主题：【原创】移动互联网经济笔记 -- 邓侃

【4】反制 Google

时常从新闻里听到这样的句子，“某国政府某某举动，严重伤害了中国人民的感情” [1,2]。这话听着别扭。

比方说足球比赛，某队全攻全守，上半场攻势如潮，大兵压境。另一个球队步步紧逼，严防死守，下半场趁对方后方薄弱，体力衰退，回防不及，抓住机会打防守反击，最终破门得分。有没有听说输球的球队去抗议，“你们明知道我们体力不支，后防空虚，却偏偏挑我们的软肋下手。用心之毒，下手之重，严重伤害了我队球员以及广大球迷的感情”？

小到体育比赛，大到国际政治，讲究的是知彼知己，以己之长，攻彼之短。商场如赛场，哀怨保护不了自己的利益，也不能赢得竞争对手的尊敬。

我们这一章讨论 “反制 Google”，目的不是为了伤害 Google 的感情。当然 Google 的神经也没有那么脆弱。事实上，我们之所以深入分析 Google 在强大的表象之下，可能隐藏的短板，正是出于对 Google 的敬意。

上一章讲到，十年来 Priceline 凭借信息技术的优势，逐步蚕食了传统旅行社的业务，业绩蒸蒸日上，战果辉煌。但是随着信息技术的普及，众多网站纷纷仿效，挤压 Priceline 的赢利空间。更严重的是，Google 这些信息技术更为强大的公司，也开始觊觎旅行市场，大有螳螂捕蝉黄雀在后，吞噬 Priceline 这些企业的势态。

假如你是 Priceline 的高管，如何反制 Google，捍卫 Priceline 的利益呢？

1. 防守与反击。

知彼知己，百战不殆。上一章我们谈到，Priceline 有三个主要收入来源，1. 批发（Merchant），2. 代售（Agency），3. 承接广告（Advertisement），其中批发的收入占 Priceline 的总收入的 63.4%，其次是代售，占总收入的 35.7%，广告收入不到 1.0% [3]。

打个不恰当的比方，批发就像是 “黄牛”，黄牛以低价大量预订机票和酒店，待价而沽。利润来自零售价格和批发价格的落差，但是同时也承担风险，万一机票和酒店没能在有效期以前出售，损失由黄牛承担。

代售有点像 “托儿”。托儿的任务是招徕消费者，消费者直接与航空公司和酒店预订机票和客房，交易完成后，托儿向航空公司和酒店收取佣金（commission fee）。托儿不承担风险，但是托儿的利润，通常远比黄牛的利润低。

Google 和 Bing 这样的搜索引擎，能够让用户方便地找到航空公司和酒店的网站，同时在Google 和 Bing 的页面上，将来还可以方便地横向比较不同航空公司的同类机票的价格，以及同一个城市各个酒店的客房价格。基于这两项功能，搜索引擎拉近了用户与航空公司和酒店的距离。

在航空公司和酒店看来，与其依赖 Priceline 这样的 “托儿” 去招徕客源，然后支付佣金，不如花小钱在 Google 和 Bing 上投放广告，同样能够达到吸引用户的目的。Priceline 和 Google/Bing 谁更有能力吸引客户，目前难分高下。但是从人气上讲，Google/Bing 的感召力，绝非 Priceline 所能匹敌。

所以，Priceline 的三个收入来源中，被 Google 和 Bing 严重威胁的，是代售，也就是 “托儿” 这个部分，而这部分占 Priceline 总收入的 35.7%。Priceline 或许应该意识到，短时间内，自己缺乏有力的武器，去完全阻止 Google 们对于代售业务的蚕食。

眼下 Priceline 的能做的，或许只有试一试一些消极的措施，例如通过主动降低佣金的标准，去粘住航空公司和酒店。从长期来讲，Priceline 应该想办法扩大 priceline.com 网站对旅行者的吸引力，以便与 Google 和 Bing 争夺航空公司和酒店的广告。如何扩大网站的吸引力，留给下一章再讨论。

Priceline 如何反击 Google 和 Bing 呢？一个办法是避开 Google 和 Bing 的锋芒，靠自己的强项出击。Priceline 的强项是批发（Merchant），也就是所谓 “黄牛” 方式的创收能力。换句话说，Priceline 或许可以考虑采取有力的措施，把批发收入占总收入的份额，从 63.4%，提高到更高水平。

航空公司和酒店，通常会预先把部分机票和客房，以较低价格出售给 Priceline 这些批发商。如果不这么做，万一它们不能及时出售机票和客房，而运营成本依旧，那么闲置的机票和客房，就构成了航空公司和酒店的损失。换句话说，航空公司和酒店，以套利保值（hedging）的方式，把风险转移给了 Priceline 这样的黄牛。这样的做法，根源在于航空公司和酒店，对于市场风险的恐惧。

2. 市场风险与恐惧心理。

什么是市场风险？举个例子，2008 年初，北京奥组委根据 1984 年洛杉矶奥运会以来，以往各届奥运会的参赛人数和游客人数的历史数据推测，2008 年 8 月，北京奥运会期间，来京的境外参赛人员及普通游客，将超过 80 万人次，参见 Figure 4-1。加上国内观赛游客，奥运会将给北京带来总计 640 万的游客 [4]。 如果没有奥运，往年 8 月份，北京游客数量大约会有 400 万的规模 [5]。这样算下来，2008 年 8 月份，来北京的境外境内游客，总数将超过 1000 万人次。

Figure 4-1. Forecasting of the scale of the foreign vistors to Beijing Olympic Games, early 2008 [4].

Courtesy http://i879.photobucket.com/albums/ab351/kan_deng/Economics/Forecastingofthescaleofforeignvisit.jpg

基于上述市场预测，在 2008 年 3 月份以前，大家对 8 月份奥运期间，北京地区酒店的盈利前景，充满期待，酒店预订价格，一涨再涨。2008 年 3 月份，乐观情绪达到最高点，四星级客房平均每晚预订价格高达 2226 元 [6]。而往年 8 月份，北京四星级宾馆客房的平均价格，不超过 1000 元。

2008 年 3 月底，奥运圣火从希腊点燃，然后在全球传递。传递过程中，圣火遭遇部分西方国家的抵制。这时候，大家开始意识到，8 月份奥运期间，访问北京的境外游客数量，可能没有原先预测的那么多。到 5 月底，北京四星级客房预订价格，从 3 月份的均价 2226 元，小幅下跌到平均每晚 2185 元 [6]。

到了 2008 年 7 月份，北京旅游局调整预测，认为奥运期间境外游客只有 40 万到 45 万。比几个月前奥组委预测的 80 多万，少了一半。但是时已至此，酒店已经来不及调整房价，去吸引更多游客了。到 2008 年 8 月 8 日奥运会开幕当天，北京四星级酒店的预订率，不足 50% [7]。

50% 以上的四星级客房无人问津，酒店损失不小，这就是市场风险。除了酒店本身遭遇损失以外，还有谁分担损失，我们不得而知。

酒店或许后悔，假如 3 月份以前，狠狠心及时把奥运期间的客房，降价批发给 Priceline 这样的黄牛。如果那样做，酒店的市场风险，就被部分转移给了 Priceline 们。

酒店对市场风险的恐惧，对于 Priceline 来说，是因势利导扩大批发业务的商机，也是反击 Google 和 Bing 的突破点。

为什么扩大批发业务，能够成为反制 Google 的措施？深层的原因在于，此举改变了游戏规则。原先 Priceline 蚕食传统旅行社的业务，靠得是的信息技术，游戏规则是比拼技术实力。如果延续这个技术路线的游戏规则，那么不久的未来，Google 这些技术实力更加雄厚的公司，势必蚕食 Priceline 的现有业务。

扩大批发的对策，是以大量现金为后盾，依靠对旅行市场的预测，缓解航空公司和酒店对市场风险的恐惧。所以，批发业务能否成功，重在对旅行市场是否熟悉，重在风险保值这些金融期货的操作经验，而技术实力不是决定因素。

Google 和 Bing 会不会也去从事批发业务呢？Google 和 Microsoft，安生立命的根本是技术，依靠自己雄厚的技术能力，做别人想做，但是没有技术能力去做的事情。假如 Google 和 Bing 染指旅行市场的批发业务，无异于以己之短，攻彼之长。

3. 转移与分摊风险。

但是如何充分挖掘批发（Merchant）的潜力？在实际操作过程中，仍然会有很多麻烦。尤其是在什么时候，以什么价格，去预订批发哪些机票和客房，各自需要多少，这些分寸难以拿捏。

他山之玉可以攻石，不妨借鉴一下其它公司，是如何解决类似问题的。

Amazon 是美国最大的在线零售商，它的配送中心（Fulfillment Center）不仅分布在美国和加拿大各地，而且也分布在欧洲和东亚，例如，在中国的北京，广州和苏州，都有 Amazon 的配送中心。令 Amazon 头痛的问题是，1. 如何确定各个配送中心的库存规模？2. 每个配送中心，应该预存哪些商品，多少数量，才能保证既不脱销，又不积压？

Amazon 的解决方案是分摊风险，具体措施有二，

1. 欢迎第三方商家，在 Amazon 平台上开店。此举有两个好处，但是也有一个副作用。

a. 好处一， 第三方商家在 amazon.com 网页中，展示自己能够出售的商品，需要向 Amazon 缴纳广告费。而且，每完成一次交易，还要额外缴纳推介费 [8]。虽然这两项收费，金额不大，但是据说截至 2007 年，在 Amazon 网站上开店的第三方商家，已经超过 130 万 [9]。这样积少成多，Amazon 获利不菲。

b. 好处二，营造 Amazon 应有尽有的形象，吸引更多消费者来 amazon.com 网站购物。Amazon 消费者人气越旺，加盟的第三方商家就越多，从而形成正循环。

c. 副作用是，假如第三方商家出售的商品，在 Amazon 自己的库存里也有。消费者有可能选择在第三方商家购买，相应造成 Amazon 的库存积压。

2. 欢迎其它网站，插入 Amazon 的广告和插件。此举也是收益与风险并存。

a. 好处是，此举有利于给 Amazon 带来更多消费者，扩大销售额，加速库存周转。

b. 副作用是，Amazon 的协作经销商，分布全球，数量大约是 90 万 [9]，如此庞大的协作经销商，会放大需求波动的幅度，给配送中心带来过度压力，造成热门商品的脱销。长此以往，导致消费者流失。

Amazon 是如何即降低库存积压的风险，又避开热卖脱销的尴尬呢？

奥妙在于 Amazon Web Services （AWS），Amazon 的网络服务 [10]。在 Amazon 网页的背后，是一个庞大的云计算系统，云计算系统包含多种功能，构成大型卖场的完整的管理信息系统。例如，支付及安全保障，历史交易查询，库存管理，工作流程监控，订购队列，告示栏等等。

最初，这个大型卖场的管理信息系统，仅供 Amazon 内部使用。2002 年底，Amazon 决定把这些功能，以网络服务形式，对外开放。

正是这个开放的大型卖场的信息系统，使得 Amazon 有能力，1. 让第三方商家，在 amazon.com 网站上开设自己的商店，2. 让协作经销商，在他们自己的网页中，置入 Amazon 的广告和插件。

在 amazon.com 网页上开店的第三方商家，不仅可以在 amazon.com 网页上展示自己的商品，而且可以使用 Amazon 网络服务，管理自己库存里的商品。商家每次添加库存时，主动把添加的商品，一一上报给 Amazon。这些商品什么时候，卖出多少，库存里还剩多少，都可以通过 Amazon 网络服务，随时查阅 [11]。

表面上看，开放的 Amazon 大型卖场信息系统，给第三方商家带来了极大便利。但是第三方商家在享受便利的同时，让 Amazon 获得了信息不对称的优势。Amazon 可以随时统计每个第三方商家的库存情况，而每个第三方商家，既不了解其它商家的库存，更不清楚 Amazon 的库存。

Amazon 利用信息不对称的优势，把众多第三方商家的库存，暗中组织成缓冲市场需求波动幅度的工具，并且以此调整自己的库存的种类和数量。这样一来，Amazon 把库存积压和热卖脱销的风险，暗中转移和分摊给了众多的第三方商家。

4. 实际效果。

以上是理论推测，从 2002 年，Amazon 推行开放型大型卖场的举措以来，实践的成效如何？ Amazon 历年的季度财报中，没有说明 Amazon 依靠自有库存获得的销售额和利润，也没有说明第三方商家的销售额和利润 [12]。但是，我们可以通过相关数据，大致推测这些数据。

Figure 4-2. The income and cost of Amazon since 1997 [12].

Courtesy http://i879.photobucket.com/albums/ab351/kan_deng/Economics/AmazonIncomeandCost1997to2010.png

参见 Figure 4-2，Amazon 在 2002Q1 的总销售额是 8.47 亿美元。由于 2002 年初，Amazon 还没有开放卖场信息系统，不存在第三方商家的介入，所以这个销售额，是 Amazon 完全自主的销售额。

假定配送中心规模的扩大，与 Amazon 依靠自有库存所获得的销售额的增长成正比，那么我们就可以用配送中心的增长幅度，来推测 Amazon 自主销售额的成长。从 2002Q1 到 2010Q1，Amazon 配送中心的成本开支，从 0.90 亿美元增长到 5.46 亿美元，所以，2010Q1 Amazon 配送中心的规模，大致是 2002Q1 的规模的 606% （5.46 / 0.90 = 606%）。按照这个增长幅度，2010Q1 Amazon 自主销售额大致是 51.33 亿美元 （606% x 8.47 = 51.33）。

根据 Amazon 的季度财报 [12]，2010Q1 Amazon 的总销售额是 71.31 亿美元。如果从中扣除 Amazon 自己的销售成果 51.33 亿美元，那么剩下的 19.98 亿美元，是第三方商家的销售额。也就是说，第三方商家的销售额，占 Amazon 总销售额的 28% （19.98 / 71.31 = 28%）。虽然 28% 离传说中的 40% 有差距 [13]，但是仍然是一个惊人的数字。

或许有人会质疑，虽然第三方商家拉动了 Amazon 的总销售额，但是销售额不等于利润，第三方商家不一定给 Amazon 带来可观的利润。

2002Q1 Amazon 的毛利（Income from Operations）是 2.23 亿美元，这是 Amazon 完全依靠自主销售所获得的毛利。假如仍然根据配送中心规模的增长，来估算毛利的增长，那么到了 2010Q1，Amazon 依靠自主销售所获得的毛利大致是 13.51 亿美元（606% x 2.23 = 13.51）。而实际上 2010Q1 Amazon 的总毛利是 16.30 亿美元，总毛利与 Amazon 自主毛利的落差是 2.79 亿美元（16.30 - 13.51 = 2.79），占总毛利的 17%。这是第三方商家贡献给 Amazon 的毛利，规模相当可观。

开放卖场信息系统，导致运行成本，硬件购置成本，以及软件开放成本的增加。从 2002Q1 到 2010Q1，这三项信息系统成本的总和，从 0.56 亿美元，增加到了 3.66 亿美元。假如仍然根据配送中心规模的增长，来估算 Amazon 自身对信息系统的需求，那么 2010Q1，满足 Amazon 自身需求的信息系统成本，大致是 3.39 亿美元（606% x 0.56 = 3.39）。剩下的 0.27 亿美元，服务于第三方商家。也就是说，平均每投入 1 美元给开放的卖场信息系统，Amazon 获利 10 美元（2.79 / 0.27 = 10）。

5. 启示录。

Amazon 通过开放卖场信息系统，吸引第三方商家在 amazon.com 网站上开店，不仅使 Amazon 成为全球最大的网络卖场，而且暗中转移和分摊了，由于市场需求的波动造成的，库存积压的损失，以及热卖脱销导致用户流失的风险。风险转移和分摊的诀窍，在于 Amazon 获得了信息不对称的优势。

对于 Priceline 来说，如果也仿效 Amazon 的做法，把自己的预订机票和客房的信息系统，对外开放，就可以转移和分摊批发预订机票和客房的风险，既缓解了航空公司和酒店对于市场风险的恐惧，又巩固了 Priceline 自己在机票和客房批发的龙头地位。

对于中国携程来说，开放信息系统的做法，得益更多。例如很多酒店虽然有各自的网站，但是它们的支付系统和客房库存统，使用不便，甚至无法使用。如果能够吸引这些酒店在携程网站上开店，那么就可以极大巩固这些酒店与携程的合作粘性。

Reference,

[1] 不要再来伤害我 -- 那些“伤害中国人民感情”的国家.

(http://www.fangkc.cn/2008/12/donot-hurt-chinese/)

[2] 中国人民是全世界最坚强的. (http://www.arctosia.com/archives/511)

[3] Priceline SEC filing 10-Ks.

(http://yahoo.brand.edgar-online.com/Default.aspx?companyid=3671&formtypeID=7)

[4] 论 2008 北京奥运与酒店策略.

(http://www.govyi.com/lunwen/2009/200901/285847_2.shtml)

[5] 北京奥运的总投入与总收益，2008年7月29日.

(http://hi.baidu.com/cangyan/blog/item/67e6eb1ff46db30c304e15f1.html)

[6] 北京奥运旅游收入将达 4 亿美元，宾馆房价渐回落.

(http://2008.sohu.com/20080716/n258174105.shtml)

[7] 北京奥运酒店遇冷，为上海世博会预警.

(http://www.traveldaily.cn/article/23699.html?hl=%E4%B8%8A%E6%B5%B7%E4%B8%96%E5%8D%9A)

[8] Selling on Amazon. (http://www.amazonservices.com/content/sell-on-amazon.htm)

[9] Introduction to Amazon.com's affiliates and third-party sellers.

(http://en.wikipedia.org/wiki/Amazon.com#Third-party_sellers)

[10] Amazon Web Service. (http://aws.amazon.com/)

[11] How it works, when selling on Amazon.com

(http://www.amazonservices.com/content/sell-on-amazon.htm?id=hm2&ld=AZSOAFSLNAVAS)

[12] Amazon SEC filing 10-Qs.

(http://yahoo.brand.edgar-online.com/Default.aspx?companyid=7235&formtypeID=13)

[13] Amazon third party sellers.

(http://en.wikipedia.org/wiki/Amazon.com#Third-party_sellers)