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产品体验报告 | 互联网租房平台之蘑菇租房

前几个月由于公司部门调整原因,曾参与公司长租公寓产品的规划和研发,但由于整个大环境的原因,产品出生即死亡,这是产品经理最为悲催的经历。虽然,时间很短,但是也足够自己深入对长租公寓行业的了解。

在产品规划期间,避免不了要对自如、蛋壳、魔方、蘑菇租房、58同城、寓小二等行业产品进行调研分析。在整个调研过程中,发现我们的产品规划发展路径与蘑菇租房的产品规划有诸多相似的地方,为此写下此文。

第一章:概述

1.1 体验环境

体验产品:蘑菇租房 Android版

软件版本:6.1.3

手机系统:Android 8.0.0

设备型号:Honor V9

1.2 体验目的

了解蘑菇租房的产品战略、产品功能、产品表现与产品体验等;

通过分析蘑菇租房产品的优劣势,总结其产品特点,给出部分改进建议。

1.3 产品简介

蘑菇租房是一个互联网租房平台, 租客可通过蘑菇租房预约、签约房源,完成签约后,线上通过支付宝、信用卡、微信等多渠道在线支付租金,并提供租后的房租支付、租约管理、缴纳生活费用(水电煤)、在线报修等功能。

第二章:战略层

2.1 市场格局

短短的两三年间,长租公寓行业经历了野蛮生长、百家争鸣到了屡见爆仓、哀鸿遍野,可谓大起大落。在当前经济行情下行的情况,从短期来看,依赖资本市场增长的长租公寓,必然遭受重创,但是从长期来看,随着社会经济的发展,人们生活水平的提高,租房市场机制的完善,长租公寓必定还是租房市场的发展方向。

由于吃住是人类解决生存问题的刚性需求,所以无论经济如何发展,租房的需求是一定存在的,只是需求结构发生了变化。

经济行情好的时候,社会人群收入结构常常是一个橄榄型结构,社会产生了很多所谓的中产阶级,往往这些人群,其消费需求也是一个橄榄型结构。而在经济行情不好的时候,社会人群收入结构容易出现沙漏型结构,其消费需要也对应是一个沙漏型结构。

对于长租公寓亦然,在未来几年的时间内,租房消费需要也会出现沙漏型结构,相对于中端型长租公寓,低端和高端型公寓会存在更大的市场需求。目前,大多长租公寓在设计上实际都是面对中端型消费水平的,如果不能及时转型必然还是出现倒闭的情况。

虽然,当前经济行情下行,但是人们对于吃住行的需求,相对于十年前、二十年前还是有一个有了相当大的提升,毕竟整个社会经济趋势是曲线向上增长的,所以长租公寓必定还是租房市场未来的发展方向。

言归正传,回到产品分析上来,分析任何一个产品,可先站在行业格局角度去看,看行业中都有那几类参与者,每类参与者的产品解决行业中的那些问题,我们分析的产品又处于行业那个位置,解决什么的问题。

租房市场中,大家最为熟悉的莫过于传统的租房中介如链家、我爱我家等,还有58同城、房天下等租房信息发布平台,大部分的租客在租房的过程中,都需要通过这两者来完成租房交易。长租公寓在租房市场的崛起,使得这个市场一下子涌入了众多的参与者,形成了:

传统租房信息发布平台:如58同城、房天下。

交易类平台,参与者最为众多的地方,包括传统租房中介、C2C租房平台、B2C租房平台、互联网租房平台(类淘宝)等等,尤其是B2C租房平台、互联网租房平台是目前长租市场中最为活跃的参与者,短短的几年间这些参与者经历了市场的大起大落。

金融方案提供商,为长租租房市场提供各类金融服务。

软件服务商,提供行业解决方案。

行业格局可参考下图:

蘑菇租房前身是蘑菇公寓,和魔方、自如、蛋壳等一样是一个纯粹的长租公寓运营,从2015年才开始转型为互联网租房平台,不再自运营任何一家品牌公寓。2017年,获取蚂蚁金服的战略投资后,该战略布局明显加快。

2.2 产品定位及目标用户

企业愿景:成为3亿人最信赖的租房生活平台。

产品定位: 定位为互联网租房平台,通过互联网技术推动长租租房行业形成良性循环的生态环境,为整个社会带来极致的租住体验。

平台用户: 由B端用户(公寓商家)和C端用户(租客)构成。

为公寓商家提供公寓SaaS管理系统。

蘑菇租房为租客提供真实租房平台。

蘑菇租房是一个支持众多B端(公寓商家)入驻的互联网租赁平台,其把众多商家的租房产品上架蘑菇租房供租客查阅、预约、签约交易,并提供相应的租后服务。产品模式上介入58同城类信息发布平台与淘宝类交易平台之间的平台产品。

比信息发布平台要深入租赁业务,提供了SAAS租赁管理系统,支撑商家开展业务,提高管理效率。

离淘宝类交易平台还差一段距离,订单化的租房交易还没有形成,当前更多是深度介入的信息撮合者。

2.3 运营及盈利模式

蘑菇租房从自营公寓转型互联网平台后,目前,还是以最低成本抢占市场过程中,暂时,还没有看到明显的收入变现。从产品研究上来看,盈利模式应该在流量上做文章类似58同城,后续,也可能通过租赁服务金融获取其他收益。

2.4 用户流量规模

蘑菇联合创始人龙东平曾表示, 早期的互联网租房以信息分发为主的1.0模式,存在虚假房源的问题普遍存在。而蘑菇租房则以SaaS公寓管理系统为基础构建真房源体系,绝大程度解决了虚假房源的问题,并通过与蚂蚁金服战略合作实现找房、电子签约、在线缴费、租后投诉等流程,成为互联网租房2.0模式。

从某种意义上来说,蘑菇租房希望通过真房源的优势替代58同城之类的传统信息发布平台,成为新一代的租房交易流量入口。从此来看,巨大的流量将是蘑菇租房未来的发展基石,但是长租是一个低频次交易,如果没有其他业务流量入口补充或大流量平台导流的情况下,那么很难撼动58同城这种竞争对手的根基。

我们通过安卓市场下载规模来粗略评估蘑菇租房、58同城及长租公寓B2C领域的佼佼者-自如,这三者之间的用户规模情况(数据统计日期 2018年12月18日)。

蘑菇租房安卓市场下载情况:

自如安卓市场下载情况:

58同城安卓市场下载量:

从累计下载量来看,58同城是十亿数据量级、自如是千万数量级、蘑菇租房是百万数量级。

 从最近日均下载量来看,58同城是百万数据量级、自如是日均下载量数万、蘑菇租房更是日均下载量数千。

从上面的数据对比,可以初步估算蘑菇租房在流量上基本无法与58同城抗衡,甚至还不如长租公寓垂直电商自如的流量,58同城除了租房外,还有很多其他的低频业务如招聘、二手车、跳蚤市场、本地服务等,通过种类数量大来补齐整体流量。当前互联网红利已经逐渐消失,流量日益昂贵的情况下,如果没有大流量平台的导流,蘑菇租房的流量追求或许只是黄粱一梦。

当然,下载量只是一个很浅浮的评估,远远无法准确评估业务的发展情况。如果,从租房流量到有效促成租房交易量来看,在相同的租房业务流量下,由于房源的真实性,自如及蘑菇租房等的转化率至少要比58同城之类的要高数倍以上。

2.5 SWOT分析

strengths优势:平台化模式支持众多小B端的公寓运营商入驻,提供SAAS租房业务管理系统,深入租房业务管理环节,很大程度上保证了房源的真实性和时效性。小B端公寓运营商对平台有一定的依赖性,保证了小B端的用户粘性。房源的真实性对C端租客具有较大的吸引力,能够保证相当数量的C端租户流量。

weaknesses劣势:类似淘宝模式,无法对所有入驻B端用户的房源进行管控,房源质量相对于自如、魔方等垂直B2C模式来说,还是存在一定的差距。在C端租户方面,在交易及居住过程中,如果出现问题,通过平台沟通B端公寓运营还是存在一定的障碍,不如自如、魔方等来得便捷和安心。

另外,平台对于对自身品牌有需求的B端用户来说,缺乏吸引力。蘑菇租房还存在一个很致命的劣势就是运营上希望通过流量实现后续盈利,而当前流量却过于弱小,远远不足以支撑这种模式的运营。在经济行情下行、互联网流量日益昂贵的情况下,蘑菇租房有沦为软件服务商角色的可能。

opportunities机会:目前,长租租房市场尚未存在一个淘宝式的平台产品 ,但庞大流量是此类平台发展的基石。

threats威胁:同类产品服务同质化严重,新进入者众多。传统的58同城、房天下等信息平台,也开始转型进入长租公寓业务。

战略SWOT分析来看,如果为度过寒冬,蘑菇租房有可能就是转身变为行业软件服务商,要么或嫁身大流量平台。

第三章:范围层

3.1 核心功能

找房:

查找房源是蘑菇租房中着魔最多的功能点,提供了多个维度的快速筛选找房功能,如关键字搜索、找整租、找合租、找公寓、地图找房、交通找房、一键租房等,帮忙租客快速根据自身需求寻找到心仪的房源。目前,蘑菇租房开通了北京、上海、成都、广州、深圳、杭州、重庆、长沙、东莞、福州、合肥、济南、宁波、苏州、天津、武汉、厦门、西安、郑州等城市的业务。

签约:

客户可以在线预约看房,但由于房源为第三方房源,不能和自如直接在平台上下单签约。平台提供CA电子合约,房东和租客可以通过平台的CA电子合约在线签署合同,出现纠纷时,平台可以帮忙追随。蘑菇租房B端后台,目前也支持线下纸质合同的业务模式。

租后:

租客签约租赁合同后,后续商家后台发起缴费账单后,租客可以通过平台进行房租支付、水电费缴费等支付操作。也提供简单的在线报修功能。

3.2 特色功能

看房行程: 提供一个预约看房的行程服务模块,租客可以进行签到,也可以看房后对房源进行简要星级评价和评价说明,个人感觉还不算上特别有特色,但是看房行程后续可以有很多可以做文章的地方的,所以先列出来。

信用租:对接支付的芝麻信用,可以进行房租信用分期。

第四章:结构层

产品结构:

从产品结构来看,相对应自如、蛋壳等产品,蘑菇租房更为简约,在最大程度保障房源真实性的情况下,帮助租户能够更加便捷的找到自己喜欢的房子。

首页:基本都是查找房源或者推荐房源的入口,业务操作简直太直接了。

房源详情:提供预约看房、立即联系、收藏、店铺等,点击店铺直接进入第三方公寓商家的主页,有点淘宝店的感觉。

我:提供个人中心的功能,包括支付房租、租约管理、在线报修、消息中心等等。

心愿单:其实就是一个房源收藏功能模块。

看房行程:就是功能更加丰富的预约看房功能模块。

核心业务流程:

基本覆盖了房屋租赁整个交易流程,可以支撑租房业务,帮助公寓商家开展业务。由于商家业务数据基本在平台操作,最大程度上保障了房源的真实性。C端产品蘑菇租房也很便捷帮助租客完成找房、看房及签约等核心操作。

第五章:框架层

5.1 首页

左图基本都是各种快速筛选房源的入口,没有slogen展现、没有服务入口(如保洁、报修、搬家)。当然,也可能和企业的业务没有完全开展有关。租房是一个区域性的低频业务,为了增加用户粘性,在运营能够跟上的情况,建议还是开放出来较好。

中间图,是公寓商家推荐和房源推荐。右图是点击城市定位进入的详情页,目前已经有了20多个城市的选择,建议可以考虑增加热门城市选项,操作上会更加便捷一些。

5.2 房源详情页

详情页是整个APP的驱动核心,关键信息是否足表达清楚,房间图片是否吸引眼球,页面展现信息是否足够勾起租客的预约、收藏及联系等下一步操作,进而提高用户的转化率。蘑菇租房的房源详情页,内容算是比较丰富的,有图片展现、房源核心信息、房源标签、房源配置、地理位置、平台保障、相似房源、对于分布式公寓还有同小区房源、合租房还提供室友入住情况等。

整个页面做得比较有亮点和特色有:

房租、户型、面积等关键信息凸显,让用户一下能够获取到租房时常常要考虑的三大要素。

支持信用租、签必保等产品,可以由房东在B端后台灵活设置。

对第三方房东有一个初步的星级评价及芝麻信用授权。

也有不太近人意的地方,比如房间图片整体的质量和自如、泊寓这些比起来明显要差一大截。这和平台大部分都是小B端房东,没有专业的摄影师,专业的房屋软装设计有关。后续,平台可以考虑和软装设计平台合作,提供增值服务,指导小B用户提高软装设计能力。

5.3 其他

心愿单、看房行程、我(个人中心),功能看起来中规中矩吧,没有特别亮点,后续随着业务的完善,可以逐步优化和丰富。

第六章:表现层

APP整体以橙色色调为主,配色清新简约。橙色是欢快活泼的光辉色彩,是暖色系中最温暖的色,橙色与浅绿色和浅蓝色相配,可以构成响亮、欢乐的色彩。蘑菇租房的logo搭配橙色,很容易让人联想到温馨的小房子。

蘑菇租房整体的UI交互、界面色彩搭配做得还比较OK。有一点个人相当不同认同是首页的好房推荐的交互模式,首页是第一印象的地方,没有必要下拉过多,使得首页变成了一个列表页。

可以推荐几个后,点击进入一个详情页,提供常见筛选条件(如性价比、交通便利、装修好、房东靠谱、周边环境好、热门区域等等)或者客户关键字,蘑菇租房按照自己的专业建议推荐给客户推荐房子。

第七章:总结

如果我是产品PM,可以从战略层面及产品落地层面坐如下优化:

战略层优化:

从“房源真实”到“房源真实、交易透明、服务透明”  。深耕细作,是度过寒冬最好的法宝,建议在“房源真实”的基础,增加“交易透明”、“服务透明”,通过真实、透明构建信任的租房平台,提供极致的租房体验。

在产品层面,可做如下调整:

增加房源、房东的租客评价功能,可以参考携程、马蜂窝等旅游OTA产品开放对酒店、景区等的评价。

增加租房攻略,房屋软装攻略、房东吐槽、租客吐槽等租房交流平台

加强现有的房东评价,除了星级评价和蚂蚁信用授权外,可以把成交量、租客平均租赁时长、房屋整洁度、租客评价等开放出来。

涉及不良舆论和评价,建议平台运营人员介入参与,并闭环公开透明处理这些问题,处理过程可以在投诉区或者评价区闭环处理。

每个城市至少有一名人员充当协调者的角色,公开透明处理租客和第三方房东之间的租房纠纷。

也增加房东对租客的评价,在蘑菇伙伴(B端用户)产品可以看到房东对租客的评价。

对于信用高的租客,平台可以适当给予奖励或者补贴。

对于评价高的房东,可以免费刷榜推荐。

产品层优化:

首页城市定位,下拉城市列表时,建议增加热门城市。

首页好房推荐,不需要下来过多,可以推荐几个后,点击进入一个详情页,提供常见筛选条件(如性价比、交通便利、装修好、房东靠谱、周边环境好、热门区域等等)或者客户关键字,蘑菇租房按照自己的专业建议推荐给客户推荐房子。

蘑菇租房B端后台,目前也支持线下纸质合同的业务模式,平台非订单标准化的签约模式,大部分的支付账单都需要B端商家录入发起,存在录入复杂的操作门槛,造成了租客和房东通过平台对接后,后续大部分的操作可能都是绕过平台的。在运营层面允许的话,尽量标准化合同,并逐渐往订单化靠拢,为后续的运营、产品、服务提供标准化的管理、数据分析及优化坐基础。

综合来看,找房是目前蘑菇租房使用普遍,业务最成熟的一个核心功能模块了,其余的核心功能,还需要进一步的完善运营模式才能有更好的用户粘性。

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