(Image source)
主要參考資料：
- 商業模式
- 商業模式 Intro
- 策略：向客戶提供價值主張，且在資源和運營活動做出區隔
- 營運
- 收益模式
- Business Canvas
- Amazon 內部決定是否要投資一個新事業之前要考量的事情
- 各種策略模式
- 訂定商業策略
- 尋找機會點
- 策略的架構
- 策略選擇、做取捨
- 復盤 (Retrospective)
- 用量化的分析去檢討件事情的成果、找出做得不夠好的原因
- 復盤的時間點
- 範例：縮短等 feedback 所需的時間、快速取得 復盤 feedback
- 商業模式種類
- 優化商業運作
- 分析公司的商業運作
- 拆解收入結構：產品線 X 通路
- 拆解成本結構
- 拆解成本結構在實務上常遇到的困難 - 攤算成本
- 訂定業績目標
- 增加產品營收的方法
- 會員運營
- 數據化運營
- Thinking Process
- 數據化運營的重要原則
- 領先指標、落後指標
- 團隊內部數據報表
- 打造產品護城河 (Product Moat/Defensibility)
- Key Takeaway
- Various forms of defensibility that tend to emerge over time for a startup
- Network Effect
- Platform Effect
- Integration
- Build lots of stuff
- Get special Deals (or collaboration) that no other companies can get
- Sales-driven moat
- Regulatory
- Data or system of record effect.
- Scale effects.
- Open source.
- IP Moat.
- Speed
- Pricing
- New business models
- Startups v.s. Larger incumbent companies
- 定價策略
- 第二件免費、0元商品
- 用價格做逆向篩選
- 儲值卡 Gift Card、套票
- 案例：Starbucks Gift Card
- 範例：滑雪場套票
- 藥為什麼很貴
- 價格戰、2023 年初 Tesla 車價降價
- 「不同通路不同價格」很可能不是件好事
- 小米 線上線下同價
- 免費策略 - PornHub
- 訂閱制 Subscription Model
- SaaS 相關筆記
- 物品訂閱制
- 物品訂閱制本身沒問題，但許多業者推出的訂閱制本質和租賃很接近，當使用者感受到定額訂閱制的輕鬆自在感不再，便不會埋單。
- KINTO車輛訂閱服務 (Honda 子公司)
- “定額訂閱制” 可能影響了原有產品銷路，引發競食現象（Cannibalization）
- 導入訂閱制、但發展不如預期的企業，多數都是因為他們在一項事業活動當中，既銷售產品，又拿同樣的產品稍微調整價值獲取機制，就當成訂閱制服務來推出搶市
商業模式
商業模式 Intro
策略：向客戶提供價值主張，且在資源和運營活動做出區隔
- 我的生意供應什麼 產品/服務？
- 我的產品/服務，帶給客戶的
價值主張是什麼？ - 我動用哪些資源去服務客戶、賺取營收？
- 我服務哪些顧客？(目標客群)
- 我如何接觸顧客？
- e.g. 電商、線下門店
- e.g. 直銷、經銷、代銷
- 我如何吸引顧客？
- 我提供的價值與競爭者 有何不同？
- 我擁有的資源，與競爭者相比，有何 區隔？
- 別人需要好幾年才能追上我？
- 我的成本比別人低？
競爭者 / 替代品
- 替代品，不一定恰好是我的競爭者，但卻能提供相似的主張
- e.g. 國光客運的消費者不一定非搭客運不可，他也可以搭計程車。計程車 就是國光客運的替代品
範例：美國西南航空
範例：Amazon AWS
營運
- 運營活動 (業務流程)
收益模式
- 獲利方法
- 成本結構
Business Canvas
參考資料
- <商業模式大全> by 根來龍之 第 1 章
Amazon 內部決定是否要投資一個新事業之前要考量的事情
- 這個新事業是否能規模化 (scalibility)
- 若銷售量大：
- 研發成本能被攤提更多
- 原物料成本能被壓縮
- 是否在市場上已被競爭者提供 solution 妥善服務消費者
- 我必須比原本的東西好上非常多 or 不一樣，才能取代既有競爭者 (imcumbent)
各種策略模式
訂定商業策略
尋找機會點
- 檢視過去的
收入 / 利潤 / 成本結構 - 找出哪裡需要被優化
- 觀察外界市場趨勢、新科技
- 我公司有什麼機會點？
策略的架構
- 要做哪些事情、不做哪些事情？
- 什麼時候做哪些事？
- 如何做？
- 結合 容易量化 的目標數字
- e.g. 品牌知名度提升：提升商品溢價能力10%~20%，並降低獲客成本20%~25%
- 結合 收入目標 和 成本目標
- e.g. 提升1,000萬收入與降低1,000萬支出的價值，兩者價值是不同的，因此你必須要先給一個權重，例如70%：30%，這意味著提升收入的價值約是減少支出的2倍。
- 結合 容易量化 的目標數字 和 難以量化 的目標數字
- e.g. 策略價值有75%看我們量化出來的數字，而25%則看那些無法被輕易量化的東西，例如市場知名度、客戶心占率等，但無法量化的部分比例不宜占太高，否則很容易淪為權力決
策略選擇、做取捨
- 衡量我有多少資源
- 依據價值高低來決定要做哪些事情 (訂定不同策略之間的 priority 高低)
- 儘可能量化「價值的高低」
復盤 (Retrospective)
用量化的分析去檢討件事情的成果、找出做得不夠好的原因
- 差的觀察：「這週客戶退款比上禮拜多了10%，應該是週二系統出問題所導致」
- 好的觀察：「這週客戶退款比上禮拜多了10%，90%退款發生的時間點都在週三，推測與週二發生的系統問題有關，目前仍在逐一確認客戶退款原因中。」
復盤的時間點
- 事件類型
- e.g. 某個一次性活動結束之後的當下
- 日常營運類型
- e.g. 某個 EDM 行銷活動發送之後，過 七天 之後。等會開信的用戶都收信了、考慮了、買東西之後
- e.g. 定期 or 不定期 隨機收集用戶 feedback
範例：縮短等 feedback 所需的時間、快速取得 復盤 feedback
- 以eDM為例，若要完整的觀察一次eDM操作的整體成效，或許需要一週的時間，但若想要提早知道這次的eDM做的好或壞，其實也不是太難的一件事
- 若我們掌握了過去客戶對eDM的反應，當天便會開信的客戶占40%，第二天開的占30%、第三天15%、第四天10%，五天以上的占5%
- 因此，若在eDM發出的一天後，成交了20張訂單，便可以從歷史數據中概略估算出一週時間可能的訂單數約為20／40%＝50張。
參考資料：
- <商業思維> by 游舒帆 第 4-3章、第 4-4 章
商業模式種類
優化商業運作
參考資料：
- <商業思維> by 游舒帆 第 1-1章、第 2-1 章
分析公司的商業運作
- 了解這個行業經營的 關鍵數據
- 營收、毛利率、淨利率
- 拆解不同 產品線 的 淨利率
- 拆解不同 通路 的 淨利率
- 熟悉創造這些 關鍵數據 的 運營活動
- 優化 運營活動 ，改善 關鍵數據
- 找出 現況 v.s. 目標之間的差距
- 不改變作法，就不會有改善
拆解收入結構：產品線 X 通路
營收 | 產品 1 | 產品 2 | 產品 3 | Subtotal |
通路 1 | ||||
通路 2 | ||||
通路 3 | ||||
Subtotal |
觀察點：
- 營收來源自「某個很昂貴的通路」的依賴是否過高？ (e.g. 付費型線上廣告)
- 營收來源自「免費流量」是否過少？ (e.g. SEO、口碑行銷、社群內容經營)
- 有可能：某個通路的總營收很小，但是特別適合賣特定某種產品？
拆解成本結構
- 新客的獲客成本是否過高？
- If YES, 是否代表
- 產品力太低？
- 沒有妥善經營通路？
- 舊客的 retention rate 是否過低
- If YES, 是否代表
- 產品沒有真正解決客戶的痛點？
- 售後服務沒做好？
參考資料：
- <商業思維> by 游舒帆 第 1-1章
拆解成本結構在實務上常遇到的困難 - 攤算成本
實際在執行成本結構拆解時，通常會遭遇攤算與認列的問題。例如
- 數位廣告，當廣告不是只打單品時，要如何去攤算成本？
- 運送費用上，如果同一個包裹中有多個商品時，要如何攤算？
- 人事成本，如果人員不是只負責單一產品的工作時，又要如何攤算？
作法：先按比例去攤算。
例如，數位廣告的 landing page 打到一個商品的清單頁面，這個頁面上共有10件商品，其中A品類占6件，B品類占4件
- 則拆分廣告成本時則以6:4的比例分別算到A、B品類中。
- 這樣的拆解方式初期準確度或許只有60%，但隨著營運經驗的增加，準確度會愈來愈高，此時我們便能更精準的掌握每個產品的損益與通路的表現
訂定業績目標
Notes
- 分別分析各種 獲客渠道的流量、轉化率、客單價
- 優先投注資源在 ROI 表現穩定的渠道 (e.g. 回購客戶、舊名單)，這些是比較有把握的，要穩穩拿下來的業績。隨後才去攻打表現不穩定的渠道 (e.g. 有可能是昂貴的付費流量)
- 針對 舊名單 、老顧客 做 分眾經營 (經營
存量)
參考資料：
- <商業思維> by 游舒帆 第 2-4 章
增加產品營收的方法
- 拓增產品線
- 拓增新的市場
- 找到更多新客戶買 產品/服務
- 現有客戶花更多錢，產品/服務、提高付費使用量
- 訪談現有客戶
- 有什麼還沒被現有產品解決的問題
- 不買、不用某功能的原因是什麼
- 維持現有客戶續約率
會員運營
相關筆記：
數據化運營
Some thoughts
- 数据认知有限，只能反映过去，无法预知未来。
- 当一个项目进入正常化，驶入高速公路的时候，强推数据是没有问题的。
- 但如果公司還在找產品方向的时候，还是一味强调数据驱动可能就完了。
- 需要产品经理在使用数据时作出判断，哪些事情用数据驱动成本会很高，哪些只能用以作为部分参考意见
Thinking Process
- 產品上線後，如何衡量產品的成功？
- 產品上線後，如何追蹤各品牌使用狀況？
- 產品上線後，如何知道我們走在正確的道路上？
數據化運營的重要原則
- 要有比較基準
- 可以拿「行業標準 or 行業平均數據」來做參考值
- 不能只看短期波動，也要看長期趨勢
- 把數據做分類
- by 產品線、地理區域、國家市場、客群、通路、獲客渠道…etc
領先指標、落後指標
參考資料：
- <商業思維> by 游舒帆 第2-4章
Takeaway
- 領先指標 (Leading indicator)
- 通常代表：營運流程中「用來衡量各個步驟表現好壞的 data metric」
- E.g. 流量、轉換率、退貨率、客戶滿意度…
- 落後指標/結果指標 (Output Indicator)
- 通常代表最終的結果
- E.g. 營業收入
- 若發現 落後指標 有 problem問題，我們可以在 領先指標 中找到答案
- 相對的，如果 領先指標 的表現不如預期，我們也可提早預見 落後指標 可能無法達標。
- 經營看落後指標，但管理必須要掌握領先指標。
團隊內部數據報表
- 產品總表：產品功能結合客戶類型與營收數據的分析報表
- 產品成效報表：追蹤客戶使用各個功能帶來的成效數據
- 產品指標＆北極星指標表：宏觀透過產品關鍵指標觀察趨勢變化
打造產品護城河 (Product Moat/Defensibility)
參考資料：
Key Takeaway
- The vast majority of SaaS and certain types of AI companies are easily and rapidly clonable.
- (Check the detailed various defensibility elaborated in Elad’s article)
- Don’t forget to “always think about serving your customer’s need well”. It is often more important (and harder) to think about than then "defensibility".
- The less building and expansion of the product you do after launch, the more vulnerable you will be to other startups or (larger) incumbents eventually coming after and commoditizing you
- “The pace of execution and ongoing shipping after the product version 1 launch” matters a lot to building the defensibility (examples in Elda’s post)
- Be aware of the fast-acting incumbent with the easy-to-add product space that is an obvious and necessary extension of what they are already doing now.
Various forms of defensibility that tend to emerge over time for a startup
Network Effect
- Every user creates more value for other users, forming a positive feedback loop.
- Network effects can be local (e.g. the more people who use Slack within a company the more benefit) or global (the more people on Instagram, the more people engage across networks and geos).
- Example
- Few SaaS companies have true network effects, with companies like Github as a potential counter example.
- Uber had a network effect and positive feedback loop between driver and rider liquidity in a given city
Platform Effect
- Platforms usually come after a company has been in existence for a few years and has enough users that others want to build against its platform
- Example
- Salesforce is a sticky product because so many other companies have integrated against it.
Integration
- “A company integrates against many other APIs, code bases, etc” are hard to reproduce.
- Services does integrations for the company against other vendors.
- Examples
- ERP systems like SAP and Netsuite are hard to displace as each implementation is a unique, multi-quarter process to integrate the ERP system with many other vendors inside an enterprise.
- EMRs (electronic medical record) such as Epic are another example of integration-driven and long-term contract driven defensibility.
Build lots of stuff
- Bundling.
- “Bundling and cross selling products” prevent other companies from finding a wedge to compete with you, or create better sales success via superior interoperability, pricing, or procurement processes.
- Examples such as Workday, Rippling, Deel or Ashby who early on planned to bundle multiple products usually provided by different vendors.
- Big product footprint.
- For some products, the breadth and depth of the product footprint means it is hard for new entrants to compete, as it takes too much time to reach feature parity before one can sell to customers competitively.
- This is why many startups first launch to the low end of a market segment, and then build depth of product over time as they move up into enterprise.
- 在較難差異化的產業之中，對市場領先者是一件非常好的事，因為後進者很難透過產品的差異化的方式來提供 10x 程度好的產品到市場搶走顧客
Get special Deals (or collaboration) that no other companies can get
- Early access.
- Early access to APIs, data or other unique assets may provide a competitive advantage.
- Example
- OpenAI has provided some companies with early access to GPT-4
- Exclusive provider or distribution.
- Sometimes locking in as an exclusive provider can get scale, brand, or distribution advantages for a company. For example, Google’s early exclusive deals to power search for Yahoo! And AOL were company-making moments. Similarly, Microsoft’s early OS deal with IBM was a king making moment
- Special backend.
- Some markets require hard to get deals in place or ones that take a year to execute and implement. This may include things like payment bank ends or banking access.
Sales-driven moat
Sales-driven Moats may include
- Multi year contracts.
- Long term contracts to lock in customers for multiple years.
- Some industries have extreme versions of this where customers sign up for 5-7 year deals, so once a market is locked up it is hard for a new entrant to gain any share.
- Sales process (many kinds of reviews in order to get the contract signed)
- Often when selling to a large enterprise you need to go through multiple reviews and functions at the buyer including security review and audit, procurement, IT, and other areas.
- These reviews can take many months to complete, so it is often easier for enterprises to buy a less-good bundled product from an existing vendor, then a better stand alone product from a new supplier. Because the existing vendor have passed the reviews long time ago.
Regulatory
- Some companies receive regulatory approvals that provide a moat. For example, early on AngelList received a “No Action” letter from the SEC that allowed it to run syndicates.
Data or system of record effect.
- Having unique or proprietary data, or owning a customers data or having a long historical record of it .
- Similarly, “being a “system of record”, for a user, entity, etc” can be a powerful position to be in.
- On average, data effects tend to be overstated (誇大) outside of highly scaled consumer products or very specific verticals.
Scale effects.
- Capital scale.
- Having access to large sums of money sometimes creates the environment to execute quickly and build a network effect or defensible position
- Example: Uber and TikTok.
- Business scale and negotiation.
- Sometimes pre-negotiating “scaled pricing” allows you to offer a service cheaper than anyone else, creating a self-fulfilling loop.
- This happened with Intel and early semiconductor releases.
- Similarly, there are scale effects in payments or other services, where the more volume you have, the cheaper your own backend providers become.
Open source.
- Creator advantage. Sometimes the teams that implemented or created an open source software project are best positioned to commercialize, given their ability to drive and control contributions to project + brand and relationships in that community.
- Openness. Some dev teams only want to adopt open-source software for specific areas.
IP Moat.
- Intellectual property tends to be more capable of protecting hard tech or biotech companies than most consumer or SaaS products.
Speed
- For most of the time, startups can run faster than larger incumbents.
- Startups definitionally will have fewer people, less money, fewer customers and a smaller product footprint.
- Speed of iteration and execution, responsiveness to customers request, and speed of hiring and closing candidates are all advantages.
- Oddly, speed also turns out to be an advantage versus most other startups - few teams can execute at high levels consistently.
Pricing
- Occasionally startups may have a pricing advantage relative incumbents (but maybe not other startups) via
- lower cost structure
- lack of an existing product to cannibalize,
- different business model.
- In some cases a startup can give something away for free as a wedge (楔子) to cross sell an incremental product in a way others can not compete.
- “Your margin is my opportunity” is a famous quote by Jeff Bezos on Amazon and its advantages entering new markets.
New business models
- Sometimes a startup can innovate on business model to create a higher leverage business or different incentive structure.
- Example,
- Anduril in defensetech has a traditional tech margin-based business, while all the incumbents sell “cost plus” (they charge 5-8% on top of what is cost them to build the product for the Department of Defense).
- The cost-plus model creates a lot of incentives to act badly - for example since labor is charged as part of the cost-plus, delays and doing things slowly means more revenue for the incumbents.
- Similarly, the reason some items have $100 screws is so they can charge 5% on top of it (instead of just using a 10 cent screw).
Startups v.s. Larger incumbent companies
- 大多數好的創業點子在定義上都是非顯而易見的（否則每個人都會想到、都會去做那事情）
- 通常在一家成功的 starup 生命週期的前 4-5 年，它的主要競爭對手是其他 startup，而非市場上既有的大公司
- 當一家 startup 做起來了、證明其產品服務有不小的市場時，市場上既有大公司的大公司可能就會把注意力放到這領域了。如果大公司的速度夠快 (e.g. 在 startup 創立後前 1~3年)，可能會重擊 startup
- This is often done via
cross-bundlingandcross-selling- for example Microsoft Teams was successful versus Slack as Microsoft bundled and cross sold Teams to its existing enterprise customer base. This allowed it to gain rapid share. - 大公司也可能快速 copy
- Meta 推出 Instagram Story, copy from Snapchat
- Microsoft, Notion, 等公司都在推出 AIGC tool
- Startup founder 可以做的調查 (以預防 大公司跳下來競爭)
- how aggressive the incumbents are for your potential product area,
- how clear they are on the opportunity you are going after
- how likely they are to act.
- Startup founder can often find this out simply by meeting current executives at the company, or asking former employees. Earnings call transcripts can also be revealing at times, as can prior bias to action and ability to ship by an incumbent.
定價策略
第二件免費、0元商品
- 要找到以「0元」販售時，顧客會很幸福的商品，絕不能讓顧客覺得因為成本便宜，所以才能隨便送
- 像是：蒸蛋、多贈送免費通話30分鐘、保養護理等都不行
- 雖然說是0元的商品服務，但仍然讓客人可以在明細表上發現它有價格，
- 例如：幫輪胎充氣、換眼鏡架螺絲等 (
- 將0元商品，跟你想要推的主力商品綁在一起
- 例如：可樂（0元）＋爆米花、衣服長度修改（0元）＋乾洗等 (View Highlight)
- 將顧客會一直想購買的產品，與0元商品組成一套。
- 例如：餃子（0元）＋生啤酒
用價格做逆向篩選
打折機票不能退，航空公司靠這一招找到目標客群⋯看懂「逆向篩選」
- 當經濟變差時，普通收入的那群客戶，就不怎麼來了，但超高淨值的客戶，還沒到要省買包錢的時候。
- 你是品牌的決策者，怎麼確保利潤？是要降價吸引普通收入的客戶，同時降低形象、流失高淨值客戶？還是漲價，放棄購買力已經降低的普通收入客戶，篩選出高價值客戶，順便在通膨的環境裡保持高價形象？
- 漲價本質上就是一種逆向篩選 (View Highlight)
- 逆向篩選就是讓產品反過來篩選用戶，像是透過價格設計，讓產品找到核心客戶，篩掉非核心客戶。你看到的是客戶在挑選包包，你沒看到的，是價格標籤在篩選客戶 (View Highlight)
- 但價格歧視背後真正的原理，還是逆向篩選。奢侈品漲價逆向篩選，找到核心客戶；機票降價也能逆向篩選，找到核心用戶。
- 怎麼篩的？首先，打折機票的目標人群是誰？是「可買可不買」的人，那些「一定要買」的人哪怕是原價他也會買，那怎麼吸引「可買可不買」的人呢？降價、打折。
- 但這就有個問題：人人都愛打折，打折了「一定要買」的人也會來買。要怎麼把「一定要買」的人篩出去，把「可買可不買」的人選進來呢？設計一個「缺陷」。
- 像是「不可退改票」和「需要前1個月搶購」，這不是會讓機票更不好用，也更不好買嗎？對，但加上這些條件真的有用。
- 因為這樣客戶會被分成2群人：時間能提早確定的人，和時間不能提早確定的人。像是退休的長輩，他們對價格很敏感，但對時間就很有彈性，一看機票打4折？那就安排那天去玩，反正每天都有點空檔，不用太擔心要退票。
- 商務人士呢？時間就不一定能確定了。往往是知道要出差的下周或隔天就要飛，提早1個月就知道，甚至確定下來？有點難。報銷機票錢？很簡單。結果就是打折機票順利「找到」長輩，全額機票找上商務人士。
- 打折、有缺陷的機票，篩選出了可買可不買、付款能力弱的客戶，航空公司收到了不打折不一定能賺到的錢；原價、無缺陷的機票，找到了一定要買、付款能力強的客戶，收到多一點錢，保證了一些利潤。
- 航空公司，透過設計產品的「價格」和「缺陷」，完成逆向篩選，實現盈利效率最大化。
- Windows。它有4個版本：企業版、專業版、家庭版、還有教育版。
- 在功能上，這4個版本有差別，企業版的功能最強大、專業版次之、家庭版再次之，最後是教育版。
- 成本最高的是教育版，但他賣最便宜。
- 企業版刪去幾個功能，變成專業版；專業版再去掉幾個功能，變成個人版；個人版再刪減就變成教育版。所以便宜的版本，要經過更多處理，成本反而更高 (View Highlight)
- 所以經濟越不景氣，奢侈品越漲價；機票越打折，你越是買不到；成本最高的教育版，最便宜
References
儲值卡 Gift Card、套票
Notes
- 消費者在期末時，通常不會真的把儲值的金額全花光
案例：Starbucks Gift Card
範例：滑雪場套票
- 当时滑雪场为大学生提供了一种6 次滑雪套票，可以在周一至周五使用，如果在每年的10 月15 日之前购买，就可以打很大的折扣。这种套票很受欢迎，滑雪场也可以提早产生收入。我们还决定推出10 次滑雪套票，包括5 张周末票和5 张非周末票，如果在每年的10 月15 日前购买就可以打六折。事实证明，当地人十分喜欢10 次套票，这一点可以用几个行为因素来解释。
- 第一个因素很明显，即打六折听上去很划算，并且可以产生很多交易效用。
- 第二，
提前购买会使购买决策与滑雪决策分离开来。 - 最初的购买行为会被视为一项可以省钱的“投资”，同样，在刚下完雪的周五心血来潮地去滑雪，也会被看成是免费的。虽然人们上周末出去吃了一顿大餐，但因为滑雪是“免费的”，所以不会使娱乐心理账户出现赤字。
- 从滑雪场的角度说，这是沉没成本，而不仅仅是免费的。随着滑雪季的到来，滑雪者计划至少要用上几张票，以免浪费了买10 次套票的钱，而且他们很有可能会带来一个买全票的朋友。（滑雪票是不可以转让的。）
- 結果：
- 出售10 次套票三年后，迈克尔做了分析，并打电话告诉我分析结果。你还记得，10 次套票比普通零售票价便宜40% 吧？迈尔克问：“你猜顾客用了多少次票？60% 。
- ”滑雪场的套票价格在零售价格的基础上打了六折，但只有60% 的套票被使用。
- 这相当于滑雪场是按全价出售门票，
- 況且，收入还提前几个月到账
藥為什麼很貴
- 是要研制一款新药，往往需要10年，数以亿计的金钱来研究，而且当中的不确定性非常高。
- 第二个原因，是因为药物它有一个专利期，还有一个审核期，审核期是在专利期之内的。由于有了审核期，它的专利有效时间也就变得更短了。它必须在很短的时间内把所有的成本都收回来。
- 制度上的原因。有很多国家，都给药品施加了各种各样的管制，进入门槛非常的高，这样也会使得供给途徑很少
價格戰、2023 年初 Tesla 車價降價
「不同通路不同價格」很可能不是件好事
to be updated
小米 線上線下同價
- 新零售
- 用互联网的工具和方法，提升传统零售的效率，实现融合
- “用互联网的效率回到线下”，让线下的体验和即得性优势，插上效率的翅膀。
- 零售：“信息流、资金流、物流”三种基本要素的万千组合。
- 電商的弱點
- 从信息流、资金流和物流的角度看，电商相对于传统零售，是提升效率的典范，但它在获得效率的同时，也带来了两个缺点：
- 损失了体验性。从信息流角度看，电商提高了商品信息的易得性，但损失了商品信息的体验度，比如衣服无法试穿，沙发不能试坐，墙纸不能铺满后感受效果。
- 损失了即得性。从物流角度看，电商通过集中式仓库提高了效率，但快递配送也导致用户无法即刻获得商品。
- 中國市場電商成長放緩
- 电商销售其实只占中国消费品零售总额的10%，某些品类比较高，但也就20%左右。
- 还在增长，但是增幅已经明显放缓。
- 换句话说，消费品零售绝大部分还是在线下完成的。从用户角度来看，最容易接受电商的那批用户，基本已经上网了。
- 对于剩下的绝大多数用户，可能因为习惯、地域或年龄，让他们到网上买东西，可能就是一场持久战了。
- 用户的增速放缓，但是电商平台（包括各种社交电商、内容电商）的数量在猛增。卖的人比买的人增长得快，就直接导致一个结果：僧多粥少。电商的获客成本，也就是流量成本越来越高。小米、阿里和京东都开始遇到增长压力。
- 依旧被传统零售占据的80%~90%的广大线下市场，自然就成了电商平台们的进军目标。
- 小米的小米之家、阿里的天猫小店、京东的京东家电
- 小米承诺线上线下同价
- 小米一直有个极致单品的逻辑，叫作爆品战略。虽然看起来有很多产品，但是每个品类小米都只有几款产品，比如箱子就两三款，雨伞就1款。其他公司可能会做几百款。
- 产品之间技术上的关联性、协同性，甚至仅仅是颜值上的一致性，都会提高连带率，让你忍不住多买
- 爆品战略带来两个好处。
- 首先，你可以在单件产品上倾注更多的心血，所以设计感、品质都有机会做得更好。一件设计感更好的商品，本身就能带来更多转化率。我们把这个叫作“静销力”，静静地放在那儿，你就忍不住买了
- 爆品带来的巨大销量，必然会带来供应链成本的降低，导致价格尽可能地便宜。一件品质很好，又那么便宜的商品，当然更能造成巨大的转化率
- 这里不好卖的东西，可以在那里卖；线下不好卖的东西，可以在线上卖；甚至反过来，线上不好卖的东西，在线下卖
- 你买一个小米监控摄像头，觉得很好；如果再买一个小米路由器，监控数据可以30天循环保存在路由器的硬盘上；如果再买个小米电视，打开家里的电视，就可以监控办公室的情况；如果你还有个小米手机，旅行中拍的照片，家里人在电视上就能实时看到；等等。
- 强化品牌认知
- 小米发现，更广大的线下用户跟小米线上用户，重叠度很低。于是，小米之家有一个重任，就是让更多过去不知道、不了解小米的消费者认识小米，在消费者心中植入小米的品牌。一旦买过、用过、喜欢上小米，这些用户未来买电子产品或者智能家居商品时，就可能首先想到小米。
- 米家有品、小米商城和小米之家。米家有品和小米商城是线上电商，拥有更多的商品。米家有品有20,000种商品，是众筹和筛选爆品的平台；小米商城有2,000种商品，主要是小米自己和生态链的产品。线下的小米之家大约有200种商品。
- 在这个梯级全渠道中，小米之家还有一个重要的工作，就是从线下往线上引流，向用户介绍更丰富的小米产品系列。
- 用户在小米之家购买商品时，店员会引导用户在手机上安装小米商城App，这样用户如果喜欢小米的产品，下次购买就可以通过手机完成，而且在小米商城，用户可以在更全的品类中进行挑选。
- 通过打通线上线下，爆品在店内立刻就能拿到，享受了体验性和即得性；如果是店内没有的商品，可以扫码，在网上购买。这样，一个到店一次的用户，就会成为小米的会员，有机会成为小米真正的粉丝，产生惊人的复购率。
- 小米在硬件方面的毛利率不高，基本是贴着成本经营。小米的主要利润来自互联网服务，包括会员、金融、广告等，相当于用户打赏给小米的小费。
免費策略 - PornHub
PorhHub 站的特性不容易做付費廣告、精準投放廣告
- 在大部分的推廣管道應該都會被屏蔽（你在看Youtube或臉書時，下方廣告總不可能出現成人網站廣告吧？），也不容易被「介紹」（想想他如果推出「介紹一個新用戶就可以一個月免費使用」的方案，太尷尬了吧！還是其實在男生的世界裡不會尷尬？）
找到「超想要用這服務的 user」
- 情人節、這次 COVID-19，都是需求高漲的時刻順勢而為，推薦免費試用給想屏蔽廣告的人也是，會去特別安裝插件，代表這些人有需求，有需求才能打擊率**高，**才能命中有需要的用戶
這麼做的關鍵成功要素是：
- 有需求（打擊率高，能命中有需要的用戶）
- 有梗（能被分享出去）
- 付費之後體驗夠好（能留住用戶）
- 新增用戶並不會增加太多成本（不會被拖垮
Pornhub為什麼要送免費會員資格？談獲客成本以及免費策略的商業邏輯
需求提升了，價格應該可以跟著提升才對，怎麼反而減少了？為什麼這些公司要這樣做呢？是佛心來的，跟大家共體時艱嗎？
medium.com
訂閱制 Subscription Model
SaaS 相關筆記
物品訂閱制
(以下直接摘要原文)
物品訂閱制本身沒問題，但許多業者推出的訂閱制本質和租賃很接近，當使用者感受到定額訂閱制的輕鬆自在感不再，便不會埋單。
- 2018年前後，日本的製造業和銷售業紛紛投入「訂閱」，其中多數訴求「定額制」。定額制和數位串流平台的「定額訂閱制」看似相近，實則不然。
- 汽車和家電業界等業者趕上定額訂閱制的流行，直接把以往透過銷售賺取利潤的耐久財，轉以訂閱形式供應。使用者只要按月付費，就能使用全新的汽車或家電，這就是「物品訂閱制」
- 直接把以往透過銷售賺取利潤的耐久財
- 許多製造業只是把以往用賣斷形式供應的產品，另以定額訂閱制的形式推出
- 看過業者實際的服務內容後，就會發現汽車要受3到7年不等的使用期約束、電視是5年。一旦業者加強了約束力道，這一套模式當然就不再是圖表所呈現的「定額訂閱制」，而是往「租賃」靠攏。此時，定額訂閱制已是名存實亡。
- 身處在融資與租賃等金融商品很發達的現代社會，單純以定額制當成賣點，使用者恐怕很難理解訂閱制的優勢究竟在哪裡。但它們的內涵其實和長期租賃沒兩樣。
- 業者認為，投注那麼多成本在產品製造上，使用者若中途解約訂閱，回收不了成本、賺不到利潤的風險實在太高。於是，業者加強續用的約束力道，提供實為租賃的「類訂閱制」。儘管正式推出前獲得高度評價，但使用者卻很敏銳的感受到訂閱制的輕鬆自在已遭破壞，以至於並沒有造成轟動。
KINTO車輛訂閱服務 (Honda 子公司)
- KINTO以按月繳費就能開新車的模式切入市場。上市時最有話題性的，就是標榜划算和輕鬆自在的「KINTO ONE」方案。一部新車要價260萬日圓的Prius，使用者只要月繳約5萬日圓就能開新車，還內含保險、排照稅和保養等相關稅費。
- 不過，**這個方案基本上一定要綁約使用3年，萬一中途解約，需賠高額的違約金，等於一簽約，就確定要繳滿總額180萬日圓的費用。**況且期滿後，車輛並不會留下，必須歸還給KINTO。
- 從使用者的角度來看，月繳金額與車貸相同，還不能中途解約的KINTO，讓人完全感受不到定額訂閱制的輕鬆自在和划算；站在企業的立場，會認為汽車生產需要投入高額成本，無法頻繁接受客戶中途解約等行為。因此，KINTO所謂的訂閱制，到頭來演變成保證殘值型租賃*或長期租賃。業者雖宣稱是定額訂閱制，但實在很難讓人看出它與租賃有什麼決定性的差別。
- 保證殘值型租賃：承租人歸還出賃物品時，應保有向出租人承諾應有的價值。若歸還時價值不足保證殘值，承租人須負擔差額。
- KINTO在推出服務之前，想必也摸索過定額訂閱制該如何導入。不過，考量到最實際的回收成本，KINTO還是無法採取可自由停用的解約方式。
- 若要規畫風險更低的價值獲取機制，就只能拉高月費以求及早回收利益，或者加強持續使用約束力道的方法。而拉高月費會稀釋划算感，或許KINTO才因此做出加強約束力道，要求使用者續用的結論吧？原先希望導入的是定額訂閱制，結果卻幾乎和租賃沒兩樣。
“定額訂閱制” 可能影響了原有產品銷路，引發競食現象（Cannibalization）
- 在經常性收入模式當中，企業要求持續使用的約束力愈弱，回收獲利所需的時間越長，對使用者越有利。不過，要是因為想爭取使用者肯定，而在訂閱制大方讓利的話，到時候使用者用得越多，業者的虧損就會越滾越大，反而還對原本的獲利要角，也就是產品銷售造成衝擊。***
導入訂閱制、但發展不如預期的企業，多數都是因為他們在一項事業活動當中，既銷售產品，又拿同樣的產品稍微調整價值獲取機制，就當成訂閱制服務來推出搶市
- 這些業者在相同的事業當中，並存2個收費時機截然不同的價值獲取方式。這樣操作會造成現場的混淆，因為售出後就能收取立即性利潤的「產品銷售」，和每次平均使用費較便宜、要細水長流回收利潤的「訂閱制」，2者在業務、銷售和售後體制等的策略上，完全迥異
- 如果把訂閱制獨立出來變成價值獲取機制的話，那麼最好在嶄新的價值創造之下進行。**如果2者用的都是同一款產品，有必要至少要另設一家子公司，把訂閱制當成另一個事業體來經營，最低限度要有獨立的事業部或專責團隊，以便和現有產品永久脫勾
- 業者若想讓產品銷售和訂閱制並存，就必須將它們塑造成一個獨家的價值獲取機制，而不是2者各自獨立並行。
- 讓銷售與訂閱各司其職，又能靠訂閱創造無限利潤，最理想的情況，就是結合硬體（產品）與軟體（訂閱制），化為全新的價值獲取機制。
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- Software Product Manager in tech.
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