流量：一个3M分析框架

发布时间：2023-07-26 01:44 浏览次数：次作者：小编

　　今年早些时候，两位博士生说对流量研究感兴趣。我觉得可以看看。流量一词，含义宽广。无论英文还是中文的学术文献，都没有十分精准和贴切的定义。于是决定面向商务畅销文献写作。根据她们的前期研究提供的素材和刺激，我主导提出了一系列的框架，遂成此文，发表于近期的《清华管理评论》。学生苏孟玥主导的本文姊妹篇仍在修改中。后续呈现。

　　在数字经济时代，“流量”一词，被广泛地使用。平台厂商和商家店铺的网站关心的是用户访问量，一个游戏或者其它App的开发商关注的是日均或月均活跃用户量，搜索引擎或广告商在乎的是点击量，网管考虑的是带宽与设计容量可以充分包容巨量用户的同时出现，手机用户关心自己套餐中剩余的流量是否充足。可见，无论是从供给方，还是需求方，抑或鸟瞰的角度，大家对流量的解读既有一定的共性，又有各自的不同侧重。全面精准地把握流量的实质内涵及其在不同使用情境下的表现，将会帮助我们在数字经济大潮中更好地通过有效地利用流量来创造价值，并对与流量相关的各种误区保持足够的重视与警觉。界定和解读流量概念与现象乃是本文主旨。

　　也许，纯粹从技术的视角来看，流量最初指的是一个系统中数据的流量（Data Usage or Data Traffic）。如此，在一定意义上，我们可以说流量是以信息为基础的数字经济时代的一个重要产物。甚至有人把驱动整个数字经济时代的数据比拟为类似工业时代中不可或缺的原油。在《SurveillanceCapitalism》一书中，其作者哈佛商学院教授Shoshana Zuboff将数字经济时代以谷歌为代表的大公司通过买卖个人数据信息而获利的模式称为“监视型资本主义。”数据为王。流量越大，数据越丰满详细，说明商家对个体消费者监视和掠夺得越充分。商家盈利，盆满钵满，富可敌国。个人自由与选择不断丧失，听之任之，无可奈何。

　　仔细思之，其实流量的价值在传统时代亦不可或缺。假定其它条件相等，在一个没有人流和车流的地方开饭馆，通常无异于给“好酒也怕巷子深”这一假说做注脚。早年天桥耍把式卖艺的追求的也是流量：有钱的帮个钱场，没钱的帮个人场。每年秋季去香山看红叶的人车流量把香山附近所有道路塞到水泄不通。每天到故宫和卢浮宫排队参观的络绎不绝。很多地方的海底捞，门口排队一个小时以上乃是常态。很多所谓的网红餐厅，实际上是非常地不数字化。不接受预定，必须亲自到场排队。双向选择，爱来不来。社会化压力与吸引力，你又不得不来。

　　在数字时代，商家的数据驱动和流量操控也许会限制个体的自由思考与选择。也许，个体消费者也会不断地采用新的方式来践行自己的自由与选择。大家双向调整。其实，在传统经济时代，商家仍然可以通过饥饿营销来操控流量和定价。而且，由于供给稀缺抑或交易方式极其有限，很多情况下消费者实际上根本没有什么可以选择的。即使你愿意主动出卖你的数据，商家也不会意愿搭理你。

　　流量自古有之，只是如今数字化，被更广泛地提及。人气（Popularity）。场景（Event）热闹（Spectacle）。动静（Attention）。注意力（Eyeball）。扎堆性（Aggregation）。古往今来人的基本特性没变。无论是数字经济时代，还是传统经济领域，大家通常喜好合群从众、集聚扎堆儿。集聚产生流量。流量是热点的象征，是商机的展现。为流量点赞！

　　且慢！并不是所有的流量都靓丽值钱。比如，你的销品茂（Shopping Mall）夏日夜晚人头攒动，大多数可能是来蹭免费空调的本地居民，完全没有消费意愿或支付能力。在商言商，流量的价值终究来源于其可变现性（Monetization）：

　　（2）是否可以将其数据贩卖给那些愿意付费的第三方企业或机构（比如广告商）；

　　因此，总括而言，我们不妨构建一个简单的3M框架来分析流量：体量（Mass）-流动（Mobility）-变现（Monetization）。前两个M分析流量的实质特点。体量聚焦于流量的量之大小与相关的特点。流动专注于流量的流动性特点与变化模式。第三个M解析流量的可变现性及商业价值。

　　首先，我们给出流量的一个较为粗略的定义。概而言之，流量是具有一定规模性和消费潜力的客流群体的集聚与流动。对于一个企业或者商家而言，个体消费者指的是具有消费意愿和支付能力的人。而由消费者构成的客流群体则体现了对某类（或者具体到某家）企业的共同的潜在兴趣。从某种意义上说，即使是一个在销品茂蹭空调的也可能被某个商家碰巧诱引说服而产生消费，比如到某家餐馆用餐。一个人头攒动的商场，可能会因其流量和热闹而吸引更多的潜在用户造访。门可罗雀的店铺，则会因为惨淡冷清而令那些即使有潜在消费需求者望而却步、绕道而行。流量，是一个群体现象。

　　互联网时代下，流量是以动态数据形式存在于网络中的用户集合，可以归属于某个企业，也可以在多个企业间实现数据的交互共享。数据内不仅包含该用户集合的基本参数，比如页面浏览数（Page Views Per User）和重复访问量（Repeat Visitors）等，还包括该集合的特征参数，如消费偏好和社会属性等。根据用户的性别、爱好、职业、收入等个性化数据信息（特征参数），企业可以对用户的消费行为进行预测、引导和干预。因此，流量通常代表着潜在的需求，具有重要的潜在商业价值。

　　说得苛刻一点，流量在很多情况下不过也就是一个看上去很美的东西，类似花瓶( Vase )。我们不妨用一个VASE框架来从“体量”的大小来看流量：最大容量（Volume）、集聚特性（Aggregation）、总体规模（Scale）和可扩容性（Expandability）。

　　首先，在任何一个无论是实际的还是虚拟的空间以及时间节点上，流量的最高上限应该是该空间在当时可接纳最多来访客户群体的容量，比如故宫每日游客限额或者一个网上App开发与运营商之系统与带宽所能接纳的最高同时访问量。有了对最大容量的理解，才可能更好地把握对流量之体量的预期以及企业实际流量之引领与构建的效率。

　　其次，流量的量可以通过不同的方式在时间和空间上展现其积聚特性。在一个特定的时间点上，一个商家可能有较高的流量，但这些流量都主要集中在某些特定的空间，构成这些流量的消费主体目的性非常强，直奔主题、心无旁骛。比如，一个销品茂，正午时分，只有餐厅常常爆满，吃饭的人对其它商品购物几乎毫无兴趣。仔细看去，只有一半的餐厅每日爆满，其它的通常不满。再进一步仔细看，即使到一家餐馆就餐的人爆满，但大家主要都是点性价比较高的菜，对其它菜毫无兴趣。流量不是一个一般性的特征，要看它背后所代表的消费企图。同样道理，有些企业，可能只在某个特定时间段或者时间点上才会流量饱满。比如，蔬菜批发市场的流量主要集中在早上或者清晨。

　　再次，无论积聚模式如何，流量的体量总是能够通过某些特定的指标来展示其实际的总体规模，比如基础用户数量（Installed Base）。总体注册用户数，体现的往往是一个潜在的消费集群对于某个App的一般性的兴趣。有些时候，一个用户甚至同时拥有多个账户。而有些用户注册后从来没用过。有些逐渐成为僵尸。有些间断性造访。因此，活跃用户数量可能是考查流量的一个更为直接和精准的指标。根据业务特点和使用频率，可以用年均、月均、日均或时均活跃用户量来考察实际的流量。当然，还有一项重要指标就是全时段专注用户（All-time Dedicated Users）以及订阅用户（Subscribers）的数量和比例。此乃流量的主体支撑和可靠基础。

　　还有，从动态的角度来看，体量的指标也会包括可扩容性或者可增流性。一是容量本身的扩张，二是实际流量的填充。当一个高速公路之饱和性拥堵成为常态，则需要扩路增容缓解压力。而一旦道路拓宽，容量增强，则可能吸引更多的用户，使得流量迅速激增从而再次形成饱和性拥堵的状况。有些情境下，容量是相对固定的，不因流量暴增就能够扩容。比如，世界名牌大学通常不会因为报名人数激增就迅速大肆扩招。另外，有些扩充容量的举措可能并没有带来流量的增加。比如，专注于早餐的名店一旦全天营业可能并没有造成全天流量的实际增长。对于一个以小众利基市场见长的商家（比如服务瘦小年轻女性客户的Brandy Melville），如果想通过扩展业务范围或者增加店铺数量来拓展其流量，可能恰恰南辕北辙、适得其反。

　　显而易见，流量的一个自然特点便是流动，具有流动性（Mobility）。有些流动性和变化极低，持续稳定地重复出现，比如爱马仕等全球顶级奢侈品厂商的限量版定制产品的高端客流。有些流动性超强，比如某些单品价值较低的网红店的粉丝群来去匆匆，今日人声鼎沸、转天鸦雀无声。我们不妨以一个FLOW框架来考察流量的流动性：频率节奏（Frequency）、可煽动性（Leveragability）、可泛滥性（Overspill）和可去杂性（Weeding）。

　　首先，体量指标集聚特性描述的是特定时点上流量的密度分布以及跨时段的分布均匀度，讲究的是结果状态。而频率节奏则是从流动性的视角来考察流量的特点与变化，聚焦的是变化和流动。频率节奏可以体现在流量的周期性增强与减少、重复性出现的概率、瞬时迅速增长的可能性。出现频率较低或者根本不能重复出现的流量通常都是过客，不是企业属意的核心用户群体，除非单次或者单件购买价值（ARPU）极高。流量的重复性有规律和节奏的出现可以使得企业从容有序地打理其客户服务与价值提供。从这个意义上说，重复出现的流量也算是一种“准存量”，有黏性（Stickiness）和附着力，可以被看成是企业资源的一部分，而不只是来去无常和转瞬即逝的外在流量。

　　其次，流量的增强，通常是商家所希望得到的，除非自己是已经满负荷经营的利基型企业或者故意限定客流的超高端企业。否则，即使是采取饥饿营销的企业，也希望能够增强自己的流量以及未来客户群体的储备。概而言之，无论是高端还是中低端企业，大家都希望自己拥有未来市场上源源不断地增长的客户和潜在客户。获得这些流量的一个关键因素就是潜在流量贡献者的可煽动性，通过意见领袖们（明星、网红）对其施加影响和引诱的可能性。需要长期煽动和引诱而形成的流量往往是优质的流量。自己上赶着来送钱的流量则是最为可靠的流量。

　　再次，如上所述，并不是所有的流量都是等值的。而且，有些流量可能是负值的。因此，有必要考察流量的可泛滥性。泛滥至少有三种。一种是流量超过设计容量，比如，在很多旅游区和度假区，如果一下子游客流量超出旅游区设施平时惯常的水准，其服务比如餐饮提供可能根本无法维持正常的水准，从而导致大规模投诉和抱怨。另外一种是低端流量涌入高端限量区域，这也会造成价值提供中的困惑与阻碍。所谓的不该来的来了，不该走的走了。此时的流量可能主要是由不该来的非目标客户支撑的。当然，另外还有一种泛滥，是把高端客户引入到低端市场，既造成了对低端市场原本客户的挤压，又招致高端客户的抱怨。

　　最后，与可泛滥性相关的是可去杂性。也就是说，平台或者商家可以通过某种手段措施来调节流量的构成、变化与流动。在流量的吸引和增强方面，要做到有目的、有步骤的精准煽动，而不是不分受众群体，进行没有技术含量的粗糙鼓噪。这首先要求企业明确地知道自己的核心客户肖像，并以之为基准来构建和掌控流量、剔除噪音和杂草类的流量。当然，剔除杂流量要做得优雅得体。也许，这些杂草不能带来现有核心业务需要的流量，但可以为企业的其它业务或者在其它领域内带来有价值的流量。

　　根据定义，不能变现的流量（包括直接变现和间接变现）通常没有商业价值。有些流量极具商业价值，而且不请自到，排队上赶着，撵都撵不走。比如，前边提到的世界著名大学，全球学子不畏考试、你争我抢地也要争取能够让他们有机会心甘情愿地狂掏腰包。有些流量需要花大价钱购买，买来之后也是赔本赚吆喝，不能轻易变现而为企业带来商业价值。比如，散户商家如果不参与某些平台基本上是很难甚至无法获客。而付费加入平台服务之后，为买来的客流提供价格无法再为低廉的服务使得商家几乎无利可图。大家往往以为拥有流量是成功的法宝。其实，大部分情况下，流量不过是成功的体现，是前期战略定位或者经营成功的结果而不是原因。尽管如此，通过增进对流量之“量”与“流”之实质特点的了解，尤其是对其“值”的系统性把握，企业是可以在某种程度上改善和提高其流量之可变现性的。有鉴于此，我们提供一个关于流量“值”的CASH分析框架：分层分级（Cascading）、放大潜能（Amplifying）、虹吸攫取（Siphoning）以及和谐相融（Harmonizing）。

　　收获价值的办法很多。有的通过吸引众多的付费客户直接将流量变现盈利。有的通过倒卖从非付费用户构成的流量中获取的数据而收获价值。有的则是对从流量数据中获取的数据进行分析而进行产品、服务、体验以及商业模式上的创新而创造新的价值。当然，如何选取变现方式通常取决于企业的战略定位和永续经营的恒心。有的满足于快进快出捞浮财，简单粗暴、只顾眼前，一锤子买卖。有的意在百年老店，瞻前顾后，蓄谋常久，多茬割韭菜。

　　首先，我们看对流量分层分级的使用和变现。接着我们上述关于可除杂性的探讨，可以想见，有些时候的剔除只是从高端细分市场剔除，但仍然把流量引入到企业自身经营的（或者专门为这些客户创造的）其它相对低端的市场。比如，20年前，当巴菲特的伯克希尔哈撒威公司的股票每股价值6万多美元的时候，他们推出了2000美元一股的B股，从而引流那些跨不过A股高端门槛的投资者。同样，Armani通过Emporium和AX等副牌店来分流客户并诱导他们适时渐次升级。这样精准地截留和控流可以保证流量的每一种构成在不同的企业服务区间得以为企业所用。亚马逊的分时段价格变化可谓异曲同工。根据他们的数据分析，某些商品的主要消费者群体（比如天天上班的职业人士）购买该商品的流量高峰在晚间10-12点。亚马逊则可能在此时段推出最高的价格。反正这些职业人士对这些小件商品的价格基本不具敏感性。第二天早上，对于正常流量的消费者，价格恢复正常水准。

　　其次，对流量的充分使用，达到流量可变现性之放大潜能。一石二鸟。一鱼多吃。一户常吃。可以根据从流量中获得的数据来更加全方位和精准地服务某个群体。比如，布丁酒店对于小白领群体生活方式的洞悉与通晓可以帮助他们在自己的酒店中为该客户群体（已经俘获的流量）提供他们需要的增值服务，甚至可以将其服务拓展到短租公寓等相关的领域。

　　另外一种放大流量变现性的做法是聚焦于最有价值的客户。众所周知，在很多行业内，某些企业20%的客户可能贡献了其80%的价值。而有些企业，其20%的客户则可能贡献了100%的利润，其它80%的客户从价值创造的角度基本上是搭便车，凑人气捧场，或者说用来分摊固定成本。从整个行业来看，苹果智能手机一家企业的盈利曾经一度占到整个行业盈利总额的130%。这意味着很多手机厂商基本上是负盈利，赔本赚吆喝。精准地聚焦流量中最有价值的客户乃是流量变现最大化的重要手段。

　　再次，是虹吸攫取别人的流量或者某种既定的外在的流量。比如，腾讯微信上的一级接口企业（比如京东）可以虹吸微信的流量。由于这些流量在被导流到京东之际已然具有强烈的购买意图，因此变现的可能性极高。之所以是虹吸，意味着在低处相对轻松的引流努力即可带来巨大的“高端”流量。再比如，美国的专业游戏电脑与商用服务器专家CUK，专注于最为畅销电脑与服务器的升级版组装。那些被市场证明了的品牌和机型自带流量。CUK只需通过良好的设计和特殊定制的技术、管理和销售能力即可站在巨人肩上掐尖儿，巧分一杯羹。

　　最后，无论是从盈利优化还是从商业美学的角度而言，在流量的价值获取方面，大家也应该努力实现和谐相融的局面。企业不应不顾实际地无限扩张。消费者不宜没有底线地盲目贪婪。一个健康繁荣的商业生态系统中，大家应该更多关注的是价值共创的伙伴关系，而不是一方对另一方无节制地痛宰羔羊抑或大家集体迷失于自己系统无法支撑和承受的个人理想与商业梦想。数据分析可以帮助我们知道，给定现在供给方的资源与能力以及潜在需求的规模及其可扩容性，可盈利客户的总量是有上限的（Maximum Profitable Scale）。超出此上线的流量制造与攫取是不可持续的。和谐相融在于张弛有度，冷静理性地看待流量的魅力与误区。

　　流量是一个多维度、多层面的概念与现象。流量的存在与价值贯穿于传统经济的始终，在数字经济时代尤为凸显。在考察流量的构成与功效时，我们不仅要看其“量”的特点，而且要看其“流”的模式，更加要看其“值”的潜力。诚愿本文提供的3M分析框架（以及更加细分的VASE、FLOW、CASH框架）能够使得大家对流量的理解和应用更加全面系统和精准到位。流量本身也许自有很高的价值。然而，更有价值的，则是基于对流量的理解与把握而产生的商业敏锐感与市场洞察力。

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