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对于创业者来说,“上下半场”跟血淋淋创业生死有关

来源:蓝狐笔记 2293

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对于普通创业者来说,不是“下半场”的问题,而是有没有登场机会的问题。

最近有个概念叫做“下半场”,逐渐火起来。不管是创业者、投资人、FA,甚至新华社都在说“下半场”,年终分享总结趋势不说“下半场”都不好意思。但是有的文章,完全在抠概念,为了不同而不同,有点空,比如什么“下半场,开始了吗?”之类的。

所有创业的或者在大大小小创业公司干活的人,都能感受到获取流量比之前难很多。之前2012、2013年,获取一个APP用户也就是几毛钱,现在试试看?至少翻了10倍。这些都是白花花的银子,事关创业生死大计。“上半场”不过是比喻而已。创业本质上是无限游戏,但大多数时候创业者都会把它玩成一个有限游戏。所谓的“上下半场”对于创业者来说跟血淋淋创业生死有关,而不是茶余饭后轻描淡写的谈资。

两个连接

互联网高速成长了十几年,从门户、BBS、即时通讯到电商、O2O,互联网的本质是连接,到目前为止基本上已完成大多数相对轻松的连接,连接人与人,连接人与商品,连接人与信息。诞生了新浪、百度、阿里、腾讯等互联网代表企业。

连接从容易到繁杂,从线上连接到线上与线下的连接。这也符合互联网的发展轨迹,一开始是门户,信息与人的连接,人与人的连接,大多是纯线上的,如门户、BBS、即时通讯,当第一部分的连接完成之后,大多数地盘都被占领。比如当有了三大门户的时候,你再去做门户,QQ占据90%以上市份额的时候,你再去做门户、做即时通讯,就是一个笑话。即使有一些搜索引擎后来也有一定的生存空间,但大多是依靠其他的产品根据地,比如搜狗与输入法和浏览器捆绑等才勉强有一丝空间。

当绝大多数在线的空间被占领,互联网就转向了线上与线下的连接,也因此诞生了第二代的小巨头,如滴滴、美团等。王兴所谓的“上半场”结束,也就是说,互联网从诞生到现在,基本上完成了两轮的连接。第一轮的连接,诞生了门户、搜索引擎、电商、即时通讯、游戏等企业。第二轮的连接,完成的是线下与线上的连接。比如连接出行服务,连接餐饮等商家服务。

真正的下半场

那么接下来呢?也就是所谓的“下半场”。对绝大多数人来说这场游戏基本结束,根本没有所谓的“下半场”。所谓的“下半场”是对于几个小巨头们、大巨头们它们自己来说的,它们完成了连接的基础工作,但是更高层面的竞争已经打响。以前的硝烟有时候还能看得见的,比如用户界面的变化,未来的硝烟越来越看不见,可能在用户不知不觉中已经完成。比如今日头条、搜索引擎,它们一直在深度挖掘用户画像,记录用户行为习惯,累积庞大的数据,护城河越来越深。

对于普通的创业者来说,接下来再也没有往日的美好时光了。这就是互联网创业者,从业者,还有投资人经常挂在嘴边的,互联网红利期已经结束了。它的本质就是这些连接的基础工作已经完成。为什么前段时间消费升级、文化投资这么火,也是因为连接的空间接近饱和,而数据积累不是一天两天的事情,只能靠这些所谓的升级来赚取快速的回报。但这些都不是真正的大战场。

真正的史诗级的宏大战场已经开启,战场的核心是数据之战。通过技术的手段获取更多的数据,数据才是真正的资产。算法和算力将会成为基础设施,而数据就是真正的未来之王。

下面从金融、搜索引擎、医疗、内容等方面简要分析各自演进的必然:

金融科技

互联网金融从P2P时代开始火起来,从逻辑上来讲,把需要借款的人和需要理财的人通过互联网平台实现连接,去掉了银行等中间媒介,效率更高,收益更高。让原来借不到钱的人能以最快的时间借到钱,让理财的人可能在单位时间内获得更高的收益。但在实际的操作过程中,如何把有还款意愿和能力的人匹配给理财的人群才是真正的挑战。风控成为互联网借贷平台能否持续的核心。

也就是说互联网的方式只是完成了人与人的连接,但是第二步,关于效率背后的风控依然没有得到完美解决。所以,基于大数据的风控成为互联网借贷平台的下一个竞争关键。

对于互联网借贷平台来说,上半场是关于获客成本,关于流量,关于连接的比赛,下半场就是基于大数据的挖掘。这里的核心是用户画像。有了精确的用户画像,才有真正有效的风控,才有构建有粘度的用户运营体系,才能建立用户的品牌依赖。用户画像的背后是关于对数据的深度挖掘。如果不能在最短的时间内获得最有价值的数据,不能构建自己的数据护城河。很快就得提前退场。

真正的巨头是类似于芝麻信用这样的数据公司,通过芝麻信用,蚂蚁金服不仅向各个网贷平台收钱,同时也收集了用户的数据,最后就是吸星大法,把行业的数据,把用户信用数据都汇聚在自己的平台,最后再把它输出给各个网贷平台。其他平台前期为了风控,为了放贷安全,与芝麻信用合作,但到了最后基本上就离不开了。芝麻信用就成为互联网网贷行业的基础设施。

所以不管是上半场还是下半场,对手也是不一样的。有的对手,从一开始就占领了比赛的制高点。除非能从大数据的其他突破口汇聚更有价值的数据,通过更有效的模型实现风控,更有效率实现用户的匹配,否则竞争从一开始就是不同量级的。

搜索引擎

谷歌的搜索算法在过去二十年里进展迅速。从 1998 年的 PageRank 到 2015 年的 RankBrain,基于链接的网络排名已经进化成人工智能驱动下的查询匹配系统,后者能够不断适应那些独特的搜索(达到谷歌搜索15%的比例),这说明了什么?连接作为互联网的核心本质已经不再是核心,核心转向了关联、决策了。

如果连接是互联网的上半场,智能则是互联网的下半场。而智能的核心就是数据。谷歌的CEO桑达尔·皮猜(Sundar Pichai)认为,谷歌将转向人工智能优先的战略。谷歌未来的核心不在于互联网,也不在于移动互联网,重要的不是设备本身,比如电脑、手机等,未来的计算的主要形式不在于通过智能手机的触摸屏,而是通过人工智能实现各种无处不在的计算。

互联网医疗

互联网医疗一开始也是从资讯、内容开始发展的,比如丁香园等,比如各种用药助手。这是互联网连接的第一步,连接人与内容。第二阶段则进入了连接人与人阶段。比如在线问诊的模式,病人和医生通过在线问诊进行连接,像春雨医生、好大夫在线都是这样的平台。

第三阶段则从连接走向智能时代,走向数据时代。这才真正的下半场,也是最终的决战。医疗虽然复杂保守和难啃,但人工智能仍然有机会解决这些问题。

医院每天都有成千上万的电子病历,患者就诊的记录,包括病症、病史、家族病史、个人信息、诊断结果、治疗方法等,会诞生无数的数据。对于医生来说,每个病人诊断都是一个案例,每天看的病例有限,一旦遇到复杂的疾病,因为没有先例,可能就让医生陷入困境。但是如果把所有医生的诊断信息汇总,通过人工智能测试、验证模型,可能发现疾病的规律。这样,未来的在线诊断,可能人工智能医生比绝大多数的普通医生给出的答案更加靠谱。国内的“百度医疗大脑”建立医疗数据库,模拟人类医生的问诊流程,给出诊断建议,一开始通过收集、分类病人病症描述,给医生决策建议。但随着问诊案例的不断增加,人工智能的神经网络通过远超人类的记忆能力和计算能力,逐步提升自己的决策能力,最终让互联网化的诊疗成为现实。

互联网资讯

在内容分发领域,互联网发展史上也经历两次连接,目前已经演进到了智能算法分发的阶段。

第一次的内容分发是门户时代。它连接的人和信息。门户网站通过频道分类聚合内容,在报纸和杂志时代,门户的内容更丰富,更及时,远比传统媒体更高效。但是它能够展示在首页或者每个频道分类前列的内容还是很少。每个人打开门户网站看到的内容都是一样的,但用户的口味是不完全一样的,小镇青年和都市白领的关注的焦点是完全不同的。但对于当时来说代表了更高效的内容分发模式。

第二次内容分发的时代是社交网络。它通过连接人来传播信息。Facebook,Twitter,微博、微信都是非常庞大的内容分发渠道。社交网络的有天然的人群属性,你的朋友圈,你关注的大V,都是代表着你的属性和关注点。这样每个人的信息都是不同,因为你的朋友圈,你关注的大V对你的信息进行了过滤,可能比小编推荐的门户新闻更让你感兴趣。社交网络让信息传播的速度和消费的频次、消费的量级比门户时代有了更大的提升。

第三次内容分发的时代是个性化内容推荐。它通过算法来连接人与信息。个性化内容推荐比社交网络的内容分发效率更高。社交网络依然无法做到最高效率的内容分发。

比如你关注投资、关注足球、关注艺术等,但你的朋友圈或者大V经常发一些心灵鸡汤、晒娃照等。当你的朋友圈超过几百人之后,不想看到的内容越来越多,一是浪费时间,二是把真正关心的内容给淹没了。这个时候,个性化推荐+移动手机产生了随身携带的个性化内容推荐模式。这个模式是智能的推荐模式,可以根据用户的阅读口味不断提升推荐的精准度。它会通过你阅读的主题、时长等方面逐步摸索阅读者的秉性和口味,推荐的内容会越来越符合用户的需求,让内容分发的效率逐渐提高,最终来说,它会成为最了解用户喜好的内容助手。这样内容的被消费的量级、频次都将极大的提高。

结语

如果放大到科技发展的阶段来看,互联网的关键词是连接。而智能时代的关键是数据。人工智能的三驾马车:算法、算力和数据。算法有了很大的进步,深度学习技术可以大量处理未标记非结构化的数据,可以无监督训练及有监督的反向支持运算等;算力方面,GPU的大发展为人工智能的计算速度提供了基础支持。而数据是所有人工智能之源。所有的决策,所有的行为,最终归结为数据。

经过十几年互联网的发展,经历了两次大的连接之后,产生了极其庞大的数据量,有足够的存货供人工智能发展。这种情况下,谁还有机会?如果说互联网时代的连接,创业者还有机会,比如让人和信息连接起来,让人和人连接起来,这些通过体验优秀的产品还有机会胜出,但到了数据时代,数据的积累需要巨大的成本,不仅是钱的问题,更是时间成本和人才的问题。对于普通创业者来说,不是“下半场”的问题,而是有没有登场机会的问题。

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