你是不是老听人说，要基于业务来做AI。
但这里面有一个问题：我们到底怎么理解自己的业务？
一个产品从平台看别人体量挺大，打听后知道有人赚钱，我们自己有供应链、有运营，就可以进去做了吗？
现在看一门生意，我会先问自己：我们为什么能赢？具体赢在哪里？
刚创业的时候，肯定不懂这些。做着做着，有了经验，也不断总结和复盘，才慢慢形成今天的一些判断。
这些判断，才是未来值钱的地方。
我炒股亏钱，账户已经不看了哈哈，但从炒股学到一个很底层的生意判断模型，
要会算账，算清楚能赢多少，然后要敢下注，什么是算清楚呢，
举个例子，如果胜率是50%，输了亏5%，赢了20%，1比四，投还是不投？那果断是梭哈啊。
股票我不懂，每个行业和行业里的企业有太多信息差，关键还有人为制造的虚假信息，所以我判断不准。
但电商做了十几年，业务怎么运转，里面有哪些成本，哪些地方容易出问题，我的理解要深得多。
同样一套思考方式，放回自己熟悉的电商，精准度高很多，所以胜率高很多。
这篇就聊聊，我现在是怎么想这件事的。
01｜先把这门生意看完整
以我们做俄罗斯项目为例，在做之前，要先把信息了解清楚。
产品卖给谁，顾客为什么买，货从哪里来，怎么送到顾客手上，平台怎么收费，推广要花多少钱，退款之后会产生哪些损失。这些环节得接起来看。
这些盘完，然后，就有一个初步的财务模型出来。
货品、物流、平台费用、推广费用，这些项目相对明确，但不能因为知道有这笔费用，就认为自己已经理解了成本。具体怎么收、在什么情况下会变化、出了问题谁承担，都要了解。
有了这些信息，我们才会往下看：什么样的产品适合做，需要按什么价格卖，各个环节的成本要控制在什么范围，最后能留下多少利润空间。
这个测算，会直接影响选品。
最近，我们帮一个做美国瑜伽裤市场的朋友看俄罗斯的机会。他的产品在供货成本上很有优势，俄罗斯市场的售价是美国2倍。单看这两个条件，你是不是会觉得值得试一试？
但把当地的平台费用、物流和退款损失等因素一起算进去，结果就不一样了。
平台扣点，俄罗斯52%对比美区17%，退款率还高10%，所以售价2倍，反而利润率低很多，所以能做吗？
供货便宜、售价高，都只是这门生意的一部分，每个市场都有市场独特的生意模型，以及独特的成本结构，不能只看这个。
一个产品在某个市场有优势，换一个市场，结果可能完全不同。
提前算这笔账，至少可以帮助我们排除一批按已知条件就很难成立的机会，不做就是最大的盈利。
否则，后面团队怼进去、产品已经备货等等，这些折腾的老板精力、人力、财力成本巨大，吃掉的都是原有的利润。
02｜账算得过来，还要回答凭什么赢
财务测算成立，只是有了继续看的理由。
接下来还要问：顾客为什么买我们的？同行也在做，我们有什么优势？
我会从几个方向去想：成本领先、产品差异化，或者极度聚焦。
成本领先，要看完成整门生意的成本。采购便宜当然有价值，但后面的物流、推广、退款或者协作消耗，把前面的优势吃掉了，最终还是没有优势。
产品有差异，也得看顾客在不在意。这个不同有没有解决他的问题，能不能成为他选择我们的理由？我们自己觉得产品很好，还不够。
极度聚焦，则是把资源集中到一个更具体的人群、需求或者场景里，理解得更深，做得更合适。聚焦以后，到底在哪个地方比别人做得好，这个也要回答。
我想看到的是，我们的优势放进完整业务链路以后，能不能影响顾客的选择，或者改善最终的经营结果。
如果说不清楚，只是觉得市场不错、产品不错、团队应该也不错，那对于投入这件事，我心里是没有多少底的。
业务链路、成本结构、竞争优势放在一起，我们才能大概判断，这件事适不适合我们做。
注意，是大概判断。真正做下去，仍然会有很多不确定性，需要持续优化，一个模块一个模块打磨，比如俄罗斯的头程，我们目前的货代就比之前的便宜、稳定。
03｜看胜率，也看赢多少、输多少
这就回到了前面说的投资逻辑。
做一个产品、进入一个项目，我要考虑它有多大可能做成。如果没做成，会亏多少；如果做成了，能赚多少。再把需要投入的资金、时间和团队资源放进去，看这件事值不值得做。
胜率看起来高，不一定就值得做。赚得少，但错一次损失很大，这笔账未必划算。反过来，有些机会存在不确定性，但测试成本可控，做成之后的回报也值得期待，就可以考虑验证。
这里的胜率，也不是坐在办公室里凭感觉填一个数字。前面对市场、成本和自身优势的理解，是判断的依据；真正跑出来的结果，还要继续修正这个判断。
我们现在的俄罗斯、墨西哥项目，就是沿着这个思路在做。
每个品单独测算，再通过持续测试，看这一批产品整体投入多少、亏损多少、赚回多少，最后整体回报怎么样。单品的结果要复盘，项目的总账也要看。
但这件事有价值的地方，还在于过程中可以不断改善。
选品判断哪里不准确，就优化选品模型；实际费用和原来预估有差距，就继续优化成本把控；产品有机会，但运营没做好，就继续提高运营打品能力。
每个环节都在优化，整体能力和竞争优势才会慢慢做起来。
样本多了，可以让我们更有依据地判断哪些东西有效。但如果一直用同样的错误判断去选品，不断增加数量，也只是在重复亏钱。
所以，我说的看整体回报，是把每次结果都放回经营里，持续修正。接受单个产品可能失败，也要知道失败在哪里，下一次能不能做得更好。
04｜到这里，再来看管理和 AI 的价值
把前面这些想清楚以后，就比较容易理解，为什么我会花这么多时间去做管理、做 AI。
因为它们会影响这笔经营账。
货品、物流、平台费用、推广费用，很多项目都有比较明确的约束。同行持续优化以后，有些环节的差距可能没有那么大。这个时候，企业把整条业务组织得怎么样，经营效率如何，就会影响最后留下多少利润。
举一个纯粹的假设：一家公司的人工费用占销售额的 10%，通过业务和组织方式的调整，能不能做到 5%？
人力成本节省下来的利润空间，可以投入到推广上，同样的售卖价，我们费比就比别人能多拉5%，你觉得平台会怎么选？
占比下降，可以是完成同样的业务需要更少的人工，也可以是同样一批人承接了更多有效业务。
具体是哪一种，要回到实际业务里看，最终还得把公司的总账算过来。
前段时间一个服装头部老板来我们这里聊AI，他们把外拍全部停掉了，一年这方面费用节省1000万。
假设一家企业能以更低的成本完成同样质量的交付，它省下来的空间，可以留作利润，也可以用于改善产品、服务，或者争取更多客户。它做了这样的选择，同行面对的竞争条件就变了。
这也是我建议老板们关注 AI 的一个重要原因。当差距来自经营方式和成本结构，整个能优化出来多少空间？只有老板站在业务链条上用老板的视角，重新想这个问题，才可能找到答案。
所以，我一直提倡基于业务做 AI，前提就是我们要对这门生意有理解。
理解完整业务链路和成本结构，判断自己的优势，再去考虑胜率、可能的损失和回报。进入实际经营以后，继续复盘、修正，然后用管理和 AI 去提高效率、放大有效的部分。
2019年从抖音单平台起步，90后的王璐一人带领河南聚量经历业务转型、组织进化，一路打怪升级。
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