IDG看好的5个创业方向:数字消费 O2O 智能硬件 互联网金融 toB

IDG看好的5个创业方向:数字消费 O2O 智能硬件 互联网金融 toB

2015-03-05 09:52Newseeders 合作伙伴
在中国进行智能硬件创业,有着非常巨大的供应链优势。非常多美国的硬件公司,他们经常做的一个事情,就是经常跑到深圳去拿着一个字典,对着那些包工头,对着那些加工厂,跟他们说我要把产品做成什么样子。

互联网创业到底有多热?它已经热到就连文艺界的蒋方舟,也有一些话想对大家说,“感觉北京已经疯了,似乎网龄超过五年,年龄低于三十,认字三千左右,英语四六级上下,知道KK,出入过媒体互联网和广告公司的朋友们都创业了,弄潮了,跟天使投资人喝咖啡了”。

虽然略显浮夸,但整个行业的忙碌景象却被记录其中。IDG资本合伙人李丰在硅谷高校行中便谈到,去年应该是中国投资的泡沫年,各种记录反复被刷新,小米为极限,这是之前从没发生过的。如果这段描述,换一个乐观点的说法,用IDG资本合伙人熊晓鸽的话说,“这是中国最好的创业时代”。

那么最好的创业时代里,创业者们都在尝试着什么样的商业改进?或者说,资本家们、挥舞着大把热钱的VC机构,都在追逐什么样的创业公司呢?要知道,对于创业公司来说,是否拿到机构投资差异巨大,没拿到基本石沉大海,成为牺牲掉的大多数。

而以下是中国顶级早期投资机构IDG资本,看好的五个创业方向:

1.数字消费内容与90后生活方式

IDG负责新型娱乐媒体的赵治远提到,媒体人和菜头做过一个实验,在微信公众号槽边往事里问大家能不能付费。然后结果发现,70后说你付费你傻逼,给你取消关注;80后们说让“我”付费“我”坚决不付,但还是死气白咧看你这个帐号;90后就是说付费,怎么才说,快,帐号是多少。

更注重版权意识、逐渐成为社会的主流消费群体的90后,是IDG投资数字消费内容的最大动机。而在过往的投资盘中,只会存在24小时的社交网络Sobrr和弹幕网站Bilibili是IDG押注90后生活方式的典型案例,它们各自代表了中美两国年轻人新型的生活方式。

2.电商爆发之后,是O2O

实际上的消费无非就是两种,一个是产品、一个是服务。而产品在过去5到10年之内的发展,出现了几大电商巨头。实际上,这些电商巨头解决的是商品的互联网化,然而每天的消费中,大部分消费在服务上的。而服务它的互联网化,实际上就是一个O2O的过程。

Uber、Airbnb都是典型的O2O公司,用巧妙的商业模式解决了基本的一些服务需求。它们首先实现了渠道的扁平化。比如,在Airbnb上,房主可以直接旅客联系,去掉了中间渠道;使用Uber,车主直接与乘客联系,去除了出租车公司。

这样的O2O服务,现在从简单的服务开始,打车、租房以及外卖。而下一步,将会发生在更复杂的服务上,比如法律、医疗、教育。

3.智能硬件是个坑?它也是机遇

过去两年大家学到的教训是:智能硬件是个坑……因为它很难做:从产品的设计到工业的设计、结构设计到量产、销售,这个链条非常长。好不容易做起来了,发现第二天又有人抄了。IDG王琛透露,中国的VC没多少人在智能硬件上赚到钱。

但是,中国的智能硬件同样是VC无法忽视的机遇所在。在中国进行智能硬件创业,有着非常巨大的供应链优势。非常多美国的硬件公司,他们经常做的一个事情,就是经常跑到深圳去拿着一个字典,对着那些包工头,对着那些加工厂,跟他们说我要把产品做成什么样子。

而受益成长起来的智能硬件公司,往往能建立起壁垒,迎来长远的发展前景。汪峰用来求婚的无人机大疆是一个非常明显的案例。找到并投资这类公司,同样是VC无法拒绝的诱惑。

4.互联网金融

为什么互联网金融在中国成了互联网创业热门?

相比中国,美国负债率很高,证券化比例很高,大概是80%,而中国证券化很低,不到1%。而同时,美国金融线下服务完善,中国服务刚开始,线下资产(比如房产)搬到线上需求强劲,每一个垂直领域容量都是上万亿。另外,中国储蓄率高,互联网化低,移动互联网可提高消费者储蓄利益,投资端利益很大;美国线下金融基础设施完善,互联网技术SaaS的使用空间没有中国大。

所以在过去一段时间,出现大量互联网金融创业公司,比如拿到巨额融资的分期服务分期乐和趣分期。在负责互联网金融投资的IDG投资与研究的顾凌云看来,互联网金融今年在三个方向有广阔市场空间,大数据征信、资产证券化和虚拟货币。

5.toB

无论是面向开发者,还是面向一些已经成熟的行业,来做效率提升型的应用,不管是对开发者效率的应用,还是说对电商效率的应用。在负责移动工具、移动广告、基础技术的田里看来,这些都是IDG看好的创业方向。而基于基础技术、基于人工智能的一些垂直应用,云识别或者图片识别,也都是热门方向。

而跟数据有关的数据驱动型的应用,这里边的难处是怎么获得数据,并最终数据怎么变现。这两件事,可能中间需要拐几个弯,你拿数据的方法以及来源,和你最后拿数据去变现的方法以及来源,在中国可能不是在一个直线上。

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