O2O是碎片化“需求+劳动力+信息”的最好归宿
这里要从一件身边的事说起。家乡从城区去高铁站不太方便，上周笔者包车前往高铁站，路上与司机闲聊，得知这几天高铁接驳专线的员工正闹罢工。高铁总客流是有限的，最多也就那些。分摊到每个不同时段的接驳大巴，除去自身有车接送的人，最后每辆大巴基本不可能满载。载客量不够，运营成本就会相应增加，如果政府不加以补贴扶持或补贴力度不够，罢工就自然而然了。
以固定的劳动力资源服务碎片化的需求，这样的资源配置往往不是最优化，特别是缺乏信息整合系统的时候尤为突出。而笔者包车的出租车公司，6辆车专门负责笔者所在城区至高铁站的线路。司机透露，基本没有空载，拼车的时候价格与大巴差不多，即便包车，也比一般出租车便宜不少。包车公司服务更快捷更舒适，竞争力由此产生。
包车公司用更为碎片化的劳动力资源，依据碎片化信息对乘客碎片化的需求加以匹配，使其劳动力资源与需求达到相对优化的配置，其实就是采用O2O模式，只是线上非常薄弱而已。
Uber整合碎片化资源做用车服务
同样是用车服务，Uber线上端用车服务平台做得成熟得多，在碎片化需求、劳动力与信息三者的优化配置上做得也更为深入。
在Uber上，碎片化需求、劳动力与信息三者表现的更为明显。作为用车服务平台，Uber是连接用户与司机的纽带。用户端用户需求是碎片化的，在某一时段某一地点，用户出现用车需求，这种需求大部分是没有规律不可预知的。司机端则是碎片化的劳动力资源，这些司机大部分是私家车主，利用零碎时间提供用车服务，这样的服务资源同样存在着时间和地域的不确定性。资源与需求这两端，最终以碎片化信息的形式聚集到用车服务平台上，平台通过系统的归类、匹配，使碎片化的信息被需要的人及时获取，完成需求与服务资源的配置。整合线下资源，运用互联网手段，高效匹配线下服务资源，为用户提供便捷服务，是O2O模式提高用户体验的表现。
目前Uber已经进军中国市场，与其他外来公司一样，需要接受中国本土化的考验。国内土生土长的易到用车更为适应本土需求。国内私家车载客属于非法运营，易到用车采用与汽车租赁公司合作的方式来规避政策风险。
家政服务的零碎资源利用
美国家政服务公司小时工服务平均价格大概是25美元每小时，而Homejoy的小时工服务却能做到22美元一小时，原因在于Homejoy整合的是碎片化的家政服务人员资源。
与Homejoy类似，国内家政服务公司95081年初开始整合兼职小时工资源。目前兼职小时工主要集中在80、90后，大学生、白领、工程师等各种身份都有，共同之处在于都是利用业余时间提供小时工服务。用户并没有对小时工服务人员固定性的要求，80、90后的服务人员反而更容易与现在年轻化的用户群体接触。服务质量上，小时工做的是相对简单的服务，兼职小时工需要做的培训也相对简单，但在服务质量上依然能有较高保障。95081为这些碎片化的兼职劳动力资源提供平台，将已有的碎片化资源信息匹配给需求用户，提供所需的小时工服务。
家政市场对家政服务人员的需求存在很大缺口，而现实中希望利用碎片时间提供家政服务的人也存在一定数量，能否高效整合碎片化资源成为其中的关键所在。互联网技术打破信息不对称，高效整合零碎资源的优势正好发挥作用。
O2O需深度整合碎片资源
互联网技术对碎片化信息聚合有天然优势，但O2O需要的不仅仅是信息聚合，而是将碎片资源进行深度整合，通过整合后对资源优化配置，为用户提供高效高质服务。
一方面，碎片化资源聚合后需要标准化。不管是Uber的用车服务，还是95081的兼职小时工服务，闲散资源都需要进一步标准化规范，保证为用户提供具有品质的服务。倘若服务没有标准保障，难以为用户提供持续良好的用户体验，将很难促使用户重复使用。
另一方面，即便资源是碎片化的，依然离不开管理。服务行业用户有信任度的需求，管理很大程度上是在满足用户这种需求，与用户建立信任关系。聚合起来的资源没有管理，服务资源存在各种风险问题，不能为用户提供服务保障，无法取得用户信任，何来用户对服务的选择。
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