從打車與家政APP看垂直O(jiān)2O的機會

日前主持了個一個活動，嘉賓是朱嘯虎，金沙江創(chuàng)業(yè)投資基金的合伙人。他有一張PPT中對比了打車APP與家政APP的優(yōu)劣，講的非常精彩。站在老朱的肩膀上，本文再進行進一步分析：

1、創(chuàng)業(yè)的”勢“：硬件終端的普及率

周易里，謀略的核心在于“勢由數(shù)而動，謀因勢而變”。創(chuàng)業(yè)時，也必須講究一個”勢“字。這個”勢“，并不是由創(chuàng)業(yè)者來決定的，當然也不是創(chuàng)業(yè)者能夠決定的。具體到一個O2O項目的APP來說，這個”勢”，最重要的一個因素就是硬件終端的使用量，就是智能手機的普及率。簡單地說，就是說即使你的APP再精彩， 但是你服務的人群使用的終端并不能安裝你的APP，那不是扯淡嘛。

先看看打車APP。首先，需求方（打車者）的主體是白領，絕大多數(shù)已經(jīng)在使用智能手機了；其次，供給方（出租車司機）有一部分已經(jīng)在使用智能手機了。

即使供給方的智能手機的使用率再低，但由于需求方的使用率已經(jīng)很高了，在需求方的推動下，供給方只要有利益可圖，這事就可成。

再看看家政APP。首先，需求方的主體是家庭婦女和老年人，他們的智能手機普及率較低，有些人即使使用的是智能手機，也不怎么會玩；其次，供給方的主體是大媽大姐，幾乎不用智能手機。這個就很麻煩了。

2、是否為硬需求

打車是個硬需求，在北京這樣的城市，幾乎人人都感受過打車的苦。尤其是在一些特殊的情況下，比如趕飛機，比如見重要客戶，打不到車的時候，連打劫一輛車的心思都有。

家政不是個硬需求，因為有太多的可替代方案。比如保潔，找不到合適的保潔時，可以自己整理房間的，總不會臟死的；比如做飯的阿姨，不行就出去吃，總不會餓死的；比如月嫂，找不到就自己帶孩子，沒聽說那個孩子因找不到月嫂而長不大的。

3、用戶的分享欲望

在社交網(wǎng)絡已經(jīng)成為人們生活方式的年代，一個APP的好壞，用戶的分享欲望也占了很大比重，最近很火的“瘋狂猜圖”就是個很好的例子，由于朋友圈里大量的分享求助，像我這樣的從不玩游戲的老頭子也忍不住下載了來玩。

打車的用戶很愿意分享自己的經(jīng)歷。不僅在社交網(wǎng)絡上，你去國貿或者中關村，大街上三三兩兩的白領也經(jīng)常討論打車APP。

家政的用戶卻不太愿意在社交網(wǎng)絡上分享自己的經(jīng)歷，她們更喜歡的是，直接向朋友們分享某個阿姨。

4、服務是否標準化

打車是個標準化的服務，地點、價格等都是固定的，也無所謂哪個車哪個司機服務。即使有些差別，也是細微差別，整體影響不大。

家政卻是個非常不標準化的服務。即使是同一個阿姨，她做的飯是否好吃，由于口味不同，一千個人可能有一千個答案。這些服務，線上很難給出一個客觀評價，用戶更愿意見面選擇，現(xiàn)在體驗。

5、飛單的可能性

打車服務不太會飛單，用戶記住某個司機的電話是沒什么用的。別說幾個，即使記住了幾十個幾百個司機的電話，著急時照樣不行。這樣，用戶對APP的依賴就會很大，不太可能跳開打車APP。

家政服務則不然，飛單的可能性非常高。這樣的場景經(jīng)常會出現(xiàn)：通過家政APP（或線下家政公司）聯(lián)系到一個阿姨來做保潔，可能一小時50元，阿姨自己能賺到30元，通過私下與阿姨商量后，以后40元成交。這樣用戶少支出10元，阿姨卻多賺了10元。所以，家政APP的收入模式占線下實際收入的比例很低。

6、政策風險

打車行業(yè)是個高壟斷性的行業(yè)，所以政策風險高。家政服務則沒什么政策風險。

如果你正在做O2O領域的APP，不妨逐條對照下自己的產(chǎn)品。

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