过去 3 年,日子不好过
最近参加了一场活动,给我挺大的触动。
这几年疫情叠加经济增长放缓,国内不再像前几年那样遍地是机会、做什么都能挣钱,周围不少朋友都在抱怨环境,乃至整个社会都有「躺平」的趋势。
物流行业算是这个趋势下比较典型的「受害者」。作为国民经济的大动脉,物流行业的繁荣与否与经济发展息息相关,最近三年经济形势不乐观,日子也就不太好过。尤其 2023 年随着新冠疫情结束,不少从业者期待物流会和经济一起反弹,结果也没有到来。
2021 – 2023 年全国公路货运指数对比
近日 G7 易流举办的一场活动上,CEO 翟学魂公布了一组物流指数数据。一句话总结就是:2021 年已经不算太好,2022 年更差;本来以为 2023 年能好点,结果远不如 2021,比 2022 也强不了多少。
2018 年以前经济增长较快,G7 易流的业务也快速增长,履约都忙不过来,可以说躺着就能把钱赚了。那时 G7 易流主要做的是管车工具,给卡车加上各种智能传感器,监控卡车和货物的状态,并提供软件服务帮助车队管理卡车,算是比较典型的物联网公司。
这里需要多提一下,2022 年之前,G7 和易流是两家公司,不过两家公司的业务差不多,合并前基本上算是这个细分赛道的老大和老二。
随着 2019 年经济增速开始放缓,物流行业的增长也在放慢,G7 跟着行业「躺」着增长的时代也就一去不复返。
不躺平,还能做点什么
遇到大环境这样的不可抗力,普通人大多抱怨然后躺平;创业者没有躺平的资格,不少人选择节衣缩食「渡冬」,等待行业反弹。
但也有一些优秀的创业团队,选择在变化中寻找机遇,G7 易流算是其中的代表。
在高速增长时期,车队最主要的诉求是扩张规模,但车多了就很难靠传统的人治管理,G7 易流早年提供的 IoT 管车工具可以帮助解决车队规模扩大后的管理问题,所以颇受中小规模的车队青睐。
而当车队增长放缓,管车需求增长自然也会放缓。但 G7 易流团队很快发现,运营提效的需求却开始增加。所以在过去三年里,G7 易流改变了核心的经营策略:从支持客户扩大资源,变成支持客户做更有效率的经营。
翟学魂认为这种变化对一家 SaaS 公司来说其实是个好消息,「因为当客户需求有升级的时候,你的软件和数据才有了用武之地。用户永远只有基本需求,没有升级需求,你搞那么多技术干吗呢?」
G7 易流的团队具体分析了过去几年做的好的车队,主要有三个变化:
- 第一是货源结构。高速增长时期,单一货主就能给车队足够多的货挣钱,按一个车队老板的话讲,不傻就能挣到很多钱。但随着大环境变冷,单一货主不足以养活车队,这时候,活的好的车队需要有处理更复杂的货源结构的能力。
- 第二是供应端。过去车队只需要考虑自有运力的满足货主需求就行,不景气的环境下,车队需要更好的控制运力成本,并能控制更多更灵活的外部运力。
- 第三是中间环节的精细化管理,提高管理效率、降低中间环节的损耗。
翟学魂认为,车队至少要做好上面三点中的两个以上,才能在过去几年里活得很好。
从「管车工具」,到「连接型运输系统」
针对这些新需求,G7 易流用三年的时间,打造了一款被他们称为「连接型运输系统」的货运 SaaS 服务软件——财运通。
财运通的不少核心功能,抓的就是车队运营管理升级时,管货、管车和管理中间成本环节的各个痛点。
G7 易流副总裁黄丛介绍财运通
比如货主从单一货主升级到多货源,车队遇到的一个痛点就是需求统计复杂。有的货主用微信群,有的用 Excel,有的用自己的 OA,格式和字段也不尽相同,不仅录入需求麻烦,还很容易出错。
为此,G7 易流在财运通的订单管理中加入了智能录入的功能,可以直接将各类 Excel、微信群订单导入到系统里。
而在运力上,不少车队的需求是加强外部运力的管理——当有订单需要协调外部运力时,车队需要第一时间找到最适合的司机,并能够快速了解后者的工作习惯、优缺点、合作次数等注意事项。
为此,G7 易流的团队打造了一套智能标签系统,类似飞书人才库的 AI 智能标签。这套系统可以根据过去的数据,给司机打上各类管理标签,比如开车习惯、合作次数、是否接受加油卡结算等等。帮助管理人员加快决策判断,以及方便筛选司机。
像这样管理上的细节还有很多。G7 易流总结,财运通把物流企业内部各个流程、各个环节协同打通,全面连接更加顺滑,能让企业「在一个相对短的时间,用一个确定性的方式,让这三项基本功都达到市场的领先水平,实现收入、利润双增长」。
未来:引入生成式 AI
发布了新的产品,拿到新的融资,解决了眼前的问题。但 G7 易流并不打算止步于此,他们已经开始瞄向未来:AI 智能化。
大模型与 SaaS 的结合已经不算是新鲜的话题,尤其在限制较少的产业侧有望率先落地。G7 易流也有了相应的计划。翟学魂在会上展示了一个概念产品——基于大模型的财运通 AI 智能助理。
过去也有一些 AI 助理,可以基于信息检索、整理,回答类似本月利润情况这样的简单的问题。而在大模型带来的推理能力的加持下,AI 智能助理能做到更多,比如分析本季度利润下降的原因,经过训练的 AI 可以像一名有着丰富经验的管理者一样,给出有条理的回答。
翟学魂透露,G7 易流最终使用的大模型方案还在和多家讨论,本质上不会只依赖一家。G7 易流的两名股东——菜鸟和腾讯,也都在支持他们做这件事情。从他的角度来看,目前大模型已经越来越容易获得,成本对 G7 易流来说也不是太大问题。
「最主要的是,我们选择的几个应用能不能在短时间内给客户创造显著的价值。」翟学魂表示,明年上半年,G7 易流有信心给市场提供非常有震撼力的产品。「这个行业需要 Know-How 的地方太多了,而这些 Know-How 大部分都是在一个范围内的推理和一定程度上的数据收集,所以非常适合大模型技术的应用。」
在翟学魂眼里,大模型将是对行业影响最大的变量,甚至会远远超过移动互联网的影响。「大模型技术对于人的结构、流程结构,公司生态结构都会发生重大的影响,所以我们在这会有很重要的投入。」
「这些价值有了之后其实收费不是问题,我从来不觉得盈利模式是个问题,主要是价值的问题。」他总结道。