演算法,改變了個體與平臺的收入差距
隨著演算法的強大,商業必定會越來越繁榮,繁榮到極致就會出現兩個結果:
第一個結果:所有產品的利潤都會會無限接近於0。
未來會有很多商家會用低利潤(甚至0利潤/負利潤)的產品去交換“消費資料”,吸引大家聚集而來,然後利用另外一套隱含的邏輯去掙錢,比如書店之前都是靠賣書掙錢,現在書都是免費送的,卻可以開讀書會掙錢了;比如4S店不再賺賣車的錢,但是可以靠車子的後期保養賺錢;比如美容院不再賺產品的錢,但是可以靠辦會員費賺錢,等等。
所以今後現在很多商業模式在前期都是不賺錢的,或者從表面上看都是虧本的,其實這不是商家犯傻了,恰恰是商家變的更與時俱進了,因為商家把賺錢的路徑後移了,這叫“利潤後延”。
其實這是商業發展的必然,隨著競爭的加劇,很多企業都設計了流量性產品,這些產品都是為了吸引客戶而設計的,可以是虧錢的,當客戶進來之後,再靠深度服務產生利潤。
這一點也非常符合馬克思對於未來社會的預判:當生產力極度發達,當商業極度繁榮之後,社會上的很多商品都是免費提供的,也就是”按需分配“狀態,只要你需要什麼東西,就有商家主動站出來給你提供。商家不再靠商品賺錢,而是靠“消費使用者”(消費者/會員等等)賺錢。比如小米就是這樣的,首先它的產品價效比都很高,最關鍵的是小米根本還不靠產品掙錢,而是靠自己的使用者生態掙錢,使用者生態就是“消費大資料”。
第二個結果:在“個體+平臺”的時代,個體只能賺到辛苦錢。
因為個體的脖子雖然被平臺(比如淘寶/滴滴/抖音/美團等等)卡牢,但是他們不會卡死你,就只給你留一個可以喘息的空間,讓你疲於奔命,卻又只能賺到基本的利潤率,維持生存。當它們看你快要死的時候,就稍微松一點手,讓你喘口氣,你一旦活的歡快了,就立刻卡緊你,擼你一把,讓商家們“求生不得,求死不能”。
比如現在淘寶和拼多多上開店,就得拼價格,完全薄利多銷,平臺會始終將商家的利潤維持在僅僅能夠解決商家溫飽的邊緣線上。
而像美團/餓了嗎這種平臺,雖然很多餐飲店透過這些平臺每天都有源源不斷的訂單,但是商家要不斷的做促銷才有銷量,最後一算賬,利潤越來越薄。
同樣的邏輯,在滴滴上開車的司機,這一兩年也只能賺到辛苦錢了,之前開滴滴的司機少,如今越來越多的人無事可做都去開滴滴了,叫車越來越容易,補貼越來越少,平臺的抽成也越來越多。
在傳統網際網路時代(BAT時代),還可以有很多依附在上面的公司,比如天貓上有很多營業額過億的店鋪,微信/微博上有很多大V等等。
在演算法時代,只有平臺才能掙到錢,那些所謂的網紅/商家,其實都被平臺牢牢卡住脖子,主動權很小。
當然,今後個體與人個體的收入差距會縮小,因為每個平臺都有自己的”演算法“,這種演算法會自動調節個體的收入差距。這是商業發展的必然,也是文明發展的必然。
大公司除了靠“消費大資料”掙錢之外,還可以靠“供應鏈金融”掙錢。
什麼是供應鏈金融?其實就是把下游經銷商的現金流把控住,你如果週轉不開我來幫你,但是你要付利息給我,這就導致本來就利潤微薄的下游商家們,純利潤更低了。
像阿里巴巴/美團這種網際網路巨頭也早就在佈局供應鏈金融了,它們既有面對大眾消費者(C端)的金融產品,比如支付寶的花唄/借唄,美團的新功能“月付”,也有面對商家(B端)的金融產品等等,滴滴/神州這種也有自己的金融產品了,比如先充值再叫車(給你一定優惠),這使大家的現金流被它們控制,利潤越來越多的被平臺拿走。
未來真正能掙大錢的手段,除了“消費大資料”,就是“供應鏈金融”了,而這兩者都只有大企業才能做。
看看如今的情形吧:在各行各業,“平臺效應”和“頭部效應”都越來越明顯,只有排名前二的公司才能掙到錢,而且他們已經開始平臺化,排名第三和第四的公司都已經無錢可掙,這叫數一數二,不三不四。
“演算法”越發達,頭部效應將越明顯,馬太效應越來越加劇,未來只有在某個領域遙遙領先才能賺到錢,他們將賺盡整個行業的錢。社會的科技水平越高,貧富差距就會越大。因為科技水平越高,社會的流通性就會越好,此時財富會加劇流向更有錢的地方。
未來的社會財富將越來越多的往大企業(大平臺)手裡集中,它們靠“演算法”將擁有了“上帝視角”,因為“演算法”不停的收集我們的資料,站在高維解讀你、透視你,審視你,他們甚至會比我們自己更瞭解我們。在他們眼裡我們每個人都是透明的,我們的一切行蹤都被掌控。
今後我們每個人看似自由的,實際上早就在冥冥之中被操控,我們看到的,都是別人想讓我們看到的;我們享用的,全是別人推送給我們的。
天地不仁,以萬物為芻狗。未來我們這些普通人都是演算法的奴隸,是平臺的奴隸,是“上帝”們的奴隸。而且只能賺到辛苦錢,這是網際網路發展的必然,也是人類發展的必然。
德魯克曾有個觀點:未來要想讓人類繼續好好生存,成功的定義必須得修改。如果我們還是以賺錢多少定義成功,那麼99%以上的人都將找不到人生的意義,從而引發集體憂鬱和焦慮。
資料就是權力,演算法就是命運。
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