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O2O 領域的熱門程度毋庸置疑，半年之間資本暗涌，千樹萬樹梨花開。

商業(yè)資本投資都是投入回報比驅(qū)動，財團經(jīng)過嚴格的財務考察后，是否選擇掏錢入伙可以直接表達對企業(yè)的商業(yè)價值的判斷。但大眾卻鮮少有渠道和機會了解這種商業(yè)價值，被各路公司的公關混淆視聽；甚至是專業(yè)的投資團隊，偶爾也會因為跨領域投資被表面數(shù)據(jù)欺騙。

那么想要看透企業(yè)，有哪些維度的核心數(shù)據(jù)？

先看看有哪些最常接觸到的淺層數(shù)據(jù)。

在可公開的信息和媒體報道中，用戶數(shù)、訂單數(shù)、市場份額是最常見的信息，首先減輕這些數(shù)據(jù)對你造成的影響，他們并不具有說服力。

一個原因是無從求證，留有作弊空間。成熟市場機制完善，數(shù)據(jù)可信度較高；但本文所分析的新興市場監(jiān)督規(guī)則匱乏，競爭混亂。

另一個原因是數(shù)據(jù)本身的價值有限。繼一些前人的粗暴打法成功后，越來越多的創(chuàng)業(yè)團隊投入大成本推廣線下，企圖短期聚集大量用戶、訂單，借以“爆發(fā)式增長”的帽子抬高公司估值?！耙辉w驗”、“免費享受”這些字眼每天都能在辦公樓底聽到，再來看“爆發(fā)式增長”這個詞兒，大家以后也就能有所思考了。

近幾年，這種玩兒法有所創(chuàng)新，開始流行秀“峰值訂單”，去年某團隊的“萬人圣誕大趴”就是類似的邏輯——免費體驗，萬人同場。

站在傳播角度上確實是不錯的案例，但站在拉新轉換角度上，不能當真。當然也還有其他微創(chuàng)新玩法，比如復制做出類似的千人大趴，然后解讀為最高庫存能力和抗壓能力。

但以這種方式，擁堵的現(xiàn)場反而會拉低用戶體驗，造成品牌傷害。另外以免費提供千人服務的投入成本來說，傳播回報和訂單轉換回報也并不高效。

以上這幾種粗暴的推廣活動涌入的大多數(shù)用戶都是垃圾用戶，一旦活動結束，這部分用戶也無法轉換真實訂單。

那么，我們?nèi)绾瓮高^現(xiàn)象看本質(zhì)呢？要從總服務時長、總交易額、實付比例、工作飽和度和訂單間隔時長來了解。

總服務時長（Gross Service Time）

以本行業(yè)為例，現(xiàn)在有個愈演愈烈的趨勢就是過于重視訂單。因此某些企業(yè)會不計效果，在各大社區(qū)、超市進行免費下單推廣，一時間幾十個人的團隊就能做到幾千訂單。

那么如果想要了解企業(yè)真實的訂單水平，與其看訂單數(shù)，不如看“總服務時長”，一個小時的體驗可以被拆分成N個訂單，但總服務時長仍然無法變化，這個數(shù)據(jù)更為代表性。

點到目前日均 GST 約 12w 分鐘；下單峰值最高 70w 以上。而為什么說 GST 一般來說比較準確，很簡單，因為所有企業(yè)都需要以這個真實數(shù)據(jù)來跟勞動者結算工資。

所以即使某些企業(yè)在前端把五分鐘地推記做一個訂單，但在后端仍然只能老實的記錄實際服務時長。因此在這種計算方法下，五分鐘的地推、刷單、邀請用戶下空白單等等方式都立馬失去意義。

另外，拆單在另一個角度來說也是拆分體驗，本來經(jīng)過成熟考慮推出的服務模式，被地推拆分成快餐體驗，這種方式不僅傷害用戶體驗，也根本無法形成有效的黏性和口碑傳播。

總交易額（Gross Merchandise Volume）

總交易額 = 訂單量 x 客單價。目前點到的日均流水 30w，它是一個綜合的指標，能直觀的反映企業(yè)的整體狀態(tài)，反映深層次的問題。

例如，某企業(yè)的真實訂單量確實在大幅提升，但同時總交易額并未隨之上漲，很可能就是它客單價出了問題。現(xiàn)實中，也確實存在一些創(chuàng)業(yè)公司為了沖銷售業(yè)績、保訂單量，在地推、企業(yè)推廣、合作等都給出遠遠低于市場正常水平的價格，換算下來的客單價遠低于平臺標準；也就因此拉低了總交易額。

這種做法最直接的影響就是破壞了自己的價格體系，而這樣長久經(jīng)營下去的結果，要不然就是持續(xù)虧本投入，要不然就只能選擇損失這批虧本換來的用戶。不僅如此，過低的價格促銷會對品牌的定位和價值產(chǎn)生更為深遠的影響。

實付比例（Real Payment Percentage）

總服務水平很高，總交易額也很高，這樣是不是就沒問題了呢？

還存在一種情況，即企業(yè)雖然不會降低客單價，但是在大幅發(fā)放高價優(yōu)惠券，企圖留住用戶下單。如果要判斷是否有這種情況，就需要看實付比例了。

實付比例 = 用戶付費金額 / 總交易額

目前行業(yè)內(nèi)的補貼戰(zhàn)十分常見，但一些沒有計劃的高價補貼并不合理。一旦停止補貼，高成本獲得的用戶很可能會立馬流失。

消費者對產(chǎn)品的選擇都是用腳投票，用實際的消費反應自己的態(tài)度。實付比例可以直接看出價值用戶的比例。

這個數(shù)據(jù)才是平臺規(guī)模的核心，它反應著用戶真正的需求。

在我們的后臺內(nèi)，可以保持跟蹤所有用戶的支付消費情況，從創(chuàng)業(yè)初期到現(xiàn)在，我們的忠實用戶的規(guī)模以裂變狀態(tài)急劇擴大，這批人不僅來到了這里，并且一直保持全款下單。

這才是商業(yè)本質(zhì)的回歸。

上面的這兩個數(shù)據(jù)都在用戶維度，反應目前的發(fā)展水平；另外還有一個維度的數(shù)據(jù)則關切企業(yè)的長遠發(fā)展——技師維度。

工作飽和度（Work Saturation）

“技師數(shù)”跟“用戶數(shù)”類似，都是包含大量噪音的淺層數(shù)據(jù)。

供給端是否能保證持續(xù)穩(wěn)定的輸出，確實對企業(yè)是否能保持高發(fā)展有著重要影響。我們團隊為配合訂單的高增長，技師團隊也在同步壯大，全國總規(guī)模一直保持著行業(yè)第一。

但同時，比這個數(shù)據(jù)更重要的，是技師資源的使用效率。

事實上，行業(yè)內(nèi)某些企業(yè)快速膨脹，導致資源閑置的現(xiàn)象反而更為常見，因此就需要“工作飽和度”（總訂單量 / 總技師人數(shù)）來反映供應和發(fā)展的是否平衡，實現(xiàn)對技師、訂單同步增長、技師資源是否被有效利用的動態(tài)監(jiān)控。

更重要的是，可以通過設立飽和度合理值，及時進行調(diào)整——減緩技師招聘或加大訂單增長，來保證平臺技師的時間庫存被有效利用合理比例，保持技師收入穩(wěn)定。

訂單間隔時長（order space time）

單純保證技師的工作飽和顯然并不足夠，為了保持對行業(yè)的敏感性，我們一直在試用各種不同類型的上門服務，發(fā)現(xiàn)有個行業(yè)隱患的改善效率緩慢。某些公司的上門服務者，他們?yōu)榱粟s訂單經(jīng)常需要從北京城的最東邊到最西邊，一天來回跑三趟；嚴重的時候甚至服務者會帶有抱怨情緒。

這便帶出一個新概念，訂單間隔時長（訂單與訂單之間的路程總和 / 總訂單數(shù)）。它反映了我們目前的上門經(jīng)濟，每服務一個訂單需要付出的路程成本。

工作飽和度保證了技師的收入基礎，而訂單間隔時長的優(yōu)化則是為了技師收入能持續(xù)提高。如果不對此進行優(yōu)化，那么即使在訂單完全充足的情況下，單人的日最高服務單數(shù)仍然固定；長久下去，技師收入瓶頸明顯，缺乏可增長空間，無疑會成為他們考慮進入上門行業(yè)的巨大阻攔。

換個角度，對于企業(yè)來說，如果使用無法把技師的時間成本最大化利用，那無疑也會成為自我限制的關鍵。

而提高飽和度、降低訂單間隔時長的唯一途徑就是算法優(yōu)化，潛藏在市場增長下面的技術積累，是這些初創(chuàng)團隊度過初期的爆發(fā)增長后，是否能保持增值的關鍵。

也正因為如此，我們一直在不斷完善自己的 BI 系統(tǒng)：從初期開發(fā)的派單系統(tǒng) 1.0，而后新增運營效率、企業(yè)成本的監(jiān)測，用戶消費行為跟蹤，再到用戶模型搭建、訂單技師打點匹配圖等等功能。

我們堅信這些功底才是互聯(lián)網(wǎng)做上門經(jīng)濟的意義。

上門經(jīng)濟不是單純的讓勞動者從坐店接單到疲于奔命，這些數(shù)據(jù)的意義，這些技術嘗試的革命性才是在真正意義上實現(xiàn)“解放手藝人”。

也只有這樣，反過來企業(yè)的價值才有可能擺脫行業(yè)限制，成為一家偉大的互聯(lián)網(wǎng)科技公司。

否則，再新鮮的概念，也只能生產(chǎn)出無趣的“大型上門服務連鎖店”，價值仍然沉淀在服務生產(chǎn)，而非真正的“科技改變生活”