失去红利的互联网环境下，找到“破局点”的两种思考路径

编者按：本文来自微信公众号“黄有璨”（ID：owen_hyc），作者黄有璨，三节课联合创始人。

以我最近一段时间以来的观察和思考，在失去红利互联网商业环境下，有两类更有效的思考方法，或者说是路径，可能是会非常有价值的。往小了说，它能够帮助你不断实现个人增值和提升，往大了说，它甚至可能在当下这个已经失去了“人口红利”和“流量红利”的商业时代，为你造就一个不错甚至是“伟大”的商业机会。

两种方法的思考方向和路径有所不同，放到商业上来看想要获得成功的壁垒也有所不同，我们可以来依次讲下。

第一种方法，我们姑且称之为S型方法（别问这个命名是怎么来的）。

具体点讲，它的思考方向是这样的：现有你的工作或产业链中假如存在一个虽然有解决方案，但成本极度高昂的问题，你是否可以通过新技术或更为简单粗陋的手段可以将其成本大大降低，从而令其效率提升，可以快速得到普及发展，并在发展过程中可以得以持续优化、巩固和迭代？

举例来说，我们办公室里从去年下半年开始，有人来放了个类似这样的东西：

这东西是一个自助零食售卖货架，简单说，你可以直接通过它来购买各种零食，购买支付的方式则是微信扫个二维码完成支付就好了，然后定期会有人来补充库存之类的。

它的好处一目了然：满足了办公室白领们的零食消费需求，让他们不用在想要买点零食放松下的时候非得下楼跑到7-11等便利店，甚至付款也无需收银员。以及，但一个零食货架被直接放进了办公室，当一群吃货们天天眼瞅着近在眼前的一堆零食，你猜他们会不会愿意多买点儿？

这样的东西，在之前有没有呢？也有，比如我们耳熟能详的自动贩卖机，印象中友宝好像一直在做这个。但自动贩卖机的问题在于——它的成本太高了，你一台自动贩卖机，成本至少不得大几千小一万块？于是，假如以平均每台成本1万块来算，你要铺设到1000家公司，硬成本至少就需要1000万投入。按每台自动贩卖机每天卖出100元商品，毛利25%计算，你也需要400天才能收回基础成本，这中间还不算维护、损耗等等产生的其他成本。

这么高昂的成本，决定了它很难快速被铺开和普及，也让它的财务回报模型看起来远不是那么“性感”。

那么上面我们看到的自助售卖货架呢？

你可以看到，这玩意就是个超级无敌简单的东西，我们假设它的成本是600块，假如它卖得不如自动贩卖机好，比如每天只能卖50块钱商品，毛利还是25%，即每天可以收入12.5元，那么我们多长时间可以收回成本？

答案是：48天，将近1个半月。

且，一个600块成本的东西，意味着可能你只要花个几万块钱，这事就能启动，就能往下干了。

当然，你可能会问：这种开放的自助货架，东西被人偷了怎么办？

这个问题必然预防不了，就跟共享单车被人拿回家了其实也没辙一样，所以其实还是算个损耗率的事情。但一定程度上，我猜可以有一些方法降低损耗率，比如说加强货架上的文案提示，加装一个摄像头（哪怕这个摄像头其实只是摆着做样子的），等等。

我们就假设损耗率在10%左右，一个这样的自助货架，基本上最差也仍然可以在2个半约左右回本。

同样是“自助售卖”，自动贩卖机和自助售卖货架两件事情的关键差异所在，就是一个成本一万块，一个成本可能只要几百块钱。

其实，往回想，这一波共享单车启动时的破局点，也在于他们开始找到了一种方式可以把原本成本高昂无比的“单车存放站”这个东西替换掉。

站在商业层面看，这种路径下的成功关键，在于两点：

• 你能否在现有某个产业链中发现一种“成本更低、更简单、但也更易扩张和复制”的解决方案；

• 既然成本低且解决方案简单，一旦这个解决方案被别人看到，别人也很容易快速复制和跟进，换句话而言，在解决方案本身上，你是没有任何壁垒的。于是，这个时候最大的壁垒只可能是你团队的执行力。即：你们能否通过线下地推、资本运作等各种方式迅速占领市场，跑得足够快，迅速培养起来用户习惯和用户依赖性？

下面来讲另外一种方法，我们称之为T型方法（同理，表问这个命名是怎么来的）。

B路径的思考模式则是这样的：现有工作或产业链中假如存在某个大家死活都觉得难以解决的问题，你是否愿意花上较长时间（如果是工作中，可能几个月，如果是商业上，可能至少1-2年时间）去死磕它，试着令其得以解决。从而，假设这个问题真的能够被你解决，你就拥有了一个全新的机会。

所以，这种路径下的思考模式，往往可能是先找到关键问题，然后再玩命去思考如何能够令其得到解决。

比如说，前两天我在跟微软小冰的首任产品经理赵帅和图灵机器人的VP黄钊交流时，他们提到一件事——正常来说，现有的聊天机器人在跟人聊天互动时，都是特别容易把天聊死的，很容易聊上几句就陷入某个死循环中，聊天无法继续下去了。

所以，“天”容易被聊死，这个问题该如何解决呢？

他们都不约而同地发现，假如机器人可以做到在人机交互的过程中，可以不断向人去抛出一些新的话题，这场聊天顿时就会变得“有趣”，从而可以无限持续下去。

换句话说，机器人能否在一个人机交互的对话过程中可以不断抛出“新话题”，可能会成为这个业务的一个“破局点”。

于是，在大家看起来对这个问题都很难解决的背景下，就是依靠着在这个方向下持续不断的尝试，他们把用户与聊天机器人聊天交互的条目数提升了数十倍。而假设你的智能机器人开始能够解决“长期陪用户聊天”的问题时，这件事本身就会给自己带来许多增值和机会，也能为产品和公司带来许多新的商业价值和可能。

再举个例子，在所有的“在线教育”乃至这一波“知识付费”类产品中，用户的学习完成率或打开率、看完率等始终都是一个巨大的困扰，尤其是对于在线课程类产品，在很长时间类，平均的课程完成率都在3%以下徘徊。

我们都知道一个常识：用户选择重复购买的最大驱动力来自于他们对于某种产品或服务的价值认可。

而学习类产品，给予用户的最大的价值，肯定是给予了用户启发、让用户学会了某些知识、掌握了某些能力，或者拥有了某些新的谈资，等等，逻辑上，只有用户真的得到并认可了这些价值，他们才会更愿意重复购买（当然，某些学习产品可能从来就没有考虑过用户的重复购买，也不需要用户重复购买，这类产品不在我们的谈及范围内）。

于是问题来了，假设用户连打开都不愿意，连基本的学习都没有完成，他们如何得到这些价值，又如何能够产生重复购买的意愿呢？

于是，假设我们能够解决“学习完成率”的问题，也许我们在“学习”这个领域下就会得到一个属于我们的机会，这是我们的基本思考逻辑。

所以，这解释了在三节课，我们为什么愿意花了前后2年多的时间来死磕“课程学习完成率”，以及，现在你也许可以对于前两天刚刚提及到的“我们已经可以做到在千人用户量级下让我们的课程完成率达到60%”这个数据的意义有更明确的认知了。

换句话讲，所谓“T方法”的逻辑，也正是三节课正在采用的逻辑。

至于我们具体是怎么做到“课程学习完成率60%”的，逻辑仍然类似，我们需要找到“用户看不完”的一些关键问题，比如缺少交互，缺少成就感，缺乏趣味感，缺乏一个清晰的学习体验路径等等，然后再逐一不断进行各种尝试，予以解决。

再多更具体落地的解决方案，要是展开就太复杂了，也许我们可以等到时机合适，再单找机会详细讲。

这种路径下的成功关键，则更多是一种“技术能力”了，或者说，其实就是你的解决方案有效性——假设一个复杂得困扰整个行业那么久的问题被你可以通过技术手段或者是一套同样复杂的逻辑解决了，这个东西，本身就已经是壁垒，能够助推着你往前跑很长一段时间。

最后，无论是A路径还是B路径，想要顺利启动的第一步，其实都在于“发现正确的问题”，即找到那个“虽然有解决方案，但成本极度高昂”，或者是“几乎困扰着整个领域，大家死活都觉得难以解决”的问题。

所以，在今天此文的结尾，我们不妨做一个小互动——

• 在你当前所处的行业或工作中，你是否可以找到一些问题，是符合我们上面提到的“解决成本高昂”或“困扰几乎所有人，非常难以解决”这两个标准的？

• 以及，如果你能找到，假使采用上面提到的A路径和B路径的两种思考方向，你是否可以有一些自己的解决思路？

如果愿意，欢迎把你的思考写在留言区，与大家来一同交流。