二手市场会是一个万亿市场？想不到一切居然取决于垃圾回收员们
过去少被我们关注，却因为小程序而迅速成为热点的领域中，二手市场一定算其中一个。迄今为止，见实已经深度对话转转、享物说、小木屋、多抓鱼等，今天再添一家名单，那就是阅邻。
在他们的叙述中，这究竟是一个怎样的市场啊：
无数的合作伙伴“居然”是靠最原始的EXCEL表格在进行运作——这不是不好，比如，见实就是靠最简单的方式在试错。我们还知道一家今天已经是独角兽的公司，最早也是靠EXCEL表格试探市场需求，然后迅速跟进崛起的——但当十几年如一日，仍然用最简单的表格管理和运作，那就浮现出了巨大的商机。
因此，二手小程序的推出，极大提升了用户和用户之间沟通的效率、二手商品流转的效率，也提升了行业工作的效率。这或许是这个细分领域迅速被改造、小程序化的小原因，二手书也因为书籍的标准化而成为发源市场之一。
现在，这个赛道热到了“每周新增100多个关注二手市场的小程序”，且是“万亿市场”规模以上。真的是这样？那么，在这个新细分市场中要怎么竞争才能赢？
我们会听到无数思考，其中阅邻的便是“算法”——思考没有对错，比拼的只是谁的思考化为最终的市场策略和产品策略能跑的更快。阅邻在提到的算法包含了今天市场上各个主流渠道公开可见的数据，将它们纳入到一套非常复杂的变量体系中去。还有一个重点是供应链系统和交易系统，在这些系统中，依次传递下去，最终落点和庞大的回收人员这一工作人群及根植于社区的物品收敛系统紧密相关。
让我们略过这些叙述，再次进入到这个新崛起的市场中去，去看创业者们如何思考，如何PK。
如下，Enjoy：
图：阅邻创始人&CEO 蔡文源
从二手图书做为我们创业切入点的原因很简单：“二手书的传统业态已有体系，只是缺乏效率，图书传统业态角色包括回收商、批发商、分销商。国内市场的回收商大多都是废纸回流站，从废纸里把大量的存书剥离出来，再转卖给图书批发商；因此批发商是一个中心化的仓储站点。
他们之间的作业流程是：批量从自己的所在城市、省区囤书，并将囤积的书进行清理、选品、筛选、包装，最后分发给下游的分销商。依作业流程环节来看，正是缺乏了效率。
为什么极度需要解决效率问题？阅邻目前谈下来60%以上的书商，仍然在使用Excel来完成书籍入库，再实现分发。如此传统业态作业的方式，人力耗损是非常高的，同时现在的人力成本，整个市场正在大幅上升。
如上而言是传统二手书的一大现实。阅邻创办的初心，是希望将其线下二手物品传统服务商的关联体系，一并效率化，让信息流和物流的流通更加通畅运作。着手二手市场的第一大品类就是图书。因为图书是典型的标品，有上亿SKU，同时还可以结合自有数据库和全球统一的标码（ISBN），瞬间识别「出版年份」、「动销情况」、以及「性价比情况」，并可以同时同步给出定价方案。
那这个行业的销售业态是怎样的？先说大学校园。大学校园分为线上、线下两个分销链路；线下分销主要是高校内的二手书店，同时线下售卖的价格非常便宜；线上分销主要是二手书的网店，比如淘宝、京东、当当、孔夫子等等。其中，还有二手书行业协会，他们上下游的沟通机制也已成型，直接“叫卖”就可以……谁有一万多册什么书，谁想接单，直接接就可以。
但，他们上下游的沟通机制特别低效，完全是通过线下发展的熟人关系，从而实现业务联系进行沟通，这样会导致一个结果：“货品信息，不能时时同步。”他们也一样，先是需要输出大量的表单，之后再告诉下游手里现在有哪些书。显而易见，对于传统书商来说，这是一项非常重，耗时耗心力没效率的作业流水线。
还有更吃惊的……我们实地考察时发现：“每个下游供应链端的书籍，全是一卡车接一卡车，从回收商、批发商那里运出来。”这个现状造成的是运输中途货损严重，货损包含两个方面。
第一方面：回收时就已是滞销的品类，其中很多书根本卖不出去已被市场所淘汰。缺乏的也是商品的有效信息，和有市场价值的信息；
第二方面：来源于运输过程的组织形式不够标准。目前市场现状是批发商自己雇一辆第三方卡车上门拉货，运输途中会造成货损，我们也和向上、下游供应链的人沟通，他们说：“这两方面原因会造成55%以上的坏品率。要么被损伤，要么是无效单品。”
未来阅邻小程序要成为综合性二手交易平台，我们做二手交易的思路——第一先要有货，第二拥有用户，SKU和用户缺一不可，还存在一个逻辑是先要SKU，还是先要用户；
如果先要用户，对于我们小公司来说，必须不断用多频运营来维持活跃，这样以来运营、推广费用的支出非常高，我们不可能像「闲鱼」「多抓鱼」一样先有用户。即使用户前端能够跑起来，后端供应链能撑起来才行。所以，我们秉着先把货的源头与之相关的组织都跑通。
这个事情看上去更像京东，不像淘宝，因为淘宝不做供应链体系，不进入商户B2B环节。京东是为了确保服务的质量，从而不得不深入B2B端。其实B2B的供应链，也只是阅邻平台的一个附属，和京东一样为了确保C端的买家体验，不得不做的一件事。
目前阅邻壁垒有三：
第一运用技术手段加笨方法，我们已做了大量商户资源的积累。因为“商户盘库”，至今二手书平台没有一家这样做；
第二阅邻已在校园知名度很高，占据高校市场已是独家；
第三对于二手供应链体系的不同品类，我们已付出大量时间进行了研究和分析，同时将C2C交易环节跑了半年，C2B2C也跑过，B2C也跑过，具备了海量的数据积累和用户交易行为的数据分析。
想让阅邻最终成为一家“算法驱动”的公司，有人说我们想做二手领域的淘宝或京东，其实我们与滴滴更类似。同时，阅邻未来要做的事情，也更像是趋于空间地理位置的一个“操作系统”；
因为在二手交易系统体系下，我们同样想扮演一个角色——帮助二手书商“降低每一层的成本”，如让操作系统完成商户高效接单，高效投放，高效分发。从而让平台具备超强的“逆向供应链体系”，京东、淘宝都是“正向供应链体系”，是集中化、中心化的仓储管理体系，货品都是呈散点投向社区的。阅邻则是货品从社区自由，且有势能做到向上流通的能力。
怎么理解呢？第一步是让“社区仓”流入到“区域仓”，再进行分捡处理，最后向批发环节投放。同时还可以直接向2C投放，这正是一套逆向物品流通的算法，和传统电商运作模式完全不同。包括从2C端的维护、运营、供应链的把控也完全不同。
「能够成为全球最大的综合性二手交易平台」是我们做这件事的终极目标。业内人士都会比对说：“阅邻和多抓鱼干的是一件事啊？”其实并不是。
阅邻是社区化回收业态的角色，而多抓鱼是用快递弥补的C端，从而触达回收，在空间和时间上差别巨大。其实做这个事情，不一定要有自己的仓储，我们完全可以将全国的垃圾回收站，变成一个个“分布式”的仓储，其中众包回收员，也可能是垃圾回收员。只是现在的阅邻还未能付出时间深扎这个形态。
我想说的是：“在未来，如果有哪个公司，能把社区化的回收业态打通，中国的二手交易市场就是这家公司的。”
其实，颠覆二手书传统市场相对容易，但全品类真的是“难上加难”……目前中国市场没有一家二手交易平台能做，二手商品具有他们的独特性，如会造成运费非常敏感，导致回收端若只用“快递形式”进行回收，是不可行的，也解决不了提升效率的问题。只有书的品类会好一点，像家具、家电、小电器、衣物等等，并不能通过快递进行回收。所以，未来有哪个公司能在社区内构建完成物品的收敛系统，那么供应链上的运输成本就会瞬间降下来。
目前看只有京东能干这个事了，但是我认为京东做这件事情也有很大的障碍，因为京东是仓储是集中化中心化，不是社区化。那么，垃圾回收站是则是一个非常好的仓储系统。这些说来，整个二手市场无论是大公司还是小公司，都是一个长跑的赛道。
阅邻目前实现的是用「服务」来换二手书市场的「SKU」，用仓储管理系统、订单同步系统，从书商手里换来货品的供应。由于我们初期流量小，允许书商参与开放更多平台。后期，流量越来越大，小程序裂变玩法好起来后，相信书商们的线上卖货渠道，迅速向阅邻平台迁移。
其实，也正是参考拼多多逻辑来做的二手书——后端保证供应链的稳定，前端利用小程序的流量来做C端，同时，让书商毛利可以达到150%—250%之间。举例：卖家1折到1.5折，从回收商批发的书，卖时卖3.5到4折；
虽然阅邻的用户画像一半以上是大学生，但跨出去难度并不大。因为我们已经构思很多由学生的社交结点向社会外关系链的演化。「阅邻小书市」小程序目前用户量有203万，大学生用户是160万；回到大学生群体，中国学校大学生共计4200万。所以「阅邻小书市」小程序在大学生群体，实现「千万级」的用户体量是没问题的，并且是独家。
目前，阅邻主要有两个小程序、两个服务号——包括，「阅邻小书市」和「阅邻小书架」小程序、「阅邻二手书」和「阅邻小机市」服务号；主要是解决现在既有的群体资源，能够快速的转化成有效的购买行为。同时在校园群体当中，快速树立做为最完善的“二手教材”，“二手书服务供应商”的形象。
现在，「阅邻小书市」交易用户20万+，日单量7000单+，月复购现在能到23%，日活10万左右；现在，运营团队的人力配置，全部在微信生态发力。
目前我们的获客策略分两条路线：一是「校园做各种裂变玩法」，二是「线下快递包装袋」，阅邻会给批发商提供大量免费的印有「阅邻小程序」二维码的包装袋给他们用，日前包装的转化率能达到28%，转化率已经非常高；也就是投放100个包装物出去，就有28个用户能够转化成我们的用户。
目前我们分销的模式也做了—个人书店，就像「连咖啡」的咖啡屋一样。只是个人书店模式，目前还没有对外开放。后续还会上比价系统，未来可以通过「阅邻小书市」小程序，线下扫描一本新书，直接通向阅邻平台的书，其它和其它二手书源进行比价。
卖货的流量，正是要给商家解决。当我们小程序流量还没有到一个体量的时候，怎么解决商家流量的问题？但商户用了阅邻的SaaS系统，最好能给商家进行流量赋能。但阅邻用户量只有百万的用户量，若要消化掉校园二手市场30-40亿的GMV根本消化不了，目前我们还做不到。
做不到该怎么办？我们让SaaS系统实现商家不仅对接阅邻的小程序，同时还可以对接主流电商平台，如淘宝、京东、当当、蜜芽、一号店、有赞等等；也就是说如果商家原来在淘宝开店，只要在阅邻的SaaS系统输入ID和密码就可以抓取订单信息，并同步库存，从而为他们解决多平台订单同步的痛点。我们是以开放、共享的态度来做这个事情 。
我们相当于既为书商提供一个仓储的中转站，又做了淘宝、京东等平台信息的上游，信息将会打通互联。但，我们不能够跟书商说：“你用了我们的系统，你一定要用阅邻小程序”。这一点来看，对于商家而言逻辑是说不通的，我们不能破坏商家们过去的使用习惯，所以商家原来在淘宝卖，还可以继续在淘宝上卖。对于他们来说，只是又新增了阅邻这个售卖流量的入口，其实并不介意商家这么干。因为各自目的不同，我们是置换海量SKU的储备。
现在这套供应链系统，正是解决目前二手书市场传统的供应方式。首先，供应链系统最大程度上解决回收商、批发商之间，给他们提供全品类算法的支持；全品类算法可以侦测新品店商平台实时购销的数据，还可以呈现阅邻平台历史的交易数据，正是通过这套算法系统，来判断哪些书可能会被市场接受。同时，再帮他们排除哪些书，肯定卖不出去的。有的批发商身兼批发商和回收商两个角色，他们自己也会进到社区收书，都可以使用我们的选品系统。
除此之外，我们还针对二手行业开发了一套库存管理系统，二手物品和新品不一样，SKU供给在一个时间段内是有限的，要依托于上游的回收源，而新品卖完立马向上游订货就行了。所以，二手行业经常会出现仓库里，有少部分品类卖空了出现空仓。
就考察过的二手书仓仓库来说，仓库像马蜂窝一样，有五本书一下卖空了，于是浪费大量的库位。阅邻开发的这套库存管理系统，就是专项为书商实现货架动态匹配的，如果商家有什么书卖完了，系统会通知：有5本小说类的可以补上，这样保证了库存效率的实时性。同时，相关类似的品类，也会自动补上去。这样下来，最大限度降低了库存资源的耗损。
当然，新品电商是不存在这个痛点的。所以，新品电商的库存管理系统是无法复用到二手市场。故此我们开发的是针对新品和二手整个仓储的解决方案，解决SKU分布不均衡性、SKU的供给的有限性。现阶段阅邻主要针对二手书商来解决，未来才会针对二手其它品类，如衣物、家具、家电等等，更多的品类。
和阅邻合作的所有书商都可以享受这套系统，也不需要书商实现定制，我们开发的是一套标准的货架码编码系统，“意可贴”的形式；如果商家库存吨位大，那么编码数量就会越多，库存量小，编码数量就会越少，都是通用的一套标准化编码机制。其实，仅仅是库存这一点，就能够帮书商解决了非常大的痛点。
系统纳入“变量算法”，如新书平台京东、亚马逊等，他们平台书籍的排名情况是一个标准，包括评论、点赞的数量；包括豆瓣的评分、评论的数量；包括阅邻平台历史的动销数据；甚至还包括是否是大型出版社出版的图书，这个背后都有一套非常复杂的变量体系算法。
同时，阅邻居还会根据变量分配不同权重，权重是动态的。核心变量算法目前有8种核心变量，5种辅助变量，权重通过动态数据来做调整。算法之下不仅给到供应端用，还可以在用户端发挥作用。
我们目前更多的精力放在打磨交易系统效率上。在我看来，二手品类市场最重要的价值是「实用价值」。而书只要能实用，就不会影响观感，只要不出现明显污渍，就OK。那么，交易效率问题，我认为才是一个很大的课题。目前阶段阅邻从哪几个角度做这件事情？
第一，定价系统。定价系统降低“买卖双方”扯皮的成本，或节省双方议价的时间。
第二，供应链端仓储管理系统。定价相当于信息服务，仓储管理系统是供应链服务，极大程度提升了书商的发货速度，帮他们节省仓储成本，提升他们的发货速度，同时提升C端服务的品质，统一给商家发放阅邻标准化的包装物；还会阅邻统一压低同行调货之间的快递成本，提供给他们与快递公司的议价，B2B的运费成本下降，B2C的运费成本同时也会下降。
其中，阅邻平台的批发商一般都是大商家。在流量端帮助他们在供应链端，实现服务品质上的“强把控”，这样才能让C端用户的体验好起来。但，现在暂时我们还做不到。当然，我们会很快可以实现和新品电商购买的体验是一样的。
微信小程序从2017年初推出到今天，从不被大众看好，到成为新的风口，变化是令人惊叹的，我们也随着小程序流量红利的爆发一起成长。二手市场这个赛道也随着小程序流量红利的爆发成为新的风口，目前，据说：“每周都超过100款关于二手的小程序诞生”。
阅邻的愿景：“赋能物品循环，也就是只要是有志于提高物品循环效率的，我们都愿意为它赋能”。我认为「这不是一个百亿的市场，也不是一个千亿市场，而是一个万亿市场」，任何一个企业都不能完全吃下它，需要相互合作，这样才能为用户提供更加优质的服务，从而提高社会物质能量循环的效率。我们希望任何有志于二手市场赛道的企业或者个人，都能和阅邻合作，一起把这个行业做的更好。
评论
评论
推荐评论
暂无评论哦，快来评论一下吧！
全部评论（0条）