裝修用戶到傳統裝修那邊對簽合同心里沒譜，就說起了互聯網 家裝 如何如何。設計師一聽就說：“你看互聯網 家裝 雖然性價比高，比我們看似便宜，但熬不長。你想想他們都是燒錢的，說是質保五年，可能錢燒三年就沒了，就倒閉了。你有問題了，人都找不到;若是再快些，可能你家一開工沒多久，他們就關門了。”
其實主要的幾家做整包的平均毛利都在20%以上，還不至于賠本賺吆喝。BBIN傳統歡迎登錄mg123.COM,雖然到2016年上半年，互聯網 家裝 更多是在營銷獲客、各項標準化上下了功夫，一定程度提高了行業效率，降低了產品服務成本，但由于時間短、規模小，可復制性地摸索，對裝修更深層次地改造還在進行，畢竟傳統裝修壁壘重重，也不是那么容易的。
而不少關于互聯網 家裝 的盤點和所謂數據分析，但往往判斷的標準是“只要自己說是互聯網 家裝 那就算是”，想想也挺滑稽的，即使到現在也只是憑感覺、憑熟悉程度去判斷。
互聯網 家裝 如何才能走得更遠?什么才是互聯網 家裝 ?
“標準”、“極致”、“透明”在2015年年初，行業內普遍將標準、極致、透明，認為是互聯網 家裝 的3個關鍵詞。
標準是指將 家裝 復雜的單項報價通過按平米單價報價，這背后是產品、設計、材料、工程管理等的各項標準化，把復雜、難以確定的裝修服務過程，透明化地呈現在網上，降低在線上交易的難度;極致是指利用互聯網進行前端低成本營銷獲客，及去中間化的渠道成本，通過標準化施工，縮短工期，使得產品具有穿透力的價 格;透明不僅是指網上信息的透明，還包括整個產品、工程管理以及所有環節的透明。
“成本”、“效率”、“標準化”
之后，隨著大家認識的深入，發現極致和透明是表象，或者說是給用戶的價值。而追本溯源到經營層面則是“效率”、“成本”和“標準化”，這時互聯網 家裝 可以理解為：“將價格不透明、工期冗長、成本浪費的傳統 家裝 ，改變成為可定價、定期的標準化 家裝 ，并通過線上實現預約和全程監控，線下實現體驗和交付的新型 家裝 模式。通過用戶參與，快速迭代，優化產品。”當然這里有個局限，就是講互聯網 家裝 等同于標準化的整包產品，肯定不是這樣的。
系統而全面的定義互聯網 家裝 是在“互聯網+”的背景下，借助互聯網思維和互聯網工具，改造裝修中存在的問題，通過標準化、技術化及去中間化、去渠道化，優化或重構裝修產業鏈，提高生產和運營效率，降低產品及服務成本，改善裝修用戶的體驗，讓裝修變得簡單、透明、精致，性價比更高。
這里特別強調一點，互聯網思維的“用戶思維導向”在 家裝 領域尤為重要，因為以前的一錘子買賣太多了，不會管你的感受，賺到錢就行。總之互聯網 家裝 的核心點是建立在標準化、技術化和垂直化之上的效率、成本和體驗三個關鍵點。
四個標準判定互聯網 家裝
獲客成本的降低
得先解決糧草問題，有單子，且能持續獲取單子。不管是靠內容運營，還是社交媒體傳播，不為單子發愁。互聯網 家裝 的整包銷售成本必須控制在合同成本3%以內，不管是電銷、sem，一定是控制成本，提高報名轉化率、上門轉化率及訂單轉化，最起碼得做到付費 渠道的線上訪客報名轉化率5%～10%，上門轉化率30%～50%，定單轉化率40%～60%?，F在一些互聯網 家裝 的整包產品的客單價在七八萬左右，而銷 售成本也就2000左右。
這背后邏輯是獲客成本降不下來，想要毛利在20%以上很難。還有一點是標準化之后的規?；仨毷墙⒃诳诒貑位A上，要不然品牌的信任會被透支，BBIN傳統回單比例低于20%會陷于惡性循環，導致獲客成本持續高走。
生產及管控效率提升
前面說的產品標準化、去中間化，及縮短工期等都會提升運營效率。比如45天內完工，而傳統裝修往往是90天，工期了縮短了一半，那工人干活兒效率就提高了一倍。這就要相信系統的力量。如果同時開工1000個工地而不出問題，會牽扯到設計、施工、供應鏈等效率的問題，現在很多的延期基本都是定制品安裝造成的。這 也是為什么很多公司特別重視ERP系統的原因，期望通過系統去統一所有人的步驟，弱化人在過程中的角色，讓材料等工人，而不是工人等材料。
產品及服務成本降低
設計標準化降低了對設計師的依賴及設計費的支出，施工標準化提高了施工效率，材料標準化后降低了供應鏈的選擇成本，集約采購的F2C去掉了渠道的中間成 本。相比于傳統裝修的高毛利，互聯網 家裝 就可以降到其的一半，甚至三分之二，但毛利也會在20%以上，純利還可以到5%，費用率控制在10%左右。
用戶體驗的數據化考量
正是這點兒成了互聯網 家裝 被吐槽的核心點，也確實在施工過程中存在各種問題，這也是2016年他們發力的一個方向之一。BBIN傳統歡迎登錄mg123.COM作為新生物，線下那么重，團隊也 需要磨合，一個月就要開那么多工地，確實跑得有些快了，以前都沒經歷過，但用戶體驗是要長期關注、持續優化的一件事，做這件有價值的事，一直做，然后等待 時間的回報。當然，互聯網 家裝 的用戶口碑也是可以數據量化的，通常用NPS(凈推薦值)作為數據管控，是一種計量客戶將會向其他人推薦企業或服務可能性的指數。凈推薦值是等于推薦者所占的百分比減去批評者所占的百分比。
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