當牽手大數據，它們會受到誰的祝福？

文/ KK上海新媒體聯盟成員“IM始紀”記者，本文略有改動

文/ KK上海新媒體聯盟成員“IM始紀”記者，本文略有改動

O2O近來又傳敗報，上個月又一家生鮮O2O平臺宣布關停。于是O2O是否偽命題、O2O是否找不到用戶剛需等話題又開了一波熱議。不過也有新鮮的說法，那就是當O2O戀上大數據，是否能修成正果？

今年2月24日，據“菜到啦”公眾號顯示，該公司已經停止現有生鮮配送，To C業務將并入家樂寶平臺，原有用戶的賬號和消費余額可轉移至家樂寶平臺繼續使用。說實話，這是一個讓人出乎意外又在情理之中的事。

出乎意外是因為就在去年底，還有新聞報道“菜到啦”轉型成功，日均200—300單，公司已經基本實現了盈虧平衡。這看上去像是O2O中的一劑興奮劑，卻在兩個月之后宣布關停。情理之中是因為早有人提出質疑，生鮮O2O是不是建立在偽需求之上？

“菜到啦”創始人谷元福的說法是，用“割韭菜”理論，收割完一批剛需后發現，變現速度趕不上人工成本，特別是后來啟用蜂鳥配送又讓成本增加了17%。當公司達到60來個員工后，面對的是每個月虧本50余萬元，只能關停。

其實在我們看來，最大的原因仍舊是沒有找到真正的剛需，沒有找到剛需的原因在于鋤頭不行，深耕不足。講個故事，宮保雞丁這道菜大家都熟悉吧。但我曾在一些小店的飯店和大排檔里，往往看見的是“宮爆雞丁”。這讓我有些莫名，雞丁都爆了還能吃嗎？菜名里“宮保”這個詞，是明、清各級官員的虛銜，比如我們都熟悉的“鰲拜”，曾任職的太子少保。其實以前叫太子少師的，只是在咸豐后不再用“師”而多用“保”，所以后來電影里也叫太子少保。其他的還有太師、少師，太傅、少傅，太保、少保等等，這些通稱宮銜。

而這道菜后來被納入了北京宮廷菜，所以叫做“宮保雞丁”。一字之差，謬之千里。好，繞了這么大一圈大概有朋友聽得肚子都餓了，有人要問你到底要表達什么？好，我是想說當你看見一個用戶痛點，在判斷他是否剛需時，真的有去深耕過，真的有大量的數據支撐，真的了解這一行業或者需求的背景和文化嗎？

回到“菜到啦”這個話題，會用O2O生鮮的是誰？可能是70、80、90后，他們懂得并熱愛互聯網，他們可能真的會通過O2O生鮮來買菜。但那些熱愛，也許只是一種生活情趣，并非每日必須。那每日必須的人群是誰？可能是50—70歲左右的中老年人，在這個人群中，有誰能輕易改變他們幾十年來的生活方式，有誰能讓他們大部分人用一個O2O實現買菜？所以，看似龐大體量的背后，往往缺少的是真正的深入。

那么O2O牽手大數據是否修成正果步入幸福殿堂呢？

馬云曾在去年的浙江商會30周年大會上提出計劃經濟會越來越大的理論。而他提出這個理論的底氣，就來自大數據技術的支撐。意思就是，通過大數據技術，可以去精準匹配用戶各種各樣的需求，從而減少浪費與產能過剩的問題。

說到這里我再講個故事，以便讓上面這段文字看上去更豐滿些。曾經在美國，有個女孩跟父母同住。有一天，她父親發現某公司給他們寄來了一瓶寫著她女兒名字的沐浴露，并且是孕婦專用！于是這位父親非常氣憤地找到了這家公司，說我女兒還沒結婚呢，怎么就給我們寄來這種沐浴露？后來該公司的員工告訴他，這瓶沐浴露并非她女兒在網上買的，是他們通過大數據分析，得出了這個女孩可能對這種沐浴露有需求，所以就寄了一瓶，如果女孩愿意的話可以購買，不想要可以不接受。

這下她父親更莫名了，心說我女兒跟我們住一塊，她的事情你能比我更清楚？于是那位員工繼續解釋說，我們從你女兒日常游覽的網站、網購記錄、信用卡包括現金消費記錄，得知了你女兒的愛好和生活時期；再與孕婦大數據的消費及日常行為相匹配，發現他女兒可能懷孕了并且大概有三個月左右。所以就給她寄了這么一瓶孕婦沐浴露。

你要問，為什么寄了女孩就一定會購買，不要豈不是浪費了？其實這也是一個概率問題。他們通過數據得知以下幾條信息：1.這個女孩大約有三個月身孕 ；2.她喜歡粉色 ；3.她喜歡Hellykitty ；4.干性皮膚。所以，他們與德國的某家工業4.0的工廠聯系，將這些數據輸進去以后，一瓶適合孕婦與干性皮膚使用，裝在粉色瓶子中并印有Hellokitty的私人定制沐浴露就產生了。當這樣一瓶沐浴露寄到女孩手中，她會為此買單嗎？也不一定，但當這個概率超過75%，他們就認為是值得嘗試的。

看完上面這個故事后，對馬云提出的依托于大數據技術的計劃經濟能夠精準匹配用戶需求，減少浪費,減少產能過剩的說法是否可以理解更深一些？至于說私人定制是否會比同類型產品更貴,這還真不一定，雖然是私人定制了，但是在整個供需環節中，少了渠道、倉儲等一系列環節，大大降低了成本，并且極大地減少了浪費。所以，私人定制并不一定就真的會比較貴。

其實在馬云之前，這個觀點是被阿里巴巴云計算負責人胡曉明提出的。以前的計劃經濟沒有堅實的數據作為依據。一方面是資本主義生產的無限擴大，另一方面是市場的需求相對不足，這一來二去就導致了某國曾經的“倒牛奶事件”。現在通過大數據技術，新的計劃經濟似乎有望從民間抬頭。不過槍不但要打出頭鳥還要打大肥鳥，吳敬璉曾就評論馬云的這個理念不靠譜。

現在，我們把O2O與大數據綁在一塊，看看是否能產生生鮮類計劃經濟？它似乎能根據你的生活習慣、口味，包括心情等自動調整供應產品，將可能是時下最適合你的產品送到你手中，你會否為此買單？這個還真不好說，無論是上面沐浴露的故事或者O2O與大數據綁定的計劃經濟，這一切看起來確實是非常美好。但回到最初的話題，這就真的找到了用戶的痛點，看清了剛需，挖透背后的文化了嗎？

不見得，人的需求是千變萬化的，人的想法也是不斷在改變的。我們看一本書，15歲看時是一種理解，25歲看時又是另一種理解。我們喜歡一個物品，可能是由于一句廣告詞就愛上它。我們想要吃一道菜，可能是腦中突然想起電影中那塊牛排不錯，所以放下了手中計劃要吃的餃子。這一點不是靠大數據和計劃經濟就可以搞得定的。所以，當“菜到啦”這種生鮮O2O跟大數據與計劃經濟綁定，看似華美的婚姻，卻不一定會幸福。

再有，正是因為這種變化，迫使這個市場始終在不斷的嘗試、不斷的調節，所以現在大量適合消費者的產品和服務不是計劃出來的，而是試出來的。這個工作需要靠我們的創業者、企業家去探索，這也是淘寶、微信、iPhone會問世的原因，如果只靠大數據和計劃經濟的話，馬云現在可能還在教書。

我們從“菜到啦”的關停，分析到了用戶需求需要挖得比想象中更深，不但要挖痛點還要挖時代背景和文化，這樣才有希望真正看到剛需在哪里。往往在鑿擊用戶痛點時，深耕的程度決定著部分成敗。其次，我們再從大數據的運用分析到與O2O聯姻后幸福幾率，個人給出了較為悲觀的看法。最后我們想說的是，投融資的風總是一陣接一陣，當初是O2O，后來是互聯網金融，再后來是VR。那么，當O2O戀上大數據后可能又會出現一輪熱潮。當下一場風起時，投資者們是否除了水面上的熱鬧，更該看看水面下實實在在的景象？