“需求三定律”与平台生态有什么关系?
本篇文章笔者将结合薛兆丰所说的“需求三定律”,来讲平台生态里的需求和供给的关系,供大家学习与参考。
最近,我正在得到听《薛兆丰的经济学课》,听到了“需求的规律”这一部分,很受启发,和之前参与的很多项目联系了起来。原来,平台生态里做的很多事情背后都有着如此古老的经济学原理在起作用。
在之前的文章中,我将平台生态概括成了7个具体的方面,如下图:
今天的这篇文章主要是讲平台生态里的需求和供给,这对于平台来说太重要了,上图中的好几个部分也都与需求和供给相关。
首先,我们先来简单介绍一下薛兆丰所说的”需求三定律分别是什么。
- 需求第一定律 :价格提高,商品或服务的需求量减少;价格降低,需求量就会增加。
- 需求第二定律 :需求是有弹性的,但随着时间的推移,需求弹性会变得越来越高,人们寻找替代品的空间会越来越大,对策越来越多。
- 需求第三定律 :每当消费者必须支付一笔附加费的时候,高品质的产品就相对于低品质的产品变得便宜了,这笔附加费越高,高品质产品就变得越便宜。
下面,我们就来聊聊这三大定律和平台生态之间的关系。
一、需求第三定律和平台生态的关系
为了更好地理解这个原理,我们先来看一个例子,这是薛兆丰在课程中举的例子。
假设有两个苹果,普通苹果1块钱一个,精选苹果2块钱一个。那么这时候,吃一个精选苹果,它的成本就是放弃了的最大代价——即2个普通苹果。但如果要把苹果运到外地去,再加上一笔运费,情况就不同了,在有运费的情况下,吃精选苹果的成本就会降低,具体可见下图:
那么,在平台型公司所做的一些产品或项目里,这个原理是怎么在起作用的呢?
我在之前的文章也说过一个京东的产品——风向标,它是体现京东开放平台价值主张、店铺综合服务能力的模型,模型指标覆盖了消费者购物体验的各环节,为广大商家提供了评估店铺综合服务能力的数据支持,有助于商家提升消费者对其店铺服务的认可度,获得更多的平台支持,同时为消费者购买商品提供了决策依据。
想要详细了解它的可以去京东的规则平台看,简单来说,这就是一个通过各种权益和限制的方式,要求商家提高其服务水平的产品。
这和需求第三定律有什么关系?
相对于产品本身,提高店铺的服务水平对商家来说是附加成本,这笔附加成本也会转嫁到消费者身上,套用上面苹果的例子。当服务水平不断提升的时候,消费高品质商品的成本就变低了。我们可以看到,当消费者想要买电子产品等对品质要求高的商品时,或者对价格不敏感的高收入男性消费者,更愿意在京东上买东西,也是这个原理在起作用。
我们可以预测,这种要求高服务水平的产品在京东的“拼购业务”中便是不合适的,因为拼购本身针对的用户需求是“低价”,这个时候增加附加费是会导致消费者离开的。
当然,风向标这个产品和苹果这个例子不能完全对照,需要灵活地分析,因为风向标是有权益的,当服务非常好的时候,商家是会享受到流量权益的,比如在店铺打“好店”的标签,这就相当于用“收益”平衡了“成本”,平台的商品和价格结构的变化会得到反向矫正。否则的话,一定会出现平台的低层次商品慢慢淡出市场的趋势。
再来说一个例子,淘宝和京东都有一条规则在管控店铺的发布商品数量限制,也就是规定了一个店铺最多能发布多少商品。我们先来看看淘宝和京东的规则:
注:以上信息皆为淘宝和京东网站对外公示信息,不涉及任何机密。
可以看出,淘宝和京东基本都在两个维度上对商品数量进行了管控:
- 按照店铺的经营类目规定了数量上限。
- 不活跃商品进行定时下架。
平台为什么要这么做,这么做又会有什么样的影响呢?
我们知道,平台有一个很大的作用是匹配供给和需求,假设没有交易费用——消费者可以不费任何成本找到所需商品,则不需要这么做。但现实情况是:在互联网平台上,有很大的交易费用,所以平台才会去做千人千面、做精准搜索、做推荐、做频道。如果低质商品过多,会影响平台促成这些事情,因此,平台才会去做这些规则,并且大量低质产品会浪费平台的各种资源(服务器、流量、营销费用等)。
当限制了商品数量之后,每个店铺发布商品便会有了附加成本,这个时候,店铺便会发布自己卖的最好、客户满意度最高的商品,这是成本最低的,因为成本是放弃了的最大代价,便能实现自发的“优胜劣汰”。
这对平台的启示是: 当想要提高商品或服务的质量时,可以考虑通过增加市场主体的附加费用方式。当然,还有奖惩的方式,比如服务做的好可以获得流量。
二、需求第二定律和平台生态的关系
这个定律是说需求是有弹性的,但随着时间的推移,需求弹性会变得越来越高,人们寻找替代品的空间会越来越大,对策越来越多。
我们先思考一个问题:当平台突然提高扣点时,商家和用户谁受损?
这与前段时间美团提高扣点的事情很相似,当美团提高扣点时,谁会受损?
网络上有两种观点:
- 一是说商家赚不到钱没法经营了。
- 二是说羊毛出在羊身上,这部分成本会转嫁到消费者身上。
答案是,双方都会承担,而谁的相对弹性越低,它承担的比例就越大。在线上外卖行业,商家的弹性更低一些,因为如果要转移现在的资产/技能去做其他事情,是需要时间的,而消费者的弹性就很高,不点外卖,可以去公司食堂吃、可以晚上回家吃、可以去便利店吃、可以去饭店吃。所以,美团提高扣点的主要受损者是商家,短时间内,价格不会变化,消费者也不会离开,交易量也不会受到太大影响。
但按照需求第二定律的说法,随着时间的推移,商家会找到应对的策略,结果便是离开平台,这样供给便减少了,价格自然会提升,消费者会离开,交易量会萎缩。从美团的财报可以看到这点,因此,按照需求第二定律,平台提高扣点会降低交易总量。
这时,我们会问一个问题:既然明知饮鸩止渴,为何还要这么做呢?
这与行业的集中度有关,如果行业足够垄断,那么商家找到应对策略的时间就会越长,极限情况下,这个时间可以是无限长。目前的在线外卖行业是典型的双寡头垄断,且美团占据更大的优势。
同样,好处也是一样,比如:京东的拼购业务扣点是低于其他业务的。谁受益更多?答案是谁的弹性更大,谁受益更多,消费者的弹性更大受益更多。
这对平台的启示是: 我们做一个策略时,要考虑商家或消费者的弹性,以及时间这个因素,人都是会寻找应对策略的,随着时间的延长,商家或消费者面对平台策略的弹性就会增大,策略不能一成不变。
三、需求第一定律和平台生态的关系
这个定律是最简单的,是说当价格上升的时候,需求量会下降,当高到一定程度时,需求就会变成供给。
我想每个人对这个定律都是感同身受的,在这里,我想简单举一个例子——滴滴的定价。
我们都知道,当早晚高峰时,打车的价格会增加,很多人都会抱怨,而这恰恰是最好的策略了,为什么它是合理的?
经济学里有一个非常根本的观点:人与人之间的效用是不可以比较的。比如说,我们社会上好几个都需要木材:A需要木材,替他心爱的小狗盖一所木屋;B需要木材,要替他的儿子多买几只铅笔画画;C需要木材,因为他要烧火取暖。
当木材稀缺时,我们如何判定谁更需要这个木材呢?用任何标准去排序,都会有歧视,如果以小孩教育重要为标准,那么就是对A和C歧视;如果以不取暖就会死的人道主义为标准,那么就是对A和B歧视。
这个时候,木材所有者该怎么办呢?很简单,提高价格,看谁的出价高,就认为他最需要这个东西。并且随着时间的延长,会有更多的人运来木材。
我们不要讨厌 歧视 这个词,事实上,人类社会无时无刻都有着歧视,只要有稀缺,就会有选择,有选择就会有标准,有标准就会有歧视。因此,我们更应该关心的是如何歧视才能使社会效用最大化。
回到滴滴的例子,在早晚高峰,同样的价格下,需求量会大大增加,这个时候就会出现和上面的木材一样的情况—— 稀缺 。
如上图,两条蓝色曲线表示平常的用车供给和需求曲线,A点是均衡的价格和交易量,当早晚高峰时,需求曲线会右移至绿色曲线,同样价格下,需求量也就变成了B点。由于供给很难即刻跟上,仍停留在A点。
这个时候,就产生了 稀 缺 ,平台该怎么办呢?用什么标准把稀缺的车分配给过量的乘客呢?
换成经济学的语言就是:如何比较这些打车人之间的效用呢?答案是无法比较,无论用什么标准(先分配给女性/先分配给未成年人/先分配给高管……),都会产生歧视,都有可能使得分配不准确,导致资源的配置不优。
假设平台认为女性应该优先获得派车,那么有一个重病的男性等着打车去看急诊怎么办?这就是资源的配置出了问题,计划经济不可能洞察所有信息。
1974年诺贝尔经济学奖得主哈耶克在他著名的论文《知识在社会中的运用》中说过,关于谁在什么地方需要什么东西,需要什么样的品质,需要什么样的数量,有多么的急迫……
这些知识若能完全集中在一个大脑里面,那么无论采取什么样的资源配置方式都能达到最优,而这是不可能的,那么怎么办呢?
这个时候,价格就很好用了,看谁出价高,就认为谁最需要。最后,价格会变成C点,最需要用车的乘客打到车了,资源分配最有效率。这么做还有一个好处,那就是随着时间的推移,会有更多的司机到该区域提供服务。
在这个例子中,价格起到了两个非常重要的作用:
- 一是传递了稀缺性,能将资源分配到最需要它的人那里。
- 二是指导了生产,价格增加后,会有更多的生产商进来。
所以我说,滴滴的潮汐定价机制是最好的解决方案。
这对平台的启示是: 善用价格机制,价格上升,需求量下降,这是亘古不变的经济学原理。
四、结语
本文,我们将经济学中非常重要的三个定律和现在如火如荼的平台生态联系了起来,很多策略的背后都有着严谨的理论在起着作用,这和自然科学一样:宇宙的有序运行靠着物理规律,经济社会也一样。
这给我个人的启示是:要认真学习基础理论,它能让我们看透事物本质。很多人都说社会科学没用,我不这么认为,毕竟:
#专栏作家
平章大人,本名“方磊”,公众号:『平章大人』,人人都是产品经理专栏作家,就职京东商城-平台生态部。专注无界零售、平台生态、行为经济和营销科学化领域研究。
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题图来自Unsplash,基于CC0协议
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