一、去粉丝经济;

二、去参数至上;

三、说人话,做人事。

如果题干里的「科技行业」指的是科技媒体和自媒体们嘴里的那些科技的话,我的观点就是上述三个。如果指的是更广泛、更严肃的科技领域,虽然问题不一而足,但最要紧的一个我认为是:

缺钱

作为一个集智力密集、劳力密集和资本密集于一身的领域,年年大量人员流失,企业、工厂的生存环境简直惨不忍睹。非常关键的问题之一,就是钱太少。

一方面是,外部资本不愿意进来;

另一面是,互联网和房地产吸走了过多的社会资源和舆论关注。

一个对人和钱都有强烈需求的领域,既缺人又缺钱的时候,任何问题的出现都丝毫不奇怪。


放慢发展的脚步,停止无意义的「迭代」。

这里说的「科技行业」,应当主要是指计算机以及互联网行业吧。

要问当下的科技行业出了什么问题,最大的问题就是「它在强迫自己发展和迭代」。自 iPhone 开启移动互联网时代之后,苹果创造了一套叙事,一套「每年九月都要发布新 iPhone」的叙事,它主要由三个部分组成:

1.苹果会告诉你以前人们的生活是怎样的。

2.苹果会宣布自己又开发了一项什么新技术。

3.苹果会让你进入这套叙事中,开始想像自己用上了最新技术之后,如何能生活得更好。

这套叙事太过成功,以至于它将苹果变成了可以说人类商业史上最成功的公司之一。每个普通人都在关注苹果每年九月的新产品发布,每个人都不断怀疑,自己的手机是不是每过一两年就应该换新。

这个思路从苹果蔓延至了其他硬体厂商,甚至是整个互联网行业。硬体开始以越来越快的速度迭代,即使近几年算力发展的速度已经大大降低了,厂商还是想通过「左右横跳」的方式来迭代产品,苹果反而成了相对克制的一家公司。

软体也是一样,很多企业的内部机制开始要求下面的开发人员必须「定期推出新功能」,而不是思考一个中长期的「终极目标」并不断靠近。很多软体服务的产品更新几乎没有任何合理之处,但他们还是被这套机制推动著,不断「强行更新」。

这个东西发展到极致的一个表现就是「订阅制」,所有企业都希望你掉进一个坑里之后就最好再也不要出来,持续为这家企业稳定而长久地「打工」,一用就是一辈子。

这是当下科技行业最大的问题。科技原本应该是从「发现问题」到「解决问题」的过程,现在它开始「创造问题」,并试图让用户为「答案」买单。

天天说高刷屏用了就回不去,一亿像素的相机用了就回不去。但过去几十年里,人们在 24 帧的电影幕布上创造了那么多经典作品,用胶片相机记录了那么多宝贵的回忆。我们现在用 120 帧的屏幕,一亿像素的相机看了什么,拍了什么?

这是我觉得最大的问题。


需要解决的问题很多,说个和大家日常生活相关的:

「流量太贵」问题。

流量太贵怎么办?这是现在的互联网行业从业者最常思考的问题之一。大家都知道,科技互联网四大最挣钱的生意:电子商务,网路游戏,广告,增值服务,本质上都是依托于流量的。

「微信号称十亿用户,那就是实打实的十亿流量,假如微信没有这十亿用户,那它什么都不是。」

的确,流量对于传统的科技互联网公司十分重要,但现在情况正在发生变化——

一、「公域流量」红利见顶

最近因为疫情肥宅在家两个多月,我发现朋友圈的「微商」变多了。卖衣服的,卖鞋子的,卖丝巾的......去年因为在一家品牌专柜买过几双鞋子,发现最近专柜的小姑娘自己当起了模特,试自己品牌的鞋子,拍成一条条视频,发到微信朋友圈。

可能是疫情让品牌商打折比较猛吧,鞋子卖得还挺火的,时不时会晒几张快递单。

我在想,这么下去,这家品牌专柜,还真的就成了一个网店了。有人说,这不就是微商吗?

好吧。换成时下互联网时髦的说法,这其实就是「私域流量」的一种。

(插句题外话,科技互联网行业从来不缺造词高手,KOA、KOB、KOD、KOH、KOM...旧瓶装新酒,各路人士对著内涵和外延都尚未界定清楚的新造概念,兜售营销方案,发表论点,看似热闹,其实还是大环境变了。最近和一些业界同行聊天, 动辄称「跑通闭环」「搭建中台」「构建生态」,但真正专业的懂行人并不多,这其实也是当前科技行业需要解决的浮躁问题,留著以后再说)。

总之,大的互联网平台的流量红利,其实在去年就已经见顶了。

QuestMobile数据显示,2019年第二季度,全网移动互联网月活跃用户规模减少了193万,触顶11.4亿。存量的拼杀里,百度系和腾讯系的用户时长占比均有下降,腾讯系一度下滑了3.6%。

图源:QuestMobile数据

再从平台的获客成本来看,阿里巴巴2015财年的获客成本和单客成本还分别是58.31元/人和24.32元/人,到了2019财年,这组数字已经暴涨到了187.29元/人和60.83元/人,分别上涨了221.2%和150.1%。

回头看中国电商行业的发展史,互联网电商们经过十几年的狂奔,从2014年开始,增速开始一路下滑。根据中国电子商务报告的显示,2014年至2017年的交易总额同比增长率分别为:57.6%、32.9%、19.8%、11.7%。

增速刹车,电商平台之间的用户也在重度重合,2018年,主流电商平台活跃总数达到13.92亿,大大超出8.29亿的网民人数。

可见,「流量太贵了」成了互联网公司普遍头疼的大问题。

流量问题,不止是大公司,同样也是互联网创业公司面临的挑战。最近这几年,互联网的创业思路是「先把流量吸过来,随后再考虑变现的问题」,也就导致了互联网流量的争夺以烧钱为前提,最后不可避免的向巨头求救站队,加剧了流量汇聚在巨头手里的速度,流量获取成本只增不减。

图源:https://www.sohu.com/a/318339345_120146826

二、私域流量上涨

如上面说的,公域流量,也就是大平台上的公共流量,它对所有商家开放,但如果需要利用这些流量,就必须按次向大平台购买,每次导流都需要付出成本。典型的公域流量存在在淘宝、京东、微信、抖音、今日头条等这些平台上。

但是,当销售的增速跟不上流量上涨的增速时,大量商家就会面临亏损的压力。数据显示,商户普遍要花20%~30%的营业额来购买流量,强者愈强,天猫20万的头部商家买走了平台80%的流量,只剩下的20%流量给中腰部的商家瓜分。

怎么办?裁员不是办法。996也不是。

这个时候,很多商家们开始意识到,消费者的注意力在发生迁移,而想要抓住用户,早没那么容易了。用户散落在不同的小圈层里,古风、二次元、电竞、JK、国风、摇滚、嘻哈、街舞、民谣、电音、朋克...每个圈层都自有一套规则和玩法,而人们获取信息和产生消费的渠道也愈加碎片化。

与这些小圈子相关的,就是私域流量,也就是品牌或个人自主拥有、自由控制、免费、可多次利用的流量。这个概念,最早起源于淘宝,意思就是这些流量是自己的,可以反复利用,免费且直接触达到用户。每一个流量都是一个用户,他们沉淀在微信公众号、微信群、微信个人号、微博、、小红书、头条和抖音这些平台中。

说白了,私域流量就是商家可以反复「骚扰」的那群用户。

三、私域流量的「好内容」与「边界」问题

事实上从2018年下半年开始,私域流量的发展就开始加速了。在加速的这段时间里,阿里、京东、拼多多三大电商的获客成本出现大幅拉升,私域流量的重要性已无需证明。于是,大厂的布局逐渐激进而步调一致,声称要建立「自己的流量池塘」。

可以预见的是,私域流量在接下来的5~10年会成为企业发展的重点,尤其是经济不景气的时候,盘活存量,是能让不少互联网公司活下去的。

但是,怎么建好「池塘」? 是当前行业很需要解决的问题。比如,很多企业把「弱连接+信息流的推送方式」误认为是建立了私域流量。其实,好内容的生产本身就是个难题,再加上围绕企业和产品,更是一个有挑战的命题。所以,我们经常可以看到一些蓝V、公众号、服务号推送的内容打开率低得让人尴尬,就是内容生态没建好。

另一方面,未来私域流量的经营空间应该是有边界的。否则网路传销、外挂养号,都是一系列的问题。

其实,无论是公域流量还是私域流量,初创的公司想要获取流量的难度越来越大,互联网流量已经进入一个存量博弈的阶段。

不进则退,大公司如何在流量越来越贵的环境中活得好,小公司如何在获客成本越来越高的情况下活下来?在流量红利式微的商业环境中,如何卖好产品和服务,让更多人成为回头客?

想一想,还真是挺难的。


算不上从业者,研究领域有些交集,从此角度答一下。

现在在文化产业研究、创意产业研究等领域,「文化+科技」是一个经常被提及的概念。大的问题意识可以说是探究科技的新发展给文化领域带来的影响、实现两大系统的融合、借助新的技术条件开展研究等等。

这方面的研究我看得也不算少了,但是似乎还存在一些不足。其最大的问题是,相关研究者并不真正的理解「科技」。所谈论者,要么是简单的新技术名目的单纯罗列;要么是泛泛而谈,什么文化要引领科技,文化要与科技结合,要克服技术理性带来的问题等等。好像加几个技术名词抑或是术语就叫「文化+科技」了。

当然这也不能说不对,但好像还是太空泛了。就算只讨论单纯的文化产品,其背后的生产方式、生产手法、技术细节,很可能都会影响最终的产品形态。要是这一系列环节都不清楚,只从宏观角度讨论,好像总有些隔靴搔痒。

约翰.哈特利有个说法,叫「数字读写能力」。即运用数字工具的能力,在现在这个时代,可对应过去运用纸笔、文字、书籍读写的能力,是进行思想表达、传递信息、学术研究的必不可少的能力。好像很多研究者还没有充分意识到这一点。(其实很多时候倒也不用说掌握得非常娴熟,只要是对其机理有一定了解就好了。目前来看似乎还做不到)

从学科设置上看,目前则大概需要一种培养「数字读写能力」的通识课程。


谢邀。

从做研究和科学的角度上看,很多研究没有中心思想,真正好的研究应该是有自己的中心思想,基于对前人的工作有深刻了解,提出概念上改进,给人直觉上是对的感觉,这样做出来的成果就会让人信服,这才是科学贡献。科学贡献是为了改变别人的思维和想法,而不是为了在特定数据集上的更高的准确率。

共勉


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