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SAAS企業(yè)熱背后的“啞巴吃黃連”現(xiàn)狀

2020-02-18 10:52 來(lái)源: 網(wǎng)絡(luò) 編輯: 等等 瀏覽(6040)人   

  這次疫情讓全國(guó)人民在家呆了快一個(gè)月,過(guò)年期間外出餐飲、送禮幾乎就沒(méi)有,雖說(shuō)省了錢但大家也都很痛苦,不少做電商、開(kāi)餐館、搞民宿的朋友損失慘重,但也有少部分行業(yè)反倒因禍得福,例如SAAS。


SAAS企業(yè)熱背后的“啞巴吃黃連”現(xiàn)狀


  SAAS(Software-as-a-Service)指通過(guò)網(wǎng)絡(luò)提供軟件服務(wù),典型的應(yīng)用就包括目前的在線協(xié)同辦公(OA),還有CRM、ERP等。我太太現(xiàn)在的上班地點(diǎn)就變成了臥室,每天和公司溝通的工具就是“ZOOM”(美國(guó)的在線視頻會(huì)議平臺(tái)),而我們公司用的是“釘釘”,站長(zhǎng)資源平臺(tái)幾乎所有上班族都開(kāi)始遠(yuǎn)程辦公,也讓這類軟件迅速走紅,同時(shí)這種火爆也傳導(dǎo)到了資本市場(chǎng)。

  港股和A股的遠(yuǎn)程辦公、在線視頻會(huì)議等上市公司平均漲幅超過(guò)40%,同時(shí)不少媒體和風(fēng)投圈大佬開(kāi)始預(yù)測(cè)疫情會(huì)給SAAS行業(yè)帶來(lái)深遠(yuǎn)的影響,就像2003年非典后電商開(kāi)始走紅,這次疫情是一個(gè)重要的契機(jī)。

  其實(shí),這個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的怎樣真和疫情沒(méi)關(guān)系,而且現(xiàn)在還沒(méi)大家想象的那么樂(lè)觀。

  啞巴吃黃連的滋味

  企業(yè)有一種的痛苦,就是干活收不到錢,而且還不能和不給錢的發(fā)火,這正是大部分SAAS企業(yè)“啞巴吃黃連”的現(xiàn)狀。

  舉個(gè)直觀的例子,根據(jù)艾瑞咨詢的報(bào)告,國(guó)內(nèi) SaaS 的總體市場(chǎng)規(guī)模約為340 億元,主要應(yīng)用領(lǐng)域包括:CRM(客戶關(guān)系管理)、ERP、企業(yè)辦公及財(cái)稅等領(lǐng)域,保持著年化30%左右的增長(zhǎng)。

  340億這個(gè)絕對(duì)規(guī)模乍一聽(tīng)不小,但是要看跟誰(shuí)比。中美兩國(guó)是全球最大的兩個(gè)消費(fèi)市場(chǎng),在電商等C端消費(fèi)市場(chǎng)上難分伯仲,但是在企業(yè)級(jí)的SAAS上差異卻非常驚人。

  美國(guó)SAAS軟件的市場(chǎng)規(guī)模超過(guò)5000億人民幣,是中國(guó)的十倍以上,上市公司三巨頭(Oracle+SAP+Salesforce)市值約4500億美元,是中國(guó)同類公司的20倍以上。

  出現(xiàn)這樣巨大差異的原因,并不完全是中國(guó)企業(yè)信息化和美國(guó)相比有多落后,而是中國(guó)的企業(yè)普遍對(duì)軟件類服務(wù)缺少付費(fèi)意識(shí)。

  相比美國(guó)千億美元的SAAS巨頭Salesforce,企業(yè)付費(fèi)訂閱收入占比超過(guò)90%、毛利率近80%,過(guò)去幾年中國(guó)中小企業(yè)更傾向于免費(fèi)產(chǎn)品,中大型企業(yè)習(xí)慣于自己定制軟件系統(tǒng),對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化SaaS的積極性很有限。

  很多公司在用釘釘或企業(yè)微信,但大都在用免費(fèi)版本,因?yàn)檫@些軟件一旦在入門級(jí)服務(wù)收費(fèi),就會(huì)減少80%左右的用戶,競(jìng)爭(zhēng)就是這么激烈。

  這種現(xiàn)象源自于之前國(guó)內(nèi)對(duì)于軟件知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)環(huán)境差,很多企業(yè)喜歡用盜版,在最近幾年這種現(xiàn)象有一定好轉(zhuǎn),但是和美國(guó)比還差很遠(yuǎn)。由于中國(guó)特殊的情況,造成了行業(yè)內(nèi)以下的特征:

  大客戶,小生意

  大部分SAAS公司指望不愿意花錢的中小創(chuàng)業(yè)公司很難生存,往往是傍著大客戶做生意。很多公司服務(wù)的都是五百?gòu)?qiáng),五大行,國(guó)網(wǎng),中石油之類的,但一個(gè)客戶只能收到幾十或者至多幾百萬(wàn),大客戶卻使小錢。

  背后的原因是客戶需求就不大,投入也不多。大客戶普遍走的都是軟件定制開(kāi)發(fā)的路徑,而且和服務(wù)公司的話語(yǔ)權(quán)特別強(qiáng),產(chǎn)品想要取得高毛利就很困難。另外這些SAAS服務(wù)客戶往往只在一些不重要的場(chǎng)景中試用,最核心的業(yè)務(wù)還是公司自己開(kāi)發(fā)或者委托外包開(kāi)發(fā)形式。

  總?cè)プ龆ㄖ苹到y(tǒng),SAAS公司產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)得不到統(tǒng)一,很難復(fù)制和做大,而且長(zhǎng)期傍著大客戶能讓企業(yè)餓不死,一旦丟客戶業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)就非常高。這種企業(yè)上規(guī)模就依靠大客戶的發(fā)展模式,又導(dǎo)致了接下來(lái)的很多問(wèn)題。

  高收入,低毛利

  在國(guó)外一個(gè)軟件服務(wù)公司,優(yōu)秀的毛利水平應(yīng)該是80%以上,及格線也有50%,可是國(guó)內(nèi)企業(yè)普遍真實(shí)毛利也就40%-50%。

  因?yàn)榇罂蛻舻亩ㄖ苹_(kāi)發(fā)模式,軟件產(chǎn)品交付給客戶后就要在客戶內(nèi)部IT系統(tǒng)中安裝、實(shí)施、運(yùn)營(yíng)及維護(hù),加大了中間的相關(guān)費(fèi)用(銷售及后期運(yùn)維費(fèi)用),直接體現(xiàn)就是軟件企業(yè)較高的費(fèi)用率(30%-40%),削弱了的盈利水平。

  高收入低毛利,導(dǎo)致的結(jié)果是企業(yè)到了一定的規(guī)模,又會(huì)出現(xiàn)增人不增效,這又引發(fā)了現(xiàn)金流問(wèn)題。

  有利潤(rùn),沒(méi)現(xiàn)金流

  在定制化的環(huán)境下,要接大單就要有更多人員投入,但是增員不增效疊加開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng),客戶不結(jié)款,在賬面上就會(huì)出現(xiàn)表面利潤(rùn)很高,但都是應(yīng)收賬款,現(xiàn)金流年年為負(fù)。

  國(guó)內(nèi)一般而言,做政府生意,應(yīng)收賬款兩年能結(jié)清就很不錯(cuò)了,做銀行、大型央企一年能收回錢就謝天謝地,只有極少數(shù)大型民營(yíng)企業(yè)可以給軟件服務(wù)商幾個(gè)月或半年就結(jié)款。

  應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)的太慢,背后反應(yīng)的是企業(yè)在跟甲方做生意時(shí)議價(jià)權(quán)太弱,企業(yè)蘊(yùn)含著較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

  大客戶如此強(qiáng)勢(shì)的話語(yǔ)權(quán),還源于企業(yè)產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力不夠強(qiáng)。

  企業(yè)依賴于大客戶,但不被大客戶依賴

  國(guó)內(nèi)的大客戶始終保留著幾個(gè)很強(qiáng)的備胎供應(yīng)商,可以很容易的更換,因?yàn)楦骷姨峁┑漠a(chǎn)品和服務(wù)都差不多,誰(shuí)都沒(méi)到替換不了的程度,但是反過(guò)來(lái),每個(gè)軟件供應(yīng)商都不敢得罪大客戶這些“財(cái)神爺”。

  要想建立軟件服務(wù)的核心競(jìng)爭(zhēng)力就要做出明顯的壁壘和差異化,純靠程序猿們苦逼的寫代碼解決不了這個(gè)問(wèn)題。知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)不完善,一個(gè)產(chǎn)品如果用盜版的方式去復(fù)制成本非常低,那么就沒(méi)法讓企業(yè)產(chǎn)生依賴性,解決方式就是依靠技術(shù)變革開(kāi)發(fā)出競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手無(wú)法復(fù)制的服務(wù),同時(shí)讓企業(yè)產(chǎn)生依賴。

  新的契機(jī)

  有這種解決方案嗎?有的。

  登上“云端”

  把各種管理系統(tǒng)和服務(wù)功能到放到云端,越來(lái)越重;讓客戶在手機(jī)和電腦安裝的程序只承載一個(gè)界面和數(shù)據(jù)傳輸?shù)墓δ?,做的越?lái)越輕。

  云服務(wù)器開(kāi)始承載越來(lái)越多的功能,企業(yè)微信、阿里釘釘、泛微網(wǎng)絡(luò)等都是這種模式的代表。使用者在SAAS企業(yè)提供的底層工具上自定義組織結(jié)構(gòu)、搭建內(nèi)部流程、調(diào)用各種功能,這就像將工具包拆成積木放在云端,使用方的IT人員不費(fèi)太大力氣就能把他們搭建成公司可以使用的系統(tǒng)。

  這種做法確實(shí)激發(fā)了很多中小企業(yè)的使用需求,讓軟件產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化,容易復(fù)制,邊際成本也低。但是這種方式被其他人的復(fù)制性依然很強(qiáng),而且在中國(guó)要讓企業(yè)花大錢,就要拿出他們認(rèn)為值得的附加值。

  用AI來(lái)抓垂直領(lǐng)域的「老鼠」

  解決這種服務(wù)附加值和差異化,AI和大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)大家看到了希望。

  舉個(gè)有趣的例子,上面視頻里這是一個(gè)餐廳的后廚,紅色框里面的是老鼠。

  而國(guó)內(nèi)幾乎所有餐廳后廚都對(duì)滅鼠工作非常重視,老鼠平時(shí)不出來(lái),但往往晚上十一、二點(diǎn)鐘以后出沒(méi)在后廚,對(duì)食品安全問(wèn)題很大,前臺(tái)上的飯菜里發(fā)現(xiàn)一粒老鼠屎,后果是災(zāi)難性的。

  以前餐飲企業(yè)一個(gè)月會(huì)花一兩千,去查后廚有沒(méi)有老鼠,做這個(gè)事需要很貴的人工,而且效果很一般,因?yàn)橐匆?jiàn)不到老鼠只能發(fā)現(xiàn)老鼠屎,要么找不到老鼠洞。

  一些軟件服務(wù)類的公司,通過(guò)人工智能去幫助餐飲企業(yè)的廚房識(shí)別老鼠。他們專門租了一間屋子養(yǎng)老鼠,用工智能的算法去識(shí)別,再用數(shù)據(jù)分析老鼠的行走軌跡,確定老鼠洞的大概位置。

  而實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能后,算法和數(shù)據(jù)都在云端,在各個(gè)需要滅鼠的餐廳后廚里裝上數(shù)個(gè)攝像頭,晚上把開(kāi)燈打開(kāi)就可以了,滅鼠的成本就是后廚的電費(fèi),還有云端服務(wù)器的運(yùn)行成本,可以忽略不計(jì),同時(shí)可以低廉的服務(wù)費(fèi)打動(dòng)不少餐廳買單。

  AI的出現(xiàn)和大數(shù)據(jù)算法,會(huì)在數(shù)據(jù)樣本積累到越多的情況下讓數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果越準(zhǔn)確,同時(shí)因?yàn)檫呺H成本低和結(jié)果準(zhǔn)確率高,可以在很多細(xì)分領(lǐng)域創(chuàng)造出高附加值。

  另外一個(gè)典型應(yīng)用是金融系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)降低不良貸款和反欺詐。

  一個(gè)人的信用數(shù)據(jù)是非常重要又涉及面很廣的數(shù)據(jù),信用卡、銀行流水、網(wǎng)貸消費(fèi)、失信記錄等信息,可以大致勾勒出一個(gè)人的消費(fèi)習(xí)慣和信用狀況,同時(shí)任何一個(gè)點(diǎn)都可能是一筆壞賬的苗頭。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的算法模型,可以準(zhǔn)確客觀的評(píng)估出這個(gè)人(或企業(yè))的信貸風(fēng)險(xiǎn),降低不良信貸的比率。

  細(xì)分行業(yè)里的SAAS企業(yè)在服務(wù)多個(gè)金融機(jī)構(gòu)的過(guò)程中,會(huì)積累到大量用戶的各種數(shù)據(jù),通過(guò)云端的系統(tǒng)不斷學(xué)習(xí)和積累這些數(shù)據(jù),就會(huì)讓系統(tǒng)對(duì)信用和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別越來(lái)越準(zhǔn)確,到后來(lái)一些不正常的企業(yè)申報(bào)數(shù)據(jù)也可以實(shí)現(xiàn)反欺詐。

  這種方式的積累,不再停留在系統(tǒng)和軟件層面,而是實(shí)現(xiàn)了云端服務(wù)的高度智能化,在各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域有望形成高度的客戶粘性和壁壘。這也就是為什么金融大數(shù)據(jù)領(lǐng)域出了這么多獨(dú)角獸,其中最知名的就是螞蟻金服。

  但是目前AI只在少部分細(xì)分領(lǐng)域可以落地并創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)效益,很多領(lǐng)域還處于摸索過(guò)程中。機(jī)器要變得智能就先要學(xué)習(xí),而這個(gè)過(guò)程需要大量的數(shù)據(jù)和建模去反復(fù)練習(xí),前期現(xiàn)有多少人工投入,后續(xù)才有多少智能輸出,所以傳統(tǒng)的軟件企業(yè)要想實(shí)現(xiàn)這種蛻變,擁有數(shù)據(jù)和云服務(wù)是前期的基礎(chǔ),后續(xù)還要找AI的垂直領(lǐng)域“捉老鼠”。

  大量的運(yùn)算和數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)對(duì)云端的算力和網(wǎng)絡(luò)傳輸提出了很高的要求,在5G時(shí)代真正到來(lái)后,可能這類垂直領(lǐng)域的應(yīng)用才會(huì)真正普及。

  但是,雖然當(dāng)下很骨感,我們?nèi)匀黄诖?shī)和遠(yuǎn)方。


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