论分类信息网站同城的商业模式-毕业论文终稿

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1、论分类信息网站58同城的商业模式张丽（西南政法大学管理学院；重庆401120）[摘要]互联网快速发展，人们的生活越来越网络化，分类信息网站是把传统的报业媒体分类广告搬到了互联网上，这一涉及老百姓生活需求的新型网站已经在中国迎来了爆发期。本文首先概述了我国信息分类网站的情况及其基本商业模式，接着从商业模式的要素角度分析了我国最大的分类信息网站58同城的商业模式，在此基础上分析了其商业模式的优势和存在的问题，最后提出了58同城商业模式的创新策略，以期对58同城乃至中国信息分类网站的长期良好发展提供一定的借鉴意义。[关键词]分类信息网；58同城；商业模

2、式；19随着互联网的高速发展，网络已经开始改变人们生活的各个方面，电子商务已经完全颠覆了人们传统的购物方式，微博微信等社交软件也在改变人们交流的方式，互联网服务的对象开始从最初文化较高的人群扩大到每一个普通人。网络的分类信息把传统的报业媒体分类广告搬到了网上，是一种新的成本低廉、快速便捷的市场信息传播方式，以满足老百姓最基本生活服务领域内的需求为宗旨，分类信息网站的崛起是互联网开始深入到人们日常生活的象征。但是，分类信息网站因为目标群体和其提供的服务的特殊性等问题，其在中国的发展存在诸多问题，以国内最大的信息分类网站58同城为研究对象，分析其商业

3、模式，对了解我国分类信息网站的发展有重要的价值。一、分类信息网站概述及基本商业模式（一）我国分类信息网站基本情况传统线下分类信息广告和线上搜索引擎，已无法满足人们对更高效、更精准获取信息的需要。分类信息网站是一个互联网的线上公告栏，它是一种信息发布和搜寻的新形式，在包括房产、招聘、二手车、二手物品置换、黄页等生活服务领域，为个人信息交换和商业信息发布提供了一个本地化的平台。分类信息网站的开创者是美国的Craigslist网站，目前已成为美国第5大网站，其员工只有32人但年收入已经超过3亿美元，Craigslist是为信息供求双方提供一个具有公信力

4、和影响力的在线平台。在中国，分类信息在线化的前景非常可观，未来的发展趋势必然是传统媒体分类广告向分类信息网站这一新平台转移。中国网民数量快速增长，互联网正在成为生活的一部分，越来越多的用户通过互联网解决生活问题，分类信息网站在中国已迎来大爆发的时期。2005年左右我国信息分类网站开始建立，几乎都是以模仿Craigslist19开始，不到一年就诞生了约2000家分类信息网站。经过行业内多年的竞争和厮杀，优质平台强者愈强，优胜劣汰的结果是综合性的分类信息网站只留下5家左右，目前58同城网、赶集网和百姓网是国内最大的三家信息分类网站，其提供的产品和服务

5、及其商业模式都十分相似。（二）商业模式基本概念商业模式在50年代被提出，但直到90年代互联网和电子商务盛行之后才开始被学术界和实务界广泛关注，一般指企业从事商业经营活动时采用的方式方法的总称。目前国内外对商业模式的研究中对商业模式的定义描述多种多样。麦克尔﹒拉帕（MichaelRappa,2004)认为，“商业模式就其最基本的意义而言，是指做生意的方法，是一个公司赖以生存的模式，一种能够为企业带来收益的模式。他认为商业模式表明了公司如何通过明确自己在价值链中的位置，并指导其如何赚钱。”[1]商业模式明确了一个公司开展什么样的活动来创造价值，在价值

6、链中如何选取上游和下游伙伴中的位置以及与客户达成产生收益的安排类型。在学界，商业模式虽然还没有一个准确的定义，但是普遍包含着为实现客户价值最大化，把能使企业运行的内外各要素整合起来，形成一个完整的高效率的具有独特核心竞争力的运行系统，并通过最优实现形式满足客户需求、实现客户价值，同时使企业达成持续赢利目标的整体解决方案的含义。[2]商业模式是由一些关键因素构成的系统，通过描述商业模式的组成要素和构成机制，能够说明企业如何通过基本构造和内部流程的创新来不断创造新的价值。现在普遍接受的商业模式的构成要素是2005年Osterwalder等人提出的九大

7、构成要素，分别为：价值主张、目标群体、分销渠道、客户关系、价值配置、核心能力、合作伙伴网络、成本结构、盈利模式。[3]19商业模式明确了企业想从事的价值活动，以及不做的活动，发挥了战略的功能，让竞争者难以模仿它不同的营运方式。[4]在商业模式的分类研究中，国内外学者主要集中于互联网企业的商业模式。目前比较公认的互联网企业的商业模式分类有两种：一种是基于存在于传统市场还是互联网市场，分别是指传统商业模式和互联网商业模式联姻的鼠标加水泥模式和纯粹网络模式。另一种是基于交易双方类型，分为企业对企业（B2B）、企业对消费者（B2C）、消费者对消费者（C2

8、C）等模式。（三）分类信息网站商业模式分类信息网站的商业逻辑是，一部分用户在平台上发布自己的信息，分类信息平台对信息的有效性和准确性筛选