美團聯合創始人 - 王慧文
2020年9月在清華開了門名叫《網際網路產品管理》的課程，引爆朋友圈，筆者覺得內容非常好（裡面有乾貨真的很多），強烈推薦給大家（記得關注，收藏哦）
書接上文，咱們繼續看【第六課】
一、供需-時間因素
上節課，講供需開了個頭，和供需相關的事情通常都是和戰略相關的事情且很難，所以如果供需搞錯了通常戰略也搞錯了。在空間因素裡，提到了以男女比例來說城市和鄉村的男女比例供需差別很大，在清華和北大的供需差別很大。
接著講時間的供需因素，不同行業供需變化受時間影響的頻率不同，比如打車行業是供需變化在時間上比較快的，基本上在一周的時間裡，早高峰是供不應求的，中午平峰，下午供過於求，晚上又供不應求了，時間上迭代速度比較快。
也有些行業在時間上變化很慢，從宏觀層面來看，零售這個行業從時間上來說供需變化通常是不快的，可能是整個人類的居住形式、能源成本、交通等這些要素導致零售行業很多年出現一次變化，過去大概 30 年一次左右會有一次大的革新，有些是因為整個經濟、政治、社會環境發生了變化，有些是因為從業者的認知水平經營水平發生了變化，這些變化從大的方面來講體現了一個趨勢，隨著零售業的不斷革新，零售業的毛利率是逐步下滑的。變化慢有時候也是挺可怕的事，比如一個人30 歲的時候可能是商業經驗、個人經歷比較合適做一個零售行業的創業者，60 歲可能搞得很不錯了，他要退休的時候行業變革來了。 比如沃爾瑪現在是以銷售額和市值來說線下零售最強的企業，但起步的時候是個很小的公司，當時他們有一個非常強大的對手叫 Kmart，一般大家認為零售這個行業裡最大的優勢是（波特三戰略裡的）成本領先，有成本優勢就會導致商品定價低，定價低就會贏得同行，當時大家認為零售行業裡獲得成本領先優勢很大程度上依賴集採，銷量大和採購量大會導致自己的議價能力強以及上遊廠商銷量更大，這導致整體競爭力更強，所以通常零售行業裡店面更多銷量更大的品牌是更有競爭力的。
沃爾瑪最開始在和 Kmart 競爭的時候 Kmart 有上千個店，沃爾瑪有幾十個店，所以沃爾瑪在很長一段時間力是沒有和 Kmart 直接競爭的，這裡的直接競爭指的是在你開店輻射的範圍內我也開個店，沃爾瑪很小的時候沒有直接和 Kmart 競爭，直到有一天 Kmart 的老大退休了，退休的時候和他的團隊說了，有個叫沃爾瑪的團隊雖然很小但我們要重視這家公司，這個人退休之後沃爾瑪就在 Kmart 的勢力範圍內開了一家店然後沃爾瑪就贏了。
在零售的這個行業裡大概就是這樣，每隔很多年會有一次變遷，變遷很大程度上是因為供需發生了變化，所以這種變化雖然緩慢，但也很可怕。供需變化的節奏對企業有很大的影響，比如說外賣這個業務和沃爾瑪有點像，沃爾瑪要一個店一個店經營，外賣要一個蜂窩一個蜂窩地經營，沃爾瑪在一個店取得的勝利對另外一個店不見得有幫助，雖然規模變大可能帶來一定的優勢，沃爾瑪有個口號叫「Everythinglowprice」，就是「天天平價」，這是怎麼實現的，大部分人對此的第一反應是沃爾瑪店多集採量大成本低，實際上這個是錯誤的，因為沃爾瑪在有第一個店的時候就實現了天天平價，所以並不是開很多店才能實現天天平價。 第二是當你的店裡有很多品類的時候，其實你的經營會變得非常複雜，外賣要是一樣，當 的區域內有很多商家和消費者和配送員，你的經營會變得非常複雜，那如何讓這個經營變得更好，那應該去搞一幫人專門去分析經營狀況，當時美團還沒有成規模的團隊，老王就去看哪個公司有這樣的團隊準備挖一個團隊過來，先看網際網路公司發現裡面都沒有令人滿意的人才供給，然後讓 HR 找了解線下零售的組織節點上的類似崗位，發現也沒有人才供給，於是老王就去問了線下零售公司的老大們為什麼沒有這樣的重要崗位，老大們說如果有這樣的需求就找MBB這樣的諮詢公司，於是老王從諮詢公司挖了幾個人過來建立了美團的商分團隊。
那麼為什麼看起來最需要商分團隊的零售公司，反而沒有商分人員，於是老王就去看他們該有的崗位還有哪些是沒有的，就發現很多零售公司是沒有產研團隊的，而沃爾瑪是有這個團隊的，老王想了很久之後認為是他們變化慢，商分和研發這樣的崗位如果行業變化慢的話會導致人員工作不飽和，這種團隊又很貴。所以如果行業變化慢，養這樣一個團隊的 ROI 是很低的，低到了如果公司不養這樣的團隊，而是在又需要的時候找諮詢公司付諮詢費更加划得來，軟體也是一樣，大部分零售公司的軟體不是自己開發的也沒有軟體研發團隊，他們的軟體可能是找 SAP 做的，這樣迭代速度就很慢，但當行業發生突變的時候公司內長期不養這樣的人，外面的人不在公司裡無法深刻理解公司的經營邏輯且迭代速度慢，當行業發生變化的時候外部解決方案如果不能跟上行業節奏就很容易導致公司被顛覆掉。這是行業變化速度慢帶來的很嚴重的後果。 如果大家有一天自己經營公司就會面臨某一項組織建設在公司內是建設還是不建設的問題，比如要不要建設技術團隊、產研團隊、商分團隊等，這都是很重要的組織戰略決策，這就取決於你所處行業的特徵。這是供需在時間上變化對組織影響的很重要的一部分，所以有些行業變化速度快有些慢，這個不見得好或者壞，關鍵是理解供需變化速度這個問題。另外也要看供需變化是在宏觀上還是在微觀上的角度，比如在微觀層面零售業的供需變化也很快，體現在季節性的單品變化，這個變化速度快，其實管理難度也挺高的，所以大家常常把難以管理的品類外包，採用聯營的形式，比如一個超市，對變化速度很快每個季節都變的品，可能就選擇聯營的方式了
二、供需-分層
分層這件事很難，分層和分類通常在不同行業的分法是不一樣的，回到 STP 劃分的格子，每個格子裡的供需狀況都是不一樣的。分層上經常會出現一種狀況就是在高端領域裡供大於求，低端供不應求，或者反過來。舉個例子，《創新者的窘境》最後作者克裡斯滕森對自己的理論非常自信，而解釋過去的事情是不能顯示自己的理論的正確性的，還得預測未來，於是作者就預測了電動車這個行業會大發展，會取代現在的燃油車，電動車這個行業要從什麼 Nichemarket 切入，應該是低端顛覆高端且電動車這個行業符合低端顛覆高端的重要特徵。
首先由於零件更少電動車理論上的生產成本是只有燃油車的一半，其次電的成本比油的成本低，加在一起電動車的理論成本是很低的，是符合低端顛覆的行業特徵，所以電動車未來如果取得突破的話應該從低端入手，可能從幼兒園的校車或老年代步車做起，今天來看克裡斯滕森預測錯了(也已經去世了)。 ElonMask 是從高端做起的，最開始做跑車，然後是 ModelS，然後是 ModelX，然後是 Model3，下一步要 ModelOne。我們不能因此說克裡斯滕森這個人不靠譜，他的這套理論在創新的理論上是一個重要的理論分支。這涉及到了分層，前面講的有一定誤導性的地方是我們不應該單是討論供不應求和供過於求這兩種狀態本身，而應該是討論供需這件事的規律。為什麼特斯拉從高端切入，這就涉及到了高低端供需很重要的一個特徵，就在於不管在高端是供過於求還是供不應求，高端的供需彈性大，低端供需彈性小(剛需)，高端客戶有錢， 對於買錯一個東西試錯成本低，客戶可以買各種各樣的東西。人類炫耀的分層是這樣的。最開始是一個必需品我有你沒有，比如早年某家有家電某家沒有。再往前是一個東西沒有很強的必要性，但我又有你沒有，比如 iPhone 手機，其實買了小米也能用，但手機是一個很有炫耀的東西，拿在手裡大家都能看到，所以炫耀屬性就變強了。
再下一層炫耀是，其實也沒什麼使用價值，但即便如此也要用，比如手錶，其實沒啥使用價值，主要的價值就是炫耀。再上一層是我是 Oldmoney 你是 Newmoney，所以你祖上不敢買沒有用的東西，所以不買新的東西專買舊的東西，買那些 Newmoney 祖上不敢買的東西。再往上一層是大家都是 Oldmoney 都有錢，但我有時間，比如打高爾夫球。再上一層是即便有時間很多事我也不自己做，而且我還能讓你感覺到，比如留長指甲，指甲長到一定程度，自己吃飯可能都有問題，把指甲留長到長期生活不能自理，需要很多人伺候。所以說分層這件事，不同的層不一樣，比如 ElonMask 打中了有錢人的這樣一個心理。我不僅有錢，還關注環保問題。所以電動車打著環保的旗號，你這麼有錢，你可以試試我這個稀缺的東西，而且很有可能你因為裡程不夠，所以不能完全商用，所以第一你必須有錢，願意有一輛偶爾才開一開的很貴的車，第二你還要炫耀你是一個 thinklongterm 關注人類未來的環保的人。從這個點切入，讓用戶覺得我如此有錢如此博愛以至於我買一輛可能根本不能天天開的車。
在高端領域需求彈性大到只要你有一個理由讓他試一試他就願意買，所以事實上是，所有的新產品新科技在切入的時候有2 條路徑，一條是從高端切入，一條是從低端切入。很多從高端切入的都有需求彈性大的特徵，即使產品沒有做到「Musthave」也沒有做到成本足夠低，但那些人只要有個理由就願意買。 另外一點是很多行業最終普及的時候，極少有行業第一天是大眾就能用的，要麼是切中低端需求要麼是切中高端需求的。特斯拉從最高端的市場切進去，有了一定體量之後成本下降和 性能上升，這導致特斯拉有能力做一個新產品讓它在需求分層上下一個臺階，然後形成正反饋。所以不同需求分層的差別非常大，隨著需求下沉，產品必要性的屬性逐漸加強。這是分層這 個角度很重要的特徵。
三、供需-非市場要素
剛才是從分層的角度講供需，事實上無論大家多麼強調市場要素，非市場要素都是非常多的，即便在美國。最近一段時間，加州剛立法 Uber 和 Lyft 的司機得按照他們自由員工的標準來保障他們的福利，這就是一個典型的非市場要素，是一個法律層面的要素。非市場要素在我們的經營中不經常起作用，但一起作用影響就很大所以非市場要素是很重要的。
比如網約車，網約車是網際網路相關行業裡受非市場要素影響比較大的，一般來說從 Uber 出現到網約車全球流行的過程中，就伴隨著 Uber 和各國政府之間不一樣的問題，有些國家合作很好有些產生了巨大的衝突，比如倫敦把 Uber 的資質吊銷了，在日本也產生了很多的問題。這就涉及到了非市場要素對經營和供需的影響，而且這個事情非常複雜，比純市場要素的東西更複雜，因為要站在行業之外看這個東西，而且非市場要素常常有它的道理，如果在純自 由市場派的人這些非市場要素很不可理喻，但純自由市場派的人也有他們狹隘的地方。
比如說路權，我們外面修的路是整個社會的公共基礎設施，這些公共基礎設施有多維多樣的市場成本，比如建造成本和維護成本，還有其他成本，比如北京把路修得很寬導致便利店業態發展得不好，開個便利店只能經營半條街的生意甚至半條街都做不了，不光小區門口有路，小區側面還有路，這導致小區側面的人過來也很麻煩，交通環境對便利店不友好某種程度上。說就是對消費者不友好，另外在日本便利店是解決就業的重要業態，夫妻可以搞一個加盟制 的便利店。所以路的寬度是有限的，那麼在有限的寬度裡路給誰用就變成了公共基礎設施的使用權問題，比如去美國大家就會看到美國高速公路中間會有一個叫 Carpool 的地方，就是說一輛車上有好幾個人的話就可以走 Carpool 這條路，你走這條路的話就意味著路的使用效率提高，在同樣時間長度下同樣的路的空間裡，承載了更多的人，這是整個公共基礎設施的效率問題。
再比如，大一點的城市都在發展公共運輸，像日本的地鐵就非常發達，地鐵在路權的使用上非常高效，地鐵不佔用路面，還可以在地下建好多層。這就意味著在車道裡，對於大規模的公交車該有多少承載是有合理空間的，像 Carpool 有多大空間是有規劃要求的，網約車是和公共運輸比起來路權使用率很低的交通模式，因此就不能讓它有太多，這同時也帶來了另一個打車難的問題，那麼就涉及到了打車的需求該不該無限滿足，按照剛才路權使用的論述， 這個需求不該被無限滿足，因為路權根本不支持。 這種也可以說是一種市場要素，只不過這種市場要素是超出了你這個行業本身，從一個更大的 Ecosystem 來看待這件事。那是不是我們把打車的價格定高一點就可以了呢，你看美國在有 Uber 之前打車是很貴的，日本打車也挺貴的，即便在香港打車也很貴，這就涉及到另一個問題，按定價來決定出行的權利這公平嗎？我雖然可能沒錢，但我今天打車是因為家人生了病或身體不好，難道你就不給我提供出行的解決方案了嗎？所以我們不能用錢和市場化的方式來解決所有問題，我們仍然是一個社會主義國家。這就導致了一個結果，因為這些要素的存在這個市場的供需長期處於畸形的狀態，這種畸形你也不能說它不對。在這種狀態下，我們過去使用的供需的經營方法、價格的調節工具其實都不見得能行得通了，對應著你要怎麼看待你的商業模式、產品設計、經營方法，這都變得 非常複雜了。另外一個非市場要素影響很大的行業是光刻機，這涉及到了政治、國際關係、軍事對抗的分析因素，華為雖然能設計晶片，但沒法生產，這導致了供需的撕裂和變形。 所以供需非常複雜就在於影響供需的要素是非常多的。
四、供需-線上線下
前面講的供需受到很多因素的影響，其實線上線下也影響供需。一個市場線下供大於求，可能在線上確實供過於求的，反之亦然。網際網路對線上線下的供需是有非常大影響的。比如外賣這個行業，過去你去一個餐廳吃飯，不管你住在什麼地方線下的供需都受空間影響，這意味著在你家附近有一個全家便利店或麥當勞，和離你一公裡有一個全家便利店或麥當勞，這個價值是完全不一樣的，不同地點的店有著不同的輻射範圍，如果我們相信有效市場理論的話，那麼餐廳和需求的關係基本是供需動態平衡的，但有網際網路和外賣之後，點樓下麥當勞和一公裡之外的麥當勞對你來說是基本沒差別的，這導致了原來你在線下的時候可能麥當勞供需平衡了，但有了外賣之後麥當勞可能變成了供過於求了。 這會影響很多東西，包括麥當勞原有的業態，比如它店面設計的大小，它的布局選點，如果你做外賣的話可能後廚大一點前廳小一點，你的選擇位置可能相對蹩腳一點，不需要引人注意，這對美團外賣的經營也有影響，就是當 1 公裡範圍內有一家麥當勞店的時候外賣的線下團隊還有沒有必要再搞一家麥當勞，然而做經營管理的時候不會有精力去考慮這件事，但如果有公司能做到在區域內有一家麥當勞之後就不談其他的麥當勞了，那麼這家公司在線下團隊上的效率就更高，也會讓麥當勞的經營效率更高，比如麥當勞開一個純外賣店的話可以 完全沒有前廳了，也不用吸引人流了，流程上也可以為了配送員快進快出而設計。
再比如說淘寶，我們在線下購物的時候無論買什麼品類，因為行動半徑是有限的，檢索能力也是有限的，這導致了線下要麼在可輻射半徑內沒有這個貨，要麼雖然有貨但你找不到，淘寶把這些東西搬到線上後輻射範圍就無所謂了，只要不是即時性的需求，全國哪怕只有一個供應商也可以，這導致線上的供過於求非常劇烈，而線下是一個動態的供需平衡狀態。所以今天網際網路的存在和發展導致整個商業供需關係原本的動態平衡狀態被打破，打破後就需要重建，重建的過程中業態也需要重新構建。這涉及到了另外一個例子，外賣業務剛起步的時候，線下的業務團隊原來是做團購出身的，美團做團購的時候有一個口號叫「狂拜訪，狂上單」，就是多拜訪商家多上線商家，這其實就是不斷地增加供給的過程，但當時做外賣的時候在校園裡做，老王覺得「狂拜訪，狂上單」 這個事從團購到了校園之後有了問題，所以老王就和團隊講你們要打破路徑依賴，「狂拜訪，狂上單」這個做法在校園裡是行不通的，但講完是沒用的，路徑依賴的力量很大。 這涉及到了認知學的規律，人類在認知上只能聽到符合自己認知的話，不符合的完全聽不到， 人們在網上看到一篇文章叫好不是因為有了新認知，而是符合了原來的認知才叫好。於是老王讓一個城市經理只開一個城市，一個城市只開一個學校，每個學校只招 6 個人開始做這個校園，於是銷售人員開始「狂拜訪，狂上單」上線了很多商家，結果發現訂單根本不漲， 然後銷售人員匯報說單量不漲是因為補貼不夠。記住那個時間點美團和餓了麼不一樣，餓了麼是線下已經做起來了，幫商家管理外賣訂單， 所以導上來的用戶本來就是有外賣需求的，而餓了麼開了 12 個，美團一下子開了 20 多個城市，裡面有一些是餓了麼覺得不能開的城市，所以真實的狀況不是補貼不夠，而是這個學校沒有被培育過，根本沒需求，這個時候再上線很多商家，每個商家的訂單很少，那個時候平臺是不提供配送服務的，只能商家配送，而商家平時做店面經營的大概率是沒有空閒人手去配送的，這會導致商家會優先服務線下的消費者，因為線下人多且商家能感知到消費者的訴求。這就進入了一個死循環，消費者數量少導致商家單量少，導致商家服務不好，導致消費者覺得外賣不好用，下面的員工說應該補貼，這個時候又涉及到了補貼來的用戶是不是真實的用戶。
所以當時有個成都的城市經理在成都開了一個學校，只上了 8 個商家，然後在學校裡猛搞推廣，發傳單+搞促銷，並且和商家說好明天會有很多訂單，最好多招幾個人，因為猛搞推廣，所以訂單數量上來了，因為只有 8 個商家，所以平均訂單多，商家認識到了外賣的需求很旺盛。一天結束之後，看哪些商家配送不夠好，然後對他們說如果明天繼續這樣就下線處理，因為 8 個商家就可以滿足需求，所以下線了一個立刻可以補上另一個，然後商家立刻就把配送員補上來並改善了配送體驗，接下來美團會在 C 端降一波補貼，降補貼固然會 讓一部分消費者流失掉了，但留存下來的消費者會因為服務體驗而留下來。再往前迭代一步，隨著單量和消費者體驗的上升，再補充幾個商家，但速度不能過快，讓商家數量增長、訂單增長、消費者體驗提升、配送效率形成有機循環，這個業務就轉起來了，所以認清這個業務階段裡是需求不足還是供給不足，以及需求不足的時候怎麼搞需求，供給不足的時候怎麼搞供給，這件事是非常重要的，如果搞反了，就搞砸了。而且在這個階段裡，校園用戶對外賣的需求不是非常高端，當時有個活動是「7 元吃飽，10元吃好」，所以他們不見得需要很多供給，對商家的選擇也不見得非常挑剔，對價格的敏感度高，補貼的拉新效果好。這讓美團在服務體驗比較差的時候，只上線了很少的商家就基本 滿足了用戶的需求，加上促銷打折才能把這個業務轉起來。
後來到了 2015 年要從校園裡出來做白領市場，美團的銷售團隊已經形成了非常強大的能力了。最核心的能力是做地推，已經做到了一個學校裡有多少棟漏，每棟樓裡有多少人，把作戰地圖都畫出來，做一波促銷和地推，第二天去盤一下，每個樓增加了多少用戶，根據每個樓新增的用戶數跟地推人員結算，管理顆粒度很精準。
做白領市場的時候就掉坑裡去了，寫字樓裡做地推的問題是根本進不去，於是早高峰的時候在地鐵邊上搞一個小喇叭，然後被城管抓了。從校園裡出來之後很長一段時間就在做這個事，但發現業務總是不漲，最後發現最大的問題白領的需求和學生的需求不太一樣，總體來說相對高端一點，所以白領市場對商家的要求變高了。這就涉及到另外一個問題，一種店像麥當勞肯德基這種很受歡迎的店，店面非常忙，且沒有足夠強的自主權，校園商家你讓他招個配送員明天就招了，麥當勞肯德基你讓他招個配送員 他問你配送員穿什麼衣服，還得向總部申請配送員的制服。
五、美團介紹-美團的歷史和技術基因
2003 年大眾點評在上海成立，做餐廳點評，2010 年美團在北京成立，做團購。大眾點評對標美國的 Yelp 但比 Yelp 更早，美團 copy 了 Groupon，但 Yelp 和 Groupon 以世俗視角來看都挺失敗的，市值大概都是 20 多億美金。
Groupon 引發了 2011 年中國的千團大戰，有四五千家團購網站，點評也進入了這個市場於是和美團變成了同行，千團大戰的進展非常快，美團 2010 年 3 月 4 號上線，是國內第一 家，到 2010 年底就有上千家了，2011 年 10 月美團是國內團購網站的第一名，2012 年很多團購網站就倒閉了，當時的格局就很清晰了，剩下了美團、大眾點評、糯米、拉手、窩窩團這麼幾家。2012 年中的時候推出了新的產品貓眼電影，2013 年推出了酒店業務，2013年底 2014 年初的時候開始做外賣，2015年10月和點評合併，當時美團有 4 個大的業務 方向，團購、貓眼、外賣、酒店。
團購的競爭對手主要是騰訊投資的大眾點評和百度投資的糯米，電影票方向的競對包括阿里的淘票票、騰訊的微影和百度的糯米電影，外賣方向上主要同行是騰訊和點評投資的餓了麼、百度外賣、阿里的口碑外賣，酒店方向上競對有攜程、百度支持的去哪、阿里旗下的飛豬，每條業務線都在燒錢。當時業界一個很流行的說法是美團就是二戰時期的德國，而且德國也只是雙線開戰，美團是四線開戰。
2016 年推出了面向商家的餐飲軟體，在 2017 年推出了給商家供貨的快驢，同年推出了榛果民宿和打車業務，2018 年收購了摩拜單車並 IPO，2019 年推出了美團買菜，2020 年推出了電單車、充電寶、美團優選。基本上每年都有新業務，每場仗都很激烈。相信未來會有更多業務，比如無人機外賣、無人車等，無人機在深圳觀瀾湖附近運營，無人車在北京的龍灣附近運營，但還沒有大規模推廣。
六、其它
美團是一家以吃為核心的公司，Food+Platform(s)，同時覆蓋了旅遊娛樂住行，也在商家端提供各種服務。美團能做好這麼多業務，有很多原因，其中一個是技術基因。事實上，整個商業的發展，中國的商業史短且紅利多，所以企業即使只抓住了一個紅利也能發展得很好，但如果看美國， 紅利越來越少的情況下，長期來看企業增長的驅動力就是「科技」。科技也包括了科學的管 理和經營方法，比如說沃爾瑪其實是一個科技公司，在 80 年代末的時候就發射了衛星，可見沃爾瑪在科技上有多領先。所有公司如果想在長期有競爭力，不管表象是什麼，內核都必須是科技公司。美團能在千團大戰能勝出的一個原因是，美團和同行比起來技術比較強。團購的商家通常要求隨時能結款，如果團購平臺拿了消費者的錢後跑路或破產了，商家的現金流會很緊甚至可能會倒閉，美團提供了能隨時結款且算帳算得清楚的系統，這讓商家在和美團合作的時候非 常有安全感，這讓美團在商家供給上獲得了優勢。美團能在那次競爭中勝出和這個有關係。外賣是一個高峰低谷很突出的業務，導致伺服器要支持峰谷差值且成本可控，需要比較強的 技術能力，如果只為峰值堆伺服器的話會導致伺服器的利用率不夠高，如果不按照這個堆的 話會導致峰值時間處理不了，這讓伺服器的調度利用成了一個重要挑戰。美團讓伺服器在高 峰期處理消費者的服務，低谷期處理大數據計算。
技術也影響到公司的精細化運營能力
衡量一個公司的經營能力的重要指標是其經營顆粒度。超市是以店為顆粒度經營的，選址是老闆負責的，選址也是最核心的能力，選完後找一個店長，然後過半年如果沒有盈利，換一個店長，再過半年如果不盈利再換一個店長，再過半年如果不行就說明選址選錯了。這個顆粒度比較粗，但事實上很多中國的哪怕很知名的超市還是按這個顆粒度來經營的。只要你在發展過程中抓住了機會，且選址問題不大，就沒啥問題。在品類層面經營是下沉了一個維度，哪些品類引流，哪些品類賺錢，那些品類是消費者必需的等等;再下沉一個維度是 711 的維 度，做單品經營，按每一個 SKU 來經營，做單品經營對系統的要求就高很多了；最下沉的 是按訂單經營，標品時代一個 SKU 賺錢就是賺錢了，但非標品時代就不一樣了，每個訂單 不一定是賺錢的。經營的顆粒度越細，經營的合理性就越強，但在沒有網際網路的時代，實現 精細化運營幾乎是一件不可能的事，網際網路提高了企業精細化運營程度的水平。
還有如何給業務團隊定指標也涉及到了精細化運營。比如一個業務如果整體要增長10%，那麼怎麼把 10%合理地拆解到地區上就需要對不同地區的業務經營很清楚，這還只是單一目標。再比如外賣哪些城市應該虧損，哪些城市應該盈利，虧損多少盈利多少，接下來又涉 及到一個城市的業務目標如何進一步拆解到各個商圈內。所以美團的績效系統是千人千面的，不同的人的績效的結構可能都是千人千面的，只有系統如此強大後才有可能實現千人千面的績效考核。
技術能促進線下經濟數位化。
技術也涉及到精準補貼
做好補貼有幾個核心基礎。第一個是分層分類經營——STP.第二個是大數據系統，沒有大數據系統就沒法算清楚帳，根據細分的用戶畫像做不同補貼形式的分析的前提是大數據系 統，而補貼對經營的影響非常大，補貼又是非常複雜的，所以補貼做好了業務量翻倍是完全沒問題的。
技術對打擊灰產和黑產有幫助
在打車的補貼大戰中，Uber 中國沒做好其中一個原因是補貼沒做到用戶身上，被黑產刷走了。打車平均客單價是 16 元，消費者補貼 15，司機補 10 元，補貼比客單價還高，這時候就會出現司機找幾個人刷單，還倒賺平臺幾塊錢。黑產是產業化經營的，也有非常優秀的工程師。所以要有很強的系統去和黑產作戰，做黑產的行為通常會有些特徵，比如說行蹤比較離散，一個正常人的行蹤不會這樣，而要識別這種情況就需要把用戶的行蹤識別出來並和正常用戶群體做比較，而且用戶和用戶之間的行為特徵是有群體性的，這些常常就需要大數據技術。
技術也影響到對商家和消費者的理解
影響到千人千面的推薦，影響到供給側的效率（把BI 實現 AI 化幫助商家提高運營效率）等。
再舉一個 AI 應用的例子。外賣的一個分層經營是在天氣不好的時候縮小配送半徑，以降低配送難度，那麼問題是縮小到什麼程度是合適的，縮小的圈是不是最合適的圈，美團將這個問題交給 AI 來解決，在不同情況下的配送範圍都由 AI 來決定，所以配送圈是一個非常不規則的圖，這個圖是根據天氣狀況動態調整的。客服也要用到 AI。客服 AI 中的多輪對話是技術難度比較高的事，美團由於各條業務線客單價和利潤率比較低沒法養大規模的客服團隊，但由於非標程度比較高且作為一個平臺對各方參與者控制力不夠強，又有對客服的需求，所以只能用機器客服。
AI 還可以用在美團的無人機配送、無人車配送、消費者意圖識別等方面。總之，美團是一家高科技公司。
好了，以上就是王慧文先生在清華大學網際網路產品管理課的全部內容