本文编译自 A16Z 合伙人 Andrew Chen，他之前有过 Dropbox、Product Hunt 以及 Tinder 等公司成功的投资经历。Andrew Chen 自 2015 年起在 Uber 做用户增长，陪伴公司一路烧钱一路厮杀，终于成功递交 IPO 申请。而后，他选择功成身退，「创而优则投」，潇洒转身去了 A16Z 做 GP。在文中他提出了如下几个问题：「2C 互联网真的死了吗？」、「为什么说互联网的第一阶段是关于创造商品市场，而下一阶段的重点则是重塑服务经济？」、「面对最为棘手的服务行业，小公司有哪些机会和可能？」并给予了建设性的解答。

原文标题：《2C 互联网并未死去，只是重点正在转移》
原文作者：Andrew Chen
编译：西昂翔
注：本文经创投圈自媒体 Yourseeker （公众号 ID：yourseeker2018）授权转载，转载请联系出处。

A16Z 合伙人 Andrew Chen

0 前言

在过去的二十年里，互联网改变了人们在网上购买商品的方式，亚马逊，易趣，阿里巴巴，京东等电商巨头顺势而起。但服务经济的发展相对滞后：虽然服务性消费占全国消费支出的 69％（美国数据），但只有 7％ 左右成功和互联网接轨，这意味，一个规模更为庞大的市场等待解锁。

这篇文章中我们将讨论：

• 为什么服务行业迟迟未能来到线上？
• 服务市场经历了怎样的发展阶段？
• 服务市场的未来和破局方法会是什么？

1 软件正在吞噬服务经济，但速度太慢

我们都有过向朋友寻求优质服务提供商的经验。比如想知道优质的医生、理发师，照顾小孩和老人的护工都在哪里。你是否想过，为什么我们不能以购买商品的方式购买到服务？

总的来看，服务经济与互联网的融合速度之所以落后于商品经济，有这样几个原因：

• 服务的类型太复杂，想要提取特征并将其抽象化，很难；
• 服务的质量和评价太主观；
• 服务提供商太零散，难以规模化，也往往缺乏上网的工具和时间；
• 真实世界的互动是服务交付的核心，这一块难以通过线上来满足。

具体解释一下：

首先，服务是复杂多样的，不同服务需要由不同的供应商来提供，且他们提供的程度不同。比如你所谓的「深度清洁」并不是你邻居想要的「深度清洁」，使得服务市场的供需双方很难达成共识。

其次，服务往往缺乏明确的质量标准。你对一项服务的安全性、适宜性的主观评价，可能会给类似的需求方造成误导。

第三，小型服务提供商往往缺乏上网的工具和时间，网络获客成本相对较高。商品制造的一大优势是规模经济，只要商品规模起来了，成本就容易下去。而大型消费品生产公司能够规模化地满足客户需求。但服务提供商不行，从响应客户要求、营销到维护各个渠道，对他们都是极大的阻碍。

第四，现实世界的互动是服务的核心，许多服务需要通过现实交互来完成，而商品的生产、分发渠道和消费则是彼此独立的，拆分起来相对轻松。但服务不行。

所有这些因素，使得服务很难像商品那样迅速互联网化。好在，难度高并不代表做不到，我们可以看到，服务市场其实早已经历多个时代的变革。

2 服务市场的四个时代

1）清单时代（The Listings Era，1990 年代）

服务第一次作为类似商品的存在来到线上，其实是非常粗糙的。那个阶段的主要平台主要提供搜索功能，用户可以查看有哪些服务提供商，然后完全依靠自己的眼光（和运气）去选择提供商，联系他们，确认交易的价格和时间。

这个阶段，用户被迫承担了选择交易方的责任，平台为此做出担保的太少。

比如 Craigslist 网站，它提供的服务包括房屋改造、清洁、婚礼摄影等。但因为网页功能一般，用户体验非常差。

2）清单分拆时代（The Unbundled Craigslist Era，2000 年代）

服务提供商专注于特定的垂直行业，从而为用户提供量身定制的功能。比如我们可以看到，诸多满足细分需求的平台试图合力取代 Craigslist：

为了改善客户体验，这个阶段的创业公司都试图通过精细化运营来创造一些增值服务。比如描述类目更为细致、审核程序更为严格，比之前全靠用户自己辨别要合理很多。

但这个阶段依然存在问题：用户仍然需要自主选择并联系服务提供商，只能继续信任潜在的服务提供商而非平台。

当然，这个阶段的平台也在试图引入网络效应，比如通过评论系统来为更多用户提供信息。但是用户评论依然存在局限性，如果对于服务的评价无法标准化，选择相信谁依然是对大多数用户的困扰。

3）「Uber for X」时代（The 「Uber for X」Era，2009 - 现在）

在 2010 年初，出现了一系列简单服务的按需（On Demand）市场，包括出行、食品交付等等。得益于移动互联网的普及，只需在这些 App 上点击按钮即可预订服务。

以 Lyft、Uber 为代表的公司通过高效、实时地连接服务提供商创建了一种全新的体验，相比于之前，这种体验的优化之处在于相对充足的流动性。

此外，这些平台还承担了各种功能，以保证用户体验的流畅：比如自动匹配供需，自动确定价格，自动处理交易，并且通过担保来为交易双方建立信任关系。

与过去的服务提供商最终拥有客户关系不同，这一次，平台方自身的角色被大大强化了。比如，大家潜意识里会认为「我从 Uber 那里获得了服务」，而不是具体提供服务的某辆车或某个司机。

所有抄 Uber 抄得还不错的，最终都是通过满足一个常见的细分需求来获取市场，为供需双方建立一套互信和激励机制，于是安全性和可靠性得以保障。

4）管理市场时代（The Managed Marketplace Era，2010 年中期 - 现在）

在过去几年中，我们可以看到，虽然「Uber for X」的模型非常适合那些简单且基础的服务，但还有更复杂，更昂贵且需要更多信任的服务类别并没有走得很远。

为什么把这个时代成为 Managed Marketplace，是因为它们的确承担实际管理服务体验的额外工作。瞄准这些市场的新平台，不仅仅需要让用户发现并与服务提供商建立信任，而且确确实实做了一系列搭建信任的工作。

在这个过程中，用户依然需要信任平台，而不是服务提供商。而为了弥补较高的运营成本，平台们通常需要把自己的服务「商品化」，并且收取更高一些的费率。

显然，这类平台是为了帮助用户获取高质量服务而生的，因此，往往专注于那些需要更高信任或需具备更高交易价值的服务（而这往往意味着低频，比如房产交易、婚礼、葬礼等）。

3 服务市场的未来（2018 - ？）

第一个问题，服务市场的下一个时代是否能够解锁那些专业要求度极高的服务类别？比如受监管的服务（如供应商需要由政府机构或专业组织认证），包括工程类、会计类、教师类、法律行业等在很大程度上直接影响许多人生活的行业？

要知道，服务行业的许可证虽然带来了质量保证，但同时也严重限制了服务的供应方数量。举个例子，下面这张图来自美国劳工统计局，代表了不同行业持有认可证书的人员比例：

4 解锁受监管行业的几种策略

创业公司的一个特点就是时刻在监管的边缘试探。

有这样一个说法：了解未来的最佳策略之一是研究被人为约束的行业，并尝试找出绕过这些约束的方法。（不用查了就是我说的。。）

典型代表是成人娱乐、赌博、毒品。这些行业因为超前，往往会在某种技术成为主流之前率先使用它。

比如博彩业，赌场有点像现在的互联网公司，通过让用户「上瘾」来赚钱。

拉斯维加斯的赌场不挂钟表，甚至没有窗户，所以你走进去很难意识到时间流失。类似的特殊设计还体现在参与过程中，最终目的只有一个：极力阻止用户流失，刺激他们进一步参与。

这些「产品设计」原则随后进入其他行业，比如广告和游戏，然后是社交媒体。

再有，博彩业也是率先利用大数据制定个性化策略的行业之一。最让赌场赚钱的是会输很多钱的「鲸鱼」客户，所以，收集他们的用户数据、分析偏好、采用个性化方式激励他们尤为必要。

这种策略随后进入其他行业。比如财富管理，高净值客户会获得高度个性化的建议，但中间层的投资者只会得到标准化产品和服务。

按照类似思路，成人娱乐行业其实才是最早的内容付费，里面很多小的 tricks，当下的公司应该多学学。

说回正题，如果想要在受监管行业中解锁服务供应方，可能的方法包括：

• 更容易发现服务提供商；
• 雇用和管理现有服务提供商以保持质量；
• 扩展或扩充供应池；
• 利用未经许可的服务提供商。

1）更容易发现服务提供商

一些创业公司正专注于一些不容易发现服务提供商的垂直行业。比如有的专注于帮用户搜索和联系有执照的家庭装修专业人员。

2）雇用和管理现有服务提供商以保持质量

公司可以通过雇佣和管理服务提供商本身来确保用户体验、提高服务质量。比如在房地产领域，如果中介薪酬和客户满意度直接相关，或许很多一锤子买卖更不容易出现？

3）扩展或扩充供应池

一种方式是地理套利，借此来提升服务供应商的效率。比如可以通过在线视频等远程技术把线下交付迁移至线上。一个典型行业是教育，通过让老师和学生远程互动，来部分实现教育资源的匹配。

4）利用未经许可的服务提供商

一些公司其实是利用未经许可的服务供应商迅速崛起的，比如 Lyft、Uber，一开始并不受到广泛认可。

5 结语

过去十几年来，从出行、到食品交付、再到各种家庭服务不断涌现，服务市场的互联网渗透率正在不断提高。但显然，未来软件想要继续渗透会是一件越来越难的事。但反过来，那些目前还存在监管障碍的行业，未尝不是有可能对消费者日常生活产生巨大影响的机会。

两个数字：服务业占美国消费者支出的 2/3，80％的劳动力都聚集于服务行业。如果能够重塑各类服务，借此创造更多的就业机会和收入，提供更灵活的工作，降低消费者获取服务的难度和成本，无疑将极大改善消费者和专业人士的生活。

还是文中的那句话，了解未来的最佳策略之一是研究被人为约束的行业，并尝试找出绕过这些约束的方法。