【貨運“滾雪球”】說到創業環境，原本跟著風跑的張暉，今年卻明顯感受到迎面撲來的風。不久前，他創辦的運滿滿剛完成由云鋒基金領投，原投資方紅杉資本、光速安振跟投的數億元C輪融資。

說到創業環境，原本跟著風跑的張暉，今年卻明顯感受到迎面撲來的風。不久前，他創辦的運滿滿剛完成由云鋒基金領投，原投資方紅杉資本、光速安振跟投的數億元C輪融資。

運滿滿是一家基于移動互聯網的全免費手機管車配貨平臺，簡單來說就是為車找貨、為貨找車，提供全面的信息及交易服務。

實際上，運滿滿所在的公路運輸行業，正呈現出前所未有的創業熱度與發展速度，不僅做貨運O2O的創業企業如雨后春筍，資本也在快速涌入這個賽道。

“如果項目本質是有價值的，背后就一定會孕育出巨大的商業價值。”張暉在接受《二十一世紀商業評論》(下稱《21CBR》)記者采訪時強調，貨運領域必定是座巨大的金礦，才會引得眾人奪食，但競爭的殘酷就在于，“你需要想辦法先于競爭對手將雪球滾大，才會吸引更多優質資源”。

如今公司已經走過了跑馬圈地的第一階段，“流量已經起來了，下一步就是流量+技術雙引擎驅動，優秀的團隊就顯得尤為重要”，張暉說，這也是他排除萬難將公司總部從南京搬到上海的主要原因。

那么，運行兩年的運滿滿，打贏下一輪升級戰的信心來自哪里？

打造全網信息平臺

創業前，張暉在阿里從事B2B業務多年，之所以會進入貨運行業，源于2013年初他與天使投資人王剛、滴滴創始人程維的一次聊天。當時還在人車匹配市場廝殺的他們，提到了做貨車匹配市場的長尾效應，說者無心，聽者有意，這讓張暉開始留意貨運的商機。

為此，張暉專程去了一次成都傳化物流基地進行實地考察，“大的停車場里一望無際的重卡在排隊，在園區里尋找著貨物信息。”令他震驚的不只是體量的龐大，需求的旺盛，還有“小黑板”這樣落后的撮合方式。

張暉意識到，物流行業信息不對稱、信息化技術落后帶來的貨車空載率高企、物流效率低下的痛點正極度困擾著這個萬億級的市場。“根據統計，中國公路物流市場有4萬億，空返率則達到驚人的40%。”

而貨運市場中，整車運輸的體量最大，占比超過50%。而整車運輸是由3000萬個體司機來完成的，他們的特點是“小、亂、散、差”。于是，張暉針對整車運輸開始了一場基于位置、信息化的“物流+互聯網”改造。

實際上，早在BP機時代，就有人在做物流的信息化，但區別在于，他們聚集的是黃牛，也就是專門倒貨、炒貨的中介；而移動互聯網時代，張暉要做的是類似淘寶那樣的信息撮合平臺，換句話說，他要同時把千萬級別的司機和數十萬的信息中介全部拉到網上，追求全網效益。這使得他們的地推不僅要抓黃牛，還要拉攏司機和貨主。

最初，先有雞還是先有蛋的“天問”讓運滿滿面對的是一個貨主、中介、司機同時動力不足的冷啟動市場。他們的地推先是把一塊塊小黑板上的手抄貨物信息匯整到平臺上，再邀請司機和貨主嘗試安裝運滿滿APP，雖然更新時效性欠佳，但還是會有一部分人嘗到甜頭，安裝和使用就逐漸變成了半主動行為，再加上地推人員在推介過程中還會熱心幫忙，才慢慢打開了市場。

這個過程中，運滿滿還要應對傳統勢力的抗拒。園區是一個大的貨源聚集地，它通常更像是物業公司，進入找貨的司機要交門票，入駐的中介要交年費與物業費，而園區外部因此衍生出來的停車場和旅館等配套設施形成了以物流園為中心的獨特商業形態。運滿滿這樣的企業出現顯然會引發他們的不安和抵觸。

不過，目前，運滿滿已經和不少物流園區達成了信息化合作協議，園區可以通過運滿滿協助搭建的信息交流平臺實現貨物和車輛的快速匹配。

相比生活類O2O的地推，張暉認為，運滿滿的地推人員工作條件要艱苦得多。他們是野戰軍式的工作模式：背著包，居無定所，今天到北京，明天到天津，住的都是離市區較遠的小旅館，有時候甚至直接趴在貨柜上睡一晚。這個地推團隊已經從去年此時的100人擴張到今天的近2000人。管理這些人的確是不小的挑戰。

過去2年，運滿滿走了“太多彎路”，用張暉的話說，“如果重走一次，至少可以節約40%的時間”。

不過，對于運滿滿2年時間交出的成績單，張暉還是非常自信的，“整個全國的貨運市場，貨主、中介、司機這些已經七七八八在運滿滿平臺上了”。“我們現在是最大的，這個目前就是優勢，而且雪球會越滾越大，越滾越大的時候旁邊的就會被擠壓，生存空間會越來越小”，他說。

增值服務賺錢

運滿滿創業初期愁的是如何將貨源中介與個體司機同時起量、規模化，如今地推還在繼續，隨著雪球越滾越大，平臺的業務量已經進入平穩增長期。“再收拾下戰場，明年就能在主營業務的基礎上做更多細分。”張暉告訴記者，運滿滿的貨運1.0版本，首先就是解決信息匹配這一剛需，當這個優勢達到一定程度，用戶對平臺產生黏性，各個渠道接入的線下服務商將成為變現方式，這也就是他所設想的O2O 2.0，這也將成為運滿滿未來延展產業鏈與實現營收的重要砝碼。

事實上，在運滿滿平臺交易的背后有著大量交易數據，數據勾勒出的是人與人之間的關系圖譜、每一個司機的路線圖譜，以及頻次圖譜。換言之，在運滿滿的平臺上能夠清晰地了解到哪些是優質、信譽度高的司機；每一個司機通常的干線路線圖以及交易頻次。“當累積這些數據和信息后，我們就能夠為司機購車貸款提供信用擔保，并且可以接入更多類似保險、汽配、汽后服務商。”