滴滴和快的打车用了不到3年时间,通过“烧钱”的方式做成了市值60亿美金的公司,而整车货运市场的蛋糕比出租车市场更大。全国出租车保有量400万辆,而货车是1200万辆,出租车的年流水平均是25万元,而货车是50万元。所以2014年这股东风就刮到了整车货运行业(此处是指城际货运,而非同城配送)。

传统的整车货运模式

由于现在95%的货车都是司机购买的(虽然挂靠在物流公司名下,但实际产权是司机的),货车司机都要自己解决货源(除了加盟快运公司、专线公司的司机。部分专线因无法为司机提供充足的货源,司机也需要在货运信息市场上找货),所以就出现了货运中介(俗称“信息部”)。

当中小生产制造企业和三方物流(服务于大企业的物流公司)有数吨货物需要运输时,他们会给停车场的货运中介打电话,中介把信息写在小黑板上(如下图)。司机看到适运货源信息后,便向中介询价、侃价,如果成交,先给中介缴纳中介费后,才能得到货主的详细信息。然后司机直接去取货,把货物送到目的地。

中介在此环节为货主提供了什么价值呢?第一,找车、议价。因为司机太难缠,货主一般都不愿直接和司机侃价。第二,担保。中介事前收取中介费,增加了司机违约的成本,如果司机未去装货,中介将不退换中介费。第三,认证。核查司机的三证,以确保不是黑车。

由于整车货运是门到门的运输,货物不经过货运信息市场中转(这一点不同于零担专线物流),加之货运中介所提供的服务可以被互联网化,所以我们认为这种传统的模式一定会被颠覆。

未来的独角兽

很多人有这样的观点:货主找货车的效率很高,移动互联网介入后发挥的作用很有限。其实不然。货主找货车的速度还算可以(1-2天),但司机找货源的效率很低。表现在以下几点:第一,司机平均配货的等待时间是2-3天,期间吃住、停车、人员工资的费用是500元/人/天。第二,长距离空驶,因为司机要从上一卸货点空驶到货运信息市场找货,然后再空驶到下一装货点,平均冗余空驶的距离在60公里以上,油耗成本在400元左右。第三,给中介缴纳约运费10%的中介费,如果是信息多次转手,中介费用更高。

在整个市场呈现“车多货少”的格局下,由于车多,大量货车处于停车等货状态,所以货主找车的速度还OK。但司机在找货过程中的低效率、高浪费,势必会抬高司机对运费的要价,如此太高了整个社会的运输成本。

移动互联网的介入,不仅可以获取司机的位置信息,而且可以获取货车的空车信息,通过对海量货源进行“统筹分配”,可以减少司机的等待时间、空驶距离,去中介化,提高满载率。

物流具有规模经济和范围经济效应,也就意味着规模越大、范围越广,单位运营成本越低,如此未来行业一定会出现独角兽,这只独角兽因为掌握了海量货源,而形成垄断,获得行业垄断利润。

车货匹配模式的死胡同

能否把滴滴打车模式移植到整车货运行业呢?做一款APP,使劲推广APP,让用户发布货源,让司机找货源。如骡迹物流、运满满、物流小秘。

但我认为车货匹配是一个死胡同,原因如下:

第一,整车货运行业标准化程度低。滴滴打车只有一个匹配条件——地理位置,但货车的匹配条件至少有三个。(1)车型。货车主要有平板车、高栏车、厢式车。不同货物属性对车型有不同的要求,机械设备需要平板车,瓜果蔬菜等农副产品需要高栏车,附加值较高且单件体积较小的货物需要厢式车。(2)吨位。整车货运一般情况下,一车只装一票货物。但货车的载重量从10吨、15吨、20吨,到35吨。货物吨位与车辆的载重量越接近,运费越经济。(3)线路。货车司机一般有常跑的线路,陌生线路一般都不愿意跑。

在信息匹配模型中,存在一个拐点,只有当双边市场的数据量达到一定的数量级时,才能产生较高的交易量和较好的用户体验。匹配条件越多,需要的车、货数据量越大。假设每增加一个匹配条件,车货数据量增加N倍,增加三个匹配条件,拐点将提高N3倍。

更重要的是,即使匹配成功,价格未必能够达成。整车货运行业,运价是一票一议。不同于出租车,货车存在返程的概念,而不是像出租车在某一地区(城市)做布朗运动,货车通常在全国只跑有限的几个城市。如此,两个城市间的货物流向、季节因素都会影响运价。

第二,整合中介,但没有为中介提供价值。做车货匹配需要大量的数据,而货源信息多数掌握在货运中介手上,而且中介十分集中。所以很容易想到整合中介。但是,中介在停车辆里办公,不缺车。货源信息对货源而言是稀缺资源,如果你让中介把稀缺的货源信息发布到APP上,势必会导致信息透明化,压缩中介的利润。从长远讲,中介也知道一旦平台做大,中介就无立足之地。所以他们会集体抵制。目前大多数车货匹配模式要么在一点通、天下通上抓取货源信息,要么每人拿着一个pad到货运信息市场抄货,发布到App上。

第三,没有给司机提供保障。司机找到货源信息后,需要空驶到装货地,期间产生了油耗成本,且只有达到目的后才能确认货源信息的真实性。早期的配货软件一点通、天下通(主要用户是物流公司、中介,货主和司机使用很少)采用人工上门安装软件的方式确保没有骗子,即便如此也有穷途末路的中介通过配货软件骗取司机的中介费,还致使司机空驶。同样,车货匹配APP也没有解决这个问题。

另外,车货匹配APP无法保证货源信息的有效性。货主如果通过其他渠道找到适运车辆后,是不会主动告诉中介的。所以,在不主动询问的情况下,中介是不会知道其拿到的货源信息是否仍然有效,也没有动力在APP上对货源信息的状态进行维护。如此,司机询问10单货源,8单货源的回复可能是已经发运,本已防备心理很重的司机更加怀疑, 劣币势必会驱逐良币。

第四,整合不了中介,是否可以让货主通过APP直接找司机进行运输呢?货运不同于商品买卖,物流与资金流是同向流动,第三方支付无法发挥作用。而一车货的平均货值是20万元,且货物是运到千里之外,一旦货主把货物交给一个陌生的司机,意味着已经失去了控制力,所以货主出于货运安全的考虑,不愿意直接找司机。对货主而言,物流本身是一种采购行为,也更倾向于外包,而不是自己来找车、议价。

车货匹配模式存在的问题

目前车货匹配模式普遍存在以下几个问题:

第一,商业模式没有形成闭环。谁和谁交易了?货是否运出去了?运价是多少?平台方一无所知。只知道这条货源信息被查看的次数。此模式的公司,动辄说自己日成交量多少万单,成交额多少万元,但信不信由你。

第二,高客户流失率。据上分析,车货匹配并没有为用户提供价值,目前此模式的公司采用百度竞价、登录送话费、发货送话费的方式试图黏住用户。如果没有提供价值,一旦不送话费了,用户也不和你玩了。

美国的CH.robinson通过整合了100万辆卡车,为5万家货主企业提供运输服务,市值超过100亿美金。

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