本文来自微信公众号：分析师谢漠烟（ID：InternetInvestment），作者：谢漠烟，原文标题：《【浙商互联网】年度深度报告：双边市场下的互联网平台竞争》，头图来自：视觉中国
平台，即双边市场，在快速重塑着整个世界。在本文中，我们探讨了如下几个话题：1. 平台为何具备更强的规模效应；2. 是什么决定了平台的集中度；3. 什么样的平台能够发展壮大；4. 平台模式在什么情况下才是最佳解决方案；5. 监管将如何改变平台。
文章要点
平台具备更强的规模效应
平台，即双边市场，受益于消费者与生产者的相互促进，不仅仅能够通过规模降低成本，还可以通过规模提升参与者的体验。
四力模型决定了平台终局的集中度
我们提出了四力模型，认为这是决定平台竞争格局的核心因子。我们认为，跨边网络效应的强弱、平台之间效率的差异化、生产者和消费者的切换壁垒（多归属倾向）、单边规模效应四个点共同决定了平台是否能够实现垄断。
平台效率和流量战略决定了平台的此消彼长
我们认为，效率之争是一切平台竞争的根本，而在效率趋同的情况下，流量之争则是核心。内容平台的核心竞争力是信息匹配效率，商品平台的核心竞争力是信息匹配效率和信息输入效率，服务平台的核心竞争力是信息输入效率和履约效率。
多样化和标准化决定了是否有互联网平台化的空间
我们认为，互联网平台是否是一个行业的最佳解决方案，主要取决于行业需求多样化程度和供给标准化程度。需求越多样化，匹配越困难，平台越有用武之地。供给越标准化，互联网越容易替代线下。
监管下，效率将更加重要
我们认为，商品和服务平台具有正外部性，即平台目标与社会目标相符，监管将不会改变其根本的商业模式。未来，规模效应将被监管所遏制，效率之争将取代规模之争，成为互联网竞争的主旋律。
风险提示
1. 部分理论尚未经足够样本验证，存在不准确的风险；2. 互联网平台监管的力度、时间有超预期的风险。
目录
1. 双边市场效应，让互联网平台规模效应更加强烈
众所周知，互联网平台具有比绝大多数其它行业更强的规模效应，这是因为，通常互联网平台不但享有同普通行业近似的规模效应，同时也享有巨大的网络效应或双边市场效应。这使得互联网平台的规模效应更加强烈，更容易形成寡头或者垄断的市场格局。
本文将详细的阐述双边市场效应的定义和产生机制、静态终局格局、动态演进过程。
1.1. 双边市场的定义：生产者和消费者相互促进的平台性市场
我们参照2014年诺贝尔经济学奖得主让·悌诺尔的观点，将双边市场按照两部分进行定义：
第一，市场中有角色不同的两类或多类参与方，在本文所讨论的绝大多数情况下，一边是生产者，另一边是消费者。但也有例外，如在陌生人社交（如陌陌、探探等APP）上，男性用户和女性用户可以构成一个双边市场，但其中并没有生产者和消费者的区分。
第二，具备跨边网络效应，即每边的参与者数量的提升，可提升另一边参与者的效用或收益。在多数生产者和消费者组成的双边市场，生产者的增加可以提高消费者的选择丰富度，从而提高消费者的效用。而消费者的增加可以增加生产者的销量，提升生产者的收益。
所以，我们看到，一旦出现了双边市场，则会出现两边参与者（通常为生产者和消费者）相互促进的良性循环。
1.2. 双边市场的规模效应为何强大？
通常而言，规模效应仅仅作用于供给端，但双边市场效应下，规模效应同时作用于供给端与需求端。所以双边市场的规模效应更为强大，更容易出现高集中度的现象。
规模效应有多种成因。但通常而言，规模效应最主要的成因，来自于规模对固定成本的摊薄，使得生产规模更大的企业，拥有更低的平均成本。
但对于双边市场而言，规模效应不仅作用于供给端，也作用于需求端。随着规模的扩大，不仅仅是平台的固定成本得到摊薄，与此同时，生产者和消费者对平台的需求也在提升。
1.3. 网络效应，不是双边市场效应
首先，我们在本文的研究中，排除网络效应。
网络效应是指，市场的参与者普遍是同一角色，且参与者的数量提升可提升所有参与者的效应或收益，譬如微信、QQ。通常而言，网络效应也有非常强烈的规模效应，会形成垄断或者寡头的局面。
但我们在本文对网络效应并不深究，主要原因包括两点：
第一，目前在互联网行业上市和未上市的大市值公司中，具有网络效应的平台非常少，目前看只有腾讯旗下的微信、QQ符合要求，如果我们把定义放宽一些，还可以算上一些竞技类游戏，如腾讯旗下的王者荣耀、和平精英等。
第二，网络效应的规模效应机制更为简单，虽然与双边市场效应的作用机制有共通之处，但很多规律并不适用。我们选择在后续的其它报告中再加以阐释。
有一个常见的误区，就是认为网络效应强于双边市场效应。实际上，这主要来自于网络效应在互联网中主要体现为熟人社交属性，而熟人社交具有强烈的排他性，且匹配效率天然不具备改善空间，所以壁垒极深。但这并不意味着网络效应强于双边市场效应，譬如我们可以看到，在陌生人社交中，异性社交属于双边市场，而同性社交更倾向于网络效应，但后者壁垒并不高。
2. 平台竞争的四力模型：行业集中度由何决定？
由于强规模效应，平台公司之间的竞争往往呈现寡头甚至垄断的竞争格局。但在现实中，很少有平台公司能做到一家独大。是什么因素让平台格局集中，又是什么因素让平台格局分散？这里，我们参考了让·悌诺尔的双边市场理论，加上我们对中国互联网公司的理解，提出了四力模型。
我们认为，平台的竞争格局由以下四个因素决定（“+”表明促进集中度提高，“-”相反）。
跨边网络效应（+）：即一边的参与方对另一边的促进效应，如上所述，这一效应越强，规模效应越大，也越容易促进竞争格局的集中。
效率差异（-）：平台之间的高差异化定位，将使得各个互联网平台形成分散的竞争格局。由于互联网行业千人千面技术的发展，绝大多数差异化策略已不可行，相对可行的差异化手段是效率上的差异化。
切换壁垒（+）：与通常的商品或服务不同，互联网平台中的低切换壁垒，主要表现为多归属属性，即生产者或消费者有意愿同时使用多个平台。
单边规模效应（+）：某一边的参与方自身的规模效应（有时也体现为网络效应或双边市场效应），和跨边网络效应一样，规模效应越大，越促进竞争格局的集中。
四力模型完整揭示了互联网平台中各个“组件”之间的关系，每组关系都会部分的影响竞争关系。
在理想情况下，一个行业，如果同时具备强跨边网络效应、弱差异化、高切换壁垒、强单边规模效应，将实现垄断一家独大式的垄断。但在现实中，这样的理想状况很少发生，所以通常而言，大多数行业都会出现多平台共存的局面。
下面，我们将逐一分析，四力中的每一力的缺乏，将会对行业格局产生什么影响。
2.1. 弱跨边网络效应：胜负将在平台效应之外
如果跨边网络效应过低，往往会导致平台并不存在双边市场带来的规模效应，先发优势并不明显。
严格来说，如果某个行业不具备跨边网络效应，则不在我们的讨论范畴之内，也不再适用于这一框架。但是，在绝大多数具有平台雏形的行业，公司在成长的初期跨边网络效应是最强的，随着规模的增长，跨边网络效应越来越弱。
譬如有些行业，消费者对多样性的需求并不高，跨边网络效应衰减得非常快。在这一类行业，行业的规模效应、先发优势并不明显，渠道、流量往往成为了核心竞争力。
2.1.1. 秀场直播：缺乏多样性，自有流量为王
秀场直播行业，跨边网络效应就相对微弱，行业的核心竞争力是低价流量，最后演变成各大自有流量平台各据一方的行业格局。
秀场直播是一个缺乏规模效应和先发优势的行业。我们看到，2020年，行业头部的秀场直播平台中，抖音、快手占据前二，但实际上他们都是“后起之秀”，在2016-2017年才介入行业。而且恰恰它们也都是坐拥大量用户的短视频巨头。
我们认为，秀场直播行业之所以没有规模效应和先发优势，来自于跨边网络效应的缺失。
表观而看，秀场直播确实非常接近双边市场。但是实际上，秀场直播的内容极为同质化，主播端数量的增加无法为用户带来更多样化的体验。在直播平台，各个主播主要是一边与用户聊天，一边做一些才艺表演，相互之间没有大的差异化。
这就造成了用户的使用逻辑主要分为两种：1、认定某几个比较熟悉的主播，尤其是打过赏的主播；2、渠道推什么主播，就看什么主播，不会进行筛选。无论是哪种使用逻辑，平台的多样化价值都非常有限，“主播数量更多”无法形成核心竞争力。
同时，对主播而言，更看重的是主播和消费者数量的比值，而不是消费者的绝对数量，“用户数量更多”在平台发展早期有优势，但在后期也不再能吸引主播迁徙。
综上所述，在秀场直播行业，在达到一定规模后，跨边网络效应非常微弱。所以，我们在这个行业里面，看不到规模效应和先发优势，在PC端的YY，移动端的映客先声夺人之后，市场份额立刻被互联网大平台侵蚀。
在秀场直播行业，由于各平台在内容和变现上的同质化，用户获取能力就成了平台的核心竞争力。随着各个平台争相买量，用户获取成本越来越高。演变到后期，没有自有流量的平台如映客、YY销售费用高居不下，用户开始下滑。
而拥有流量的互联网巨头，则主要做自己平台用户的生意。我们可以看到，对于流量巨头，秀场直播业务收入可以拆解为如下公式：平台用户×转化率×ARPU，其中转化率主要取决于场景是否适合导量给秀场直播，ARPU取决于平台用户画像。
所以不难看到，短视频两强抖音、快手因为拥有海量流量、高转化率（因为场景适合），占据了这个赛道的前两名。其中，抖音因为用户量更高，用户付费能力更强（偏一二线城市），所以体量比快手更大。
在这个逻辑之下，我们认为，秀场直播与其说是平台型业务，不如说是渠道型业务，极为依赖流量，并没有先发优势和规模效应。目前的流量巨头中，最大的变量在于微信直播业务的动作。如下图所示，我们已经看到微信在直播上有所动作，在“发现”页给了直播业务一个入口，但尚未做大力推广和主播招募。
我们看好微信未来的秀场直播变现能力。我们认为，如果微信在直播上发力，将可以实现200-300亿元的年收入，考虑到微信直播不太依赖营销费用，按照略高于行业平均的25%的净利润率测算，对应约50-70亿元利润。
但我们同时也要看到风险，微信的特殊在于，其全民属性将使得直播内容有更多的限制，也更容易遭到内容上的监管，从而延后微信直播的进度，限制微信直播的空间。
测算假设：
日直播渗透率：参考了快手的日直播渗透率（2021Q2财报披露为70%）。考虑到微信的功能属性更强，娱乐属性更弱，我们保守估计为20%。
ARPU：参考了快手的日ARPU（根据公司公告，2021H1为0.39），考虑到快手的用户更下沉，此处保守按照等同于快手的ARPU计算。
2.2. 效率差异：商业模式的差异化带来效率差异化
效率的差异化是同一行业内平台之间可以共存的核心原因，其中最重要的是信息效率的差异化。
效率的差异化，指的是平台在某些细分市场比竞争对手有更高的效率，通常来自于平台之间商业模式的差异。对于传统平台而言，可以是效率的差异化，也可以是细分市场的战略。但在互联网行业，只有效率的差异化才能共存。因为随着千人千面技术的发展，希望在生产者或者消费者中切一部分群体进行差异化竞争的策略已不可行。譬如，在传统媒体时代，体育类的报纸和财经类的报纸可以共存。但随着互联网的无限扩容和千人千面，这些不同的主题都被统一进了微博、抖音等平台。
在多数情况下，信息效率之争成为重中之重。在这里，我们将平台效率分为三部分，供应链效率、信息效率、履约效率，分别对应商品或服务从生产到交付的三个阶段。
供应链效率：指商品或服务被生产出来的效率，主要指标是生产成本。
信息效率：这里指商品或服务和消费者之间匹配的效率，主要指标是匹配准确度。（下文会对信息效率有更明确的定义）
履约效率：将商品或服务交付给消费者的效率，主要指标是履约成本。
因为互联网的本质就是信息交互的革命，所以信息效率往往是互联网模式异军突起的核心竞争力。
2.2.1. 拼多多的崛起：对白牌商品的高效分发
在阿里、京东已经占据绝对市场份额之后，拼多多为何还能崛起？这是业内津津乐道的话题。我们对此提出我们的解读，其中最核心的观点，在于早期的拼多多为白牌商品提供了比阿里更高效率的分发模式。
2017年，拼多多崛起的前置条件已经具备
将时间回到2017-2018年，拼多多的崛起有数个基础性条件已经满足，电商的四个前置条件（用户端、商家端、支付端、物流端）都为新的平台做好了准备。
用户端：2017年，微信推出小程序，为服务一批新的互联网用户做好了基础。
商家端：2015年至2018年，为了获取更高的广告收入，阿里系刻意将流量从淘宝向天猫转移。2016年，阿里通过打假，全年下架24万店铺。
支付端：2014年微信通过红包切入支付市场，并最终在于支付宝的竞争中后来居上。
物流端：第三方物流成熟。以韵达快递为例，根据公司公告，单票快递收入由2013年的3.6元左右下降到2018年上半年的1.7元左右。
但上述都只是必要条件，而不是充要条件。更重要的是，早期拼多多的独特机制，提升了白牌标品的供应链效率和信息效率。
早期拼多多采用了独特的商品分发策略
回到2018年左右，早期的拼多多，极为弱化搜索功能、拼成功才下单、不强调店铺概念，商品与用户的匹配主要靠信息推荐和社交传播。“信息推荐”是指拼多多APP和小程序上的商品流推荐，“社交传播”是微信生态内的裂变传播。
2018年左右，对于用户与商品的匹配，拼多多和阿里采用了完全不同的策略。
拼多多：以成交量为核心的商品分发策略
以算法推荐为核心，将成交量最大的商品推荐给最多用户，再加上用户在微信内的社交传播，头部商品的成交量非常庞大。
阿里：以成交利润为核心的商品分发策略
商品获得流量主要依靠买量，大部分流量都要商家花钱。最后往往是利润最高的商品获得最高的流量。譬如高毛利的美妆品牌、女装品牌占据大部分推荐流量，而在搜索流量里面往往也是品牌最强、利润最高的单品占据最好的位置。
我们用南极电商的例子，可以更好地诠释早期拼多多和阿里流量分发模式的区别：拼多多倾向于最大化分发最具备成交能力的SKU，所以一旦某个SKU被拼多多的算法选中，成为爆款的概率远远大于在阿里系平台。可以看到，在2018年，拼多多渠道约占到南极电商全平台销售额的8.6%，但在阿里平台仅有不到10个销量过10万的商品链接，而在拼多多上超过了100个。
独特的商品分发机制提升了白牌标品的效率
下面我们来解决最早的问题，为什么说早期拼多多大幅提升了白牌标品在平台上的效率。
白牌商品的定义是没有（或者很少）产生品牌的行业的商品，如垃圾袋、拖鞋、土豆等。对于白牌标品，通常的消费决策逻辑是，不看品牌、不做过多比较、价格优势极大。
信息效率：拼多多可以为消费者推荐更好的白牌标品
拼多多的商品分发核心逻辑是把别人买的也推荐给你，而对于白牌标品，消费者的决策逻辑是非常相似的（最核心因子是价格是否低），这样准确匹配的概率就非常高。
而阿里的逻辑则不然，在阿里系，大部分流量都是要花钱的，但对于白牌商品，竞争激烈，毛利非常低，如果要花钱去推广，往往意味着售价必须大幅提升，以覆盖成本。所以在这种情况下，阿里系获取流量的往往是高品质、高售价的商品，并不能让消费者满意。
譬如当消费者要买垃圾袋的时候，拼多多推荐的平价垃圾袋更能让主流消费者满意，而在阿里系，获得流量的只有高单价高品质的“优质垃圾袋”，这并不是主流消费者的诉求。
而另一个竞争对手京东，因为高昂、刚性的自营物流支出，更不可能把流量分到低单价低毛利的白牌商品。
在这样的情况下，早期拼多多的流量分发机制，才能够为白牌商品做更准确的匹配。
供应链效率：拼多多的爆款机制，提升了供应链的规模效应
我们可以看到，拼多多在流量分发上，更容易产生爆品，可以让上游工厂产生更强的规模效应，压低成本。考虑到白牌商品的供给集中度非常低，但产能相对充裕，爆品能带来的规模效应收益非常大。
虽然同样是以广告进行变现，早期拼多多和阿里的逻辑并不一样，阿里赚的是品牌溢价中的一部分，而早期拼多多赚的是规模效应中的一部分。
阿里无法跟进拼多多的策略
有很多的小公司，在向大公司挑战的时候，虽然策略具有创新性，可以提升效率。但是随着大公司的跟进模仿，小公司也往往做了先烈。
所以拼多多的成功，还建立在阿里不能模仿的基础上。这主要来自于两点，第一是阿里不愿意丧失自身的利润，第二是阿里没有微信生态系统的支持。
早期拼多多的逻辑对于白牌标品之外的品类并不适用
但是我们同样能够看到，白牌标品之外的品类，拼多多的逻辑并不适用。
对于非标品，消费者之间的品味偏差比较大，A喜欢的衣服B不一定喜欢，拼多多的算法推荐难度会相对大。
对于品牌商品，商家宁愿花钱做广告，也不愿意降价促销，以免破坏自己在全渠道的价格体系。
所以对于非标、品牌商品，阿里和京东还是更加合适。拼多多的品牌战略也一直没有达到很好的效果。
目前拼多多的逻辑与阿里越来越趋同
在前面的论述中，我们反复强调了早期拼多多，而不是现在的拼多多。这是因为，我们看到，随着拼多多的高价化、品牌化，现在的拼多多，逻辑与阿里越来越趋同，我们认为，拼多多电商业务的高速增长时代已经结束，利润可以快速浮现。
我们看到，早期拼多多的几大特色，已经逐渐消失。拼多多取消了不拼成不发货的规定，提升了搜索的权重，开始强调店铺。在算法推荐中，高单价商品获得的权重也在提升，品牌商品也比之前获得了更多流量。我们认为拼多多的逻辑在迅速向阿里靠近，虽然两边还是有自己的差异化和比较优势，但差异化确实在缩小。如果未来阿里能进入微信的生态系统，拼多多的比较优势会进一步丧失。
在这样的战略逻辑下，我们认为随着拼多多的电商业务进入红海领域，将快速遇到增长瓶颈，但随着推广费用下降，利润会快速浮现。未来拼多多的市值看点，将更多的取决于电商平台之外的业务，如社区团购。
2.3. 切换壁垒：多归属倾向导致行业分散
与大部分的行业不同，对于互联网平台而言，使用者切换壁垒主要体现在是否具有多归属属性。行业的多归属倾向越明显，行业的竞争格局更加趋向于分散。
多归属：指生产者或消费者具有同时使用多平台的行为。
单归属：指生产者或消费者只使用一个平台的行为。
通常而言，消费者相对懒惰，不太倾向于使用多个平台，而生产者则非常勤奋，会多个平台综合比较。因为对于前者而言，平台效率的差距对生活影响并不大，而对于后者来说，往往则是事业的根本。
而同样对于消费端用户，娱乐属性强的平台更倾向于单归属，电商属性强的平台更倾向于多归属，其中单价越高的平台越倾向于多归属。譬如用户可能只需要一个微博类的APP，却需要多个电商APP，买垃圾袋的时候更可能在拼多多看完就下单，但买高价位手机的时候却会在京东、阿里、拼多多三家比价。
2.3.1. 外卖和打车的比较研究：为何美团外卖的壁垒高于滴滴打车？
我们认为，美团外卖的壁垒高于滴滴打车，重要原因就在于外卖员是强单归属倾向的，而出行行业中每个环节都有很强的多归属倾向。
从市占率来看，美团外卖的壁垒显著高于滴滴打车。美团外卖和滴滴打车同属于本地生活服务领域，且都是2013-2015年互联网创业大潮中涌现出来的成功商业模式。但我们看到美团外卖的市占率一路走高，仅有的竞争对手饿了么在阿里的支撑下依然逐渐式微。与此同时，滴滴打车却对手不断，美团打车、高德打车都先后在打车市场中突破，挤压了滴滴的市场份额。
我们认为，这主要源自于打车是一个更差的赛道，司机和乘客都有较强的多归属属性。而外卖中用户的多归属属性相对弱，且骑手在一定期限内有较强的单归属属性。
司机和乘客的多归属属性压低了打车的壁垒
在打车这个行业，司机和乘客都有天然的多归属属性。
司机端：滴滴的兼职司机数量远大于全职司机（当然，兼职司机的人均单量更少），而对于兼职司机而言，经常会把各个打车APP打开，以提高接单效率。如果所处地点、所处时段单量少，更会加剧这一现象。
乘客端：对于乘客，在高峰期，经常会多个平台一起叫车，以提高匹配可能。
对此，我们有如下结论：多开行为的背后主要源自于供需失衡，供需两边相对缺乏的一端更有可能会多开。目前的网约车市场大部分场景下是供过于求，但也有部分时段、部分地区是供不应求。
这主要来自于两点：第一，网约车并非实时市场定价，而是统一价格，这种价格体系使得供需失衡是常态。第二，部分城市为缓解城市交通拥堵，对网约车数量有配额管理。
另外，我们观察到，双边市场效应使得滴滴有一定的规模优势，主要体现在几点：第一是用户的等待时间更少，第二是司机的接客路程更短，第三是拼车、出租车等业务的协同，尤其是拼车。
但是这些优势并不显著，当竞争对手用奖励、补贴冲量的时候，就会有一波高峰。类似的事情在美团打车、高德打车上都发生过。据晚点财经报道，2020年12月，排名第二的高德平台单量超过日均150万单，同比增长超过50%。而根据招股书披露，2020Q4滴滴的国内单量为25.95亿（日均约2820万），同比增长11％。
在这样的竞争格局下，滴滴作为行业老大，净利润率的空间也非常有限。因为打车服务极为高频，有流量入口价值，所以一旦滴滴的净利润率过高，当潜在竞争对手预期ROI可以打平甚至亏损有限时，就会进入这一市场。
外卖员的单归属属性铸就外卖高壁垒
比较而言，对外卖行业来说，壁垒就高了很多。外卖市场包含三边：商家、外卖员、用户。其中外卖员的单归属属性，使得行业壁垒显著高于打车市场。
商家：倾向于多平台接入。除非美团或者饿了么采用“签独”、“逼独”等“二选一”策略，通常不会选择独家，但随着监管的加强，这一现象已经显著减少。
外卖员：同一段时间一般独家，无论全职还是兼职。即使是兼职的外卖员，也很少同时接两家的活，因为如果同时接活，往往两边路线无法进行统筹与优化，很容易出现超时，得不偿失。而“满**单奖励**元”一类的任务设计更加剧了外卖员的单归属倾向。
用户：有部分用户会进行多端比价，但由于餐饮单价并不高，且两边价差并不明显，所以这部分用户并不占绝对多数，大部分用户还是单归属的。
在这样的生态下，作为领先者的美团外卖，就有了很强的壁垒。其双边市场效应的发挥过程大致如下：
美团的商家与用户数更多→美团外卖员的揽收和配送密度更大，订单优化空间更高→同一时间美团外卖员的履约单量更多→饿了么必须提价，否则外卖员将流失向美团→饿了么的单均配送成本更高，但配送时间更长，用户体验更差。
体现在数据上。相比美团，饿了么对商家抽佣更低，普遍低1个百分点；骑手拿到的订单量普遍更少，单价持平或者略高（对应饿了么单均成本持平或略高），但月收入更低；客户的等待时间普遍更长。
我们认为，目前的情形如下：1、市场还在扩大，饿了么的外卖员还在流失；2、阿里对饿了么早已不是“不计成本投入”的态度，而是希望饿了么能够养活自己。3、在监管的大形势下，行业佣金率上行在短期不现实。在这样的情况下，我们将看到饿了么的市场份额加速下滑。如下表，我们预期2025年之前美团的市场份额就可以超过75%。
通过对外卖和打车市场的对比，我们发现，影响行业壁垒的一个重要因素就是，外卖员不方便同时接多个平台的单，从而有很强的单归属倾向，而兼职的网约车司机，则有很强的多归属倾向。若外卖员也是多归属属性，那么饿了么的“好单”会比美团的“差单”优先得到配送，那么两边就无法拉开大的差距。
2.4. 单边规模效应：互斥效应打开差异化空间
单边规模效应，是四力中最后一力，指的是生产端或消费端单边的规模效应，如果在体量较小的时候就出现了规模不经济，则有可能导致行业走向分散。
在这里，我们特别要注意，行业、市场有一种观点，认为同一边中参与者对另一边的竞争，是规模不经济。譬如这种观点认为，出租车的增加，会容易引起别的出租车更难接客，所以打车行业有比较强的规模不经济。但我们并不同意这个观点，我们认为，出租车的增加而导致的接客难，本质上是用户不够，当用户增加，则会快速缓解这个问题，这本质上说明了用户端具有更强的跨边网络效应，而不是司机端的规模不经济。
互联网行业的规模不经济，主要表现为群体的互斥效应。由于互联网的无边际成本扩张的属性，无论在生产端还是消费端，我们观察到的规模效应通常都是正的。但是在某些特殊情况，我们还是会看到行业会出现单边的规模不经济，而这通常来自于群体出现互斥效应，即一拨人/物/内容不愿意和另一拨人/物/内容在一起，这就引导行业走向分散。
即使是群体互斥效应，依然在千人千面的技术下，变得愈发罕见。在互联网的早期，会出现很多群体互斥带来的差异化空间，譬如在内容社区，随着流量的扩大，社区内容质量走向通俗化，社区早期活跃的较为硬核、重度的用户很容易出现流失。现在这样的现象依然存在，但随着千人千面技术的发展，用户之间的隔离越来越有效，群体互斥带来的市场机会越来越少。
2.4.1. 唯品会的崛起：特价尾货和正价款的互斥带来空间
回顾唯品会的发展历程，唯品会能从阿里和京东的重重包围中生长出来，一大原因就在于品牌商并不愿意让特卖尾货和正价商品出现在同一渠道。
唯品会至成立以来，主营业务一直是品牌特卖业务，通过限时低价出售品牌商的尾货，满足品牌商出清库存的需求，满足消费者低价购买品牌商品的需求。
唯品会的崛起是行业里面一个比较“意外”的事件，从其2012-2015年股价最高70倍的涨幅也可以看出，市场原本对这家公司的成长并不抱以太高的期望，但公司却连续超出了市场的预期。
在唯品会上市的初期，市场的主要质疑是公司能否在阿里、京东等巨头的夹击下存活。考虑到已有多个垂直电商，如乐蜂网、麦包包、梦芭莎等相继没落，市场的质疑初看不无道理。垂直电商的知名度较低，CPA（单用户获客成本）高于全品类电商，但缺少商品销售的连带率，LTV（用户全生命周期价值）又低于全品类电商，模式难以跑通。
随着唯品会的GMV快速增长，2013-2014年，阿里推出“淘宝特卖”，京东推出“闪团”，当当推出“尾品汇”，一起挤入这一市场，但都未对唯品会造成有效打击。
其中一个很重要的原因，在于品牌商对价格体系有严格的管控，为了不影响自家的正价品的出售，品牌商不愿意将特价尾货放在阿里、京东等平台出售，甚至不愿意自身的特价尾货获得过多的曝光。譬如耐克会希望消费者在阿里搜到的耐克商品都是正价款，否则特价尾货过低的价格会影响正价款的销售，也会影响品牌心智。这本质上，是特价尾货和正价款有较强的互斥性，带来了唯品会的独特空间。
当然，唯品会能抵御竞争的原因绝不止于此，还包括良好的退货体验、JIT模式（要求货品入仓，以准时发货。如果不入仓，品牌商有可能对尾货的及时发货不重视）等。这些都为唯品会在巨头的夹缝中成长，并最终实现每年几十亿元利润奠定了基础。
3. 平台竞争的胜负：由平台效率、流量战略决定
在上面，我们探讨了平台的竞争格局由什么决定，终局是集中还是分散。但在投资中，我们关心的问题并不是仅仅是蛋糕会被切成怎样，而是各家能吃到哪块蛋糕。
这里，我们做出如下回答：效率竞争是平台竞争的根本，高效模式将必然的战胜低效模式。而在效率拉不开差距的情况下，流量战略的正确与否往往可以决定胜负。
3.1. 效率永远为王：效率竞争是平台的核心战争
我们在上面分享了四力模型，主要用来分析行业属性，但四力之中，平台之间的差距主要包括流量差距（决定了规模经济，包括跨边网络效应和单边规模效应）和模式差异（决定了效率）。我们认为，效率永远为王，只有在效率难以拉开差距的情况下，才去比拼流量。（注意，后文中若不特别解释，效率均指代商业模式的效率，不包含规模效应）
考虑到资本的介入后，大而低效的平台虽然可以享受规模经济，但依然无法战胜小而高效的平台。因为高效平台可以通过融资获取资本和流量，弥补规模的不足，最终反超。
进一步考虑到监管的介入，随着“反垄断”、“反不正当竞争”的推进，大平台的规模优势将更加薄弱，而拥有更高效率的平台的崛起也符合监管的思路。
3.2. 效率竞争的本质：什么是内容、商品和服务平台的核心竞争力？
我们认为，在互联网平台的竞争中，最核心的竞争往往是信息效率的竞争，因为互联网的本质就是信息的高效传递。互联网平台战胜传统平台，往往依靠的就是信息效率的大幅提升。
在这里，我们引入互联网平台的分类。我们参照美团联合创始人王慧文的分类，将互联网平台分为以下三个大类：
内容平台：供给和履约在线上，如短视频、微博。
商品平台：供给和履约在线下，但竞争维度上以商品为核心，如电商。
服务平台：供给和履约在线下，竞争维度包括商品服务和地理位置，如外卖、打车。
我们有如下结论：内容平台核心竞争力是信息匹配效率，商品平台的核心竞争力是信息匹配效率和信息输入效率，服务平台的核心竞争力是信息输入效率和履约效率。
3.2.1. 平台效率的拆分：供应链效率、信息效率、履约效率
平台效率的初次拆分：供应链效率、信息效率、履约效率
如上文拼多多案例所述，我们将平台的整体效率分为三部分：供应链效率、信息效率、履约效率。
信息效率的进一步拆分：信息匹配效率、信息输入效率、信息输出效率
而信息效率中，我们参考诺贝尔经济学奖得主埃尔文·罗斯的观点，结合中国互联网的现实，认为信息效率可以进一步拆分为三个部分：信息匹配效率、信息输入效率、信息输出效率。
信息匹配效率：将生产者与消费者进行准确匹配的效率。
信息输入效率：平台所反映生产者的信息的效率，包含信息是否真实，是否详细。
信息输出效率：消费者接受和理解平台信息的效率，主要体现在产品设计的简洁易懂。
3.2.2. 什么效率能够成为内容、商品、服务平台的核心竞争力？
在虽然效率被拆成了上述维度，但是我们必须知道，每种效率的提升都能带来行业空间的提升，但并不一定带来核心竞争力。在错误的效率维度上打造核心竞争力，无法带来企业的竞争格局改善。
这里，我们有如下结论：内容平台的核心竞争力是信息匹配效率，商品平台的核心竞争力是信息匹配效率和信息输入效率，服务平台的核心竞争力是信息输入效率和履约效率。
供应链效率通常无法成为核心竞争力
平台对供应链效率的提升，往往体现在打造出了更好的产品，但这无法被平台独占。譬如京东提到自身对供应链的改造的时候，最常提及的例子就是京东根据平台数据，向商家反向定制，开拓了“游戏本”这一品类。但我们看到，京东开拓出的这一品类，并未在京东独家销售，实际上也为其它平台创造了价值。所以，这也难以成为京东的核心竞争力。
上文提到拼多多提升了白牌商品的供应链效率。但这个供应链效率的提升，必须和拼多多在白牌商品上的信息效率相结合。如果不是阿里的信息匹配机制阻碍了白牌商品的合理匹配，拼多多对白牌商品的供应链效率提升也不会有作用。
值得一提的是，目前阿里、京东、拼多多都在希望通过C2M模式，提升供应链效率。对于这一战略，我们在短期持谨慎态度，但在长期持乐观态度。
我们的观点是，如果平台在C2M的过程中，不涉及到品牌、设计、制造等环节，将无法独占产品，无法提升平台的核心竞争力。但如果涉及到品牌、设计、制造等环节，可以提升平台的竞争力，但模式非常重，需要调动内外部大量资源，且非常非标，每次的经验都难以复制，所以需要长期的孵化和培育。
履约效率是服务平台的核心竞争力，但不是商品平台的
对于商品平台而言，中国的第三方物流已经非常发达，成为社会的基础设施。在这样的情况下，绝大多数平台都无法在履约效率上获得竞争优势。由于物流的强规模效应，自营物流在通常情况下并不是一个好主意。
譬如2019年6月1日，唯品会建立自营物流6年后，将自营物流品骏快递出售给顺丰，同时将旗下商品由效率更高的顺丰承运，在没有影响用户体验的情况下，2019年三季度，唯品会单件履约费用为12.37元，环比下降17%，同比下降33%。
但对于服务平台而言，第三方物流并不发达，平台往往自建履约体系，那么履约效率就是核心竞争力了。按照我们上文对美团和饿了么的剖析，我们认为，履约效率的差异是美团对饿了么的重要优势。进一步，我们认为，第三方物流在及时配送领域的弱势，使得美团、饿了么两家平台相对于外部的壁垒非常的高。
下面，我们将信息效率进一步拆分，并进行剖析。
信息匹配效率是内容和商品平台的核心竞争力
对于内容平台和商品平台而言，面临浩如烟海的内容或商品，如何将最适合的内容、商品与用户进行匹配，是平台的核心工作。从互联网诞生到现在，信息匹配先后出现过四种主流模式：编辑、搜索、社交、算法，每种模式都诞生了新一代的互联网巨头。
但对于服务平台而言，生产者的竞争围绕某个特定地点展开的。譬如外卖、酒旅，用户的考虑范围内，无非几十到几百家店。这个时候，信息匹配效率的改善空间并不大，也难以出现通过信息匹配进行颠覆的新模式。
所以，对于现在市场热议的话题，抖音的本地生活业务是否会冲击到美团。我们的答案非常明确：抖音的本地生活业务有存在价值，可以获取利润，但对美团的影响微乎其微。
本地生活业务，无论是到店餐饮还是外卖，都是重履约轻信息的。因为用户的核心需求，是给定一个地点以后，搜寻周围的餐饮服务，这时候可选的餐厅是非常少的，多则几百，少则几十。这一场景下，信息效率的提升空间其实是非常有限的。而抖音通过短视频内容介入这一市场，本质还是信息分发模式的差异化，但面临有限的选择，抖音对效率的提高微乎其微。
所以我们看到，抖音所擅长的场景，是推送给用户一个相对容易种草但比较远的餐厅，用户专门过去拔草，而这是一个较为罕见、小众的场景。
更何况，抖音作为内容平台，还面临一个问题：如何在内容效率和商业效率中保持平衡。过于注重内容完播率，则商业转化率低。过于重视商业转化率，则内容完播率低。这比抖音做电商更困难，因为有地理位置的限制，使得可推送的短视频内容过少，更容易丧失内容效率。
如果在履约端没有作为，抖音对本地生活市场的介入，将会停留小众市场，占据较低的市场份额，对美团、阿里的本地生活业务没有实质性的冲击。
信息输入效率是商品和服务平台的核心竞争力
信息输入效率指的是平台是否真实、详细的反映了生产者的信息。对于内容平台而言，由于不涉及到金钱往来，所以信息输入效率相对而言并不重要。但对于商品和服务平台，都涉及到交易，信息是否真实、是否详细则非常重要。
信息输入效率的提高，往往非一朝一夕之功，需要大量时间沉淀，这就造成了头部平台的巨大壁垒。譬如，头部的几家商品和服务平台，都积累了大量的用户交易、评价数据，构成了商家的信用体系，这种UGC（用户创造内容）的模式为头部平台构建了深厚的壁垒。
贝壳在信息输入上的努力也很好的构建了壁垒。对于二手房这一特殊的商品，高价、非标，也不适合UGC评价体系。贝壳为了从中突围，在早期通过承诺“真房源”、“不吃差价”等降低信息不对称的手段，奠定了基础，成为行业老大。而后则通过VR看房、楼盘字典进一步巩固自身优势，加深壁垒。
即使是在商品、服务平台内部，我们观察到，对于不同的品类，信息输入效率的重要性并不一样，或者换句话说，用户对平台的信息需求并不一样。
如下图所示，我们用件单价、标准化程度将商品分为四个象限，处于中间部位的，即中等件单价、中等标准化程度的品类，对平台信息需求最大。
通常而言，对于低价、高标的商品，用户可以非常轻松的在平台上做出消费决策，不需要平台的信息。随着商品向更高价格、更低标准化变化，用户的信息需求在增加，此时平台的先发优势达到最强。但随着商品进一步走向高价、非标，往往会有头部品牌的出现，通过品牌缓解了信息不对称的问题，此时消费者对平台的信息需求趋向于减少。
所以我们看到，虽然阿里构建了庞大的电商生态，其中一个重要壁垒就是积累多年的用户交易和评价数据，但是它最高壁垒的基本盘始终是中间部分，即非头部品牌的非标品，典型品类就是女装、彩妆。而脱离了这个领域之后，阿里的壁垒并不高，我们看到，拼多多瓜分了低价标品+低价非标品，京东瓜分了高价标品，抖音快手在快速瓜分高价非标品。
目前市场较为关心的是抖音电商的空间所在，以及对主要上市公司的影响。我们认为，抖音电商空间巨大，但它的基本盘还是头部品牌，对天猫影响会比较大。举个例子，当消费者在抖音刷到李宁、安踏的时候，觉得合适往往会直接下单，但如果刷到较为陌生的二线品牌，则往往会去天猫仔细阅读买家评价，大概率也就顺便在天猫下单了。
信息输出效率难以成为核心竞争力
信息输出效率指代用户接受信息、理解信息的效率，在互联网平台中通常表现为产品设计。但产品设计非常容易模仿，即使某家平台上线了很好的功能，其他平台可以通过紧密跟踪、快速迭代进行模仿，使得先发优势并不明显。这一道理较为浅显，我们不再赘述。
综上所述，我们可以看到，平台赢得竞争的关键点，在于选择了正确的商业模式，打造了基于效率的核心竞争力。在错误的点上打造核心竞争力，并不会带来竞争的胜利。当然，我们要再次强调，任何一种效率的提升，对于行业的空间，都是有利的。
3.3. 流量竞争：效率之后的第二战场
上文我们得出了结论，基于商业模式的效率竞争是平台竞争的核心。但是很多时候，平台之间在模式上并没有大的差异却依然出现了寡头甚至垄断的局面。在这样的情况下，平台之间的竞争更多是流量的比拼。
互联网平台的流量竞争有两个特点：
1. 通常发生在行业成长的初期，平台渗透率偏低的阶段。因为到了渗透率较高的中后期，流量带来的规模效应已经非常巨大，很难出现逆转。
2. 流量竞争包括三个维度：战略、资源、执行。其中正确的流量战略是赢得竞争的核心。
3.3.1. 正确的流量战略：重视单归属和强跨边的流量
我们认为，在流量竞争中，最重要的是把控单归属的流量（包括生产端和消费端，下同），因为把控单归属的流量意味着垄断了一个市场。其次是把控强跨边网络效应的头部流量，因为这有利于规模的做大。
根据归属倾向和跨边网络效应两个维度，我们将流量分为四个象限。对于不同属性的流量，有着不同的最佳战略。
单归属流量：拥有了单归属属性的流量，就是相当于垄断了一个细分市场，并且能够以跨边网络效应作为杠杆带来整个平台的竞争优势。通常而言，消费者比生产者的单归属倾向更强。
---在处理参与者利益冲突的时候，应该更倾向于单归属的一方。
---速度非常重要，抢先占领了单归属的流量后，流失可能性并不大。
多归属+强跨边流量：头部流量，本质是具有强跨边网络效应的流量，能够强烈吸引另一边的参与方。在现实中，高跨边网络效应的流量通常为头部生产者，有时也体现为高额付费的消费者。
---可以考虑用签独家约的方式绑定这一类流量。
---签独的本质是将多归属流量强行转化为单归属流量。
多归属+弱跨边流量：并不重要，在获取其它流量后，往往会自然获取这一部分流量。
3.3.2. 抖音快手之争：单归属的消费端才是内容平台竞争的关键
2016年9月，抖音上线，根据QuestMobile数据，彼时快手已经实现了近4570万DAU，是短视频行业无可争议的老大。但是抖音依然快速成长，反超快手，成为新的老大，如今抖音主站DAU达到快手主站的近2倍，且差距还在拉大。这在于抖音提供了比快手更高效的短视频内容分发模式。
抖音模式 VS 快手模式
同属于短视频行业，抖音与快手采取了差异巨大的分发模式。
上文提过，在内容分发、信息匹配上，有四种主要模式：编辑、搜索、社交、算法，目前互联网上的内容平台主要在社交和算法之间进行平衡。
我们再看抖音和快手在模式上的选择：
抖音模式：以算法为核心，将数据最好的内容推送给最多的用户。
快手模式：算法和社交推荐的结合，较之抖音，对用户关注了的创作者的内容，赋予更大的权重。
可以看出，抖音模式是消费者友好型，快手模式是生产者友好型。在抖音模式下，消费者的信噪比更高（信噪比指信息流中用户感兴趣与不感兴趣的内容的比例，前者是信息，后者是噪音。在指标上体现为完播率、留存率等）。
而快手模式是生产者友好型，生产者的内容即使没那么优质，依然可以触达自己的粉丝，使得生产者的内容曝光有一个下限。某种意义上来说，较之抖音，快手相当于用了一定的消费者体验，置换了生产者体验。而快手的“流量普惠”政策，更加剧了这一置换。
那么对于短视频行业而言，哪种模式是效率更高呢，似乎得不到答案。
但是我们剖析生产者和消费者的属性，可以看出，消费者的重要性高于生产者。因为生产者的多归属倾向高于消费者。
对于消费者而言，一般来说，重度使用一个APP就够用了，并没有太多的动力去重度消费两个短视频APP。根据QuestMobile数据，2021年10月，抖音、快手的重合MAU约2.5亿，占快手MAU的61%，占抖音MAU的37%。显然，如果仅考虑重度使用者，比例会大幅降低。（此处不包括极速版用户，因为极速版用户多归属的目的是得到平台的现金奖励，不具有多端的真实需求。）
而对于生产者，我们将生产者分为商业生产者和兴趣生产者。商业生产者具有更好的创作能力和内容传播度，但一般选择多平台分发。根据百观数据，2021年5月，抖音Top 1000大号中，有870个在快手上开设账号并发布内容，考虑到头部存在抖音买断独家的现象，腰尾部商业生产者双平台分发比例会更高。
与之对应，兴趣生产者虽然会独家发布内容，但第一，这类生产者平时玩抖音，就会倾向在抖音上发，很难被快手的分发政策吸引到快手；第二，他们的内容传播度相对低。
综上所述，快手在机制上对生产者的倾斜，实际上收效甚微，因为在短视频的竞争中，生产端并不是“独家流量”。而在抖音崛起之后，快手却迟迟无法跟进抖音的战略，因为快手担心去“私域”化后会引起创作者的大面积不满。
进一步我们认为，在所有以内容为核心的分发平台中，由于商业生产者天然的多端分发属性，消费者端都是争夺的重点，用消费者的体验置换生产者的体验都不是明智之举，抖音的后来居上，关键点在于选择了正确的战略。
但如果平台的逻辑并不是内容，而是社交，逻辑就有了大的变化。此时平台看似在分发“内容”，实则是分发内容背后的“人”。那么为了让每个生产者都有保底的流量支持就显得更加重要。所以，这也是抖音迟迟无法在“同城”这一板块上超越快手的原因。
我们判断，随着短视频行业整体的用户增长趋缓，用户进入存量竞争。虽然抖音拥有更高的内容分发效率，但已经在快手积累大量行为数据的用户向抖音大规模迁徙的可能性并不大。我们判断未来一段时间，抖音、快手的竞争格局已定，营销费用会缓慢放缓，快手的亏损将逐渐缩窄，最终实现盈利。
3.3.3. 签独的双刃剑：微博和游戏直播的对比研究
签独家，即对头部生产者的签约绑定，是互联网平台的竞争中的常见手段。签独家的本质，是将多归属流量强行转化为单归属流量。
但是，签独对平台而言，往往是一把双刃剑。如果生产者的集中度太低，则签独的意义有限。但如果生产者的集中度过高，头部生产者的溢价内容过高，又容易压制平台的盈利空间，使得平台的盈利模式不成立。
我们认为，签独的有效性的条件是：行业的生产者集中度较高，但产品（生产者提供的内容、商品或服务）集中度较低。或者说，生产者的集中度较高，但是连带率也较高，消费者在平台会有较多的其它消费。
游戏直播：签独陷阱长期拖累盈利能力
游戏直播市场由于内容集中度非常高，使得签独在竞争上非常有效。与秀场直播不同，游戏直播对主播的专业性要求较高，游戏水平、口才、颜值都会对直播效果有影响，这导致了游戏直播内容的集中度非常高。
2014年，游戏直播市场的最开端，就是斗鱼依靠挖角YY的头部游戏主播而取得竞争优势。在此之前，之前并没有独立的游戏直播平台，YY是最大的游戏直播内容平台，但是其和秀场直播完全混在一起，没有独立的平台，主播的收入也完全是打赏分成。斗鱼在YY大肆挖人，给了头部主播500万元左右的签约费，分成另算。
我们认为，斗鱼首创了高额固定工资绑定主播的模式，这一模式上的创新，本质在于YY的定价不合理，没有给高跨边网络效应的生产者更高的价格。
但这一模式过于容易模仿，行业内迅速出现多家游戏直播公司。平台之间的混战使得游戏主播价格快速提高，在2017年左右，行业头部主播普遍达到2000万元/年的价格。我们可以看到，在2018年及之前，行业头部游戏直播公司都无法获得显著的盈利，即使是成功上市的斗鱼、虎牙也都是亏损或者持平。这主要是因为游戏直播的内容非常重度，耗费大量时长，且不同主播之间内容质量参差不齐，这导致了很多用户在选定喜爱的主播后，就一直看同一个主播的内容，不会与平台其它主播发生互动。这种低连带率，使得头部主播对平台议价能力非常强，吞噬了平台的利润。
然后行业供给侧开始出清，部分头部游戏直播公司退出市场，签约核心主播模式的游戏直播平台仅剩虎牙、斗鱼两个主要玩家。直到2018年底，已经是斗鱼、虎牙的核心股东的腾讯在行业之间做出反恶性竞争的约定，各平台不得在合约期内挖人，这才慢慢压低了主播的价格，行业开始走向盈利。
微博：签独助力新浪微博突出重围
2009年8月，新浪微博成立。2010-2011年，各大互联网公司的微博产品层出不穷。但最后新浪微博突出重围，其它微博逐渐退出市场。其中很重要的一点，来自于新浪微博的签独动作，具体动作如下：
当时的新浪，从高层到基层，每个人都有“拉名人”的任务。
利用当时流量很高的新浪门户、新浪博客的资源，说服名人与新浪签独家。
当时智能手机还不普及，对于部分名人，赠送高端智能手机。
在这样的连环打法下，新浪迅速签下大量名人一段时间（通常为1-2年）的独家约，再凭借良好的内容运营，新浪得以最终占领整个微博市场。后来，新浪微博更名为微博，市场已经没有竞争者。
微博能够获取成功，一方面是管理层正确的战略和执行，一方面也和行业特质有关。
由于强调私域，微博的博主集中度非常高。我们已经找不到当初的数据，但即使在微博努力去中心化，扶持腰部流量多年后，微博的生产者的集中度依然是各个平台中最高的。同时，由于微博的内容非常短，不像游戏直播属于长内容，用户在消费了自己喜爱的博主的内容后，通常会去消费别的博主的内容，这就使得微博的内容集中度远低于生产者集中度。
4. 平台并非万能：互联网平台的边界
互联网平台是近20年成长最快的商业模式，但这一模式绝非万能，而是有它的边界。互联网平台成立的先决条件是行业的多样化、标准化。多样化程度决定了平台化的能力，标准化程度决定了互联网化的能力。
4.1. 平台的定义：高跨边网络效应
我们认为，平台模式，即是有较高的跨边网络效应的模式。在这里，我们要特别说明，我们将京东定义为平台模式。因为京东的自营业务，高于70%的GMV的商品存在毛保条款（如签了10%的毛利率保护条款，则无论京东以多少钱卖出，必须保证京东得到卖出价的10%），且在通常为60天的销售期内若发生滞销，京东可以选择退货。在这样的情况下，京东对库存风险的承担非常有限。而京东平台也有强烈的双边市场效应，消费者和供应商存在正反馈。所以我们认为京东模式符合我们对于平台的定义。
4.2. 互联网平台模式成立的先决条件：多样化、标准化
我们认为，互联网平台成立的先决条件是行业的多样化、标准化。多样化程度决定了平台化的能力，标准化程度决定了互联网化的能力。
1. 多样化：多样化指的是需求的多样化。行业的需求多样化程度，决定了行业的平台化率。因为如果行业的多样化程度不高，匹配并不困难，平台模式的匹配优势就难以发挥。
这里，我们要将需求的多样化区分为时间上的多样化与空间上的多样化。
a) 时间上的多样化：消费者在不同的时间，倾向于选择不同的产品。
b) 空间上的多样化：不同的消费者，倾向于消费不同的产品。
2. 标准化：标准化指的是供给的标准化。具体而言，标准化是指可以真实、详细的展现供给的特征，消除供需双方的信息不对称。行业的供给标准化程度，决定了行业的互联网化率。如果不够标准化，用户往往会选择线下考察、交易。
空间多样化+时间多样化：平台往往是行业最佳解决方案，可以占据绝对的市场份额。
对于其中偏标准化的行业，互联网平台是几乎唯一的解决方案。如内容中的微博、图文资讯、短视频；商品中的图书、3C、家电；服务中的出行、酒旅等。这些品类非常多样化，需要平台模式，而且互联网可以充分消除信息不对称，有较高的线上化率。
对于其中不太标准化的行业，互联网平台往往与线下平台共存。如商品中的女装、彩妆，虽然电商已经高度发达，但线下销售率一直在50%以上。同时我们看到，线下销售渠道主要也是大卖场、商业地产一类的平台性组织。这是因为女装、彩妆SKU众多，平台模式效率高。但同时又极度非标，线下体验对消费决策的准确率帮助较大。
另外，对于这一类行业，缓解信息不对称是未来的演进方向，如直播电商，通过直播这一新的载体缓解了信息的不对称，就迎来了爆发式增长。
时间多样化+空间单一化：平台模式并不奏效，买断模式、批发模式成为主流。线上买断式模式为主，如长视频网站、音乐网站。这一类网站，由于用户的需求较为单一，普遍只喜欢少数爆款内容，故不适合平台模式，而是以买断模式为主。其中长视频网站的需求更加集中，所以内容的议价能力更强，渠道方的盈利能力也就更差。
时间单一化+空间多样化：初次购买依赖平台的信息匹配，但复购往往绕开平台。时间的单一化，有时候是行业极度非标的结果。因为非标，所以消费者在找到好的供应商之后，就不会再去搜寻。这一类行业，平台可以做信息交换，但在供需双方取得联系后，平台往往实质性推出。最后行业内最有效率的往往是大量零散作坊式生意的私域。在服务行业中比较常见，如保洁、婚庆、装修、家教等。
以保洁为例。供给是非标化的，因为平台无法准确描述保洁员的清洁能力，评分也因为各个家庭的标准不一而有所失真。但需求是单一化的，因为家庭的要求就是选一个能让自己家打扫干净的保洁员。在这两方面的作用力下，往往会出现一种情况，一旦家庭发现了合适的保洁员，未来将不会再去平台寻觅新的保洁员，而是绕开平台与这位合适的保洁员联系，俗称“飞单”，背后深层原因是平台的信息输入、匹配、输出失效，而个体品牌成为了解决信息不对称的核心手段。
时间单一化+空间单一化：这意味着行业往往被少数公司垄断。这一类公司最佳选择是建立品牌，不经过平台，自建渠道，完成利益的最大化。譬如高端白酒，就非常不依赖线上线下的平台进行出售。
但对于上述模型，我们认为有一点值得注意：模型的本质，是对于互联网平台和其它模式在信息效率上的比较，但是实际上，在有些特殊的情况下，供应链效率和履约效率的影响更大。譬如，我们认为外卖其实也属于时间单一化的行业，用户在度过前期探索后，往往只是反复的点附近少数几家店。但外卖却出现了美团、饿了么这样的具有持续生命力的超级平台，且没有被商家跳过。我们认为，这主要来自于外卖平台实质上已经垄断了即时配送领域的运力，拥有更强大的履约效率。
4.3. BOSS直聘：颠覆初级白领招聘，但蓝领招聘的前景需要观望
BOSS直聘是一个互联网招聘平台，通过“算法匹配+免费看简历+直聊”的模式，在初级白领的招聘中取得了大幅成功，但在高级白领和蓝领的招聘中份额一直有限。我们判断，这主要是因为高级白领过于非标，而蓝领过于单一化，平台模式的效率都不够高。
4.3.1. BOSS直聘的模式颠覆了传统的招聘平台
BOSS直聘通过“算法匹配+免费看简历+直聊”的模式，大幅改善招聘效率，颠覆了传统招聘平台的“卖简历”模式。
传统的招聘网站（如51JOB，智联招聘），在候选人与企业的匹配上，主要是搜索模式。而变现模式则主要是“卖简历”，即企业端付费查看简历，根据企业查看数量的多寡，每份简历从几块钱到几十块钱不等。
而BOSS直聘模式则完全不同，它在候选人人与企业的匹配上，采用的是“算法匹配”模式。在变现上，主要是企业通过付费提高自身的推荐优先度。
BOSS直聘在3个方面提高了效率：
大幅提高了匹配效率
传统模式下，候选人搜索到相关职位后，往往不假思索选择“全部投递”，尤其对于名企，更有着“投一下又不吃亏”的心理。这样，造成了平台的信息匹配功能严重失效。
BOSS直聘采用智能匹配模式，候选人与企业的匹配效率大幅提升。知名企业和中小企业收到的简历数量更加平衡。
变现模式不伤害效率
传统模式下，企业需要付费才能看到候选人简历。这本质上，是通过提高信息不对称的程度进行收费，与平台提高信息效率的职能背道而驰。
BOSS直聘的企业付费增加自身的曝光度，而付费恰恰表明了企业具有真实的、急迫的招人意愿，有助于更好的信息匹配。
绕开HR，面试效率大幅提高
传统模式下，往往需要HR进行简历初筛，给业务部门看过之后通知面试。流程较为复杂。
BOSS直聘上，候选人和企业的业务部门负责人可以直接沟通，大幅提升面试效率。在我们的框架中，这个行业的履约效率就主要表现为面试效率。
4.3.2. BOSS直聘的能力圈主要在初级白领
但是我们同时发现，BOSS直聘的能力圈主要在初级白领，而在高级白领、蓝领领域渗透率都较为有限。我们认为，这是因为高级白领过于非标，而蓝领则过于单一，平台模式的效率都比较有限。
如下图所示，我们认为，从蓝领到初级白领、再到高级白领，技能复杂度依次提高，供给的标准化在依次降低，需求的多样化则在依次提高。而满足供给相对标准化，需求相对多样化的领域只有初级白领，则成为了平台模式效率最高的领域。
高级白领存在供给端非标的问题
对于高级白领，供给端高度非标，候选人简历和职位描述都无法准确反映候选人的企业的意图。而且企业一旦在平台开放职位，总有大量简历抱着“试一试”的态度投递过来。所以猎头模式在信息匹配上可以做的更加精准，而主打高级白领的平台猎聘网也是以服务猎头为核心，本质上并不是候选人与企业匹配的平台。
当然，高级白领职位需要猎头的原因不仅仅包括信息匹配的高效。猎头起到的作用还包括候选人邀请上的规模效应，劳资博弈的缓冲等等，此处不赘述。
蓝领存在需求单一的问题
对于蓝领，技能较为简单，大部分候选人可以跨行业流动。这导致了需求端高度单一化，尤其在中国非熟练劳动力供不应求的大背景下，企业方基本不做筛选，有人愿意来就可以。
在这样的情况下，蓝领招聘服务的核心竞争力在于目标群体的触达，也就是说只要有能力接触到蓝领工人，任何中间方都可以称职的做到人企匹配，相比而言，平台的信息匹配效率无从体现。那么，熟人介绍，线下招募，灵活用工等模式由于具有更深的信任基础，效率就非常高。尤其对于短期需求量较大的工厂，灵活用工往往可以大批量、一次性的解决用工问题，远比平台模式有效率。
当然，灵活用工模式对于蓝领招聘的效率提升也不止这一个因素，还存在社保制度套利、风险承担等因素，此处不赘述。
目前BOSS直聘的战略规划中，第二曲线是蓝领招聘。主要入手点是服务业蓝领，此领域平台的匹配效用略高，且传统模式的竞争较为缓和。“平台效用略高”是因为此领域部分岗位有轻技术属性，需求其它蓝领领域略微多样化，平台可发挥的效用略高于其它垂类。“传统模式的竞争较为缓和”是因为在服务业中，存在大量小微雇主，并非传统灵活用工机构的目标客户。
但我们认为，由于服务业的线下地域属性较强，候选人往往去商圈实地寻找机会，挨个问下来，总能找到合适的工作。如果不做大的改变，即使在这个相对适合的领域，平台模式的用武之地也相对有限。
初级白领是最适合平台的领域
我们可以看到，对于初级白领，有一定技能性，不同的企业需求不一样，但技能较为简单，在一定年限后普遍可以上手。这就使得这一领域满足了供给的标准化和需求的多样化，互联网平台可以大幅提升效率。
5. 监管下的平台：规模之争走向效率之争
互联网平台在快速的重塑整个社会，提高社会运转的效率。但与此相伴的，不可避免出现一些问题。于是我们看到，在今年，监管部门对互联网平台有较多动作。我们将从平台的社会效益方面，重新审视平台经济的空间和发展。
我们认为，总体而言，商品和服务平台的行业目标与社会目标相对一致，但内容平台的目标与社会目标有一定的冲突。垄断本身虽有助于效率的提升，但滥用垄断地位会妨碍社会效率。随着滥用行为的整治，未来互联网的竞争将更多的从规模之争走向效率之争。而从分配的角度看，对接大量非熟练劳动力的服务平台，在收入分配上会存在压制。
我们分几个部分来讨论平台与监管的关系：1. 平台与社会的关系；2. 平台内部竞争对手的关系；3. 平台与上下游的关系。
5.1. 平台与社会：商品、服务平台的商业模式无负外部性
我们通过考察行业的外部性，研究平台核心商业模式和监管的关系。我们认为，商品、服务平台不具有负外部性，或能得到监管支持。但内容平台有一定的负外部性，核心商业模式或会受到挑战。
对于商品、服务平台而言，行业目标与社会目标是基本一致的，都是提高商品、服务的周转效率，降低交易成本。也就是说，我们判断，商品、服务平台的核心商业模式是会得到监管支持的。
但是，内容平台的行业目标与社会目标并不一致。从社会角度而言，内容平台应该更多的提供教育、引导的作用，优先展示正能量的内容。但从商业角度，可以获取更大DAU、更高用户时长、更高完播率的内容普遍是娱乐性的内容，甚至有一些是“三俗”内容。从这个角度看，内容平台将受到更多的监管约束，核心商业模式将受到一定的挑战。
5.2. 平台与竞争对手：垄断提高短期效率，妨碍长期效率
我们认为，对于商品、服务平台，在短期，垄断才能达到社会效率的最大化。但在长期，垄断阻碍了商业模式的优胜劣汰，有不利的影响。我们判断，监管对垄断的限制，将主要针对于公平竞争，而不是垄断地位。从而，在未来，效率之争将远远重要于规模之争。
商品、服务平台都属于有自然垄断属性的行业，短期而言，垄断才能实现效率的最大化。这是因为，在双边市场下，只有在双边的用户量最大的情况下，才能产生最大的跨边网络效应。用另一个方式说，则是集合的市场比分割的市场更具有效率。
但从长期而言，垄断则会妨碍竞争，阻碍商业模式的优胜劣汰，这就有悖于效率的长期最大化，将受到监管的整治。随着监管的推进，规模之争将落下帷幕，而效率之争则走向台前。
规模之争将落下帷幕。我们可以看到，获取规模的难度在提高，如社区团购业态中，监管对低价获客的模式进行了纠偏。而获得规模后的收益在减小，如监管对阿里、美团“二选一”行为的处罚，限制了获取规模后平台议价能力的提升。
效率之争将走向台前。随着监管对“规模效应”的纠偏，在未来，效率将更加成为竞争的核心，高效模式将更容易战胜低效模式。从长期来看，这有利于平台和社会效率的提升，也有利于行业规模的扩大。
上文提到的主要是商品和服务平台，主要因为我们认为由于前述行业目标和社会目标的不一致，内容平台的监管有其特殊性。对于内容平台，监管并不过多考虑商业效率，但我们认为，仅仅从监管效率而言，维持寡头的格局也有利于节省监管成本，并无强行打破垄断的必要。
5.3. 平台与上下游：佣金模式受到挑战，服务平台上游成本承压
平台与上下游的问题，主要是垄断定价导致的利益分配问题。我们认为，平台的变现模式中，佣金模式对效率不利，未来或受到制约，尤其是连接大量非熟练劳动力的服务平台。
我们看到，平台的变现，是增加了社会的交易成本的。毕竟，从本质上说，平台所提供的价值就在于在于降低了社会总交易成本，变现在一定程度上，是削弱了平台的价值，尤其是佣金模式。
平台的变现大体分为两种模式，第一是类佣金模式，按照交易金额抽成。第二是类广告模式，竞价售卖流量。我们认为，佣金模式对效率有一定的伤害，主要在于抽成是刚性的，增加了社会交易成本。而广告竞价模式，对效率并无妨碍，因为通过竞价的实质是行业利润从供给商向平台商的转移，并没有降低行业的利润，且在法制完善的前提下，竞价本身往往有利于优质商品的分发。
所以我们认为，佣金抽成模式将受到挑战，未来佣金率的上升空间受到压制。尤其是如果上游连接大量中小商户、非熟练劳动力的平台，在“共同富裕”的大基调下，佣金率提升空间将受到限制。比较典型的包括外卖平台（美团、饿了么）、出行平台（滴滴等）、支付平台（微信支付、支付宝）等。
本文来自微信公众号：分析师谢漠烟（ID：InternetInvestment），作者：谢漠烟