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每年十多萬億GDP的物流行業(yè)，到底是個什么樣？

發(fā)布時間：2018-02-07 10:50:29 牛透社

我是一個IT行業(yè)混跡了21年的老兵，做過很多IT相關的事，也基本都是在企業(yè)服務圈子。

過去四年里，我在一家物流行業(yè)做互聯(lián)網(wǎng)化和信息化服務的企業(yè)——G7公司工作，負責產(chǎn)品開發(fā)和研發(fā)管理。

大家對于順豐、京東配送、菜鳥，應該都是耳熟能詳?shù)?。但其實，物流行業(yè)遠比大家每天接觸的這些東西要多得多。

事實上，物流行業(yè)是一個每年有10多萬億GDP的行業(yè)，是中國最大的行業(yè)之一。大家耳熟能詳?shù)倪@些大公司，包括順豐、德邦在內(nèi)，加起來恐怕連整個物流行業(yè)的1%都不到。

其原因在于，大家所熟知的物流行業(yè)大公司，基本都是TOC的，比如快遞。但在整個物流行業(yè)，還有很多其它類型的公司，比如：鐵路運輸、輪船云圖、特殊行業(yè)的運輸?shù)鹊取?/p>

更直接地來說，中國幾個大的快遞公司加起來可能還沒有UPS一家大。UPS一年差不多1千多億美元的銷售額，但是順豐每年也只有幾百億人民幣而已。

在這個行業(yè)里，提供互聯(lián)網(wǎng)和軟件服務的公司至少有幾百家。由于中國物流行業(yè)是非常分散的，所以為這些公司做服務的企業(yè)也非常分散。

物流行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)

在我加入崔牛會之前，有一場分享中提到：交易服務可能是SaaS服務最有利、最容易切入的應用。其實物流行業(yè)同樣如此。

物流行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，我用三句話做總結：

第一，非常分散；

第二，正在快速的集約化發(fā)展；

第三，互聯(lián)網(wǎng)對這個行業(yè)影響非常大，過去這幾年尤為如此。

在過去的幾年里，我讀過很多相關的研究報告，結合我對這個行業(yè)的理解，做出了以上的總結。

我將物流行業(yè)分為幾個層次。（并不是層次高的占比就越高，僅僅只是分層而已）

從下往上數(shù)第三層是崔牛會里很多牛油都在做的事情，比如：報關平臺、tms、ERP、設備管理系統(tǒng)、GPS定位服務等。

從上往下數(shù)第二層則是一些管理服務，比如我們聽到過的DHL、中外運等等，它們都屬于基礎的管理服務。

還有一些特殊的行業(yè)，比如冷鏈、化工品，在這些領域里也都有很多挺大的公司，他們就是做管理，但實際運輸或者實際倉儲服務卻不一定做。

這幅圖是把前面那幅圖做了一個更細致的劃分，也許有很多分類在行業(yè)里并不一致，但這是我的理解，僅給大家做一個參考。

接下來，我將分享我最熟悉的公路運輸企業(yè)的狀況。尤其是我過去幾年看到的，在公路運輸領域里面最主要的機會，以及這些機會反映出來的一些本質(zhì)。

物流行業(yè)中小企業(yè)服務的機會

一、信息化發(fā)展滯后的原因

從上面這張圖，我試圖說明在中國公路運輸行業(yè)和其他的物流模塊一樣，都是極其分散的。

這張圖是根據(jù)我之前東家的數(shù)據(jù)來的——大概有4萬多家運輸企業(yè)的數(shù)據(jù)。在這4萬多家運輸企業(yè)里，大于50臺車的占3.58%，有30到50臺車的占4%，有10到30臺車的為8.99%，小于10臺的則是83.35%。

從這個數(shù)據(jù)來看，小微企業(yè)占到了絕大多數(shù)。

首先說這個數(shù)據(jù)的準確性。因為G7的客戶在行業(yè)里基本都屬于偏大的，換句話說抽樣數(shù)據(jù)會比實際數(shù)據(jù)要好一些，實際數(shù)據(jù)更分散，比這個分散一倍不止。

給大家做一個比較：美國最大的運輸企業(yè)大概有10萬輛車，而中國最大的運輸企業(yè)也就不到3000輛車。

當然，這里說的不是像順豐這樣的公司，因為順豐一定程度上來說并不屬于運輸企業(yè)，它既有運力也有貨，所以也可以說是甲方。因此我們不把順豐列在其中，僅說單純的運輸企業(yè)。

這么分散的一個行業(yè)，導致了一個現(xiàn)象：這個行業(yè)的信息化發(fā)展非常滯后。

行業(yè)里有著大量小企業(yè)、夫妻店或者兄弟幾個人開的店，他們過去都不太需要信息化。此外，稍微大一點的企業(yè)，也都非常不愿意花這個錢。

另外，運輸行業(yè)是國家比較早放開的一個行業(yè)，所以其競爭結果是——幾乎過去的所有國營企業(yè)都出局了，只有民營企業(yè)。

嚴格來說，普貨運輸基本都是民營企業(yè)，除了中石油、中石化、煙草專賣等國家控制的資源，由國營企業(yè)在做運輸，其他都是民營企業(yè)。

過去這些年，有非常多的IT公司、軟件公司、互聯(lián)網(wǎng)公司試圖在這個行業(yè)里找到一些機會。而我們做ToB的業(yè)務，無非是思考怎么樣提升工作效率、降低成本。

到現(xiàn)在為止，我們還能看到很多的機會，行業(yè)里還有非常多的痛點，非常多的公司都在嘗試，但是賺錢不易。換言之，有痛點，但是從用戶痛點里賺到錢還是非常不容易的。

二、五類物流企業(yè)服務

在這里，我們主要是說小企業(yè)的機會，就不談大企業(yè)服務的事兒了。

1.TMS

小企業(yè)最多一類的普貨物流企業(yè)，我們就叫小專線或者小車隊等等。

最開始，絕大多數(shù)的公司試圖做一件事——TMS，運輸管理系統(tǒng)。凡是有車、有貨這樣的物流企業(yè)，每天都在做業(yè)務，還要記錄貨、記錄車、記錄運行情況、記錄該跟客戶收多少錢、記錄跟司機（尤其是跟一些外部司機或者外部車）的交易情況等。

上圖是行業(yè)比較著名的運輸企業(yè)信息化公司——車滿滿的產(chǎn)品手機版界面。（這是我從網(wǎng)上截的一張圖，）

圖中顯示，這個月這家公司跟他的客戶有哪些活，應該結多少錢，這是很基本的界面，也是非常基礎的TMS公司的界面。

這是一個實際的車隊，也算是一個中型車隊。目前大概有100輛車，年營業(yè)額大概有好幾千萬，他們公司的內(nèi)部每天在用這款產(chǎn)品。

這個車隊主要是整車運輸?shù)?，大家可以看到，它記錄的是：每天哪趟車從哪兒到哪兒、出發(fā)時間、到達時間、行駛里程、路上開銷等等。

這家公司通常會讓客服小姑娘把這些數(shù)記下來，有的是司機照照片過來，她做記錄，有的是從其他系統(tǒng)把信息拿過來，有了這些數(shù)據(jù)以后就可以做結算。

事實上，早期的時候，TMS最開始做信息化的公司，大多數(shù)都是在做這一塊。這個行業(yè)里對小企業(yè)服務的公司，包括藍橋、卡行天下等等。其中，有一家經(jīng)緯投資的公司叫oTMS，是這幾年崛起的，他們給上游企業(yè)服務。

但是到目前為止，做TMS服務的公司，我們還沒有看到做得特別大的。嚴格來說，給大公司做TMS服務的有幾個不錯的，但是給小企業(yè)提供服務的，我們還沒有看到上萬級別的企業(yè)。

2、專線、中小型物流公司交易服務

在物流園區(qū)里，原來都是散貨司機，所以園區(qū)里有非常多的黃牛。黃牛最開始把貨的信息寫在小黑板上（很多公司用小黑板發(fā)布信息），有人就去找貨。

但實際上，這部分總量并不是特別大。我們叫這種發(fā)布信息的，叫做“信息部”，信息部找貨量不是特別多，可能僅占到10%，因為這都是散貨，通常應該是10%到20%之間。

在這10%到20%的散貨里，過去幾年產(chǎn)生了兩個非常大的公司，一個叫貨車幫，一個叫運滿滿。

貨車幫、運滿滿實際就是類似于滴滴的公司——他們自己都管自己叫貨運市場的滴滴，都是做貨運市場的即時交易信息服務的。

換句話說，他們是把原來信息部黃牛的生意給搶了。

當然，他們最開始還是挺聰明的，他們并不說“我要搶你的生意”，而是提供了一些信息工具讓黃牛用，說能幫黃牛更好的去撮合交易。

但實際上，溫水煮青蛙，這些信息部、黃牛最開始用他們的工具，后來信息都集中以后，有貨的人和有車的人，他們也都有這個工具，發(fā)貨的人就開始自己發(fā)布信息，找貨的司機就自己去找貨了。

如果大家現(xiàn)在去貨運市場，已經(jīng)基本上看不到信息部了，或者說信息部越來越少，已經(jīng)逐漸退出市場了。當然，貨車幫、運滿滿也是比較苦逼的，它們不像滴滴每天都有多少個億的收入。

就我的判斷，目前貨車幫、運滿滿合并之后，他們可能也并不敢對交易服務直接收費。

因為一旦他們撮合了一筆交易，去收差價，肯定有人用不收差價的方法去做，比如提供信息服務的方式。

所以貨車幫、運滿滿合并以后，他們最大的贏利機會是金融和后市場服務，這是他們今年最主要的布局。

貨運市場的交易服務，在當年的競爭慘烈程度，我相信與跟滴滴、快車這些相比也是有過之無不及的。據(jù)說他們每天“打架”都有幾十起，每個月賠款預算可能都有幾十萬、上百萬，是非常慘烈的。

不論如何，即時貨運交易這樣的生意已經(jīng)跑出來了一個巨頭，就是合并后的貨車幫運滿滿。

3、快遞、大型物流公司交易服務

貨運市場的另外一類交易服務，是給快遞、快運等等大型物流公司做整車交易服務的，或者說幫大型物流公司去找零散運力的公司。

這其中有一家公司跑出來了，叫福佑卡車。他們也就發(fā)展了三年時間，現(xiàn)在估計已經(jīng)做到一年十幾個億的銷售額。

這家公司提供的最主要的交易服務，實際上是提供給大企業(yè)的，讓大企業(yè)去找零散運力的時候更舒服一些，比如它提供開發(fā)票的服務，提供擔保的服務等等。

像福佑卡車這類公司，以后可能也是要做金融和后市場服務的。但是這一類服務，我們的判斷是提供幫大公司找小的運力這種服務，它可能會變成一個四方公司，而四方公司就不是一個全行業(yè)的平臺公司。

我個人估計，可能會有多個像福佑卡車這樣的，做這類交易服務的四方公司出現(xiàn)，我覺得這其實也是我們的機會所在。

4、管車服務

還有一類服務，不是交易服務，我們稱其為管車服務，這是G7的模型。

如果大家翻到前面的行業(yè)生態(tài)結構圖，就可以看到G7結構是管車服務，只要是有車的或者有貨的人，都會對這個車的信息有興趣。

司機會對車有興趣這是毫無疑問的，物流運輸公司對這個車有興趣也很容易理解，因為他買車要對車進行維護保養(yǎng)、跟蹤車的位置。

同時，他們的客戶也對車有興趣，因為他們要知道你是用什么車給我拉的？這個車到哪兒了？

當一個上游企業(yè)要找下游的時候，他也要知道，你到底有幾輛車？你能夠調(diào)配的車輛到底有多少？能不能保證在急的時候，我的貨能夠隨時發(fā)出來。

因此，G7做管車服務的出發(fā)點是，這么多人都對車有興趣，我就做好管車服務，滿足所有人對車的訴求。

坦率的說，管車服務也賺不了太多錢。因為中國不像美國，能賺到美國的五分之一就不錯了。

管車服務或者說車隊管理服務，在美國平均每臺車每個月可以收到100美金，在中國能收到100人民幣就不錯了。所以，實際上，G7接下來要賺錢的地方也是金融和后市場服務。

5、油品貿(mào)易/服務

從生產(chǎn)要素來說，在物流里有路、油、車、貨、人。

有一家公司叫找油網(wǎng)，它是從找鋼網(wǎng)孵化出來的公司。因為它發(fā)現(xiàn)了中石油、中石化這些加油站或者是大的貿(mào)易公司不能服務到的地方。

他們找到了這樣的機會切入市場，給物流企業(yè)（物流企業(yè)用油多）提供一些個性化的服務，幫他們找到更便宜的油、更適合的油，幫助貿(mào)易公司找到更多的客戶。

找油網(wǎng)可以賺到一些批發(fā)、零售的差價或者返點，但是我相信它接下來也一定會關注金融服務。

找油網(wǎng)的母公司是找鋼網(wǎng)，找鋼網(wǎng)也是類似的服務——主要是做鋼材貿(mào)易的服務。找鋼網(wǎng)本身做鋼材貿(mào)易的交易服務并不賺錢，但是他們通過物流賺到錢了。

這就像淘寶一樣，它對交易本身不直接收錢，但是它可能會對開店收費或者通過物流賺錢。找鋼網(wǎng)、找油網(wǎng)都是這樣的案例。

從過去這幾年的狀況來看，以上這幾個交易服務案例非常的明確告訴我們——互聯(lián)網(wǎng)在整個物流行業(yè)中，起到非常大的作用，它非常好的幫助小的物流企業(yè)長大了，也幫助司機、幫助車老板提升了他們的管理效率。

但實際上，交易服務本身并不一定能賺到錢，他們賺的是金融服務的錢?；蛘哒f，羊毛出在豬身上，典型的互聯(lián)網(wǎng)思路。

對物流行業(yè)智能化的展望及我們的實踐

在物流行業(yè)還有沒有其他交易服務機會？

我的答案是很明確的——有很多交易服務的機會。比如城市配送里的一些交易服務、其他設備的交易服務、叉車租賃或者人員外派等等。

接下來要談的一個話題是：去年以來比較熱的智能化的場景。

1、無人倉庫

對于無人倉庫，大家可能早都已經(jīng)看到了，亞馬遜、京東做了很多相關的事情。甚至包括每一個大的快遞、快運公司，他們的自動分解等等。

倉儲運營系統(tǒng)，其實有很多非常好的案例，而且也相當?shù)某墒臁?nbsp;

2、無人駕駛

對車而言，我們常提到無人駕駛。但從目前來看，貨車很可能更早比乘用車實現(xiàn)無人駕駛。其實已經(jīng)有很多公司都在做這方面的嘗試了。

3、自動化運營

這也是我新的公司準備全力以赴去做的，它是針對各個運營服務甚至銷售場景去做的。

我們小幫如魚智能科技公司，是希望對物流和供應鏈去做智能化。

我們思考的入手點，第一個是客服的場景。據(jù)說，順豐有五千多個對外的客服，而德邦有一兩千個。

他們對內(nèi)的服務，比如對帳等等這些服務也都有好幾千個。他們在每一個門店的服務人員，都有至少一到兩個。這樣算下來，每一家大公司都不少于上萬人的服務人員。

我們認為，未來的客服可能是這樣的：有大量的、重復的、自動化的工作。不一定是對外的客戶工作，對內(nèi)的服務也應該是這樣。

所謂大量重復的工作，是指比如客戶打電話查一個單，對內(nèi)部做一次報表的統(tǒng)計，在內(nèi)部溝通一次車輛或者找一票貨，又或者是找一個車輛的信息。

目前，這些事情由大量的人在做，而我們認為，這件事應該是可以比較快的實現(xiàn)信息化的。并且，內(nèi)部和外部都一樣，有非常多服務交流的重復工作，所以我們希望從這個點入手。

我們是做行業(yè)領域的自動化，所以可以避免掉很多問題。比如我們做客服機器人，因為我們是這個領域里的專家，所以對這一領域里的流程、用語和相關知識，形成了一個非常強大的知識圖譜，這可以形成推力，能和企業(yè)流程去做對接。

正是因此，我們可以完成非常復雜的，這個領域內(nèi)的客戶服務工作。這不像絕大多數(shù)目前的自動化客服，只能完成一句或者幾句的一問一答式的對話，我們可以對接到下單、理賠等比較復雜的企業(yè)場景。

當然，我們也碰到非常多的挑戰(zhàn)，比如自然語言的理解和流程的學習，與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)集成，以及語音識別等。

總的來說，在過去幾年里，物流行業(yè)發(fā)生了非常大的變化，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)正在深入的對這個行業(yè)產(chǎn)生影響，帶來變革。交易服務類的互聯(lián)網(wǎng)公司走得很快，最先跑出來了一些獨角獸。接下來，我們可以看到一些清晰的交易服務場景，而行業(yè)智能化也是今年非?；馃岬脑掝}。