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艾瑞咨詢:2020年中國企業服務全景概覽

核心摘要:

本質是社會分工及復用:

企業服務的本質是社會的分工,而社會分工的本質是智力資產(知識、經驗、工作流等)的復用。這種本質決定了企業服務是不可逆的,種種顧慮(如對安全的擔心)只能推遲不會阻擋企業服務的大勢。

智力沉降和乙方叛變

在服務型企業中,智力資產迅速沉降,凡高頻需求,企業總能通過系統、培訓等手段,使得專家才擁有的能力迅速為初級員工所獲得。也有乙方(指服務提供商),直接把外包型服務進一步沉降為標準化產品,外包變為租用。

落地需甲乙雙方配合:

企業服務的落地需要乙方有客戶成功的意識和方法論,要重視交付和培訓等細碎工作。同樣也需要甲方在文化、機制上進行配套——往往是一把手主導的,具備全員意識和技能準備的配套。

場景至關重要:

在企業服務落地中,場景是跨越早期采用者和早期大眾鴻溝的橋梁。這就要求,乙方必須深入了解,甚至必須提前了解甲方的使用者習慣、使用環境等,因此行業人才和IT技術人才、互聯網人才的結合將發揮重要作用。

研究思路及關注重點

演進路線、數字化轉型及服務落地

背景及動因
時代背景

數字化轉型是較長一段時間的關注重點

以比特輔助原子、替代原子來描述世界、改造世界,對企業及整個社會影響深遠。這種影響已從計算機誕生至今,現在仍遠看不到終點。數字化仍是較長一段時間內企業服務的關注重點:

業務數字化:1)隨著存儲技術不斷發展,單位數字占用的物理空間越來越小,存儲越來越便捷,成本越來越低。2)復制與傳輸更便捷、成本更低。3)搜索更為便捷。4)二次修改更為便捷。業務數字化的本質是數字輔助。

數字化轉型:1)僅從存儲、傳輸成本降低的角度完全無法體現數字化的優勢,匯總、計算、查詢和預警形成的反饋系統越來越快、越來越準,意義更為深遠,這就好比“眼睛不承擔任何運動功能,但是比任何運動器官更為重要,因為它是反饋系統”。得益于流式計算,營銷領域的計算廣告等應用已比較成熟。融合C to M理念的MES將成為新熱點,其他各領域有待于進一步發展。2)模擬成本更低。除對已然事件即時反饋外,數字化有助于對未然事件進行模擬和預測,從而使得試錯成本大幅降低。制造領域的CAD建模,建筑領域的BIM和CFD等,均是如此。數字化轉型的本質是數字驅動。

中美對比

中國企業服務有巨大成長空間

受益于巨大的人口紅利(勞動力紅利和注意力紅利)和互聯網、移動互聯網的飛速發展,中國的To C領域的企業已經達到了與美國對應企業接近的體量。但是受制于中國企業整體的信息化水平和信息化素養,以及二元化結構(城鄉企業二元化,國企私企二元化),企業服務領域,中國企業與美國企業的體量仍有較大差距。盡管這一差距并非短期就能趕上,但仍預示著企業服務領域,具有巨大的成長空間。

投融資

早期投資數量占比縮小,后期投資單筆金額擴大

2015年后,消費互聯網紅利見頂,產業互聯網迎來普遍關注,企業服務作為產業互聯網中重要的組成部分,一度成為資本投資的風口賽道,早期投資(種子、天使、A輪)動作頻繁,投資數量增長迅速。隨著經濟增速開始放緩,資本市場中的熱錢趨冷,投資逐漸回歸理性,后資本草莽時代也出清了大量早期投資機構,存活下來的早期投資機構普遍出手謹慎。標的方面,頭部標的議價能力凸顯,早期投資機構進入資金退出周期,后期投資機構開始接盤運作,成為目前市場主流,其單筆投資金額也在不斷擴大。

長期動因

社會分工為本質,萬物互聯、數字孿生為保障

社會分工可顯著提高勞動生產率。因為在社會分工下,智力資源(知識/經驗/工作流)可以不斷被復用,進而不斷被優化。

食色APP人類最早出現的社會分工,為商品交換,可稱其為“羊和斧子”的分工。再之后是合作生產,可稱其為“斧頭和斧柄”的分工。受益于交通運輸的發展,基于“物”的分工,在全世界范圍內大規模展開。人難以標準化,運輸(交通)成本也顯著高于物;因此,一直以來,服務企業要么為地域性的,要么為全球范圍內極細分領域的(如高端咨詢和精密維修)。也就是,服務半徑不足,所能覆蓋的市場天花板較低。

互聯網改變了這一切:首先,管理半徑擴大,服務型企業可以收集地域性零散資源,將服務進行標準化后,以統一品牌輸出;其次,對于可通過互聯網完成完整交付的純智力型服務,則更為徹底,直接以云的、且常常是自動化的形式完成交付;再次,數字孿生使得試錯成本降低。相比于實物,服務傳輸更快,邊際成本更低,因此,這是一次更為深刻的社會分工。

短期動因

人口紅利消失、C端增長乏力為“導火索”

食色APP從短期看,企業服務的動因是人口紅利的消失。

宏觀層面:在過去的30多年間,人口紅利為中國經濟的高速發展提供了大量廉價勞動力和消費需求。近幾年,人口紅利的消失加之勞動力成本不斷攀升,讓過去粗放的增長模式難以適應新的市場環境。國家層面:開始注重互聯網對實體的反哺,先后提出互聯網+、工業互聯網、工業4.0等。企業層面:互聯網企業C端獲客成本不斷上升、毛利率不斷下降,“得用戶者得天下”和“羊毛出在豬身上”的商業信念開始動搖。甲乙方均重新理性思考企業的本質,回歸到成本、效率、現金流等老生常談的話題。

分類及演進
總體分類

可分為外包型(項目型)、租用型(產品型)和平臺型

企業服務根據服務模式可以分為:外包型、租用型和平臺型。根據服務內容可以分為:業務型、應用型、技術型和資源型,其中應用型又可以分為獲客型、工具型和管理型。根據應用的通用場景可以分為:人力資源、財稅工法、協同辦公、資源管理、營銷獲客、銷售客服、中臺及低/零代碼、金融服務、數據和智能、安全和運維、采購供應、物流服務、開發服務和IT基礎資源等。根據應用的垂直場景可以與不同行業結合,分為:教育、醫療、房產、零售,等等。

外包型服務特點:1)復雜性高、標準化程度低、客單價較高。2)甲方花錢買省心。平臺型服務特點:標準化程度高,高頻、低價,但常無法完全自動完成。租用型服務特點:食色APP可自動完成,或依賴于資源。外包、租用和平臺,無法完全區分,常相互交織。比如,乙方承接了甲方的電話呼叫業務,既可以看作甲方將業務進行外包,也可以看作乙方將呼叫中心(含人員)出租給了甲方。再比如,當租用型業務的復雜度超過了甲方的訂單式購買能力,會在甲乙方之間誕生出做外包的中間層,云MSP即是此類。

演進路線

外包型企業服務如何盈利——知識的沉降

外包型企業服務,規模效應往往不明顯,企業大小與盈利水平不相關。企業實現更高的盈利水平,只有向兩個方向發展,即對外提高客單價和對內降低成本。提高客單價需要:1)提供更優質的、更具有創新性的服務,客戶為了不可替代性而采購;2)集成性的解決客戶多個痛點,客戶為了省心而采購。降低成本需要:1)提高項目經驗的復用性;2)提高初級人員占比,讓本是高級人員該完成的工作,初級人員也能完成。內外這兩個方向,本身相悖,管理工作就是巧妙地解決這些矛盾,也就是:1)能夠復用性地快速完成服務,而客戶仍感覺有很強的定制性;2)能夠在提高初級人員占比的情況下服務質量仍得到保障;3)能夠讓高級員工樂于分享,讓個人智慧成為集體智慧;4)能夠讓初級員工在高效甚至機械性工作的前提下仍獲得幸福感和成就感。

外包型企業服務變為租用——乙方的“叛變”

在外包型企業服務中:一方面乙方企業提高復用性和自動化程度以降低成本,讓系統的作用越來越強大,人的作用越來越小(在重復性的工作中)。另一方面乙方不希望甲方知曉自己的成本降低,以維持高客單價。這種秘密的保守不可能長期維持下去,因為競爭的存在:總有某個乙方,為了擴大自己的服務半徑,攬取更多的客戶,采用薄利多銷的策略,將沉降了大量經驗、知識的工具或者系統,直接售賣或者租用給甲方。甲方采購之后,便無須再去采購高價的外包型的、項目制的服務。從服務甲方角度看,是授之以漁;但從整個業態來看,相當于某個乙方將業內普遍用來“吃飯”的工具打包給了甲方,可以看作是“乙方的叛變”。外包變租用的目的是增加服務半徑。

這個“叛變” 的乙方,有可能成為新模式下的巨頭,但更加確定的是:它是行業的攪局者,使得原來行業的利潤率大幅降低,而甲方受益。

食色APP實際上,在充分的市場競爭中,這種“乙方的叛變”不僅不可避免,而且越來越頻繁。每一個從業的乙方,要時刻做好準備:要么走向復雜(即專家型服務),讓系統無法代替,要么就主動做這個“叛變” 的乙方。

外包型企業服務變為平臺——成為中間商

有些服務,標準化程度較高、復雜性較低,但短時間內仍不可能做成體驗良好的自動化工具,也就是無法完全走向租用,比如物流、保潔、保安、工商注冊、代賬服務,等等。放到企業經營同心圓里,無法單純提高最外的大圓(服務半徑),此時,企業則著力于增加中間的圓(管理半徑),將融入了工具、工作流與方法論的平臺對外,開放給大量的外部員工,甚至開放給無能力自己建設平臺的競品,企業由外包型服務變成了中間商——平臺服務。那些實際上仍然需要人力去完成的外包型服務,則成為平臺上明碼標價的商品。外包變平臺的目的是增加管理半徑。

這種轉型適合標準化程度比較高但無法完全自動化、需求頻次比較高但客單價較低類型的服務。

甲乙方鴻溝的填補——誕生新外包

食色APP租用型企業服務,由乙方來主導行業標準,這使得在特定領域乙方越來越為專業,但同時導致甲乙方差距越來越大。以基礎云為例,典型IaaS廠商每年均上線數百種甚至上千種服務,對于絕大多數甲方來說,僅是對這些服務簡單了解就已十分困難,更不用說能夠充分使用。若甲方不想被單個供應商綁定,需要對多個供應商統一管理,就使問題變得更加復雜。此時,必然有新的外包服務來彌補甲乙方之間的鴻溝,云MSP等即是此類。

食色APP盡管從商業模式上,新外包和傳統外包都是以項目制的方式去拓展客戶,但因為使用的基礎資源不同,使得乙方常可以以軟件定義、模塊化的方式,大幅提高人均單產,因此毛利率往往更高,規模化復制也更為簡單。新外包也可以看作平臺型服務中的特殊形式,但服務商往往因可以選擇多個上游平臺商,因此話語權相對更大。

場景及市場
A) 人力資源企業服務

資源優化配置與精細化管理需求爆發,驅動多業態共同繁榮

食色APP人口紅利的消失導致勞動力成本持續攀升,2018年我國城鎮單位就業人員平均工資達到82413元,過去五年的年復合增長率9.9%。同時,第三產業就業人員占比由2014年的40.6%增長至2018年的46.3%,就業人員結構向輕資產、人才密集、人員流動速度大的第三產業傾向,進一步推動企業人力資源優化配置與精細化管理的需求。2017年發布的《人力資源服務業發展行動計劃》提出,到2020年基本建立專業化、信息化、產業化、國際化的人力資源服務體系。截至2018年末,我國人力資源服務機構已達到3.57萬家,從業人員64.14萬,提前完成2020年60萬的目標任務。在需求爆發和政策扶持的雙重利好下,人力資源企業服務由核心的員工招聘和人事管理需求出發,向專業化的人力資源管理軟件和綜合測評、人才培訓、培訓發展等戰略性需求延伸,整體呈現出多業態互動、共同繁榮的局面。而新冠疫情也為靈活用工帶來新的機遇。

B) 財稅工法企業服務

加速激活中小微企業市場,一站式服務平臺優勢顯現

龐大的市場主體數量是財稅工法服務的基石,2019年中國期末實有企業數量3858.3萬戶,個體工商戶8251.0萬戶,市場主體數量同比增長12.0%。近年來減稅降費政策密集出臺,占比超過95%的中小微企業市場加速被激活,其財稅管理升級的需求成為推動代理記賬細分領域發展的核心動力。法律服務方面,我國互聯網司法體系不斷完善,杭州、北京、廣州互聯網法院先后成立,與之配套的“互聯網+”法律服務對于促進高效便民服務、優化營商環境作用明顯。與此同時,中小微企業對一站式服務的需求讓財稅工法服務提供商之間的界限變得模糊,代理記賬、工商注冊、法律電商等賽道的廠商開始相互滲透,拓展業務范疇,向一站式綜合服務平臺演進。

C) 協同辦公企業服務

向移動化、云化發展,強調企業內外部的融合與連接

移動辦公成為標配,SaaS成為最佳載體,傳統協同辦公軟件廠商紛紛轉型,走向云化。互聯網巨頭紛紛進軍協同領域,并希望以協同辦公作為入口,打造企業服務的超級平臺,其商業邏輯與原有協同辦公軟件廠商以及創業者并不相同。協同辦公各細分領域分界逐漸模糊,文檔協同走向網盤和項目管理,網盤走向文檔協同,等等。未來,多模態將成為新的趨勢,Notion、RoamResearch或將在國內迎來新的模仿者。協同領域與其他領域的分界也逐漸模糊,與ERP、CRM、BPM、網表等都有著千絲萬縷的聯系。企業內外的協同界線,同樣變得模糊,國人的IM依賴,得到了無縫的遷移與融合。同時,新冠疫情放大了協同辦公尤其是視頻會議的需求,獲客難的問題暫時得到了解決,但是疫情后的留存及付費、互聯網巨頭的沖擊都將成為新的問題。

D) ERP企業服務

頭部廠商加快云端轉型,開發中小企業增量市場

ERP是以系統化技術幫助企業改善經營管理的產品服務,實現生產、供應、財務、人力、營銷全鏈條系統集成,提升垂直領域決策效率。早期傳統ERP廠商多服務中大型企業,為其提供基于本地部署的、功能完備的定制化產品。中小企業由于業務場景單一,對功能的需求較少,且費用承擔能力較低,ERP滲透率較低。但是隨著ERP廠商的云端轉型,服務逐漸走向場景化、便捷化和流程化,ERP在優化企業資源配置和提升管理效率方面的優勢愈發顯著,與中小企業需求的適配度變高;中小企業也將成為未來市場的核心增量空間。云ERP基于云部署,由廠商統一管理,模塊間可進行高效資源整合,擴展性和業務場景適配性都更好。ERP的云端部署不僅能幫助大型廠商進一步簡化操作流程,提高管理效率,而且其易操作、低成本、前期投入少的特點激活了中小企業的需求。ERP行業未來發展總體呈上升趨勢,頭部廠商整合加快。如金蝶推出金蝶云蒼穹、金蝶云等,發揮ERP中臺效用;用友也加快混合云部署和行業垂直場景開發,基于行業深度理解提供內部模塊化,整體集成化服務。

E) 營銷與銷售企業服務

營銷銷售融合化發展,鏈條縮短,環節前移

營銷和銷售的發展呈現融合的趨勢。從數據分析角度:技術的發展使得廣告效果的監測日趨成熟,廣告主越來越希望從展現到成單,進而到復購和轉介紹的全鏈條漏斗分析。從獲客角度:品牌和效果的界線已逐漸模糊;營銷和銷售對社交和內容的依賴越來越重,進而使得會議、課程、直播等與營銷和銷售的關系越來越近,甚至成為營銷標配;廣告主不僅重視單用戶的購買力,還注重其擴散力,CRM的鏈接作用增強,和SCRM界線模糊。

食色APP在技術應用上,營銷領域一直是數據滲透、數據驅動最為成熟的領域。大數據和AI滲透到營銷和銷售的各環節,包括人物畫像、語義分析、智能外呼(已很大程度被法律限制)、智能客服,等等。營銷和銷售的系統逐步移動化、SaaS化,營銷云、銷售云等概念興起。基于硬件的呼叫中心逐漸被“軟化”與“云化”產品代替,語音智能廠商亦開始涉足此賽道。

F) 數字中臺企業服務

技術發展與業務需求雙向發展的結果

中臺是企業數字化轉型的加速器,其意義在于:食色APP后臺架構保持穩定,從而便于統一管理;中臺組件保持復用,從而降本提效;前臺應用保持敏捷,從而面對不斷變化的業務,并高效規模化復制。中臺常包括業務中臺和數據中臺,廣義的還包括技術平臺。業務中臺將企業的業務規則、流程、邏輯與業務進行隔離,整合封裝成微服務、組件等前臺友好的可復用共享的能力,將一切業務數據化,實現業務在線化,提高整體業務的靈活性和響應速度,實現后臺資源到前臺敏捷復用能力的轉化,核心價值在于業務協作、數據驅動、對市場快速響應。數據中臺,包括數倉體系和數據服務集等,具體實現常包括數據湖、CDP和DMP,核心價值在于打破數據孤島,從而實現業務數據化、數據資產化、資產價值化。技術中臺,也常稱技術平臺,常與微服務、DevOps等相關。能力復用、服務業務、動態變化是中臺區別于傳統平臺的典型特征。

G) 數據與智能企業服務

數據與智能成為企業數字化轉型的主要動力

數據:數據處理呈現出計算和存儲分離、混合云和多云環境漸成標準、對象存儲增長迅速、跨企業的數據自助服務增長迅速的特征;數據查詢與提取工具上,Hive、Spark SQL、Presto等各得其所;Alluxio作為存儲與數據的中間層,逐漸被更多接受。從產業視角,數據源與數據交易走向合法與合規,數據的價值已不在限于最初的營銷與金融風險控制,在醫療、工控等領域得到了更廣泛的應用。智能:GPU、FPGA應用發展迅速,類腦芯片創新頻繁,英偉達、谷歌、英特爾等加大投入,國內寒武紀、深鑒科技等迅速跟進;Tenserflow、Pytorch、百度飛槳、曠視天元等開源框架百花齊放;阿里、騰訊、訊飛、商湯等建設技術開放平臺;深度學習已賦能醫療、交通、金融、零售、教育等多個行業。

數據與智能成為企業數字化轉型的主要動力,也成為傳統企業業務上云的主要動力。

H)采購供應企業服務

資本推動行業間資源整合加快,服務生態圈逐步搭建

采購供應服務由傳統單一業務模塊發展而來,其主要涉及物流、倉儲、采銷B2B電商、供應鏈管理等領域,是致力于幫助企業整合業務單元的智能服務綜合體。傳統的采購供應服務是以業務單元的形式關注細分領域服務提升,如幾大快遞頭部企業物流網絡的鋪設,采用機器分揀提高配送效率。但隨著技術進步推動產業互聯網發展,行業整體呈跳躍式增長和智能化趨勢。目前物流業務仍在行業內占有較大比重,行業頭部廠商在通過資本加持整合服務流程,如阿里、京東提出的搭建服務生態鏈,實現全鏈條采購供應服務的概念。這一舉措旨在幫助企業實現前后端資源整合以及線上線下渠道貫穿,廠商提供智慧采購、智能供應鏈、智能制造、數據等服務。未來廠商將為多種規模企業提供貼近需求的多維度服務,如在個性化、質量控制、售后服務、金融配套等方面協同發展,同時也借助資本力量整合業內公司資源,強化智慧服務布局。

I) 開發與技術企業服務

SDK市場集中度提升,云測試發展迅速

開發運維方面:食色APPDevOps持續火熱,SRE受到更多關注。(根據O’Reilly最新數據顯示,DevOps火熱程度有所降低,但對國內生產環境中的影響將滯后一段時間)。Kubernetes和微服務持續受到關注,影響深遠,傳統企業的IT架構嘗試進行微服務化改造,但卡點仍較多。側重于業務架構的方法論DDD(領域驅動設計)開始受到關注。

移動開發方面:移動APP普遍集成10個以上SDK,各SDK細分賽道均呈現向頭部集中的趨勢,疫情期間,通信類SDK調用增長迅速(客戶數量和客戶使用量均有所增加)。

測試方面:食色APP云測試發展迅速,已經由早期的兼容性測試滲透到功能測試、性能測試、安全測試等各個方面,未來滲透率將會進一步提升。AI已被應用于測試中的用例生成,測試執行和結果分析。

J) 云基礎資源企業服務

微服務成為大勢,數據與智能應用更加廣泛

云基礎資源方面:云原生、多云、混合云、DevOps、云MSP為主要的發展趨勢,這些均得益于Kubernetes+Docker這一強大的生態,它不僅統一了底層硬件,而且重新統一了各個公有云。Serverless更符合“像水和電”的本質,服務形式更加輕盈,但因各家標準并不統一,因此,在當前時間點,企業級生產中,普及率遠不及容器。在云計算產業方面,互聯網巨頭持續發力,硬件廠商突飛猛進。數據與智能能力的調用,成為傳統企業上云的主要原因之一。

IDC方面:機房規模朝著超大規模和邊緣節點兩個方向發展,BIM、CFD在建設中開始普及,模塊化機柜逐漸被接受,液冷等漸被嘗試但大規模落地仍存困難。外部行業跨界進入IDC領域,而原有IDC廠商則積極轉型。

挑戰及應對—甲方建議
建議一:扁平化數據反饋

真實、高效的反饋,可促成快速優化,對內對外均是如此

食色APP公司有必要設立真實、高效的反饋系統。反饋的數據既包括結果數據,又包括過程數據;既包括外部數據,又包括內部數據;既包括行為數據,又包括態度數據。反饋系統既能宏觀概覽,還能無縫地追蹤到具體的細節。

數據是現實世界的映射與抽象,有助于高效、全面的發現問題。但是,大多數場景下,仍然需要回到現實物理世界中,帶著同理心與想象力地去發現并解決問題。

食色APP數據的反饋必須真實,否則完全喪失其意義。例如,在員工態度調研或者員工反饋平臺中,必須有匿名方式來保障員工敢于反映問題與表達情感。

建議二:從使用者角度出發

讓服務為員工賦能提效

食色APP員工效率對公司至關重要,但仍有很多公司不重視對員工的賦能型提效,而采用簡單的KPI。此舉并不助于打造公司的核心競爭力,因為包括競品在內的所有公司均可采用這種方式。另外,這種方式還會降低員工的安全感和幸福感,在同等待遇下導致員工的離職率上升,因為員工期望的是“一架飛機”,企業卻只給了“一把皮鞭”。更為重要的,這種方式并不能帶來效率上質的飛躍。

企業通過流暢的系統、高效的工具、有效的培訓為員工賦能,使員工提效,具有重要意義:1)它使得公司整體效率提高,這種提高并不過度依賴于個別員工,而體現在公司的整體競爭力上。2)員工被賦能之后,具有更高的成就感和幸福感。3)員工離職后帶走的只是知識賦能的部分,采用系統和工具賦能時,員工發現自身價值的發揮與公司“順滑”的支撐是分不開的, 從而進一步降低優秀人才的離職率。

挑戰及應對—乙方建議
建議一:定義目標客戶

小微企業標準、平臺化,中型企業行業化,大型企業定制化

市場規模=客戶數量×客單價×頻次。在企業服務中,頻次常難以界定,所以一般直接將客單價轉為月客單價。按企業員工規模和營收能力劃分,一般可將企業粗略劃分為大型企業、中型企業和小微企業,三類企業需求具有較明顯差異。大型企業數量少,客單價高,需求多元化,且定制需求較多。小微企業數量多,對GDP貢獻大,需求集中在獲客、財稅等幾個領域,容易標準化,但客單價低,續約能力也有限。中型企業介于兩者中間。從美國看,新興企業服務(如SaaS)利潤主要來自于大客戶,我們調研也顯示超過半數的乙方認為企業服務應當做大客戶,但這未必是國內的唯一范式。中國大企業仍有需要“貼身服務”的習慣,因此邊際成本的降低較為困難,加上需求雜、賬期長等,尤其不適合初創公司切入;而小微企業數量眾多,且各方面基礎薄弱,改進空間大,若能解決極低成本迅速獲客問題,亦具有較大市場空間。

建議二:分析成本結構

不變的邏輯:離錢更近容易生錢

食色APP并非所有的需求在近期都能有市場:以云協同為例,這是在SaaS應用中普及率最高的領域,但該領域市場規模仍遠遠小于營銷獲客、銷售客服等。在調研中,大部分的企業管理者認為自己非常注重效率,然而大多企業尤其是小微企業在效率上的開支并不多。相比較而言,企業更喜歡把錢花在能直接賺錢或者能直接省錢的領域。

食色APP企業的成本、效益和風險不是相互割裂的,在分析客戶成本結構時,可簡單把效益劃為機會成本,而把風險化為風險成本,這樣可以在一維下進行簡化分析。人力成本一直為大多企業的主要可見成本,在危急狀態(如此次疫情)下占比會更高;獲客成本作為典型的機會成本,往往成為企業擴張狀態下的飆升成本;而風險成本是特定類型企業(如銀行)的持續關注重點,若能明顯降低,則客戶樂于買單。

值得注意的是,成本是離錢更近的概念。而效率(如協同),與三種成本中任何一種都不完全相關,鏈條更長,客戶買單意愿更弱。

建議三:找準切入方式

多種切入方式,各有利弊

切入或拓展企業服務業務的途徑有多種:1)內部好用的工具對外開放:如Slack(游戲公司的內部協同工具),早期AWS的S3服務、云測的數據標注業務、神策的客景。2)擁抱大金主:一般為定制型、外包型服務,前期必須有一定的積累或者有特殊資源,如數據港服務于阿里巴巴的數據中心建設、運營。3)切入空白市場或風口市場:如草料二維碼、千聊、小鵝通等。4)找到現有服務形態的脆弱者:如新型收銀系統對傳統POS機和收銀系統的取代。5)根據既有客戶的新需求做延伸:如京東企業業務,不斷根據客戶需求進行邊界延伸。6)擁抱大生態:如有贊和微盟。

建議四:了解決策者關注點

一把手、CIO、CTO關注點并不相同

食色APP在企業服務采購中,一把手、CIO和CTO作為決策者的類型均有,而三種類型決策者的關注點并不相同,一般來說,CIO更為“自信”,更不看重廠商大小、廠商過往案例等要素。三種類型決策者均對產品功能、售后服務、廠商專業度、易用能力等更為關注。

建議五:關注客戶成功

客戶成功最能體現“服務”價值

食色APP不管是傳統的外包服務,還是云服務(軟件即服務、平臺即服務、基礎設施即服務),其著眼點都是“服務”。從甲方視角,云服務并不是軟件或者硬件簡單地遷移到線上,基于線上線下結合的客戶成功,解決最后一公里難題,最能體現企業服務的“服務”價值。從乙方視角,客戶成功(售后演進而來,且常不作嚴格區分)位于銷售和研發兩個循環中,既關系到續約和轉介紹,又關系到能不能收集客戶的需求和問題,產品和服務能不能持續迭代更新。另外,To B服務的銷售模型和To C也有較大區別,To C銷售一般遵循AIDCA漏斗模型,而To B為蝴蝶結模型,也即“營收藍海”在初次簽單之后的續約和擴需。因此,To B公司應在激勵機制上設計售前和客戶成功的聯動,否則容易造成售前只喜歡拉新,并常過度許諾,導致客戶成功團隊壓力倍增,最終導致服務缺失,口碑下降,續約率降低。

趨勢及展望
產業形態:更多技術變為場景

場景是跨越早期采用者和早期大眾鴻溝的橋梁

一方面,“技術—流量—運營”的循環越來越快,技術優勢窗口期越來越短。創業者的技術優勢必須迅速轉換為應用場景和市場優勢,才能抵擋住大公司大投入帶來的沖擊。

另一方面,乙方的技術和甲方的場景也確實存在脫節。以人工智能為例,新算法層出不窮,各技術企業走向“軍備競賽”,而甲方大量的、即使用正則表達式都能明顯提效的問題仍在手動處理,生產力落后。技術企業可通過原始而樸素的駐廠等方式,深入了解甲方不同角色的工作場景及痛點,利用簡單、移植性強的算法,在特定領域或特定環節不排斥傳統的規則(比如與低代碼的RPA結合),將多個甲方的類似需求合并同類項,綁定云和/或端,做成體驗良好的產品,彌補甲乙方的巨大鴻溝,推動技術的場景化落地。

分工形態:更多事先分派變為彈性協同

企業內部和企業之間形成自下而上的自組織網絡

在傳統生產中,往往制定“嚴絲合縫”的生產計劃。因可變動的參數太多,這種計劃不可能永遠有效,而時間跨度越大,精確度越低。在新的生產方式中,各種數據動態地反饋到系統之中,每個環節即時調整,管理和生產由機械論走向控制論。

食色APP當越來越多企業均如此時,會將這種不確定性傳導給上下游(例如游戲用戶爆發性增長時,游戲企業會將壓力傳遞給上游IaaS廠商),每個企業生產的不確定性都增加,社會的分工變成即時的、動態的、靈活的、彈性的。由此,由下而上的自組織網絡形成。

食色APP當網絡節點足夠多時,這種自組織網絡便表現出更強的容錯性、自恢復性、活性和創新性。

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