物業(yè)公司做社區(qū)O2O平臺的現(xiàn)狀和發(fā)展方向
2017年7月26日Hi商學院最新消息，據(jù)hishop記者了解，社區(qū)O2O經(jīng)過2014到2016年的犬馬喧囂，終于在2017年上半年偃旗息鼓。
包括恒大、萬科、碧桂園、花樣年、雅居樂、龍湖等公司也對自己的社區(qū)O2O平臺項目進行了業(yè)務調(diào)整和緊縮，但是在社區(qū)痛點依然不明確，閉環(huán)無法形成，平臺仍舊無法滿足社區(qū)用戶的復合需求局面下，物業(yè)O2O平臺是應該轉(zhuǎn)型創(chuàng)新商業(yè)模式?還是借助大數(shù)據(jù)重回萬億市場?
現(xiàn)有社區(qū)O2O平臺除了部分以社區(qū)電商和人工智能設備為服務模式的小眾平臺，主要分為兩類平臺，一種是是社區(qū)O2O生活服務平臺。當小區(qū)無憂、實惠、365小區(qū)寶、社區(qū)001等平臺進入發(fā)展瓶頸的時候，資本的風口就開始轉(zhuǎn)向物業(yè)公司的社區(qū)O2O平臺，因為和純平臺O2O比較，只有物業(yè)平臺才有打通線上線下“最后一公里”的服務優(yōu)勢，尤其隨著這幾年人們消費升級，AI技術在家居方面的應用，讓很多創(chuàng)業(yè)者發(fā)現(xiàn)社區(qū)未來的盈利方向不僅只有服務，還可以延伸至硬件設備的升級改造。
一、物業(yè)公司做社區(qū)O2O平臺的現(xiàn)狀和發(fā)展方向
絕大多數(shù)大型物業(yè)公司著力打造社區(qū)生態(tài)，圍繞社區(qū)用戶提供物業(yè)基礎服務、社區(qū)O2O平臺以及物聯(lián)網(wǎng)智能設備服務。
其中物業(yè)基礎服務依然屬于傳統(tǒng)物業(yè)服務模式，社區(qū)O2O則是通過線上平臺為社區(qū)用戶提供物業(yè)費繳納、業(yè)主投訴、居家維修、日用品和生鮮食品購買等服務，而物聯(lián)網(wǎng)智能設備則一部分為物業(yè)公司提供日常設備維護、能耗管理、遠程監(jiān)控服務。
另外一部分則為業(yè)主提供智能門禁、智能停車等服務。所有這些行為都是為了物業(yè)的大數(shù)據(jù)進行的前期的數(shù)據(jù)收集工作，其最終目的就是社區(qū)里的“萬億市場”。
既然市場前景如此美好，那為何文章開篇提到物業(yè)公司打造的社區(qū)O2O平臺面臨緊縮?是因為物業(yè)公司本身不具備互聯(lián)網(wǎng)基因?還是因為這些公司都逃不開社區(qū)O2O里面的幾個偽命題?
第一個偽命題：社區(qū)萬億市場
中國指數(shù)研究院在《2017中國物業(yè)服務百強企業(yè)報告》里提到：
“2020年社區(qū)增值服務市場規(guī)模將達萬億，物業(yè)服務企業(yè)具有貼近用戶的天然優(yōu)勢，將大有可為。預計2017年中國社區(qū)增值服務市場規(guī)模將達到4545.1億元，2014-2017年4年復合增長率為27.55%，按照這一復合增長率計算，到2020年市場容量將增加5000多億的規(guī)模，達到10122.8億元，社區(qū)增值服務擁有億萬的市場空間。”
可是這個萬億市場里面既包含已經(jīng)被互聯(lián)網(wǎng)獨角獸公司獨占的出行、外賣等幾大垂直領域，也有房產(chǎn)中介、交易等資金流水較大的領域，還有一些業(yè)務領域物業(yè)公司本身無法為市場提供相應服務。除了以上市場份額，還要去掉那些品牌成熟的垂直市場如區(qū)域性的家裝、家政，那么圍繞人的基本衣食住行物業(yè)還能從這萬億市場里面擠出多少?
第二個偽命題：社區(qū)共享經(jīng)濟
2014年3月12日自從uber進入中國以后，伴隨著國內(nèi)出行軟件滴滴打車的出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)處處都被“共享經(jīng)濟”這個熱詞充斥著。
可是從本質(zhì)上來說所謂的共享主要共享的是信息和閑置社會資源，也就是將傳統(tǒng)用戶的出行需求信息放到某個平臺上面，而這個平臺上面也有大量的服務供方信息，當雙方信息經(jīng)過基于LBS的匹配和算法以后實現(xiàn)閉環(huán)。
很多理解共享經(jīng)濟的人，將共享經(jīng)濟的核心放在了閑置社會資源的共享以及服務供方搶單模式，將這個服務資源共享模式生搬硬套進社區(qū)O2O平臺，可是他們沒有想過這些簡單現(xiàn)象后面的邏輯。
首先培育服務供方的習慣需要從線下開始，滴滴打車、美團外賣、最后3公里配送這些互聯(lián)網(wǎng)公司前期為了良好的用戶體驗，都花費了大量時間對服務供方進行標準化培訓，當然這個標準化過程是相對簡單的，所以在需求市場成熟的后期才能快速形成規(guī)模。
而社區(qū)O2O為用戶提供的居家維修、家政服務的標準化過程較為復雜，物業(yè)公司在沒有海量資本支持的情況下，基本不可能打造專業(yè)的運營團隊來進行標準化的培訓工作，從而導致用戶體驗差，平臺粘性逐步降低。
就算某些物業(yè)公司針對共享閑置的社會化服務供應方進行了標準化培訓，可是投入的人力物力最終很可能是給別人做嫁衣，因為物業(yè)各自的區(qū)域壁壘導致服務供應與訂單量不匹配，服務供應方與物業(yè)本身沒有勞務關系，最終還是離開了平臺。
但是傳統(tǒng)行業(yè)為用戶提供服務的供方在用戶服務領域反而凸顯了自身優(yōu)勢，往往傳統(tǒng)領域開拓市場是以片區(qū)劃分，他們將自己服務半徑3公里以內(nèi)的社區(qū)全部達成合作，同時在把控服務人力的成本進行人員優(yōu)化，實現(xiàn)盈利。例如某個維修服務公司與某片區(qū)5家物業(yè)公司達成合作，合作項目中包含10個樓盤，戶數(shù)約10000戶需要配置4名維修技工。
第三個偽命題：社區(qū)O2O閉環(huán)
社區(qū)O2O平臺作為一個信息平臺，它的閉環(huán)包括需求和服務，首先社區(qū)用戶的需求并不是單一存在的，往往是結合了衣食住行甚至其他增值服務的復合性需求，社區(qū)O2O平臺無法同時滿足。
其次仔細研究不難發(fā)現(xiàn)社區(qū)O2O所有業(yè)務都是將社區(qū)內(nèi)用戶的傳統(tǒng)服務業(yè)務放到了社區(qū)，在沒有互聯(lián)網(wǎng)工具的前幾年，并不是由物業(yè)為社區(qū)用戶提供服務的，物業(yè)公司打造社區(qū)O2O平臺只是為用戶和傳統(tǒng)服務供應方之間提供了信息，對自己本身的增值業(yè)務并無助力。
二、物業(yè)公司的社區(qū)O2O平臺面臨商業(yè)模式轉(zhuǎn)型
以上只是簡單的描述了物業(yè)公司打造社區(qū)O2O平臺的問題，絕大部分物業(yè)公司在打造社區(qū)O2O平臺的時候都經(jīng)歷過三個階段。
初期階段物業(yè)公司只是想簡單的通過互聯(lián)網(wǎng)平臺工具為業(yè)主提供簡單便捷的服務，實現(xiàn)物業(yè)+互聯(lián)網(wǎng)的行業(yè)轉(zhuǎn)型。
中期階段在社區(qū)O2O平臺運營一段時間以后發(fā)現(xiàn)需要大量資金維持平臺運營，物業(yè)公司則希望通過平臺來邁向資本市場，就算無法引入資本也能為物業(yè)本身附屬的地產(chǎn)品牌助力。
后期階段物業(yè)公司以社區(qū)O2O平臺作為孵化器，將多業(yè)務型的社區(qū)O2O平臺逐漸轉(zhuǎn)為單一垂直領域的深耕和孵化，并在商業(yè)合作上進行模式轉(zhuǎn)型，同時以物聯(lián)網(wǎng)智能設備和社區(qū)O2O平臺的數(shù)據(jù)作為將來的大數(shù)據(jù)沉淀，為了2020年的戰(zhàn)略目標奠定基礎。
物業(yè)公司由于本身的物業(yè)基因根深蒂固，無法以互聯(lián)網(wǎng)運營模式來推動平臺業(yè)務發(fā)展，同時由于用戶需求和服務力無法達到高度匹配的情況下，訂單匹配服務資源短缺，服務品牌在市場毫無競爭力，而且?guī)状髽I(yè)務線同時發(fā)展，根本無法進行專業(yè)和精細化運營。
以上的種種都表明了物業(yè)公司社區(qū)O2O平臺必須轉(zhuǎn)型深挖垂直領域，同時也要將過去的社區(qū)共享經(jīng)濟進行重新洗牌。
三、大數(shù)據(jù)能否拯救社區(qū)O2O
我們一直不斷的提到大數(shù)據(jù)，可是大數(shù)據(jù)本身是沒有意義的，只是一些用戶行為數(shù)字化的堆砌，大數(shù)據(jù)本身是沒有價值的，如何利用社區(qū)大數(shù)據(jù)進行分析應用和變現(xiàn)才是社區(qū)大數(shù)據(jù)的根本。既然提到了大數(shù)據(jù)，我們可以來看看社區(qū)里面有哪些大數(shù)據(jù)?
從大數(shù)據(jù)的角度可以將物業(yè)公司的用戶數(shù)據(jù)進行收集，眾所周知百度是搜索引擎，可是用戶通過百度搜索并不能夠直接產(chǎn)生交易，而淘寶、天貓、京東商城確是可以將用戶搜索內(nèi)容變現(xiàn)的搜索引擎，那么物業(yè)公司的用戶大數(shù)據(jù)能否從“百度”變成“天貓、京東”呢?
物業(yè)大數(shù)據(jù)基本可以從圍繞社區(qū)人、物、服務來進行分類收集，并通過物業(yè)日常服務的CRM、SAAS、ERP、BIM等系統(tǒng)和本身物業(yè)基礎服務體系來實現(xiàn)標簽分類和用戶畫像，可是數(shù)據(jù)收集之后的價值信息如何形成消費行為分析、用戶畫像和變現(xiàn)?
我們需要一系列復雜的數(shù)據(jù)統(tǒng)計和分析來實現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析不光是簡單的統(tǒng)計，而是要通過類似ALPHAGO的人工智能分析來使得數(shù)據(jù)能夠預估用戶將來的消費行為，而物業(yè)服務和社區(qū)O2O平臺則提前為用戶提供高匹配度的消費服務。
2017年是我們所有搭建了社區(qū)O2O平臺和SAAS系統(tǒng)的物業(yè)公司都面臨深刻思考的一年，如何在市場蛋糕已經(jīng)被瓜分殆盡的情況下維持平臺的基本生存?如何通過戰(zhàn)略和商業(yè)模式的轉(zhuǎn)型來實現(xiàn)平臺到大數(shù)據(jù)的過渡?如何通過大數(shù)據(jù)的積累來實現(xiàn)2020年后社區(qū)市場的爆發(fā)?除了在縮緊自身平臺發(fā)展的同時，也需要我們放慢腳步，進行更深刻的思考。
