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钛媒体新平台诞生的机会在哪里？( 二 )


后来 ， 阿里借助旗下的「一达通」平台 ， 为商家提供商检、报关、物流、金融、退税等外贸综合服务 。 在服务的过程中 ， 一达通掌握了企业销售能力、销售规模等信息 。 通过一达通积累的数据 ， 阿里了解到的商户数据 ， 真实且全面 。
▍ 淘宝又是怎么起来的？京东早期的差异化特色是什么？
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与切信息撮合的 Alibaba.com 不同 ， 淘宝做的是商品交易 。 2003 年 ， 淘宝起步 ， ***民数量接近 8 千万 ， 这意味着大量消费者触网 ， 然而绝大部分商家们还没上线 。 这也是淘宝首要解决的问题——将供给（商家）大规模数据化 。
淘宝围绕商户运营做了无数尝试 。 比如 ， 淘宝中的 TP（淘拍档 ， 即优质电子商务服务提供商 ， 为商家提供工具软件类、运营服务类、研究咨询类等服务）会帮商家找模特、拍照片、装修网站 ， 等等 ， 想尽一切办法为商户提供服务 ， 让商家及商品上线 。
总体而言 ， 淘宝的做法是 C2C （客户到客户） ， 偏轻资产 。 它将商户数据化之后 ， 让商户们来运营商品 ， 完成供需之间的关系对接 。
然而 ， 当用户的需求被充分数据化后 ， 用户最终要买的不是商户 ， 而是商品 。
这也是京东早年的差异化所在 。 京东直接将商品/服务变成了自己的 。 也就是说用户在京东上下单一台冰箱 ， 京东能很清楚 ， 这台冰箱是什么型号 ， 哪一年生产的 ， 还有多少库存 ， 什么时间能运到 。 于是 ， 所有的商品/服务信息也都数据化了 。
▍搜索引擎是怎么出现的？Google 的核心价值点在哪里？Facebook 如何提高信息分配的效率？
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如果说 ， Alibaba.com 和淘宝都是显著提高供给数据化水平的典型案例 ， 那么Google 则是实现需求数据化的范例 。
搜索引擎平台出现之前 ， 门户网站、各种各样的论坛已经让文本信息数据化了 。 然而 ， 在浩瀚的文本信息海洋里 ， 用户很难快速找到自己想要的信息 。 换个角度 ， 搜索引擎要解决的最大的问题是怎么知道用户想要什么 。
Google 做了一件非常有意义的事情 。 它发明了搜索框 ， 让用户可以随意输入自己的搜索需求 ， 使得多元、个性化的搜索需求被高度数据化 。
纵观互联网发展史 ， 在平台的发展过程中 ， 将需求数据化的例子非常罕见 。 当 Google 解决了用户搜索需求的数据化之后 ， 信息供需匹配的效率随即大幅提升 。 原来互联网上信息没这么多 ， 用户的需求也没那么多 ， 搜索引擎根据一维线性排列 ， 给所有的信息排个队就行 。
但是现在 ， 不仅信息供给多了 ， 用户需求也更加细分、个性化 ， 如果搜索引擎没能及时进化 ， 用户可能需要翻上四五页才能找到需要的信息 ， 或者用户需要写越来越多的关键词 ， 才能把搜索需求描述清楚 。
从数据化的视角来看 Facebook ， 它在线性排列的信息供给上加了关系传递 ， 使得信息排列的维度增加了一个 ， 从而提高了信息的联通效率 。 换句话说 ， 它把信息从原来规规矩矩地排队 ， 转化为各种队形 ， 用户不用一排排顺着找 ， 只要抬头一看 ， 就能找到想要的信息 。
为什么美团、大众点评合体后 ， 才做成了一个超级平台？ 美团点评如今拥有万亿人民币市值 。 美团与大众点评各自发展、合并、一起做大的过程 ， 说明了一个道理：只有供需两端同时完成了大规模的数据化 ， 高效的供需关系匹配才得以可能 ， 才有可能诞生新平台 。
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2010 年 ， 美团刚创办时 ， 主要做 PC 端的团购业务 。 团购依靠高折扣 ， 把消费者的需求暴露出来 。 用户在美团上买了一家餐厅的优惠券 ， 意味着告诉平台 ， 我要去这家餐厅吃饭 。


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