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1、pos機市場調研
pos機市場調研
傅碧霄
第三方支付行業走到了一個轉型的路口。
2020年的疫情對支付機構線下業務造成很大沖擊，同時，支付行業也迎來新機遇。不少機構抓住機遇，積極開拓新業務，為行業開創全新局面。2021年已經到來，在新的一年中，第三方支付行業的一些新趨勢、新業態勢必迎來進一步發展。
轉型產業服務商
第三方支付行業C端流量見頂，個人支付市場日趨飽和，雖然中小支付機構在一些細分領域還有機會，但更多機構開始將戰略布局轉向B端戰場。另一方面，在我國大力發展數字經濟背景下，2020年的疫情加速了線下中小商戶數字化轉型。在促進企業數字化轉型過程中，很多支付機構自身也在向產業服務商轉型，于B端尋求新的增長點。
如A股首家上市支付公司拉卡拉就在產業服務領域取得了一定成效。拉卡拉2020年三季度支付科技業務收入增速提升，金融科技、信息科技等高毛利業務繼續保持快速增長，收入整體占比進一步提高。
華夏時報金融研究院認為，2021年國內經濟繼續復蘇，以服務實體經濟為主的支付機構，業務也將隨之增長。支付機構將會更加深入產業鏈，在支付的基礎上疊加SaaS服務、行業解決方案、營銷、金融科技等增值服務，以提高自身業務天花板。繼2020年高速發展之后，2021年支付機構的企業服務業務將走向成熟。
數據顯示，2020年，部分上市支付機構企業服務營收占比超過15%，且增長態勢良好。預計到2024年，支付機構企業服務市場規模將達5056億元，年復合增長率將達到30.36%。
從行業分布方面來看，以往第三方支付機構的商戶多集中在航旅、零售、金融等行業，而中小微企業服務市場十分廣闊，新的一年中，將會有更多新的行業得以更充分開發。如在2020年快速增長的在線教育、互聯網醫療等行業，綜合支付需求巨大，預計在2021年這些行業也將保持良好發展勢頭，第三方支付機構在這些產業中也將挖掘更多機會。
支付+SaaS
支付機構進軍產業服務領域過程中，支付+SaaS成為不少機構主要策略。這一方面有利于支付機構優化收入結構，與客戶緊密綁定，將存量客戶價值最大化，另一方面，增值服務也幫助支付機構更好地開發已有底層數據價值，進一步提升自身估值。
據華夏時報金融研究院調研，目前國內支付機構與SaaS相結合主要有這幾種方式：其一是支付機構與SaaS軟件公司合作，支付機構為軟件公司提供支付通道，而不為商戶提供更多服務，該模式下，SaaS軟件公司掌握更多主動權，支付機構的可替代性較高；其二是支付機構收購或引進SaaS軟件，該模式下，支付機構可鎖定自己的收銀通道，但如果機構本身不具備強大研發能力，產品的更新迭代可能無法滿足市場需求；其三是支付機構自主研發SaaS產品，如美團、富友富掌柜，這種模式下，支付機構既能把控SaaS產品主動權，也鎖定了收銀通道，但該模式的成本也是最高的。
2020年，很多機構都提出了“支付+SaaS”的概念，但真正落地的成熟應用不多，2021年，“支付+SaaS”還有較大提升空間。未來在產業服務領域競爭的關鍵，還是要看支付機構的SaaS產品能否滿足企業需求。
與數字人民幣相融合
2020年，央行推出的數字人民幣先后在深圳、蘇州等地進行試點，第三方支付公司也在其中發揮了積極作用。
在數字人民幣運營體系中，第三方支付機構提供流通服務。華夏時報金融研究院認為，數字人民幣的流通擴大了支付機構的業務受理范圍，支付機構不僅可以收取服務費，更重要的是，數字人民幣的應用對商戶提出更高技術要求，POS機等硬件設備需要進行智能化升級改造，這為支付機構的科技能力提供了的用武之地。
據了解，一些頭部支付機構已開始在多市進行數字貨幣相關創新業務拓展，為商務提供支付系統與終端改造、受理標識布放等硬件升級與環境改造，還開展了數字人民幣相關專業基礎知識、受理流程培。
數字人民幣來勢不可阻擋，2021年，數字人民幣與支付行業將進一步有機結合，三方支付通道增加支持數字貨幣的應用，也成為值得關注的新趨勢。同時，區塊鏈、大數據、云計算等沿科技在支付領域也將得到更深入應用，并成為決定支付行業新格局的重要因素。
嚴監管下行業集中度提高
2020年，金融監管趨嚴，針對第三方支付行業的監管新規相繼出臺。2020年8月，中國支付清算協會發布《收單外包服務機構備案管理辦法（試行）》；9月，中國支付清算協會收單外包服務機構備案系統正式上線；10月，央行發布關于《非銀行支付機構行業保障基金管理辦法（征求意見稿）》，對非銀行支付機構行業保障基金進行更加規范化管理。
2020年，央行也對一些支付機構的不合規行為加大查處力度，商銀信支付罰沒合計上億元、新浪支付、裕福支付也被罰沒超千萬元。
華夏時報金融研究院認為，2021年，嚴監管常態化將會持續，支付行業亂象進一步出清，而業務合規的優質企業將會迎來更健康發展環境，良幣不再被劣幣驅逐，行業集中度有望提高。
2020年，嚴監管下很多支付公司也在進軍資本市場。雖然支付寶母公司螞蟻集團上市未果，但行業內也有好消息傳出。年中，移卡在香港上市；年底，銀聯商務、連連支付啟動上市進程。
2021年伊始，聚合支付公司收錢吧也啟動創業板上市。預計在今年，將有更多支付公司登陸資本市場。
除上市外，被互聯網巨頭收購也是不少支付公司的選擇。2020年，拼多多、字節跳動、攜程等公司紛紛將支付牌照收入囊中。預計在2021年，支付牌照還將繼續走俏。
（作者為華夏時報金融研究院研究員）
思略特數據是什么？
思略特：小數據戰略決勝大數據時代
曾聽美國同事講過一個事情：廣告公司的某位客戶恰巧是海軍陸戰隊上校，他們在討論數據可靠性的話題。上校說：“如果我在戰場上獲得一個情報，即使我并非100%確定情報的準確性，我仍然會根據情報做決策?！彼麖娏艺J為有情報總比沒有情報好 —— 我們不能僅僅因為信息的可靠性不足就忽視該情報。有人會認為這位上校是“小數據”的擁護者。
最近有大量圍繞“大數據”開展的討論，而大數據以數量大、速度快、種類多為特征，需要配備新的數據處理方式。企業想要運用大數據優化決策并提升運營效率，通過數據挖掘更好地了解客戶行為和偏好，甚至用大數據預測股票市場動態。一些企業已經運用大數據戰略取得了成功，其他企業也紛紛開始投資大數據所需的基礎設施、軟件、人才。
然而，有一個要點需要說明。許多企業，可能是大多數企業，都處在數據相對不足的環境，無法獲得高級分析和數據挖掘所需的大量信息。例如，銷售終端機（POS）的交易數據在新興市場還未實現標準化操作。在多數B2B行業，企業可以獲得自身的銷售和配送數據，但很少能了解整體市場銷量或競爭對手所售產品情況。在高度專業化或集中的市場，例如汽車零部件供應商市場，其潛在客戶的數量有限。這些企業不得不滿足于小數據，即使是在數據不足或數據質量參差不齊的情況下，也要通過運用有限的數據形成洞察。
一些評論人士稱，大數據不僅僅是新的數據來源和分析技術。大數據徹底改變了決策方式，從管理層根據直覺制定決策轉變為根據數據制定決策。而對于那些缺乏完整或明確的市場數據的企業，它們必須努力高效地運用現有數據（可能存在數據不夠完善的問題）或運用創新且低成本的方式獲得新數據。
讓我們來看一個小數據戰略的例子。一家大型飲品生產商希望提升其產品在即飲渠道，即酒吧、餐廳、娛樂場所的銷量。多年來，該公司一直從同一家機構購買同步數據，這些數據涵蓋了10萬個銷售點。然而這些數據是為了滿足大量客戶的普遍需求而收集和梳理的，運用標準化的劃分方式，并不能幫助該飲品企業了解如何有效地為不同細分市場提供服務。因此，該公司決定采用一系列小數據技術，以便根據需求制定解決方案。
該公司先采用觀察研究法，參觀了酒吧和餐廳，對消費者及其消費方式進行定性記錄。該公司運用這些數據獲得了更可行的細分市場定義。接下來要將細分市場進行量化，明確各個細分市場有多少銷售點。該公司根據觀察到的特征制定了公式，然后讓銷售人員根據公式將所有銷售區域覆蓋的酒吧和餐廳進行分類。（這就是一項典型的小數據戰略：內部填補數據空缺。）最終，該公司根據各主要細分市場設計了特定的產品組合、定價、市場營銷項目。該公司已經在兩個大城市開展了相關試點項目，整體銷售額和市場滲透率都得到了大幅提升，并正在全國范圍推廣該舉措。
再比如中國的海爾，運用服務工程師收集的信息推動了創新。最知名的可洗土豆的洗衣機就是在上世紀90年代末，工程師發現一些農村消費者用洗衣機清洗蔬菜造成了堵塞，海爾運用該信息開發了一款在洗衣服之外兼顧清洗土豆、紅薯和花生的新型洗衣機。
明確思路后，其實所有的信息都能被用于提升產品、客戶體驗或公司利潤。因此，小數據戰略可以包括任何能讓公司在低成本前提下獲得更多客戶洞察的方法。如上文所示，挖掘小數據并不意味著要在數據獲取、硬件、軟件或技術設施方面做大量投資。
此外，企業需要做三方面努力：
致力于發展以事實為依據的決策機制。當公司發現競爭日益激烈或無力準確捕捉多變的消費者習慣和偏好時，通常會萌生這種想法。對于以市場為導向的企業而言，以事實為依據的決策機制是獲得競爭優勢的重要來源。
有邊做邊學的意愿。既然小數據戰略不需要通過第三方，企業就不得不親自做出嘗試并從錯誤中汲取經驗教訓。一旦明確了一些重點，一系列的試點項目將給企業帶來寶貴經驗，而那些較早通過小數據戰略獲得成功的企業恰好能激勵其他企業。
提升創造力。為了獲得更豐富的數據，企業需要提升創造力，自然而然地將創新融入到與消費者的互動過程中。例如，零售商可以煩請門店的客戶用iPad完成調研問卷。企業還可以在任何帶有信息登記功能的網站上加入詢問消費者偏好的問題以收集相關信息，進一步完善網站收集到的一些基礎數據。呼叫中心客服人員和消費者的對話也是收集信息的好機會，有利于獲得更為深入的消費者洞察。一些企業還會組織善于鉆研的成熟消費者組成用戶小組，在研發新產品的過程中聽取用戶小組的建議。有的企業會依靠銷售代表獲得關于消費者偏好以及競爭對手活動的相關信息。但更重要的是，企業必須投入更多精力收集并解讀已經生成的數據。
企業通常會挑選需要關注的一款產品、一個區域以及一個問題而開啟一段數據分析之旅，還會開展一個或多個試點項目。高管們會向自己和企業其他成員證明投入的精力和成本是值得的。一旦企業開始投資數據分析，就很難停下腳步，因為它們發現數據分析成果對業務的推動作用遠超所產生的成本。這些項目在資金上最終都能自給自足。在有些情況下，企業從小數據入手，在發現數據分析能帶來重要的洞察見解后，開始加大相關投資，以便整合更大的數據集并開展更多高級分析。對于另外一些企業而言，小數據已經能滿足它們的需求。
無論是哪種情況，企業都能從數據分析中獲益：高管可以洞察企業所能努力的方向，以便最終提升競爭力，或者就像海軍陸戰隊上校欣賞的那樣，根據情報了解可能出現的敵手。可以肯定的是，數據分析的價值很難用簡單的數字加以衡量。
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