下厨房:慢公司遭遇流量暴增

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被黑客攻击了?

大年初三,下厨房的APP居然宕机了!创始人王旭升和团队当时不太敢相信。

王旭升曾是豆瓣网的第一个设计师。2011年,他离开豆瓣网创立美食社区“下厨房”,并于2015年完成3000万美元的B轮融资,投资方有华创资本、京东数科、策源创投等。

近十年来,下厨房如乌托邦一样存在于美食发烧友的群体中。2019年12月,下厨房APP月活跃用户数达到2017万人,人均日使用时长最高为15分钟。

但突如其来的疫情改变了这家公司的节奏和状态。

王旭升介绍,以往下厨房的工作状态是每周开会,现在的开会节奏则变成以小时计;以往公司没有经历过流量高达两位数的增长,以至于在疫情下流量暴增时,团队一度怀疑是有黑客攻击或者看错了数据,缺乏应对经验只好找外脑帮助。这也让公司从更长的时间尺度去考量如何应对风险。

更关键的是,这段时间的经历也颠覆了王旭升以往的观念。在他曾经的想法里,“一直认为做饭是一件比较边缘化的事”,但这次疫情来临,“忽然发现这件事儿很受关注”。

不过他并不把这次流量增长视为“惊喜”,而是认为“该有的挑战还在”。“这次疫情只会加速暴露一家公司原有的问题,而在加速的过程中,团队有没有能力去应对?这对一家公司来说,更像是一次验兵。而对业务来说,这一波流量也很难变成一家公司的业务能力和价值。”他在接受《中国企业家》电话采访时提到。

但从另一个角度看,这波流量会完完全全褪去吗?他觉得也不是。“一定会有一批用户在这次经历过后,感觉到做饭的乐趣。这个乐趣一方面是来自烹饪过程本身,另一方面是来自他和家庭之间的关系,因为餐桌是最好的家庭社交场所。”

某种程度上,这次流量波动对下厨房来说是一次转折。疫情之后,下厨房将会迎来更多新的变化,但他们仍然会坚持把自己擅长的事情做得更好。

图片来源:中企图库

以下是下厨房创始人王旭升在2月15日接受《中国企业家》电话专访口述,有删减:

被黑客攻击了?

在2019年春节的时候,下厨房APP就出现过一次宕机,所以,我们节前做了非常充足的准备,对技术资源做了扩容,围绕技术层面还开了好几次会,做了大量的检查。

大年三十那天,我们扛过去了,技术团队也觉得今年KPI应该是扛住了,总算石头落地了。虽然那时各地已经出现疫情,我们也预期流量接下来应该会保持增长,但并没有足够的重视。

结果正月初三那天,APP宕机了。当时还不太敢相信,觉得是不是被黑客攻击了?还是看错数据了?因为从总数据来看,初三那天的数据是低于大年三十的。我们紧急召集技术人员开会,复盘时发现,初三那天的一些局部指标是超过大年三十的,比如下午四五点,用户集中准备做饭,局部数据访问量是原来的三四倍。

当时大家都在关注疫情,我们很快做出判断,(宕机)应该就是疫情的原因。然后从初三开始,技术部门全员加班,购买云服务器,在初四凌晨重新上线。总的来说,我们大概增加了3倍左右的资源。

当问题暴露出来,我们技术团队知道怎么去解决,但在增长过程当中,我们对未来可能会发生哪些问题是很难做出预判的。虽然下厨房成立已经近10年,但我们团队从来没有经历过这样的增长。

面对每天10%~20%的流量增长,技术层面会遇到哪些考量点,哪个地方可能会崩溃,我们也找了一些外部专家和有架构经验的人,给我们建议;同时,我们也会找大量资料,看别的公司是否有遇到过这样的情况,一边学习一边做。现在我们一天要做出的判断,相当于过去一年的量。原来我们的工作节奏是开周会,现在基本上是按小时开会。

我们把服务分成两个部分,一部分是浏览和搜索,浏览菜单和主动搜索是大部分人都要用到的,这部分服务要一直保持正常运行;另一部分是社区类内容,比如留言、互动、消息提醒等涉及交互的内容,我们做了降级处理,在流量高峰时期,社区类内容、有些关于电商、直播的内容,会暂时冻结起来停止服务。

虽然后来没有再遇到整个网站都不能访问的状况,但其实我们每天都还处于局部故障当中,只是在多数用户的感知中,访问不会受到影响。我们能保证的是,90%的服务是可用的。

流量暴增更像是一次验兵

这次流量波动,对我来说并不是一次“惊喜”,该有的挑战依然还在。疫情影响只会加速暴露公司原有的问题。而在加速的过程中,团队有没有能力去应对?这对一家公司来说,更像是一次验兵。而对业务来说,这一波流量也很难变成一家公司的业务能力和价值。比如说商业模式,疫情期间大家都需要买菜,我们肯定不能临时组一个团队去卖菜,这些(模式的调整)很难通过外力去催生。

所以我们在流量增长期间没有做很多事情,也没有期望说这段期间可能会发生什么样的变化。疫情一定会过去,我们获得的突发流量也会过去,但我们还是会尽量把我们的优势和擅长的事情做到更好。

我们的服务看似离公众情绪有些距离,目前这个时间点,公众的主流情绪更多是悲伤或是反思,很多人也只是被迫在家做饭,但我发现,大家在下厨房上传自己“作品”的同时,也会讲述自己。一方面可能会写些跟疫情相关的内容,另一方面,大家也在更多地描述与家人之间的生活片段。

很典型的数据是,我们在分析疫情期间做饭大数据和其他时期做饭有什么习惯上的差异时,发现大家都在玩面粉。大家有更多的时间,把落灰好久的烤箱拿出来,当成玩具,带着孩子一起做些烘焙类的东西。这类家庭故事太多太多了。

其实在下厨房历史上,很少有用户会评价这个软件怎么样,大家更多是借此保留了一段时光的记忆。比如我们的用户中有很多留学生,他们可能是在留学过程中被迫学习做饭,他的记忆不光是对下厨房的情感,更多是他自己在留学期间所产生的回忆。

图片来源:中企图库

所以我们也期待这一段时间过去,留下的记忆应该不只有悲伤,还会有一些家庭的温暖。餐桌和美食本就是连接家庭关系的枢纽,能帮助用户储存这样一段记忆,我感觉这是我们努力提供好服务的目标。

这波流量会完完全全褪去吗?我觉得也不是。可能很多人原来只觉得做饭是个功能,刷碗很痛苦,买菜很麻烦,但一定会有一批用户在这次经历过后感觉到做饭的乐趣。这个乐趣一方面是来自烹饪过程本身,另一方面是来自他和家人之间的关系,餐桌是最好的家庭社交场所。

所以这波流量过后,我们肯定会上一个台阶,但这样的台阶对我们来说,可能不是一个业务目标,而是需要顺势而为。

我们前段时间基本所有资源都投到技术层面,而不是商业化上。比如我们的付费课程,还有电商模块,很多服务都处于“瘫痪”状态。接下来在基础服务稳定的情况下,我们希望在商业上面有一些改善。比如电商方面,之前来不及沟通,现在我们可能需要开始对商家、供应商做回访。

关注异业竞争,而不是同业竞争

现在这个阶段,我认为不适合做大战略方向的调整。但客观地说,过去这一周,我们反而重新思考了很多问题。在战术上面,某些模块的某些策略,我觉得是值得被重新讨论的。

过去我们一直认为,美食做饭在公众认知里更像是边缘化的存在,但这次疫情来临,我发现其实这件事儿还是很受关注的。考虑问题可能不应该有思考惯性,这次疫情之后,过去很多结论都值得拿出来重新讨论一次,比如说关于渠道管理,包括这一次我为什么要接受采访。

我上一次接受采访应该是3年前了。我们定的基调也一直是不接受采访。因为过去我们和媒体做了很多对抗性的沟通。外卖特别火的时候,很多媒体恨不得说下厨房的业务是不是会没有了?跟媒体的沟通某种程度上是解释。因为媒体提出质疑,你(作为被质疑方)总不能表达得那么客观,可能还是偏向于表达一些自己业务好的方面。所以我们认为在聚光灯下,可能会影响我们的判断,我们还是希望把事做成了,再来分享我们的经验。

对于媒体来说,这个沟通过去就过去了,但对我们的人才策略来说会造成很大影响,因为我们在媒体上的大量曝光,噪音就会比较大,吸引来的人会误以为我们进入了一个快车道。对我们来说,在招人的时候还是要看清楚对方的预期,第一他是不是真的喜欢这件事情,第二是他认不认同我们这种偏向于探索性的节奏,永远在做新的事情。

我们每年都在尝试新的东西,除了直播、电商,去年我们也做了一些线上线下相结合的产品。对下厨房来说,我们的场景还是和线下家庭息息相关的,所以不排除说我们未来可能会开一些线下门店。我们希望能在商业模式上有更多突破。现在广告营收占下厨房整体收入的60%,但广告和用户体验之间是需要找平衡的,我们希望去找一些跟用户需求、用户价值相一致的模式。

包括渠道管理这件事儿,就是我们的APP下载量从哪里来。过去我们完全没有管理过渠道,投放渠道也差不多在四五年前,增长一直是来自用户口碑。口碑这个事情很难追踪到,所以过去我们干脆就不去追踪。反而在疫情这个阶段,我们比较认真地讨论过,现在要不要重新去捋一捋。

长期来看,我们认为大概率不太会调整获客策略,但我们得要知道这中间发生了什么,或者行业的变化到底是什么样子。

过去我们团队把关注点一直放在洞察用户上,反而没有关注到行业里发生的一些变化,简单说就是内容推荐,机器和人工的效率相结合,甚至是以机器推送为主。

其实早期我们试过,但做得不够彻底,当时把大量的算法和技术资源投入在搜索上面,后来行业里出现像今日头条这种机器推荐内容的公司,我们一开始的判断是,它的效率并没有那么高。后来才发现,机器学习是需要有一段时间的,另外你需要有一套属于自己的“传感器”,就是需要更细致地捕捉用户的行为和数据,比如区分哪些是标题党,哪些是真正对用户有效的。你需要找到适合自己的机器推荐应该是一个什么样的模型和标准。所以可能从表面看,我们的变化很小,但其实背后有一个能力上的迭代。

最近两三年我们考量的问题其实都是异业竞争,而不是同业竞争。所以现在一提到竞争,我脑子里的第一反应是小红书、B站、抖音、快手这类开发全信息领域的平台,用户在那里可以解决的问题和触达的点是更多的。大家会觉得我们下厨房的首页为什么会做得跟小红书一样,对吧?我们在定量研究方面确实做得有些晚了。

我认为越到后面,越需要关注自己的用户,以及发生在用户中的那些真实场景,我们需要找到用户的动态需求,去帮助用户解决更多问题。