作为互联网出身，入行三年的一个“新人”来说。我写后市场的互联网似乎来的晚了一些。其实，原因很简单，过去我也没想明白！

这篇文章是沿着曾鸣关于智能商业怎么走的观点，在后市场的落地实践开始的。所谓站在巨人的肩膀上，你也会摔倒。我来讲讲，回归到汽车后市场行业，智能化、互联网化如何做？

一切的起点在于一个基础假设：软件化、在线化，只有产品和服务实现在线，才有可能开始智能商业的演化。如果看官对这个基础假设不认可，请出门右转。

  
一、在线化, 软件化: 后市场互联网和智能的起点

在近两年，后市场互联网派集体铩羽的情景下，不少朋友问我。天天喊互联网，你们有什么啊？！  

这个问题振聋发聩，至少对于我，我常说，14年进入后市场的时候，我就是那个大闹天宫的孙猴子，天不怕地不怕。就要颠覆行业，拯救世界。结果呢，被打回原型。“你们互联网人有什么啊？！  ”这个问题我质问了自己一年有余。这种挫败感，不亚于你集众兄弟和财华之力写了一个上千言的情书给校花，被发了一张好人卡的挫败。

后来我想明白，互联网人进入行业

第一个错误：藐视行业！《三体》有句名言，“弱小和无知不是生存的障碍，傲慢才是！”，以为自己无所不能，结果深入行业，发现什么都不能。因此，互联网+汽车后产业，是共生共赢，而不是零和游戏。一切以打断行业交易和流通为基础的商业模式都是耍流氓。

第二个错误：拿自己的弱项去拼产业的强项。当发现，现实很残酷（而且骨感）之后。大家纷纷去进入产业链中。这是个大坑。无论你如何拼，很难比过浸淫行业十年，二十年的行业人。

那么，我们反思，互联网的强项是什么？但凡一个传统被互联网优化的成功表现，就是将行业实现了在线化。比如滴滴，如果这个模式还有那么一点可取之处，就是将传统的叫车服务，在线化。极大的实现了叫车和出租服务的智能匹配和对接。这一切的商业基础都是，在线化。

后市场概莫能外，如果真正想将互联网和后市场产业耦合出一个令人兴奋的商业。在线化无疑是第一步要做的事情。对于互联网人的幸运是，传统行业做成这步的难度要大的多。

在线带来的直接的价值就是它实现了连接，它连上了互联网，就可以连接上互联网上所有的资源。这是在线带来的价值。

辣么，后市场什么可以在线化，顺序又是如何？

  
二、在线化B2B 还是  B2C，是个问题

从商业价值来说，越接近C端价值越大。但从商业实现难度上来看，直接做C，未必是明智的选择。滴滴，直接做C的代价很高，高到已经惊动腾讯和阿里两位爸爸，这只是个千亿级别的市场。

那么对于数万亿的汽车后产业链，我想问直接做C，你还有什么爸爸可以惊动？如果做C，其烧钱量是滴滴的十倍以上。因此，对于直接做C来说，几乎已经成了不可能完成的任务。

那么，剩下只能从C端往产业链上游走。第一站，零售端（汽服门店）。

我们发现，汽服门店是接触C并且服务C粘度最高的环节。而且，因为行业特征，每家店面几乎就是三公里规模效应，C端粘性很强，没有太多在互联网上查询的需求（对比，聚餐、KTV等消费场景）。

所以，汽服门店当仁不让成了汽车后市场最大的流量入口。幸会的是，放眼望去整个行业，并没有大型的汽服连锁出现，而且，并没有大型的供应链企业挂汽服连锁产生。这说明，整个行业依然是离散的，碎片化的。这就给了平台以机会。这个机会是，能否将产业的流量入口（汽服门店）聚起来。

到了这里，要做的事情非常清晰了，这是一个B2B的生意。回归到第一个命题，结合这个结论就成了，后市场的智能化、互联网化的起点应该是：B2B的数据在线化。

因此，后市场企业如果能够获取智能商业服务。真正重要的是企业自身的核心业务流程要在线。开个微博账号，微信服务号，甚至天猫旗舰店，这些都是企业部分职能的在线化。最重要的业务流程并没有通过网上实现。核心业务是，将B2B部分在线化、软件化、算法化。

后市场互联网的未来就是用一种极低成本的方式让任何人、任何物、任何时间，任何地点都在线。这是后市场新商业的起点。从后市场的B2B低成本在线化开始。

思考下阿里的起家过程，最先就是通过阿里铁军（地推），将外贸业务在线化，然后才有了后来的淘宝、天猫等纯在线业务，否则更不可能有支付宝、蚂蚁金服、菜鸟物流、阿里云等生态产业的出现了。

  
三、在线化数据活的还是僵尸，更重要？

当业务的在线化问题解决，一个更重要的问题浮出水面：什么数据是重要的，什么是不重要的？对于商业价值来说，哪些数据更能够倍增商业价值。我先引用曾鸣教授讲的案例。

举一个大家都很熟悉的服务，滴滴打车。用户体验比传统出租好了很多。原因是滴滴把一个非常传统的打车服务在线化, 软件化，和算法化，才能真正实现智能服务。大家下载的打车应用/app就是一套软件，只需要输入起点，终点，就可以非常快捷，方便地在手机上完成打车这个任务。

这是把服务软件化，而这个软件又直接跑在互联网上，实时运行。

更重要的是，这个服务其实是靠数据智能驱动的。首先，如果没有精准的在线地图服务，就无法知道乘客和司机的准确位置，匹配就很难完成。大家可能还记得滴滴早期，地图不太准确的时候，司机看着隔几米，就是互相找不着的情况吧。所以，在线的“活数据”很重要。同样重要的是匹配算法。

一个乘客周边可能有好几辆车，派哪辆车最好？一辆车可能离着200米，但交通很差，10分钟都不一定到得了，另一辆车在一公里外，到交通很好，3分钟就能到。从司机的角度考虑就有更多的因素了。一天能跑多少趟，空载率，收入等等。滴滴的算法要充分考虑这些因素。需要考虑的因素越来越多，用户和司机数都增加的时候，对算法的准确度和快速反应的要求就很高了。

一个大城市的高峰期，要匹配几十万人的用车，这个计算的困难有多大！一个司机是否接单，一个乘客是否放弃等待，这些都提供了实时反馈，帮助滴滴的算法不断学习优化。这就是商业智能化的一个典型案例。

对标以上的案例，我说句得罪人的话，也许本行业目前（仅是目前）的数据公司目前都是价值很低的公司。因为，基本目前的数据公司做的都是“死数据”，车型、VIN码、报价、配件型号，这些静态数据的商业价值并不大。（当然，也不否认目前的数据公司是以静态数据为入口，逐步获取活数据~~希望你们明天还能看到没被打死的我）

真正高价值的数据是在线的“活数据”，这种数据的特点有：实时、供需变化、位置、流动、紧迫度......根据活数据，进行智能匹配算法。这将是对商业颠覆性的效率提升和边际成本的下降。

业务的在线化，就是把一个业务的全工作流程，在最小颗粒度上，结构化的用软件完成。这个过程很难，因为我们很难想象，将业务流程如此细粒度的拆分，人们的习惯往往是靠经验和惯性去完成，真正达成目标的过程很难解释清楚。而机器本质上不会思考，只会执行命令。

这个人与机器的鸿沟，需要靠将一个业务流程的类CT般的最细粒度切分，切分到经验成了可执行的最小单位，这时候就可以交给机器去完成了。

如果不能在线化，就不能将过去人经验主义的部分交给机器，人工智能技术的使用就无从谈起。

当将后市场的部分业务分别在线化后，协同的意义产生。比如，我们一方面将配件调度和运输在线化，另一方面将汽服门店的采购在线化。两个软件之间的协同是非常容易的，但是人和人之间的协同是难的，设想一下，现在汽配城的档口和汽服店面的采购之间的低效协同。

在线化后，数据是活的，决策是实时的，反馈是实时的。机器才能通过算法，直接处理活数据，完成决策。再根据反馈，不断迭代优化算法，改进决策。这就是数据智能的发展。--曾鸣