O2O的最大的瓶頸是地圖

隨著互聯(lián)網(wǎng)線上的流量越來越少(在向移動端轉(zhuǎn)移)，線上的競爭越來越激烈，O2O的火爆也就可以理解了，因為線上已經(jīng)是那樣了，線下則還有很大規(guī)模的市場可以去搶占。所以騰訊的微生活做不起來也要堅持，阿里則開始再進入造節(jié)日的節(jié)奏(3.8節(jié)出資全國打折)。所以說，大家都非常努力的在切入線下，尤其在花錢培養(yǎng)用戶習(xí)慣上不遺余力(比如打車軟件)。但經(jīng)過一段時間的觀察，你發(fā)現(xiàn)這個效果并沒有太好，O2O確實是個非常難撬動的市場，而線上企業(yè)去線下也往往舉步維艱。抱歉，寫到這里發(fā)現(xiàn)忘了寫百度。

百度的O2O比較簡單，目前還是在做地圖入口。而阿里買了高德，也是在做地圖入口。騰訊入股搜狗，soso都不要了，單單留下了地圖。所以地圖在O2O中的地位目前看已經(jīng)是達成了各界的共識，而O2O又沒做起來，那我能找到的第一個共同的理由，就是地圖。經(jīng)過研究思考了解，我終于發(fā)現(xiàn)，原來O2O的最大瓶頸是地圖。

不知道有多少人用過很多軟件的簽到功能，里面的你在“XXX街道XX號”的提示，是不是讓人看著很蛋痛。而像我這樣仇家比較多的人一般都是關(guān)閉定位的，免得不小心一下子暴露了具體位置然后被仇家尋上門來。我遍訪地圖界人士，最終發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)這個問題的原因是：現(xiàn)在的所有地圖都是為導(dǎo)航設(shè)計的!!換句話說所有的地圖都是為了車設(shè)計的，而不是為了人，不是為了人!!

所以你就很容易理解目前地圖這個產(chǎn)品為什么這么反人類了。對于車來說，街道顯然是最重要的，因為我的車是必須要走這個街道的。然后基于位置的服務(wù)就變成是以你的所在位置點畫一個圈，看看你附近有什么(半徑可大可小)。反人類的地方就來了，假如你在故宮城墻旁邊，然后一個定位，然后推薦一家圍墻外的商店，看著直線距離確實很近，但你要走過去，估計就餓死在半路了。所以O(shè)2O的習(xí)慣難以建立就是因為這個位置邏輯和人的習(xí)慣還是有背離的。

于是我們發(fā)現(xiàn)一些軟件也做了改良，他們都用了地圖顯示的模式，在地圖上戳了很多氣球，讓你直觀的看到這些消費的場所在哪。然后你就在地圖上像個傻子一樣到處點氣球看簡介，用戶體驗很差。曾經(jīng)有一個app很火，叫食神搖搖，大概意思就是搖一下就推薦一個餐館給你，讓你減少選擇的糾結(jié)。這個做法比較符合人類的習(xí)慣，當(dāng)然這個服務(wù)基于位置，但重點不在位置，換句話說，做的還不是很好。

后來有一個事情比較啟發(fā)我，那就是分類信息網(wǎng)站，當(dāng)你在上面找房子的時候，他的地圖隱藏的是很深的，是在每個房源里面顯示位置里面才有一個的，而外部他沒有采用地圖的方式，而是區(qū)域分類的方式，展示效率奇高。

所以我們發(fā)現(xiàn)，正常的人類來區(qū)分位置不是通過街道，而是通過區(qū)域，至于怎么去這些區(qū)域，才是地圖做的事情。而我們在做正常的生活行為的時候，都是根據(jù)區(qū)域來告知的。比如我會告訴你，吃飯的飯店在亞運村，或者鳥巢北面，或者三里屯，國貿(mào)之類的，就算是你上出租車，你跟司機說去朝陽區(qū)南沙灘路，司機也頭暈，你說去鳥巢，就簡單明了。

后來我發(fā)現(xiàn)，新浪微博用了一個新的區(qū)域位置提供商火信網(wǎng)絡(luò)之后，位置簽到人性化了很多。這個是新數(shù)據(jù)使用之前和之后的顯示差別，不但字數(shù)少了，看著是不是逼格也提升了很多。即使沒有來過北京的人，也知道你在哪里了。

這里值得一提的是，新浪微博的這個簽到是不需要地圖的，換句話說，這個區(qū)域服務(wù)是可以脫離地圖存在的，在換句話說，你是不需要再地圖上點氣球了。

當(dāng)然，問題不僅僅是區(qū)域這么簡單，了解了一下這個數(shù)據(jù)產(chǎn)品內(nèi)部的商業(yè)邏輯后發(fā)現(xiàn)，這個基于位置的服務(wù)還是非常有意思的采用了兩個維度，顛覆了之前基于位置服務(wù)的幾個概念。

第一，基于位置變成基于區(qū)域，而且脫離了地圖。第二，基于位置半徑的服務(wù)查詢，變成了基于事件發(fā)生。換句話說，就是根據(jù)區(qū)域正在發(fā)生的打折優(yōu)惠活動等信息來推薦場所而不是靜態(tài)場所推薦。當(dāng)然選擇你喜歡的消費場所后，導(dǎo)航的事情還是交給地圖完成，這樣產(chǎn)品是比較輕的。第三，增加了人群本身的屬性。這個數(shù)據(jù)服務(wù)可以植入各種app端，比如你放在美圖秀秀這樣的軟件里面，這個用戶多半是個軟妹子，當(dāng)她使用這個服務(wù)的時候，推薦的內(nèi)容自然就是商超品牌打折之類的女性關(guān)注信息。而因為各個app軟件內(nèi)部也都有分析用戶特征的設(shè)計存在，所以這個O2O的匹配就不僅僅是一個地域維度，還有人本身的維度。兩個維度一起發(fā)生作用，推薦自然更符合需求。

這里面值得一提是，因為不基于位置半徑，同時還可以對用戶進行分析，所以O(shè)2O事件推薦也不拘泥在區(qū)域附近，比如說，你在家打開后，可以看到自己工作地方附近的飯店打折，或者自己常去的商場正在促銷。至少對于我來說，想請別人吃飯的時候，軟件基本只會推薦附近的場所，而并不會基于我的消費層次和習(xí)慣做其他區(qū)域的推薦，對于O2O來說，這并不科學(xué)。

不管怎么說，火信網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)服務(wù)對于O2O服務(wù)的探索顯然比地圖更近了一步，而且產(chǎn)品形態(tài)更輕更智能，最大的后果則是，如果各種app都使用了這個不基于地圖的地理數(shù)據(jù)服務(wù)，那么地圖是O2O入口的這個命題就可能被打破。這個命題如果被打破，O2O恐怕又要重新洗牌了。

所以，歸根到底O2O也好，LBS也好，目前基于位置服務(wù)的地圖們，問題就還是在用車的思維而不是人的思維來思考問題，要命的是，地圖產(chǎn)品現(xiàn)在的使用者，大部分還沒有車。這也就成了O2O目前最大的瓶頸。而假如想要地圖類的產(chǎn)品，或者其他沒有地圖的產(chǎn)品，開始成為O2O的入口，換一個思考方式，也許才會有新的突破。