,交易平台(marketplace)通过连接参与者来创造价值。具体来说,它们是将需求方与供应方连接起来以实现交易。这为他们提供了一种明显的获利方式——从每笔交易中抽取佣金。但是,由于会牵涉到具体的限制,所以不能盲目地爸爸这种做法应用到所有的交易平台上。根据限制的不同,交易平台可以在以下六种可能的货币化模式中选择其中的五种。

在我的上一篇文章中,我解释了互动网络货币化是网络结构(比方说网络参与者之间关系的本质)的函数。其实交易平台也是如此。但是,这些关系会受到交易平台不同因素的支配。具体来说,它们会受到以下因素的影响:

  • 交易复杂性:这是衡量供需双方在交易平台上找到“匹配”并完成交易的复杂程度的一种手段。这可能取决于一系列因素,包括供应的性质以及按地区或类别划分的供应密度。比方说,Upwork和Preply都是有着差异化供应的劳动力市场。但是,Preply专注于语言辅导,而Upwork则属于“垂直不可知”。这意味着, Upwork的需求侧需要考虑更多的过滤——工作的类型,需要的技能,项目经验等,这使得在Upwork上面的匹配要比Preply复杂 。除此之外,就算在找到匹配项之后,离线,程序或监管要求也可能会增加交易的复杂性。比方说,在像Anvyl这样的B2B市场上找到供应商之后完成交易要比在亚马逊上复杂得多。
  • 供需之间的价值不对称:交易平台创造的价值往往是不对称分布于参与者之间的。换句话说,交易平台往往对其中一类参与者(供应方或需求方)更有价值。但是,这种不对称的程度在不同的交易平台之间并不一致。比方说,就Uber和Airbnb而言,供应要比需求有价值。但是,对于Airbnb来说,这种不对称程度要高得多——跟Uber的司机相比,Airbnb的房东要难获取得多,但也会给加以平台带来更多的价值。

让我们看一下这些因素是怎么影响每个潜在的货币化模式的。

1.佣金(或互动税)

佣金(或互动税)可以看作是通过交易平台进行货币化的一种“明显”手段。交易平台佣金的机制很简单。交易平台帮助需求和供应双方实现了交易。作为交换,交易平台要将一定百分比的交易费用(一般叫做“佣金率”)抽取出来作为自己的收入。这笔佣金是在交易完成的时候提取的,这可以让所有参与者(需求,供应和交易平台)的激励保持一致。但是,就像我前面提到的那样,佣金并不是在对所有的交易平台都适用。

这种模式的有效性要同时取决于复杂性和不对称性。交易需要相当简单(不要过于复杂),或者参与者规避交易平台的选项应该有限(不要过于的不对称)。复杂的交易可以通过交易平台提供直接支持来解决,也就是“托管”交易平台模式。而高度不对称性引起的非居间化风险可以通过针对更有价值的一方运用SaaS工具解决。但是,如果同时具备高复杂性和高不对称性特点的交易平台就有点困难了。在这种情况下,交易平台为“使能”交易所带来的价值尚不足以验证抽取佣金的正当性——这会增加参与者绕开交易平台的动机。这类交易平台在理想情况下应避免抽取佣金。

交易平台货币化地图:复杂性与不对称性

Uber就是交易复杂度低且不对称的典型例子。供需匹配只是可用性和接送时间的函数——佣金显然很适合。另一方面,像Classpass和Scoutbee这样的交易平台则完全回避了佣金。

2.付费墙交易平台

对于无法通过佣金获利的初创公司而言,付费墙是主要的选择。付费墙对供需其中的一方收费——为进入交易平台而收费。为进入交易平台收费,跟对起到交易平台补充作用的单一玩家SaaS工具(比方说OpenTable的预订软件)收费是不一样的收费不同。我会在这篇文章的后面再介绍。

付费墙要想有效,交易平台需要免费引导更有价值的一方进入,并让另一方“使能”交互。其结果是,当一方比另一一方有价值得多时,也就是具备高度的不对称时,这种模式是最有效的。此外,付费墙会给交易平台制造准入(和流动性)壁垒。所以,这种模式最好在具备足够的需求和供应(流动性)不会自动解锁交易(也就是交易复杂性非常高的交易平台)时使用。换句话说,收费墙既需要具备高度的复杂性,又需要具备高度的不对称性。对于无法利用佣金获利的交易平台来说,这种模式是个很好的选择。

交易平台货币化地图:复杂性与不对称性

Classpass就是付费墙交易平台的一个很好的例子。Classpass是想把消费者跟健身课的空位进行匹配。在这个交易平台上面最稀缺的资源是有没有空位,而不是有没有需求。由于供应比需求有价值得多,所以向需求侧的准入收费是很容易的。其次,这方面的匹配看起来也复杂。有很多不同类型的健身课程——从瑜伽到普拉提,举重训练等。所以Classpass需要考虑消费者对特定类型的健身课程(类别密度)的兴趣程度。此外,消费者与上课地点之间的距离(区域密度)也是一个关键因素。最重要的是,它需要在课程预订时间到来之前把这些空位给补上,这一点在不太可能提前预定的情况下尤其成问题。这些因素的结合使得及时进行供需匹配显得异常的复杂。为了解决这种复杂性,Classpass让消费者(价值较低的一方)承诺按月订阅服务,然后给对方提供一定数量的积分。由于Classpass知道积分按地区分布的情况以及与上课地点的远近程度,所以减少了不确定性。从而使得Classpass可以根据兴趣和可用时间把积分与课程进行匹配。

诸如Scoutbee之类的B2B供应商发现市场也属于这一类。对于OEM而言,选择供应商时要考虑的因素很复杂且种类繁多,从订货到交货的时间很长。到目前为止,有没有高质量的供应商是最重要的因素,所以供应比需求更有价值。这样,Scoutbee就可以对客户(OEM)收费让他们访问自己的供应商发现工具。但是,它可以让供应商创建档案并免费访问OEM的招标信息。另一方面,Anvyl则要求供应商先在自己的交易平台挂牌才能接收D2C品牌的询盘。

3.高级网络层

跟付费墙不同,高级网络层并不会在进入点向参与者收费。取而代之的是,所有参与者都可以免费入场(有一些限制)。这种做法使得交易平台可以建立起需求和供应的连接,进行交易并收取佣金。最重要的是,这一方面为交易平台提供了可选的高级变化形式,提供增强的匹配机会(而不仅仅只有高级工具)。其结果是,这种做法适用于交易复杂性度高的交易平台。如果匹配容易的话,推动升级就没什么痛苦。而如果匹配很复杂的话,不对称性就必须比较低,这样才能维持一个可以“免费进入”的,基于佣金的交易平台变体。

交易平台货币化地图:复杂性与不对称性

Upwork就是一个很好的例子。Upwork经营的是一个让自由职业者跟用人企业相匹配的交易平台。企业可以发布项目或职位,设定价格,搜索自由职业者,邀请他们去申请,受雇,管理项目并支付款额。Upwork通过征收10%的服务费以及3%的付款处理费来将这个免费交易平台货币化。但是,免费套餐情况下,每发布一个求职职位限制了公司只能邀请3位自由职业者。考虑到技能集和项目规范的多样性,这个上限可能会对潜在匹配的质量产生重大影响。但企业可以付费买高级会员(按月订阅),从而提高或取消这一上限,并增加找到高素质的自由职业者的几率。TheRealReal则是另一个例子——它提供的First Look服务可以让按月付费客户先睹为快。

请注意,像Deliveroo Plus和Uber Ride Pass这样的订阅产品不属于高级网络层。这是因为他们没有提供增强或独特的匹配机会——所有用户仍然可以不受任何限制地访问同一批司机或餐厅。相反,他们只是提供折扣价格以换取每月都给钱的保证。所以,把它们看作是针对高频用户的忠诚度计划,而不是唯一的获利方式会更合适。

4.广告

对于交易平台来说,付费广告可能是一种棘手的货币化模型。一方面,它有望带来高利润的收入来源。但是,广告同时也会干扰到供应的策展。基于佣金的交易平台目的是要突出最佳的供应商,从而最大程度地提高匹配的几率。让供应商可以通过付费广告来提升自己跟这个目标是冲突的。其结果是,当交易复杂性和不对称性高到光靠抽佣无法维持,但又没有高到可以转向真正的付费墙的时候(至少在交易平台达到稳定状态前),广告才是最有效的

付费墙跟广告也存在一些冲突。更有价值的一方(免费引导引入的一方)有没有动力去宣传自己,而价值较低的一方为了能访问到更有价值的一方又已经支付过费用了。所以充其量,广告只能是次要的收入来源。解决这个问题的办法之一是采用付费墙广告套餐——需要定期订阅才能进入交易平台的标准化广告套餐。

交易平台货币化地图:复杂性与不对称性

以AutoTrader为例吧。这是一个将汽车经销商和私人卖家与潜在买家联系在一起的二手车交易平台。这个普通的匹配非常复杂——每辆车都不一样,买家的喜好可能相差很大。最重要的是,买家一般都希望在做出购买决定之前亲自去看过车(并试驾过)。由于经销商之间会争夺买家,所以它的不对称程度也相当高。由于这些因素,AutoTrader主要通过两种方式赚钱-1)私人卖方投放的临时广告,以及2)面向经销商的付费墙广告包。

Shpock是另一个例子。在引入佣金模式之前,它主要通过广告赚钱。后来,它也针对特定类型的零售商增加了付费墙广告包,比如Shpock + Shops以及Shpock + Motors。这增加了交易平台的复杂性(并增加了新的一层网络效应),但也开辟了新的收入来源。

5.补充产品

跟之前解释过的其他货币化模式一样,补充产品不会靠进入交易平台或者跟交易平台互动来产生收入。相反,这种模式牵涉到销售独立产品,从而增强交易平台的价值主张。这一般会以“单一玩家”SaaS产品或针对交易平台一方的可选金融服务的形式实现。

货币化不是单一玩家SaaS的唯一好处。这还可以让交易平台在对另一方开放之前先把一方做起来。这种做法叫做“为工具而来,为网络而留”。当不对称性程度很高,而且交易平台更有价值的一方面临着自己不能解决的高价值问题时,也可以用来货币化。然后可以把独立产品卖给其中的一方(通常是更有价值的一方),形成群聚效应,同时还可以带来收入。请注意,这是可以直接向市场有价值的一方收费的唯一一种货币化形式。这种SaaS产品锁定在更有价值的一方,从而可以吸引价值没那么高的另一方,然后就可以通过佣金或者付费墙(用哪种取决于复杂性)将后者货币化。

高度不对称还会导致交易平台较弱的一方出现各种形式的财务劣势。这为交易平台提供了可降低这种不平衡的金融服务的机会。

交易平台货币化地图:复杂性与不对称性

Docplanner是利用补充产品同时建立起流动性并进行货币化的一个很好的例子。Docplanner面向医生出售SaaS产品,帮助后者对患者病历和预约进行数字化。这种做法帮助它吸引了大量的医生(更有价值的一方),而患者则可以在它的医疗保健交易平台上进行预约。OpenTable、Treatwell还有Lantum也可以通过类似的补充产品货币化。

另一方面,Faire和Leaflink则是通过提供补充的金融服务来获利。他们的供应商往往需要等待很长时间才能从讨价还价能力很强的买家那里收到付款。这种服务使得他们可以通过加快付款和贸易金融来获利。

6.衍生产品

我在《网络货币化地图:用激励匹配收入》那篇文章里讲到了衍生产品,里面是这么说的:

衍生产品利用网络参与和交互来生成可以直接产品化和货币化的资产。这些往往会用市场情报或聚合数据产品的形式出现。

衍生产品在交易平台一般很少见,因为这种数据在内部使用会更好,可以用来改善抽佣型交易平台的匹配或付费墙型交易平台的营销拓展。在极少数情况下,作为付费层的一部分,面向复杂和不透明市场的交易平台(比如Leaflink )可以提供汇总和匿名的市场数据。这经常会被用作公关或品牌工具(比如Zillow和Uber )。

交易平台货币化地图

潜在的交易平台货币化模式与我们讨论的约束之间的关系总结如下:

交易平台货币化地图:复杂性与不对称性

复杂性和不对称性程度不高的交易平台只有一种获利模式——抽佣。其中就包括了依赖自动匹配的Uber和Convoy等交易平台。兼具上述两个特征的交易平台一般灵活性更大,可以组合运用不同的货币化模式。

如果不对称性和复杂性都很高时,抽佣模式就换成了付费墙。高度不对称的交易平台可以将补充的SaaS或金融产品货币化—通过跟复杂度较低的抽佣模式(Faire,Docplanner )或复杂度较高的付费墙模式(Anvyl ,Leaflink )结合。当然,某些交易平台(比如Choco)可能会落在抽佣模式与付费墙模式之间的“死区”中——这个情况下补充产品就是他们的唯一选择。

复杂性和不对称性程度适中的交易平台比较适合广告——而且既可以单独使用(分类),也可以跟付费墙(Autotrader )或简单的抽佣(Shpock )模式结合使用。最后,不对称性低和复杂性高的交易平台(Upwork、TheRealReal)可以跟可选的高级层跟佣金结合使用。

请记住,这里提到的约束并不是一成不变的。交易平台总是可以用新形式的网络效应来改变产品的性质(比如Shpock + Motors)。这样一来,它们就可以继承新网络类型的属性,并改变影响获利能力的约束条件。

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