SaaS 难的不是增长,而是如何在克制中取舍

动态 作者:牛透社 2022-11-03 10:07:44


文 | 崔牛会   整理 | 王欣


BI (Business Intelligence 商业智能) 的概念,由全球最专业权威的 IT 研究咨询公司 Gartner Group 在 1996 年首次提出,定义为一类由数据仓库、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成 , 以帮助企业决策为目的的技术及其应用。


但随着市场经济走向成熟,且外部环境变化速度和程度加剧,传统 BI 面对 IT 模式, 难以真正让数据赋能,甚至阻碍了业务的敏捷调整和快速发展。


为了更好地探讨 BI 产品的 “前世今生”,崔牛会创始人兼 CEO 崔强与观远数据创始人兼 CEO 苏春园在 SaaS 小会展开了一场关于 BI 的线上对话,对话内容包括创业历程,对行业的理解以及对未来的预判。


机会背后更广泛的需求


崔强:当时是一个什么契机开始创业?


苏春园:2016 年 9 月,我和几位联合创始人开始启动观远。特别有意思的是,可能因为我们几个都是码农,创业启动当天,我们几个就拉了个群开始做这件事,并没有太多仪式感。但为什么做观远这件事也是有逻辑的。


第一,当时在国外,数据分析在全球拥有很成熟的市场,包括最近这五年,也有越来越多的公司做数据分析,背后是依托于数字化浪潮的发展;第二,创业前,我也接触过很多国内外的企业和客户,当时国外的理念和实践更先进,那个时候再去看国内,确实有一定差距,于是更坚定了自己去做这件事的信念。


崔强:推动创业的因素是什么?


苏春园:核心是看到了 BI 产品的机会,或者是机会背后更广泛的需求。国内市场更多的是传统的 BI,本质上还是报表类产品,但未来的五年到十年,我们看到传统以 IT 为主去做表格的时代会慢慢进化到现代化 BI。


第二,让业务用起来。观远的使命是让业务用起来,这句话原来更多面向的是 IT 部门,但现在更重要的是如何与 IT 部门一起服务其他部门的业务,让业务团队的人同样可以使用,在某种程度上降低业务团队使用 BI 做决策的门槛。


第三,提高内部协作效率。举个例子,传统以报表为核心的 BI 在企业中做决策,首先要有相关需求,其次要设计如何通过报表取数据出来,然后再将数据交给 IT 部门,IT 部门将数据分派给专门负责取数的团队,负责取数的团队拿到数据以后再去做一些开发,最后再返回给业务部门。


实际上,到最后一步基本上就是返回到 Excel,在 Excel 中进一步培训。所以,过去以报表为主的时代,IT 部门去响应业务部门的需求,它仍然是有价值的,以及它对初步的报表统计,整个使用面还是比较广的,因此报表在过去十年依然有其刚性价值存在。


但在 VUCA 时代的今天,业务变化速度很快,因此,对解决业务所需要的节奏速度要求更高,而敏捷就是速度的核心点。所以这其实是过去若干年形成的共识,它背后的趋势的本质就是要研发出不同产品来提高协作效率。


而现在,一定程度上,就把数据的主权交给了业务团队,可以更熟练的自己做决策,不止 BI,整个行业背后的逻辑也是在解决如何不断地降低使用门槛,自己能够决策的,不用再去额外跨部门,因为跨部门对于任何一个稍微有点规模的组织,都很耗时。


同时,在这里面还有三个比较大的挑战:第一,如何平衡面向 IT 部门和业务的产品设计;第二,面对企业级刚性需求时,如何突破自身技术壁垒;第三,数据素养。


“踩坑”背后的思考


崔强:这些年最值得和大家分享的经验是什么?


苏春园:第一,坚持标准化产品。


一直到今天,我们都在坚持标准化产品。虽然中间有过压力,但总体我们沿着产品标准化这条路走下去,没有太多妥协。所以,即使到今天,标准化产品依然是我想要分享给大家的,并且在过去六年,我们也在这件事中看到了坚持的意义。


而且,能够坚持到现在背后的底层逻辑是长期博弈思维,提醒自己不要因为短期利益去做定制化。尤其是对于中大型客户,产品标准化其实不易,在这里面能够坚持下来,反过来是要明白如何针对中大型客户去做相对应配置。每一家企业都有不同需求,需求正是通过配置出来。


第二,认知迭代,找到差异化。


不管是经验还是教训,找到自己的差异化很重要,围绕让业务用起来的定位,锚住一个点,不断规划产品,改进服务,基于组织的设计,让业务用起来。举个例子,我们在与客户业务部门沟通交流时,同时也要与 CIO 交流,因为很多时候的合作肯定是沿着 CIO 这条线开始。


这和传统的触达某一个 CIO 群不一样,我们要面对的本质问题是如何让 CIO 不断理解这件事,但面对业务,需要思考的是如何让业务团队享受数据价值的使用,这里面的复杂度马上就增加了一个维度。


对我们而言,差异化就是让业务用起来的理念和定位。这几年,不管是国内传统意义上的软件公司还是国外传统意义上的软件公司,我们的同仁更多专注于产品。但这几年我们开始慢慢走向差异化,而差异化不止是产品,还有理念上的差异化,通过内部所做的事,不断巩固差异化。


崔强:这些年您认为自己“交学费”最多的是什么?


苏春园:第一,离用户不够近。


创业前期我们的发展看起来似乎很顺利,反而掩盖了这个关键的问题。产品和服务离客户,尤其离客户中的用户不够近,缴了不少学费。哪怕在今天,也仍然有巨大的提升空间。


第二,组织效率,也就是人效。


外部形势大好的时候,忽视对效率、对流程、对内功的建设,所以现在在补课,也是公司未来几年的核心发展基调,通过人效的不断提升,实现可持续发展。


“慢” 即 “快”,“舍” 即 “得”


崔强:如何理解客户和客户成功的关系?


苏春园:第一,我们对于客户成功的指标定义为 NDR,也就是客户是否对你认可,有没有在你那里得到价值,客户会不会选择继续续费,毕竟企业都是理性的。


第二,客户成功越来越成为企业长期增长的引擎,企业发展到一定规模后,老客户中有很多都是行业标杆,都是行业最先进实践的典型代表,与他们长期合作共创的过程,本质上就是在不断提升和定义产品与服务的行业标准。


崔强:对于客户需求,如何进行取舍?


苏春园:第一,毕竟我们依然属于创业公司,在选择服务客户和行业时,相对于大公司会更聚焦一点。


比如前几年,我们先聚焦在做好零售消费行业,到这两年陆续进入到泛互联网,泛金融等行业。我们整体上会更倾向于优先聚焦那些更市场导向的行业、更积极的追求先进的企业。


第二,在大行业的选择下,过去几年我们在战术上有一些迭代。


我们在与客户合作的过程中,不太会过度承诺,也就是我们不会把自己的产研等与客户的合同进行绑定。说白了,短期内可能会因为过度绑定牺牲掉一些东西。除非是一些战略级的客户,我们会另当别论,因为战略级客户本身对产品有正向的影响。


第三,要有科学的方法论。


如果说前面是战略取舍,那后面一定要有科学的方法论,对于不同的需求如何做成配置项。又或者,哪怕只服务现有的客户,或者行业内客户,其实都会有很多源源不断的需求,我们可以把未来一年以及更长时间的需求列出来,提前做路径规划。


崔强:客户成功除了 NDR 外,是否还有相关指标?


苏春园:客户活跃率。


在我们内部,我会不断地问客户经理他们所负责客户活跃度情况,但这点可能和观远的业务相关。在观远,只要客户足够活跃,哪怕他对你有所吐槽,但黏性依然很高,这个时候我们可以在其他地方提升。


崔强:老客户的转介绍比例是怎样的?


苏春园:第一,我手上没有一个非常准确的数字,但我们内部每年我们会做 NPS 调研,这个指标我们每年在稳步上升,而且比行业平均区间高不少,也反映在第三方机构的背调上,我们非常开心看到这个口碑。


第二,我们的新客户,超过 80% 以上在选型之前都会去询问我们的老客户,也就是交叉验证,而且我们特别建议他们去找我们老客户聊。


崔强:对中大型客户增长方面有哪些心得?


苏春园:基于标准产品的极度克制。在客户选择上,要有科学方法,学会克制。


首先,我们会把主打的若干行业客户进一步细分,细分成不同的阵地;其次,拆解成业务设计,结合阵地细分为若干个更细小的阵地,通过这些更细分的阵地,找到相互值得长期合作的客户,也叫理想客户画像 (ICP),不断刷新对 ICP 的定义和共识。坦诚的说,这方面我们也处于早期阶段,对 KA 的思考与经营还在相对前期,也期待学习行业中更有经验的先进实践。


崔强:观远大数据分析有哪些优势?


苏春园:易用性,企业级,场景化。


未来的 BI 产品一定是以解决方案为导向


崔强:未来发展应该更注重本地化部署软件还是 SaaS 部署?


苏春园:先说结论,肯定是要看客户需要。


这个问题背后讨论的是,私有化到底是不是云。我认为这个问题大家应该已经有共识了,SaaS 的本质是订阅,它可以私有化,也可以云。进一步来说,数据类产品、数据类分析产品,包括与数据相关的大中型企业,在相当长一段时间内,私有化会是主流。


崔强:如何看待生态的价值?


苏春园:第一,回归当下。


我们内部在过去一两年,也在探索生态战略,也有上下游的合作伙伴。在探索的过程中,我们发现还是要回归当下。先抛开生态不谈,针对 SaaS 本身,很多逻辑还处于跑通的过程,不能持续规模化。这种情况下,如果不能回归 SaaS 本身,谈生态还有什么意义。


第二,先有分工,再谈合作。


我认为应该先有分工再谈合作,以观远为例,如何找到自己的差异化,服务好自己的客户也许是这个阶段更重要的事。相对来讲,找到自己的边界,扎扎实实把自己的主要业务做好的情况下,各自再相互差异化的进行补位合作,生态也就自然而然地形成了。


崔强:如何看待未来 BI 产品的发展趋势?专注产品还是以解决方案为导向?


苏春园:先说结论,一定是以解决方案为导向,这是更广阔,主流的需求。


其次,如何理解“以解决方案为导向”,我认为是基于产品的解决方案,纯咨询或者使用别人的产品做代理,外包,这些都不能称之为“以解决方案为导向”。产品是魂,必须经过不断迭代,才能成长为有生命力的产品解决方案。


最后,帮助客户构建核心竞争力。长期来说,所谓的“解决方案”实际上客户希望除了有好产品,更重要的是通过解决方案,提升数据分析能力。但能力的建设是长效的,前期如果能够通过“抄作业”也是个不错的选择,后面可以边工作边沉淀。


未来几年,对于数据领域来说,解决方案背后的本质是客户期待。解决方案可以帮助客户解决短期问题,但真正需要做的是帮助客户构建核心数据分析能力。


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