二手车形势一片大好,二手车电商却集体得了瘟疫?专栏

/ 刘旷 / 2017-05-10 09:20
当前中国的二手车市场的确存在着巨大的市场空间,但是二手车电商们要走的路还很远,如果不能真正确保二手车车源信息可靠、做好售后服务,beepi、平安好车的结局将会是他们...

二手车形势一片大好,二手车电商却集体得了瘟疫?

麦肯锡数据显示,在过去5年当中,中国整体考虑购买二手车的人群从18%增长到47%,整体增长接近3倍。截至2016年6月底,中国 保有量已突破1.8亿;光是2016年上半年的 保有量即净增1135万辆,新注册登记 达1328万辆,相较去年同期,增加199万辆,同比增长17.62%。

尽管如此,中国二手车市场仍然有着极大的空间,相较于欧美成熟 市场1:3甚至1:4的新车与二手车交易比,中国二手车市场仍然处在最初级阶段,处于从不成熟走向成熟的过渡期,蕴含着巨大的商机。

我国二手车潜在消费人群超过3亿,也有数据预计二手车电商的潜在市场规模高达万亿级别。中国 流通协会预计,到2020年中国二手车交易规模将达到2920万辆,新车与二手车交易规模比例将接近1:1,二手车也将逐渐成为 市场的主流,中国 市场正在展现出更加健康、成熟、发达的市场特征。

然而巨大的市场潜力和活跃的资本角逐中,2016年却是二手车问题爆发最严重的一年,二手车电商行业的发展一时危机四伏,四面楚歌。

从C2C二手车电商鼻祖beepi到国内平安好车,巨头们纷纷跌落神坛

二手车行业的神话beepi,不到两年就跌落神坛,2016年初的C轮融资,仅获7000万美元,不及原计划的四分之一,估值也从20亿美元缩水至5亿美元;到2017年倒闭,仅仅三年就沦落到拆分资产还债、无人收购的地步。

美国二手车市场高度发达,并且早已整治好混乱,步入正轨,车辆认证体系的权威性得到买卖双方认可,个人征信体系完善。如此成熟的市场条件,Beepi却轰然倒下,Beepi的昙花一现无疑给了国内二手车市场狠狠敲了一记警钟。

与此同时,金融巨头平安集团当年耗资10亿进军二手车电商,去年先是先将旗下金融产品“车商贷”的利率从1.8%下调至1.5%,随后又推出“60亿保障计划”,只要经过平安好车的认证就能享受发动机等大部件的1年2万公里的质保服务。平安集团推出的平安好车是想打造 全产业链,但最终扩张太急、难以盈利,只能落荒而逃。

在C2C二手车电商鼻祖beepi跌落神坛、平安好车遭放弃的背景下,整个二手车电商行业也涌现出了诸多问题。

一、二手车电商普遍陷入“诚信危机”

回顾2016年二手车电商平台,不得不说“好戏连连”,几个二手车电商大品牌接连曝出诚信缺失问题,优信重大事故车;瓜子二手车“调表门”,将车辆里程大幅修改欺骗消费者;人人车的“保检”事故车,承诺交易之前进行249项专业检查,然而在车管所办理手续时,却被告知是一辆事故车。小平台更是事故车、过户信息虚假、车辆来源作假、车辆安全隐患投诉等问题频现。

本来二手车市场存在的买卖方信息不对称,就让用户心存疑虑,而上百道检测工序沦为形式,二手车电商平台吸引用户的质量检测变为欺骗消费者的“诱饵”,让消费者购买二手车的信心大大减弱,二手车电商也陷入销售“冰冻期”。

二、二手车电商信息数据“鱼目混珠”

二手车交易网站上的数据虚假信息严重,二手车电商官网上显示的高销售量和大批量车源实际上要大打折扣。更早的时候,京东创始人刘强东也曾炮轰过二手车电商:一家估值达到2亿美元的二手车App,实际只卖掉了两辆车。

二手车信息虚假一是会给消费者带来错误的诱导,浪费其时间精力减弱消费者的积极性;二是靠虚假的信息吸引投资者投资,如果不能带回预期收益则会大大降低二手车市场的后续投资活力,从而导致二手车市场不能健康有序的积极发展。

三、二手车电商售后服务“虎头蛇尾”

二手车电商市场被大量诟病的最后一个因素就是线下售后问题“踢皮球”,二手车电商比一般电商模式更“重”,因为它交易涉及到检测、评估,还包括整备、物流、过户、交付等线下服务内容,对售后服务要求更高。

而当车辆出现质量、过户等问题,电商平台并不像宣传一样积极承担和解决,将责任推诿到车主,车主又无法联系而概不负责,电商平台也只不痛不痒的给出一些小补偿,最后消费者接手一大堆烂摊子,折了夫人又陪兵,欲哭无泪,这些“烂尾”的售后服务让用户对二手车市场纷纷望而却步。

目前,整个二手车电商行业主要有四大模式:一类是以天天拍车为主的C2B拍卖模式;一类是以优信拍为代表的B2B模式;一类是以优信二手车为代表的B2C模式;还有一类是以瓜子二手车、人人车为代表的C2C直卖模式。然而,四大电商模式却几乎都出现了营养不良的现象。

C2B模式瞎子过河,前路不明

C2B平台模式是由一个中间平台,通过移动互联网平台连接起个人车主和全国二手车经销商,私人车主省去了分别与多个不同买家多点联系比价的程序。卖车车主先通过线上平台预约卖车,车源上架后一次性卖向全国二手车经销商,出价最高者获得购买权,主要解决卖车痛点,最终由经销商将车卖给c端用户。

c2b模式出现的市场是由于上游c端购买新车的更新迭代,卖车是刚需,同时对于经销商而言得车源者得天下,二手车经销商都想要获得一手车源,而中国的独特情况是二手车源分布零散,互联网公司擅长聚拢碎片化的注意力,因此C2B竞拍平台已经成为线上/线下车商获取车源的重要途径,如开新、车置宝、天天拍车等等,多数经销商已经与C2B竞拍平台建立了合作关系。不过这种模式却存在以下两大症结。

一方面,C2B模式盈利空间太小,虽然二手车C2B模式其实就是帮用户卖车,帮车商收车,这种模式需求量很大,但是盈利方式存在很大问题。“以10万元的车为例,平台收买家2%到4%的服务费,大概3000元左右,但是车辆检测、平台搭建等因素导致获客成本在5000元到6000元,收益甚微。加之平台对于价格不具备约束力,还很容易造成用户跳单。

另一方面,C2B模式还处于瞎子摸石头过河阶段,前路不明,不像欧美等发达国家车源主要集中在机构上,很多与政府手续挂钩问题都能系统解决。这种C2B模式通过向零散私人收集车源,过户隐患、信息透明化处理、对车辆来源追踪等问题都存在处理不成熟不到位的情况。

B2B模式却是新瓶装旧酒

B2B这种模式在二、三十年前最为火爆,平台主要是面向终端消费者,即车辆销售商,这种模式并不介入车辆的直接交易,而是搭建一个二手车商间的B2B拍卖交易平台,代表平台有车享拍、优信拍等。此类平台对于买车人来说,售价相对更高但手续变更放心更安全,同时,也能大幅提升二手车的交易效率。

B2B模式最主要解决了二手车销售商的车源问题,B2B模式的车辆来源有两种,一是优信拍、车易拍等就通过从4S店等拿车源信息撮合交易卖给中间商;二是将全国各地的车源信息统一集中到网上,并通过平台检测发布车况信息,使车商们足不出户就能自主挑选获得大批量车源。

B2B模式出现问题的最大原因就是车辆来源的复杂不透明,使得二手车的购车风险增加,同时卖方的用户信息也存在着不透明和虚假套用的情况,车源来源复杂让B2B平台对于大批量出售的车辆售后情况更加不明朗。

此外,他们与下游的 经销商争夺二手车车源市场,发展局限。B2B因为上游和下游交易角色均为专业经销商,场景和模式化差异不大,还要收取下游经销商“服务费”,售价成本又添一层,下游经销商难以买账。

最后,整合车源的成本巨大,要为二手车经销商整合全国各地的车源信息,并且做出车辆检测报告在网上汇集,需要极大的成本和人力物力,本来利润就很微薄的B2B模式平台们如何能够实现可持续发展?

B2C模式往往不堪重负

B2C模式有两种,第一种是通过线上平台对二手车进行收购,然后再利用平台或线下卖场转卖给消费者,收取差价盈利的“买进卖出”模式,代表有优途、优信等;第二种模式是自营车辆的交易平台,例如车王二手车等,自己通过各种渠道,直接买进车辆,整备后加价通过自己的门店和网络平台进行销售,盈利模式来自于车辆的差价。

B2C是目前二手车零售交易的主流模式,走的是线上平台搭配线下二手车收购、整备、销售和售后一站式“超市”的重模式。但是收购如此众多的车辆,对于平台来说是需要大量的成本的,即便把车拿到银行去做抵押贷款,也增加了平台的风险性,贷款也需要付出足够的利息。

此外,在收购车辆时,定价权完全掌握在平台的采购人员手中,容易造成价格回扣等问题,加剧了市场恶性发展。

C2C模式却成了摔得最惨,伤得最重的

C2C个人二手车寄售,车主在平台登记车源后可以边开边卖,平台负责寻找买家并陪同看车、撮合交易,并提供检测等服务,C2C的盈利模式主要来自买方支付的交易服务费。这种模式的代表是人人车、瓜子二手车等,通过提供免费上门检测车况信息服务,验车成功后把二手车信息发到官网,同时评估师会陪同买家上门看车,确定交易后双方再通过交易担保与售后服务跟踪等方式实现O2O闭环。

这种模式看起来最简单、最快捷有成效,却是摔得最惨,伤得最重的。一来他们运营成本高且盈利差,依据C2C二手车电商平台的业务模式,《 商业评论》了解到,每卖出一辆车实际上都是在亏钱。C2C模式的电商,每成交一单,需要7人进行服务——包括评估师、负责带看的销售,以及后续的服务——而服务费用并不能覆盖这些成本。

二来C2C模式在售车质量和服务上往往也是最难以让购车用户满意的,一方面平台需要对个人车子的质量检测把好关,另一方面他们还需要敦促和帮助卖主做好售后服务,但是他们只是第三方,很难在这两个非常重要的领域做好。

由此看来,当前中国的二手车市场的确存在着巨大的市场空间,但是二手车电商们要走的路还很远,如果不能真正确保二手车车源信息可靠、做好售后服务,beepi、平安好车的结局将会是他们“最好的归宿”。

刘旷,以禅道参悟互联网、微信公众号:liukuang110



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