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2020年中国企业服务研究报告    

核心摘要:

本质是社会分工及复用:
企业服务的本质是社会的分工,而社会分工的本质是智力资产(知识、经验、工作流等)的复用。这种本质决定了企业服务是不可逆的,种种顾虑(如对安全的担心)只能推迟不会阻挡企业服务的大势。
智力沉降和乙方“叛变”:
在服务型企业中,智力资产迅速沉降,凡高频需求,企业总能通过系统、培训等手段,使得专家才拥有的能力迅速为初级员工所获得。也有乙方(指服务提供商),直接把外包型服务进一步沉降为标准化产品,外包变为租用。
落地需甲乙双方配合:
企业服务的落地需要乙方有客户成功的意识和方法论,要重视交付和培训等细碎工作。同样也需要甲方在文化、机制上进行配套——往往是一把手主导的,具备全员意识和技能准备的配套。
场景至关重要:
在企业服务落地中,场景是跨越早期采用者和早期大众鸿沟的桥梁。这就要求,乙方必须深入了解,甚至必须提前了解甲方的使用者习惯、使用环境等,因此行业人才和IT技术人才、互联网人才的结合将发挥重要作用。

研究思路及关注重点

演进路线、数字化转型及服务落地
背景及动因
时代背景

数字化转型是较长一段时间的关注重点

以比特辅助原子、替代原子来描述世界、改造世界,对企业及整个社会影响深远。这种影响已从计算机诞生至今,现在仍远看不到终点。数字化仍是较长一段时间内企业服务的关注重点:

业务数字化:1)随着存储技术不断发展,单位数字占用的物理空间越来越小,存储越来越便捷,成本越来越低。2)复制与传输更便捷、成本更低。3)搜索更为便捷。4)二次修改更为便捷。业务数字化的本质是数字辅助。

数字化转型:1)仅从存储、传输成本降低的角度完全无法体现数字化的优势,汇总、计算、查询和预警形成的反馈系统越来越快、越来越准,意义更为深远,这就好比“眼睛不承担任何运动功能,但是比任何运动器官更为重要,因为它是反馈系统”。得益于流式计算,营销领域的计算广告等应用已比较成熟。融合C to M理念的MES将成为新热点,其他各领域有待于进一步发展。2)模拟成本更低。除对已然事件即时反馈外,数字化有助于对未然事件进行模拟和预测,从而使得试错成本大幅降低。制造领域的CAD建模,建筑领域的BIM和CFD等,均是如此。数字化转型的本质是数字驱动。

中美对比

中国企业服务有巨大成长空间

受益于巨大的人口红利(劳动力红利和注意力红利)和互联网、移动互联网的飞速发展,中国的To C领域的企业已经达到了与美国对应企业接近的体量。但是受制于中国企业整体的信息化水平和信息化素养,以及二元化结构(城乡企业二元化,国企私企二元化),企业服务领域,中国企业与美国企业的体量仍有较大差距。尽管这一差距并非短期就能赶上,但仍预示着企业服务领域,具有巨大的成长空间。

投融资

早期投资数量占比缩小,后期投资单笔金额扩大

2015年后,消费互联网红利见顶,产业互联网迎来普遍关注,企业服务作为产业互联网中重要的组成部分,一度成为资本投资的风口赛道,早期投资(种子、天使、A轮)动作频繁,投资数量增长迅速。随着经济增速开始放缓,资本市场中的热钱趋冷,投资逐渐回归理性,后资本草莽时代也出清了大量早期投资机构,存活下来的早期投资机构普遍出手谨慎。标的方面,头部标的议价能力凸显,早期投资机构进入资金退出周期,后期投资机构开始接盘运作,成为目前市场主流,其单笔投资金额也在不断扩大。

长期动因

社会分工为本质,万物互联、数字孪生为保障

社会分工可显著提高劳动生产率。因为在社会分工下,智力资源(知识/经验/工作流)可以不断被复用,进而不断被优化。

人类最早出现的社会分工,为商品交换,可称其为“羊和斧子”的分工。再之后是合作生产,可称其为“斧头和斧柄”的分工。受益于交通运输的发展,基于“物”的分工,在全世界范围内大规模展开。人难以标准化,运输(交通)成本也显著高于物;因此,一直以来,服务企业要么为地域性的,要么为全球范围内极细分领域的(如高端咨询和精密维修)。也就是,服务半径不足,所能覆盖的市场天花板较低。

互联网改变了这一切:首先,管理半径扩大,服务型企业可以收集地域性零散资源,将服务进行标准化后,以统一品牌输出;其次,对于可通过互联网完成完整交付的纯智力型服务,则更为彻底,直接以云的、且常常是自动化的形式完成交付;再次,数字孪生使得试错成本降低。相比于实物,服务传输更快,边际成本更低,因此,这是一次更为深刻的社会分工。

短期动因

人口红利消失、C端增长乏力为“导火索”

从短期看,企业服务的动因是人口红利的消失。

宏观层面:在过去的30多年间,人口红利为中国经济的高速发展提供了大量廉价劳动力和消费需求。近几年,人口红利的消失加之劳动力成本不断攀升,让过去粗放的增长模式难以适应新的市场环境。国家层面:开始注重互联网对实体的反哺,先后提出互联网+、工业互联网、工业4.0等。企业层面:互联网企业C端获客成本不断上升、毛利率不断下降,“得用户者得天下”和“羊毛出在猪身上”的商业信念开始动摇。甲乙方均重新理性思考企业的本质,回归到成本、效率、现金流等老生常谈的话题。

分类及演进
总体分类

可分为外包型(项目型)、租用型(产品型)和平台型

企业服务根据服务模式可以分为:外包型、租用型和平台型。根据服务内容可以分为:业务型、应用型、技术型和资源型,其中应用型又可以分为获客型、工具型和管理型。根据应用的通用场景可以分为:人力资源、财税工法、协同办公、资源管理、营销获客、销售客服、中台及低/零代码、金融服务、数据和智能、安全和运维、采购供应、物流服务、开发服务和IT基础资源等。根据应用的垂直场景可以与不同行业结合,分为:教育、医疗、房产、零售,等等。

外包型服务特点:1)复杂性高、标准化程度低、客单价较高。2)甲方花钱买省心。平台型服务特点:标准化程度高,高频、低价,但常无法完全自动完成。租用型服务特点:可自动完成,或依赖于资源。外包、租用和平台,无法完全区分,常相互交织。比如,乙方承接了甲方的电话呼叫业务,既可以看作甲方将业务进行外包,也可以看作乙方将呼叫中心(含人员)出租给了甲方。再比如,当租用型业务的复杂度超过了甲方的订单式购买能力,会在甲乙方之间诞生出做外包的中间层,云MSP即是此类。

演进路线

外包型企业服务如何盈利——知识的沉降

外包型企业服务,规模效应往往不明显,企业大小与盈利水平不相关。企业实现更高的盈利水平,只有向两个方向发展,即对外提高客单价和对内降低成本。提高客单价需要:1)提供更优质的、更具有创新性的服务,客户为了不可替代性而采购;2)集成性的解决客户多个痛点,客户为了省心而采购。降低成本需要:1)提高项目经验的复用性;2)提高初级人员占比,让本是高级人员该完成的工作,初级人员也能完成。内外这两个方向,本身相悖,管理工作就是巧妙地解决这些矛盾,也就是:1)能够复用性地快速完成服务,而客户仍感觉有很强的定制性;2)能够在提高初级人员占比的情况下服务质量仍得到保障;3)能够让高级员工乐于分享,让个人智慧成为集体智慧;4)能够让初级员工在高效甚至机械性工作的前提下仍获得幸福感和成就感。

外包型企业服务变为租用——乙方的“叛变”

在外包型企业服务中:一方面乙方企业提高复用性和自动化程度以降低成本,让系统的作用越来越强大,人的作用越来越小(在重复性的工作中)。另一方面乙方不希望甲方知晓自己的成本降低,以维持高客单价。这种秘密的保守不可能长期维持下去,因为竞争的存在:总有某个乙方,为了扩大自己的服务半径,揽取更多的客户,采用薄利多销的策略,将沉降了大量经验、知识的工具或者系统,直接售卖或者租用给甲方。甲方采购之后,便无须再去采购高价的外包型的、项目制的服务。从服务甲方角度看,是授之以渔;但从整个业态来看,相当于某个乙方将业内普遍用来“吃饭”的工具打包给了甲方,可以看作是“乙方的叛变”。外包变租用的目的是增加服务半径。

这个“叛变” 的乙方,有可能成为新模式下的巨头,但更加确定的是:它是行业的搅局者,使得原来行业的利润率大幅降低,而甲方受益。

实际上,在充分的市场竞争中,这种“乙方的叛变”不仅不可避免,而且越来越频繁。每一个从业的乙方,要时刻做好准备:要么走向复杂(即专家型服务),让系统无法代替,要么就主动做这个“叛变” 的乙方。

外包型企业服务变为平台——成为中间商

有些服务,标准化程度较高、复杂性较低,但短时间内仍不可能做成体验良好的自动化工具,也就是无法完全走向租用,比如物流、保洁、保安、工商注册、代账服务,等等。放到企业经营同心圆里,无法单纯提高最外的大圆(服务半径),此时,企业则着力于增加中间的圆(管理半径),将融入了工具、工作流与方法论的平台对外,开放给大量的外部员工,甚至开放给无能力自己建设平台的竞品,企业由外包型服务变成了中间商——平台服务。那些实际上仍然需要人力去完成的外包型服务,则成为平台上明码标价的商品。外包变平台的目的是增加管理半径。

这种转型适合标准化程度比较高但无法完全自动化、需求频次比较高但客单价较低类型的服务。

甲乙方鸿沟的填补——诞生新外包

租用型企业服务,由乙方来主导行业标准,这使得在特定领域乙方越来越为专业,但同时导致甲乙方差距越来越大。以基础云为例,典型IaaS厂商每年均上线数百种甚至上千种服务,对于绝大多数甲方来说,仅是对这些服务简单了解就已十分困难,更不用说能够充分使用。若甲方不想被单个供应商绑定,需要对多个供应商统一管理,就使问题变得更加复杂。此时,必然有新的外包服务来弥补甲乙方之间的鸿沟,云MSP等即是此类。

尽管从商业模式上,新外包和传统外包都是以项目制的方式去拓展客户,但因为使用的基础资源不同,使得乙方常可以以软件定义、模块化的方式,大幅提高人均单产,因此毛利率往往更高,规模化复制也更为简单。新外包也可以看作平台型服务中的特殊形式,但服务商往往因可以选择多个上游平台商,因此话语权相对更大。

场景及市场
A) 人力资源企业服务

资源优化配置与精细化管理需求爆发,驱动多业态共同繁荣

人口红利的消失导致劳动力成本持续攀升,2018年我国城镇单位就业人员平均工资达到82413元,过去五年的年复合增长率9.9%。同时,第三产业就业人员占比由2014年的40.6%增长至2018年的46.3%,就业人员结构向轻资产、人才密集、人员流动速度大的第三产业倾向,进一步推动企业人力资源优化配置与精细化管理的需求。2017年发布的《人力资源服务业发展行动计划》提出,到2020年基本建立专业化、信息化、产业化、国际化的人力资源服务体系。截至2018年末,我国人力资源服务机构已达到3.57万家,从业人员64.14万,提前完成2020年60万的目标任务。在需求爆发和政策扶持的双重利好下,人力资源企业服务由核心的员工招聘和人事管理需求出发,向专业化的人力资源管理软件和综合测评、人才培训、培训发展等战略性需求延伸,整体呈现出多业态互动、共同繁荣的局面。而新冠疫情也为灵活用工带来新的机遇。

B) 财税工法企业服务

加速激活中小微企业市场,一站式服务平台优势显现

庞大的市场主体数量是财税工法服务的基石,2019年中国期末实有企业数量3858.3万户,个体工商户8251.0万户,市场主体数量同比增长12.0%。近年来减税降费政策密集出台,占比超过95%的中小微企业市场加速被激活,其财税管理升级的需求成为推动代理记账细分领域发展的核心动力。法律服务方面,我国互联网司法体系不断完善,杭州、北京、广州互联网法院先后成立,与之配套的“互联网+”法律服务对于促进高效便民服务、优化营商环境作用明显。与此同时,中小微企业对一站式服务的需求让财税工法服务提供商之间的界限变得模糊,代理记账、工商注册、法律电商等赛道的厂商开始相互渗透,拓展业务范畴,向一站式综合服务平台演进。

C) 协同办公企业服务

向移动化、云化发展,强调企业内外部的融合与连接

移动办公成为标配,SaaS成为最佳载体,传统协同办公软件厂商纷纷转型,走向云化。互联网巨头纷纷进军协同领域,并希望以协同办公作为入口,打造企业服务的超级平台,其商业逻辑与原有协同办公软件厂商以及创业者并不相同。协同办公各细分领域分界逐渐模糊,文档协同走向网盘和项目管理,网盘走向文档协同,等等。未来,多模态将成为新的趋势,Notion、RoamResearch或将在国内迎来新的模仿者。协同领域与其他领域的分界也逐渐模糊,与ERP、CRM、BPM、网表等都有着千丝万缕的联系。企业内外的协同界线,同样变得模糊,国人的IM依赖,得到了无缝的迁移与融合。同时,新冠疫情放大了协同办公尤其是视频会议的需求,获客难的问题暂时得到了解决,但是疫情后的留存及付费、互联网巨头的冲击都将成为新的问题。

D) ERP企业服务

头部厂商加快云端转型,开发中小企业增量市场

ERP是以系统化技术帮助企业改善经营管理的产品服务,实现生产、供应、财务、人力、营销全链条系统集成,提升垂直领域决策效率。早期传统ERP厂商多服务中大型企业,为其提供基于本地部署的、功能完备的定制化产品。中小企业由于业务场景单一,对功能的需求较少,且费用承担能力较低,ERP渗透率较低。但是随着ERP厂商的云端转型,服务逐渐走向场景化、便捷化和流程化,ERP在优化企业资源配置和提升管理效率方面的优势愈发显著,与中小企业需求的适配度变高;中小企业也将成为未来市场的核心增量空间。云ERP基于云部署,由厂商统一管理,模块间可进行高效资源整合,扩展性和业务场景适配性都更好。ERP的云端部署不仅能帮助大型厂商进一步简化操作流程,提高管理效率,而且其易操作、低成本、前期投入少的特点激活了中小企业的需求。ERP行业未来发展总体呈上升趋势,头部厂商整合加快。如金蝶推出金蝶云苍穹、金蝶云等,发挥ERP中台效用;用友也加快混合云部署和行业垂直场景开发,基于行业深度理解提供内部模块化,整体集成化服务。

E) 营销与销售企业服务

营销销售融合化发展,链条缩短,环节前移

营销和销售的发展呈现融合的趋势。从数据分析角度:技术的发展使得广告效果的监测日趋成熟,广告主越来越希望从展现到成单,进而到复购和转介绍的全链条漏斗分析。从获客角度:品牌和效果的界线已逐渐模糊;营销和销售对社交和内容的依赖越来越重,进而使得会议、课程、直播等与营销和销售的关系越来越近,甚至成为营销标配;广告主不仅重视单用户的购买力,还注重其扩散力,CRM的链接作用增强,和SCRM界线模糊。

在技术应用上,营销领域一直是数据渗透、数据驱动最为成熟的领域。大数据和AI渗透到营销和销售的各环节,包括人物画像、语义分析、智能外呼(已很大程度被法律限制)、智能客服,等等。营销和销售的系统逐步移动化、SaaS化,营销云、销售云等概念兴起。基于硬件的呼叫中心逐渐被“软化”与“云化”产品代替,语音智能厂商亦开始涉足此赛道。

F) 数字中台企业服务

技术发展与业务需求双向发展的结果

中台是企业数字化转型的加速器,其意义在于:后台架构保持稳定,从而便于统一管理;中台组件保持复用,从而降本提效;前台应用保持敏捷,从而面对不断变化的业务,并高效规模化复制。中台常包括业务中台和数据中台,广义的还包括技术平台。业务中台将企业的业务规则、流程、逻辑与业务进行隔离,整合封装成微服务、组件等前台友好的可复用共享的能力,将一切业务数据化,实现业务在线化,提高整体业务的灵活性和响应速度,实现后台资源到前台敏捷复用能力的转化,核心价值在于业务协作、数据驱动、对市场快速响应。数据中台,包括数仓体系和数据服务集等,具体实现常包括数据湖、CDP和DMP,核心价值在于打破数据孤岛,从而实现业务数据化、数据资产化、资产价值化。技术中台,也常称技术平台,常与微服务、DevOps等相关。能力复用、服务业务、动态变化是中台区别于传统平台的典型特征。

G) 数据与智能企业服务

数据与智能成为企业数字化转型的主要动力

数据:数据处理呈现出计算和存储分离、混合云和多云环境渐成标准、对象存储增长迅速、跨企业的数据自助服务增长迅速的特征;数据查询与提取工具上,Hive、Spark SQL、Presto等各得其所;Alluxio作为存储与数据的中间层,逐渐被更多接受。从产业视角,数据源与数据交易走向合法与合规,数据的价值已不在限于最初的营销与金融风险控制,在医疗、工控等领域得到了更广泛的应用。智能:GPU、FPGA应用发展迅速,类脑芯片创新频繁,英伟达、谷歌、英特尔等加大投入,国内寒武纪、深鉴科技等迅速跟进;Tenserflow、Pytorch、百度飞桨、旷视天元等开源框架百花齐放;阿里、腾讯、讯飞、商汤等建设技术开放平台;深度学习已赋能医疗、交通、金融、零售、教育等多个行业。

数据与智能成为企业数字化转型的主要动力,也成为传统企业业务上云的主要动力。

H)采购供应企业服务

资本推动行业间资源整合加快,服务生态圈逐步搭建

采购供应服务由传统单一业务模块发展而来,其主要涉及物流、仓储、采销B2B电商、供应链管理等领域,是致力于帮助企业整合业务单元的智能服务综合体。传统的采购供应服务是以业务单元的形式关注细分领域服务提升,如几大快递头部企业物流网络的铺设,采用机器分拣提高配送效率。但随着技术进步推动产业互联网发展,行业整体呈跳跃式增长和智能化趋势。目前物流业务仍在行业内占有较大比重,行业头部厂商在通过资本加持整合服务流程,如阿里、京东提出的搭建服务生态链,实现全链条采购供应服务的概念。这一举措旨在帮助企业实现前后端资源整合以及线上线下渠道贯穿,厂商提供智慧采购、智能供应链、智能制造、数据等服务。未来厂商将为多种规模企业提供贴近需求的多维度服务,如在个性化、质量控制、售后服务、金融配套等方面协同发展,同时也借助资本力量整合业内公司资源,强化智慧服务布局。

I) 开发与技术企业服务

SDK市场集中度提升,云测试发展迅速

开发运维方面:DevOps持续火热,SRE受到更多关注。(根据O’Reilly最新数据显示,DevOps火热程度有所降低,但对国内生产环境中的影响将滞后一段时间)。Kubernetes和微服务持续受到关注,影响深远,传统企业的IT架构尝试进行微服务化改造,但卡点仍较多。侧重于业务架构的方法论DDD(领域驱动设计)开始受到关注。

移动开发方面:移动APP普遍集成10个以上SDK,各SDK细分赛道均呈现向头部集中的趋势,疫情期间,通信类SDK调用增长迅速(客户数量和客户使用量均有所增加)。

测试方面:云测试发展迅速,已经由早期的兼容性测试渗透到功能测试、性能测试、安全测试等各个方面,未来渗透率将会进一步提升。AI已被应用于测试中的用例生成,测试执行和结果分析。

J) 云基础资源企业服务

微服务成为大势,数据与智能应用更加广泛

云基础资源方面:云原生、多云、混合云、DevOps、云MSP为主要的发展趋势,这些均得益于Kubernetes+Docker这一强大的生态,它不仅统一了底层硬件,而且重新统一了各个公有云。Serverless更符合“像水和电”的本质,服务形式更加轻盈,但因各家标准并不统一,因此,在当前时间点,企业级生产中,普及率远不及容器。在云计算产业方面,互联网巨头持续发力,硬件厂商突飞猛进。数据与智能能力的调用,成为传统企业上云的主要原因之一。

IDC方面:机房规模朝着超大规模和边缘节点两个方向发展,BIM、CFD在建设中开始普及,模块化机柜逐渐被接受,液冷等渐被尝试但大规模落地仍存困难。外部行业跨界进入IDC领域,而原有IDC厂商则积极转型。

挑战及应对—甲方建议
建议一:扁平化数据反馈

真实、高效的反馈,可促成快速优化,对内对外均是如此

公司有必要设立真实、高效的反馈系统。反馈的数据既包括结果数据,又包括过程数据;既包括外部数据,又包括内部数据;既包括行为数据,又包括态度数据。反馈系统既能宏观概览,还能无缝地追踪到具体的细节。

数据是现实世界的映射与抽象,有助于高效、全面的发现问题。但是,大多数场景下,仍然需要回到现实物理世界中,带着同理心与想象力地去发现并解决问题。

数据的反馈必须真实,否则完全丧失其意义。例如,在员工态度调研或者员工反馈平台中,必须有匿名方式来保障员工敢于反映问题与表达情感。

建议二:从使用者角度出发

让服务为员工赋能提效

员工效率对公司至关重要,但仍有很多公司不重视对员工的赋能型提效,而采用简单的KPI。此举并不助于打造公司的核心竞争力,因为包括竞品在内的所有公司均可采用这种方式。另外,这种方式还会降低员工的安全感和幸福感,在同等待遇下导致员工的离职率上升,因为员工期望的是“一架飞机”,企业却只给了“一把皮鞭”。更为重要的,这种方式并不能带来效率上质的飞跃。

企业通过流畅的系统、高效的工具、有效的培训为员工赋能,使员工提效,具有重要意义:1)它使得公司整体效率提高,这种提高并不过度依赖于个别员工,而体现在公司的整体竞争力上。2)员工被赋能之后,具有更高的成就感和幸福感。3)员工离职后带走的只是知识赋能的部分,采用系统和工具赋能时,员工发现自身价值的发挥与公司“顺滑”的支撑是分不开的, 从而进一步降低优秀人才的离职率。

挑战及应对—乙方建议
建议一:定义目标客户

小微企业标准、平台化,中型企业行业化,大型企业定制化

市场规模=客户数量×客单价×频次。在企业服务中,频次常难以界定,所以一般直接将客单价转为月客单价。按企业员工规模和营收能力划分,一般可将企业粗略划分为大型企业、中型企业和小微企业,三类企业需求具有较明显差异。大型企业数量少,客单价高,需求多元化,且定制需求较多。小微企业数量多,对GDP贡献大,需求集中在获客、财税等几个领域,容易标准化,但客单价低,续约能力也有限。中型企业介于两者中间。从美国看,新兴企业服务(如SaaS)利润主要来自于大客户,我们调研也显示超过半数的乙方认为企业服务应当做大客户,但这未必是国内的唯一范式。中国大企业仍有需要“贴身服务”的习惯,因此边际成本的降低较为困难,加上需求杂、账期长等,尤其不适合初创公司切入;而小微企业数量众多,且各方面基础薄弱,改进空间大,若能解决极低成本迅速获客问题,亦具有较大市场空间。

建议二:分析成本结构

不变的逻辑:离钱更近容易生钱

并非所有的需求在近期都能有市场:以云协同为例,这是在SaaS应用中普及率最高的领域,但该领域市场规模仍远远小于营销获客、销售客服等。在调研中,大部分的企业管理者认为自己非常注重效率,然而大多企业尤其是小微企业在效率上的开支并不多。相比较而言,企业更喜欢把钱花在能直接赚钱或者能直接省钱的领域。

企业的成本、效益和风险不是相互割裂的,在分析客户成本结构时,可简单把效益划为机会成本,而把风险化为风险成本,这样可以在一维下进行简化分析。人力成本一直为大多企业的主要可见成本,在危急状态(如此次疫情)下占比会更高;获客成本作为典型的机会成本,往往成为企业扩张状态下的飙升成本;而风险成本是特定类型企业(如银行)的持续关注重点,若能明显降低,则客户乐于买单。

值得注意的是,成本是离钱更近的概念。而效率(如协同),与三种成本中任何一种都不完全相关,链条更长,客户买单意愿更弱。

建议三:找准切入方式

多种切入方式,各有利弊

切入或拓展企业服务业务的途径有多种:1)内部好用的工具对外开放:如Slack(游戏公司的内部协同工具),早期AWS的S3服务、云测的数据标注业务、神策的客景。2)拥抱大金主:一般为定制型、外包型服务,前期必须有一定的积累或者有特殊资源,如数据港服务于阿里巴巴的数据中心建设、运营。3)切入空白市场或风口市场:如草料二维码、千聊、小鹅通等。4)找到现有服务形态的脆弱者:如新型收银系统对传统POS机和收银系统的取代。5)根据既有客户的新需求做延伸:如京东企业业务,不断根据客户需求进行边界延伸。6)拥抱大生态:如有赞和微盟。

建议四:了解决策者关注点

一把手、CIO、CTO关注点并不相同

在企业服务采购中,一把手、CIO和CTO作为决策者的类型均有,而三种类型决策者的关注点并不相同,一般来说,CIO更为“自信”,更不看重厂商大小、厂商过往案例等要素。三种类型决策者均对产品功能、售后服务、厂商专业度、易用能力等更为关注。

建议五:关注客户成功

客户成功最能体现“服务”价值

不管是传统的外包服务,还是云服务(软件即服务、平台即服务、基础设施即服务),其着眼点都是“服务”。从甲方视角,云服务并不是软件或者硬件简单地迁移到线上,基于线上线下结合的客户成功,解决最后一公里难题,最能体现企业服务的“服务”价值。从乙方视角,客户成功(售后演进而来,且常不作严格区分)位于销售和研发两个循环中,既关系到续约和转介绍,又关系到能不能收集客户的需求和问题,产品和服务能不能持续迭代更新。另外,To B服务的销售模型和To C也有较大区别,To C销售一般遵循AIDCA漏斗模型,而To B为蝴蝶结模型,也即“营收蓝海”在初次签单之后的续约和扩需。因此,To B公司应在激励机制上设计售前和客户成功的联动,否则容易造成售前只喜欢拉新,并常过度许诺,导致客户成功团队压力倍增,最终导致服务缺失,口碑下降,续约率降低。

趋势及展望
产业形态:更多技术变为场景

场景是跨越早期采用者和早期大众鸿沟的桥梁

一方面,“技术—流量—运营”的循环越来越快,技术优势窗口期越来越短。创业者的技术优势必须迅速转换为应用场景和市场优势,才能抵挡住大公司大投入带来的冲击。

另一方面,乙方的技术和甲方的场景也确实存在脱节。以人工智能为例,新算法层出不穷,各技术企业走向“军备竞赛”,而甲方大量的、即使用正则表达式都能明显提效的问题仍在手动处理,生产力落后。技术企业可通过原始而朴素的驻厂等方式,深入了解甲方不同角色的工作场景及痛点,利用简单、移植性强的算法,在特定领域或特定环节不排斥传统的规则(比如与低代码的RPA结合),将多个甲方的类似需求合并同类项,绑定云和/或端,做成体验良好的产品,弥补甲乙方的巨大鸿沟,推动技术的场景化落地。

分工形态:更多事先分派变为弹性协同

企业内部和企业之间形成自下而上的自组织网络

在传统生产中,往往制定“严丝合缝”的生产计划。因可变动的参数太多,这种计划不可能永远有效,而时间跨度越大,精确度越低。在新的生产方式中,各种数据动态地反馈到系统之中,每个环节即时调整,管理和生产由机械论走向控制论。

当越来越多企业均如此时,会将这种不确定性传导给上下游(例如游戏用户爆发性增长时,游戏企业会将压力传递给上游IaaS厂商),每个企业生产的不确定性都增加,社会的分工变成即时的、动态的、灵活的、弹性的。由此,由下而上的自组织网络形成。

当网络节点足够多时,这种自组织网络便表现出更强的容错性、自恢复性、活性和创新性。


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