解构贝壳的护城河

来源：宏赫臻财

导读

贝壳找房是一家具有宽广护城河的企业，这一方面源于其在居住行业独一无二的竞争优势，另一方面源于其竞争优势背后难以被复制的核心能力。核心能力越难被复制，竞争优势便越能长期持续，护城河也就越难被竞争对手跨越。

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护城河是近些年在商业界极为流行的一个名词。其本义是古代由人工围绕城堡挖掘的人工河，用来防止敌人和动物的入侵。

1999年，著名的投资大师巴菲特在接受《财富》杂志采访时引用了护城河一词，用其来概括他的价值投资理论。巴菲特当时如此描述，“就投资一家企业而言，关键不在于其所在的行业给社会带来多大的影响，也不在于企业取得多大的增长，而在于公司拥有的竞争优势以及竞争优势可以持续的时间。只有拥有宽广、可持续‘护城河’的产品和服务才能给投资者带来丰厚回报。”

巴菲特的护城河理论在投资领域获得了很好的验证，例如其在投资可口可乐、富国银行与苹果等具有较为宽广护城河的企业上都收益颇丰。即使在中国护城河理论也完全适用，像阿里、腾讯与茅台等在资本市场表现最出色的企业，也都是被公认为护城河最宽广的企业。

而就在今年，中国商业界又有一家新上市企业异军突起，极为引人瞩目，这家企业便是中国居住服务业的领军者贝壳找房。2020年8月13日，贝壳找房在纽交所上市，其上市当天股价便大幅上涨87.2%，之后又持续表现亮眼，截止最近一个交易日，市值已经达到658.1亿美元，折合4453.7亿人民币。按此市值计算，放眼整个互联网产业，贝壳找房已经超越网易与百度，进入中国最主流互联网企业的行列。而如果放在整个居住产业，贝壳找房的市值也已经超过万科、恒大与碧桂园等所有的知名房企巨头，成为中国居住产业领域市值最高的企业。仔细分析贝壳找房，其便是一个典型的护城河案例。

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根据巴菲特的总结，判断一个企业是否具有护城河主要取决于两点，除了要看其是否拥有行业领先的竞争优势，还要看这种领先的竞争优势是否具有可持续性。

笔者在长期商业研究过程中，也经常看到很多一度拥有较大领先竞争优势的企业后来突然出现没落，最重要的根源就是其竞争优势只是一时的，无法长期持续。只有那些不仅具有强大竞争优势，并且竞争优势可以长期持续的企业，才算真正具有护城河的企业。

而企业的竞争优势是否能够长期持续，则取决于其竞争优势背后核心能力的可复制性。如果核心能力越复杂，就越难被复制，竞争优势便越能长期持续，护城河也就越难被竞争对手跨越。这两点，贝壳都正好兼备。

首先，贝壳找房目前拥有全行业独一无二的“两张网”。第一张网是拥有数亿线上消费者的“数据与技术驱动”的线上运营网络，这张线上网络为消费者提供丰富的房产信息，帮助消费者做出更精准的消费决策，也帮助平台服务者更高效的触达用户，并且相互之间还能形成互惠协作，提升行业效率。第二张网是贝壳找房平台进驻全国103个城市，连接265个新经纪品牌、45.6万经纪人与4.2万家经纪门店，所形成的一张“以社区为中心”的线下门店网络。

线上与线下两张网络构成了贝壳找房在行业内独一无二的竞争优势，除了帮助其存量房交易增长迅速，从2018年的8219亿GTV增长至2019年的1.3万亿人民币，还让贝壳找房迸发出巨大的平台效应，逐渐突破二手房与租房等传统业务的局限，以较低成本扩张到新房业务，并取得巨大成功。公开数据显示，贝壳找房2019年新房交易GTV已经从2018年的2808亿人民币大幅提升到2019年的7476亿人民币，这让贝壳找房不仅成为中国存量房领域的最大交易和服务平台，还成为中国最大的新房销售平台。巨额的新房GTV，也带动贝壳找房2019年的新房交易和服务实现203亿元收入，接近存量房交易的246亿元收入。

其次，在贝壳领先的竞争优势背后，是其数字化的系统性能力，这种能力几乎很难被复制。这是因为不同于其他标准化商品信息与交易流程较为简单，房屋天然存在低频高价，交易链条冗长的特征，并且高度依赖线下服务，所以居住产业的数字化，必须是与产业深度融合的数字化，需要对产业的深刻理解。而链家在多年线下深耕所形成的行业领先的服务标准与服务流程，让贝壳找房拥有其他任何线上平台所不具备的产业理解。

对产业的理解是贝壳找房数字化的基础，在具体的数字化落地上，贝壳找房也经历了很长时间的探索。就在近日，贝壳研究院、清华大学中国经济社会数据研究中心、21世纪产业研究院联合发布了《中国居住服务业数字化发展报告》。这份报告首次揭秘了贝壳找房数字化能力构建的全过程。该报告显示，贝壳找房的数字化分为两个阶段，一个是链家时代的垂直生长阶段，另外一个是贝壳找房上线后的行业开放阶段。在垂直生长阶段，链家的数字化转型有四个重要步骤：

第一步是深入产业，洞察业务，提炼出“房-人-流程”三大关键要素，搭建了完善的指标体系。

第二步是在资源和技术的约束下，先集中资源撬动房源的原始数据积累，然后攻克更复杂的“人”的大数据积累，当完成了房和人这两个核心要素的数据化后，继续推进“流程”的数据化。

第三步是在完成“房-人-流程”的数据化后，再将这些关键要素进行标准化与产品化，打造了房源产品、客源产品、经纪人职业化产品、经营者产品与交易产品6大产品体系。其中最值得一提的是，房源数据库产品楼盘字典与经纪人数据产品贝壳信用分，这两个产品在解决交易安全这个居住产业数字化过程中的最大痛点上，发挥了重要价值，帮助企业赢得了消费者的信任。

第四步是将“房-人-流程”数据与先进的AI算法融合，打造智能化产品。例如在房源领域，以VR技术应用为核心，推出了VR带看、AI讲房与VR+AI装修产品。在经纪人方面，打造了基于人工智能与大数据技术的虚拟智能客服“小贝助手”，对经纪人进行赋能，以缩小服务者能力方差。在涵盖签约前中后环节的全业务流程方面，推出了VR看房、智能门锁、线上电子签约与贷款签约、流程自动化机器人（RPA技术）、OCR技术等产品，大大提升了交易效率。

与此同时，链家还打造了一套促进链家内部经纪人合作的重要机制——“ACN（Agent Cooperation Network）”，这是贝壳找房模式成型过程中极为重要的一环。因为ACN合作机制在链家内部经纪人团队的成功实践，意味着其有可能打破过去不同经纪品牌之间非合作的囚徒困境，在不同经纪品牌的经纪人之间建立合作，于是才有了2018年链家推出贝壳找房线上平台，进入“横向开放”的数字化阶段。

在横向开放阶段，贝壳找房除了将链家时代积累的楼盘字典、A+、贝壳分、小贝助手等数字化工具开放给全国更多的城市、更多的经纪品牌、更多的门店与更多的经纪人，还陆续上线了VR售楼部、租房及二手房在线签约、线上贷签、资金存管等新的数字化功能，并将贝壳找房长期积累的数据能力——楼盘字典全面升级为楼盘字典Live。

另外，平台效应带来的规模化用户与流量，让贝壳开始撬动全居住服务产业链的数字化。据了解，贝壳找房已连接34家银行与评估机构，向其开放在线能力评估数据，提升房屋评估与房屋抵押贷款效率。在新房领域，贝壳找房累计已连接超1200个全国性与区域性新房开发商，覆盖120以上个城市、逾万个新房项目。在家装领域，通过VR+AI装修产品实现消费者的装修需求前置挖掘，上线施工平台（被窝家装）重新定义家装行业流程，并实现工程进度的可视化，提升消费者家装服务体验。在生活服务领域，贝壳找房还推出社区生活小程序，与作为行业基础设施的数十万线下门店相结合，深化面向社区场景的便民居住服务。

目前，贝壳找房已经形成了覆盖所有居住场景的“二手房+新房+租赁+装修+社区服务”五大业务矩阵。过去，链家以存量房交易为主的单一业务场景触达的用户有限，而贝壳找房当前覆盖所有居住场景的多元业务，则可以为平台带来更多的新增用户。新增用户的增加，让贝壳找房平台对各类服务者的吸引力进一步加大，服务者的丰富又进一步吸引用户的汇聚，从而形成一个欣欣向荣的新居住生态。

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通过对贝壳找房数字化能力构建的复盘，我们发现这些能力绝不是外界看到的其在2018年上线两年期间的一蹴而就，而是从2001年链家地产创建开始，积累了无数能力之后才形成的复利效应。这些能力都是需要长期沉淀才能形成，而不是仅靠资金与资源便可以补足的。竞争对手如果想补足贝壳找房某一局部的能力有可能做到，但要想形成与其相似的系统性能力几乎是不可能的，这才是巴菲特眼中真正的护城河。

例如当下也有一些具有丰富用户与流量的互联网企业，在对居住产业这个巨大的市场虎视眈眈，但由于其数字化始终停留在漏斗的消费者层，缺乏贝壳找房这种覆盖整个交易流程中涉及的全要素、全链条的数字化能力，根本无法为服务者与消费者创造与贝壳找房相提并论的价值，所以只能停留在广告平台的角色，而无法深入到真正的交易环节，更遑论对流程的改造。

除了上述经过长期深耕积累的复杂数字化能力之外，贝壳找房更难复制的是其背后的团队与基因。笔者一直认为贝壳找房模式在全球范围都是独创，这是因为在居住产业恰好出现了一个像左晖这种具有前瞻战略，创新精神，同时又在居住产业保持专注且恪守长期主义精神的企业家，这才逐渐形成了支撑贝壳找房业务模式的复杂且多元的核心能力，这具有较大偶然性。

如果不是在房产经纪行业出现左晖这样一个理想主义者与长期主义者，中国居住行业可能会是另一番模样。而在这个行业如果再指望出现一个像左晖这样的企业家，绝对是一个概率极小的事件，即使出现，其也需要重走贝壳找房之前在数字化过程中走过的所有的路，而在这过程中，贝壳找房势必沉淀出更多的核心能力，建立起更宽广的护城河。

另外，任何企业的成功都离不开时代机遇，在当下贝壳找房已经较好地解决了用户痛点，占据行业绝对竞争优势，并吸引大量合伙作伴形成一个健康、庞大生态的局面下，过去贝壳找房在居住产业崛起的时代机遇也已经不复存在了。

风险提示：本文仅代表作者立场，投资决策需要建立在独立思考之上，投资者还需自行思考研究。本文中所提任何资产和证券，仅限于学术案例的交流，不作为任何推荐交易的理由。

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