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十分到家单晓鹏:获国美战略投资,瞄准万亿家电后服务市场

本地生活服务之家电后服务市场

2017年12月26日
调研 | 黄勇 赵敏 撰写 | 赵敏
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据中国家电维修协会预测,2020年家电后服务市场规模将达万亿,但目前服务主要由“游击队”提供,尚未出现品牌服务商。

2016年,TCL旗下负责新零售板块的酷友科技孵化出十分到家,主要业务是为用户提供维修、清洗、手机换屏等家电售后服务。

此前,酷友科技已经整合客音、酷电及速必达,分别负责家电销售环节中的营销及客服、销售渠道管理及物流服务。随着十分到家的成功孵化,酷友科技完成了家电新零售闭环的打造。

作为TCL新零售的一环,十分到家主要被赋予两大职责:一、提供良好的售后服务,积累用户口碑,提升品牌竞争力;二、挖掘入户渠道价值,为厂商开拓新的销售渠道。

十分到家业务分为三部分:一、服务B端,与家电厂商合作,承接售后服务;二、服务C端,直接对接用户的家电安装、维修、清洗、回收、手机换屏等家电售后需求;三、基于上门服务,满足用户家电以旧换新需求。

2017年,十分到家接单量预计在600万单左右,收入可达7亿元,以维修、清洗为主。

十分到家兼具平台与服务属性,获客及线下工程师管控是影响业务运营的两大关键因素。

服务B端为主,培育C端市场

家电后服务具有低频且客单价不高的特点,直接2C获客,平台需要承担较高的获客成本,且难以培育用户粘性,往往导致收入难以覆盖成本;而采用2B方式,通过家电厂商维保体系获客,成本会大幅度降低。

酷友科技总经理兼十分到家董事单晓鹏认为,家电后服务应从B端切入,但C端也需适当投入。所以,十分到家采取的策略是服务B端打好基础,持续投入C端进行市场培育。

2016年TCL营业收入超过1000亿元,十分到家作为其下属公司,在获取B端订单方面具有先天的优势。此外,十分到家已经与近80家大型厂商及大量自身无法建立维保体系的中小型厂商达成合作,承接售后服务。维保期内的订单,十分到家直接与厂商结算,而维保期外的订单,部分与厂商结算,部分与用户直接结算。

十分到家现有订单总量中50%来自TCL,30%来自其他合作厂商,剩余20%来自C端。B端订单以维修为主,C端以家电清洗为主。近期国美的投资,有望为十分到家引进更多厂商,降低对TCL的业务依赖。单晓鹏预计,2019年TCL订单占比有望降低至20%。

单个服务项目前期获客成本较高,后期随着品牌知名度的提升,获客成本会下降。目前,清洗和手机换屏已经实现盈利,维修等其他服务项目还处于市场培育阶段。

工程师管控:股权激励加绩效考核

家电售后服务需要工程师进行上门服务,而工程师服务质量往往难以保持稳定,这也成为制约家电服务商规模化的主要因素。

十分到家拥有3万名线下工程师,其中自有工程师1500名,其余为加盟引进。加盟模式实现了工程师规模的快速扩张。目前来看,按一年600万单量计算,3万工程师的团队规模足以支撑。

加盟模式是十分到家今后工程师团队规模扩张的主要方式。对于加盟工程师,十分到家的管控要点一是股权激励,二是绩效管控。通过合伙人制度、股权激励,线下工程师主动性更强;同时,将用户反馈等作为指标对加盟工程师进行考核,采取优胜劣汰方式进行管理。

2017年入户渠道销售可达1.7亿元

除了家电后服务,十分到家也瞄准了家电入户销售渠道的价值。入户渠道价值的挖掘,十分到家主要基于以下两点:

第一, 工程师通过上门服务获取用户家电数据及相关需求,当达到一定服务次数且与用户建立一定联系后,可针对用户家电使用状态及偏好做相应的家电产品推荐。

第二, 家电供应端与厂商达成合作,十分到家在承接厂商的售后服务的同时可建立销售合作关系,满足用户对于不同种类不同品牌的家电产品需求。

入户渠道价值挖掘主要难点在于家电服务本身低频,首次上门推销用户接受程度不高,所以,工程师如何增加用户的服务频次是关键。十分到家预备实施的方案有三个核心要点:一、合伙人制度本身具有一定激励作用;二、通过培训提升线下工程师服务意识;三、将同一用户的上门服务次数及家电数据积累量作为工程师考核指标。

据单晓鹏介绍,十分到家入户渠道2016年销售额近7000万元,2017和2018年分别预计达1.7亿元和3亿元。

近期爱分析对酷友科技CEO&十分到家董事单晓鹏进行了访谈,他阐述了十分到家在TCL体系内战略地位、业务模式、未来发展战略等,现选取部分内容分享如下。

布局家电后服务,完成TCL新零售闭环

爱分析:十分到家在TCL的战略布局中扮演怎样的角色?

单晓鹏: TCL新零售业务主要由酷友科技负责,酷友科技下属四家公司分管用户运营、产品销售、售后服务、物流四个环节,形成了一个完整的家电产业链闭环。

第一块是客音,负责微博、微信、呼叫中心等营销及客服等工作;第二块是酷电,主要负责线上、线下和入户渠道,其中入户渠道就是由十分到家来做。第三块就是十分到家,初期的定位是负责家电的售后服务、清洗维修、租赁回收,属于家电后服务市场,后期会有一些更广阔的定位;第四块是速必达,负责家电物流。

十分到家的主要作用是做好后端服务,建立用户口碑,与此同时,又可以成为很好的入户渠道销售,这也是国美投资的核心原因。

爱分析:入户渠道对酷电销售贡献情况如何?

单晓鹏:目前还是以电商渠道为主。电商占到九成,入户渠道第二,线下渠道刚开始进行试点,业务量暂时不大。

背靠TCL,订单主要来自厂商

爱分析:十分到家订单主要来自B端还是C端?

单晓鹏:B端。初期我们主要做2C,快速铺C端后,发现2C投入产出并不划算,开始转做2B。

家电后服务这条路应该先从2B切入,但是也不能放弃2C,因为只有C端才有用户体验。2C这件事情不能太着急,需要B端有一定的输血功能,比如一年赚一个亿,投C一年需要6000万,整个公司仍然保持盈利。

爱分析:对C端市场发展前景怎么判断?

单晓鹏:长远还是要做C端市场,其实各个行业规律是相通的。阿里也是从B端起步,现在通过更多的用户流量,又可以吸引到更多的商家。

C端的市场很大,但是需要从B端反哺出来做。把B做好的同时小规模试错,有效果了再大范围铺开。做C不能急,仅靠投资极少能成功;通过资本可以很快成为行业第一,但可能很难长时间存活。

爱分析:每年单量在什么规模?

单晓鹏:一年600万单左右。B端占到单量近80%,重点合作的有风行、暴风、极米科技等近八十家,非重点厂商就更多了。

TCL的订单数量上占了50%,金额上占了60%。但明年外部业务一定会超越TCL现有业务,后年TCL订单数量占比可能不到20%。

爱分析:线下工程师人员结构是怎样的?

单晓鹏:线下一共3万名工程师,自有工程师是1500多名,其他通过加盟引进。

试点区采取的是滴滴模式,打通社会化市场有助于公司的长期发展,目前小通是有的,大通会遇到一些问题,比如社会化工程师的培训,时间自由程度以及单量不够的情况下工程师的意愿可能不高。

未来,工程师团队将会实现全部加盟。我们对工程师的定位类似个体户,十分到家主要给他们生意、平台和品牌。

B端盈利,整体略微亏损

爱分析:针对B端,保修期内与保修期外收费是否有所不同?

单晓鹏:维保期内,我们与厂商直接结算;维保期外,一部分与厂商结算,一部分与消费者直接结算。

爱分析:用户客单价是多少?

单晓鹏:C端客单价是80-90元,整体客单价要更高一些。

爱分析:C端获客成本是多少?

单晓鹏:不同服务不一样。清洗类服务,一个用户获客成本早期是几十块,现在我们有了一定量,获客成本就很少,每单收入超过50元就能达到盈亏平衡。但有的业务现在还不赚钱,因为我们整个体系还不是很成熟,还在逐个项目尝试中。

爱分析:入户渠道销售中TCL产品占比是多少?

单晓鹏:40-50%,我们也会严选一些其他品牌比如小米。

爱分析:预计今年整体收入能达到多少?

单晓鹏:7亿元,2016年收入是5-6亿元。我们不激进,现在还是以服务为主。

爱分析:整体盈利情况如何?

单晓鹏:整体不怎么亏,但B端是盈利的。

我们目前关注的重点是整个新零售链条,如果前端的销售和后端的入户渠道可以实现盈利,就不会只关注家电后服务是否在亏损。家电后服务可以作为企业的核心竞争力,不需要着急去赚钱,这就叫降维打击。

除此之外,我们的逻辑是有了口碑自然会带来单量,如果十分到家一年亏1000万,但两年内口碑可以成为行内第一。我们认为也可以做,因为之后一定能有回报。

爱分析:预计单量达到多少可以做到盈亏平衡?

单晓鹏:现在还处在模式验证阶段,没法给一个准确的数。但如果是1万名工程师,现在肯定已经盈利。

服务口碑为基础,提升行业整体效率

爱分析:团队规模有多大?

单晓鹏:1500多人,但自营工程师今后也会变成合伙人。未来,十分到家有望依靠几百人的团队规模做到行业的领头羊。

爱分析:未来是否还有其他盈利方式?

单晓鹏:方法其实很多,比如电视里可以加载广告、游戏,获得广告收入,满足用户的消费金融需求等等。

爱分析:十分到家与国美会在哪几个方向进行合作?

单晓鹏:我们以往更多是提升自己公司内部系统效率。现在,我们想提升行业的格局和效率,这就需要与行业内其他公司结合。和国美之间的结合就是一种能力互补,我们可以扩张至国美覆盖的我们之前难以覆盖的区域,国美也是一样。除此之外,十分到家也希望更多厂商进来,逐渐接受社会化的挑战,实现对自己的倒逼。

爱分析:公司近两年发展目标是怎样的?

单晓鹏:一个是做好服务口碑,我们现在的服务水平和能力比行业高一点也不多,还要继续完善。我们预备用两年时间搭建一支队伍,把理念一步步落到实处,后期一旦发力,竞争者就很难跟上。

另一个是积累用户渠道的相关数据,便于深挖入户渠道的价值。未来我们也会重点考核工程师服务同一用户的上门次数以及积累该用户电器的数据量。