O2O 領(lǐng)域的熱門(mén)程度毋庸置疑，半年之間資本暗涌，千樹(shù)萬(wàn)樹(shù)梨花開(kāi)。

商業(yè)資本投資都是投入回報比驅動(dòng)，財團經(jīng)過(guò)嚴格的財務(wù)考察后，是否選擇掏錢(qián)入伙可以直接表達對企業(yè)的商業(yè)價(jià)值的判斷。但大眾卻鮮少有渠道和機會(huì )了解這種商業(yè)價(jià)值，被各路公司的公關(guān)混淆視聽(tīng)；甚至是專(zhuān)業(yè)的投資團隊，偶爾也會(huì )因為跨領(lǐng)域投資被表面數據欺騙。

那么想要看透企業(yè)，有哪些維度的核心數據？

先看看有哪些最常接觸到的淺層數據。

在可公開(kāi)的信息和媒體報道中，用戶(hù)數、訂單數、市場(chǎng)份額是最常見(jiàn)的信息，首先減輕這些數據對你造成的影響，他們并不具有說(shuō)服力。

一個(gè)原因是無(wú)從求證，留有作弊空間。成熟市場(chǎng)機制完善，數據可信度較高；但本文所分析的新興市場(chǎng)監督規則匱乏，競爭混亂。

另一個(gè)原因是數據本身的價(jià)值有限。繼一些前人的粗暴打法成功后，越來(lái)越多的創(chuàng )業(yè)團隊投入大成本推廣線(xiàn)下，企圖短期聚集大量用戶(hù)、訂單，借以“爆發(fā)式增長(cháng)”的帽子抬高公司估值?！耙辉w驗”、“免費享受”這些字眼每天都能在辦公樓底聽(tīng)到，再來(lái)看“爆發(fā)式增長(cháng)”這個(gè)詞兒，大家以后也就能有所思考了。

近幾年，這種玩兒法有所創(chuàng )新，開(kāi)始流行秀“峰值訂單”，去年某團隊的“萬(wàn)人圣誕大趴”就是類(lèi)似的邏輯——免費體驗，萬(wàn)人同場(chǎng)。

站在傳播角度上確實(shí)是不錯的案例，但站在拉新轉換角度上，不能當真。當然也還有其他微創(chuàng )新玩法，比如復制做出類(lèi)似的千人大趴，然后解讀為最高庫存能力和抗壓能力。

但以這種方式，擁堵的現場(chǎng)反而會(huì )拉低用戶(hù)體驗，造成品牌傷害。另外以免費提供千人服務(wù)的投入成本來(lái)說(shuō)，傳播回報和訂單轉換回報也并不高效。

以上這幾種粗暴的推廣活動(dòng)涌入的大多數用戶(hù)都是垃圾用戶(hù)，一旦活動(dòng)結束，這部分用戶(hù)也無(wú)法轉換真實(shí)訂單。

那么，我們如何透過(guò)現象看本質(zhì)呢？要從總服務(wù)時(shí)長(cháng)、總交易額、實(shí)付比例、工作飽和度和訂單間隔時(shí)長(cháng)來(lái)了解。

總服務(wù)時(shí)長(cháng)（Gross Service Time）

以本行業(yè)為例，現在有個(gè)愈演愈烈的趨勢就是過(guò)于重視訂單。因此某些企業(yè)會(huì )不計效果，在各大社區、超市進(jìn)行免費下單推廣，一時(shí)間幾十個(gè)人的團隊就能做到幾千訂單。

那么如果想要了解企業(yè)真實(shí)的訂單水平，與其看訂單數，不如看“總服務(wù)時(shí)長(cháng)”，一個(gè)小時(shí)的體驗可以被拆分成N個(gè)訂單，但總服務(wù)時(shí)長(cháng)仍然無(wú)法變化，這個(gè)數據更為代表性。

點(diǎn)到目前日均 GST 約 12w 分鐘；下單峰值最高 70w 以上。而為什么說(shuō) GST 一般來(lái)說(shuō)比較準確，很簡(jiǎn)單，因為所有企業(yè)都需要以這個(gè)真實(shí)數據來(lái)跟勞動(dòng)者結算工資。

所以即使某些企業(yè)在前端把五分鐘地推記做一個(gè)訂單，但在后端仍然只能老實(shí)的記錄實(shí)際服務(wù)時(shí)長(cháng)。因此在這種計算方法下，五分鐘的地推、刷單、邀請用戶(hù)下空白單等等方式都立馬失去意義。

另外，拆單在另一個(gè)角度來(lái)說(shuō)也是拆分體驗，本來(lái)經(jīng)過(guò)成熟考慮推出的服務(wù)模式，被地推拆分成快餐體驗，這種方式不僅傷害用戶(hù)體驗，也根本無(wú)法形成有效的黏性和口碑傳播。

總交易額（Gross Merchandise Volume）

總交易額 = 訂單量 x 客單價(jià)。目前點(diǎn)到的日均流水 30w，它是一個(gè)綜合的指標，能直觀(guān)的反映企業(yè)的整體狀態(tài)，反映深層次的問(wèn)題。

例如，某企業(yè)的真實(shí)訂單量確實(shí)在大幅提升，但同時(shí)總交易額并未隨之上漲，很可能就是它客單價(jià)出了問(wèn)題?，F實(shí)中，也確實(shí)存在一些創(chuàng )業(yè)公司為了沖銷(xiāo)售業(yè)績(jì)、保訂單量，在地推、企業(yè)推廣、合作等都給出遠遠低于市場(chǎng)正常水平的價(jià)格，換算下來(lái)的客單價(jià)遠低于平臺標準；也就因此拉低了總交易額。

這種做法最直接的影響就是破壞了自己的價(jià)格體系，而這樣長(cháng)久經(jīng)營(yíng)下去的結果，要不然就是持續虧本投入，要不然就只能選擇損失這批虧本換來(lái)的用戶(hù)。不僅如此，過(guò)低的價(jià)格促銷(xiāo)會(huì )對品牌的定位和價(jià)值產(chǎn)生更為深遠的影響。

實(shí)付比例（Real Payment Percentage）

總服務(wù)水平很高，總交易額也很高，這樣是不是就沒(méi)問(wèn)題了呢？

還存在一種情況，即企業(yè)雖然不會(huì )降低客單價(jià)，但是在大幅發(fā)放高價(jià)優(yōu)惠券，企圖留住用戶(hù)下單。如果要判斷是否有這種情況，就需要看實(shí)付比例了。

實(shí)付比例 = 用戶(hù)付費金額 / 總交易額

目前行業(yè)內的補貼戰十分常見(jiàn)，但一些沒(méi)有計劃的高價(jià)補貼并不合理。一旦停止補貼，高成本獲得的用戶(hù)很可能會(huì )立馬流失。

消費者對產(chǎn)品的選擇都是用腳投票，用實(shí)際的消費反應自己的態(tài)度。實(shí)付比例可以直接看出價(jià)值用戶(hù)的比例。

這個(gè)數據才是平臺規模的核心，它反應著(zhù)用戶(hù)真正的需求。

在我們的后臺內，可以保持跟蹤所有用戶(hù)的支付消費情況，從創(chuàng )業(yè)初期到現在，我們的忠實(shí)用戶(hù)的規模以裂變狀態(tài)急劇擴大，這批人不僅來(lái)到了這里，并且一直保持全款下單。

這才是商業(yè)本質(zhì)的回歸。

上面的這兩個(gè)數據都在用戶(hù)維度，反應目前的發(fā)展水平；另外還有一個(gè)維度的數據則關(guān)切企業(yè)的長(cháng)遠發(fā)展——技師維度。

工作飽和度（Work Saturation）

“技師數”跟“用戶(hù)數”類(lèi)似，都是包含大量噪音的淺層數據。

供給端是否能保證持續穩定的輸出，確實(shí)對企業(yè)是否能保持高發(fā)展有著(zhù)重要影響。我們團隊為配合訂單的高增長(cháng)，技師團隊也在同步壯大，全國總規模一直保持著(zhù)行業(yè)第一。

但同時(shí)，比這個(gè)數據更重要的，是技師資源的使用效率。

事實(shí)上，行業(yè)內某些企業(yè)快速膨脹，導致資源閑置的現象反而更為常見(jiàn)，因此就需要“工作飽和度”（總訂單量 / 總技師人數）來(lái)反映供應和發(fā)展的是否平衡，實(shí)現對技師、訂單同步增長(cháng)、技師資源是否被有效利用的動(dòng)態(tài)監控。

更重要的是，可以通過(guò)設立飽和度合理值，及時(shí)進(jìn)行調整——減緩技師招聘或加大訂單增長(cháng)，來(lái)保證平臺技師的時(shí)間庫存被有效利用合理比例，保持技師收入穩定。

訂單間隔時(shí)長(cháng)（order space time）

單純保證技師的工作飽和顯然并不足夠，為了保持對行業(yè)的敏感性，我們一直在試用各種不同類(lèi)型的上門(mén)服務(wù)，發(fā)現有個(gè)行業(yè)隱患的改善效率緩慢。某些公司的上門(mén)服務(wù)者，他們?yōu)榱粟s訂單經(jīng)常需要從北京城的最東邊到最西邊，一天來(lái)回跑三趟；嚴重的時(shí)候甚至服務(wù)者會(huì )帶有抱怨情緒。

這便帶出一個(gè)新概念，訂單間隔時(shí)長(cháng)（訂單與訂單之間的路程總和 / 總訂單數）。它反映了我們目前的上門(mén)經(jīng)濟，每服務(wù)一個(gè)訂單需要付出的路程成本。

工作飽和度保證了技師的收入基礎，而訂單間隔時(shí)長(cháng)的優(yōu)化則是為了技師收入能持續提高。如果不對此進(jìn)行優(yōu)化，那么即使在訂單完全充足的情況下，單人的日最高服務(wù)單數仍然固定；長(cháng)久下去，技師收入瓶頸明顯，缺乏可增長(cháng)空間，無(wú)疑會(huì )成為他們考慮進(jìn)入上門(mén)行業(yè)的巨大阻攔。

換個(gè)角度，對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，如果使用無(wú)法把技師的時(shí)間成本最大化利用，那無(wú)疑也會(huì )成為自我限制的關(guān)鍵。

而提高飽和度、降低訂單間隔時(shí)長(cháng)的唯一途徑就是算法優(yōu)化，潛藏在市場(chǎng)增長(cháng)下面的技術(shù)積累，是這些初創(chuàng )團隊度過(guò)初期的爆發(fā)增長(cháng)后，是否能保持增值的關(guān)鍵。

也正因為如此，我們一直在不斷完善自己的 BI 系統：從初期開(kāi)發(fā)的派單系統 1.0，而后新增運營(yíng)效率、企業(yè)成本的監測，用戶(hù)消費行為跟蹤，再到用戶(hù)模型搭建、訂單技師打點(diǎn)匹配圖等等功能。

我們堅信這些功底才是互聯(lián)網(wǎng)做上門(mén)經(jīng)濟的意義。

上門(mén)經(jīng)濟不是單純的讓勞動(dòng)者從坐店接單到疲于奔命，這些數據的意義，這些技術(shù)嘗試的革命性才是在真正意義上實(shí)現“解放手藝人”。

也只有這樣，反過(guò)來(lái)企業(yè)的價(jià)值才有可能擺脫行業(yè)限制，成為一家偉大的互聯(lián)網(wǎng)科技公司。

否則，再新鮮的概念，也只能生產(chǎn)出無(wú)趣的“大型上門(mén)服務(wù)連鎖店”，價(jià)值仍然沉淀在服務(wù)生產(chǎn)，而非真正的“科技改變生活”