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中国SaaS这个局,AI能破吗?

SaaS是门好生意,价值链短、规模化快、现金流高,但在中国成长的数十年却一直没有做大。而今,中国SaaS已经渡过了艰难的拓荒期,或者至少可以说靠定制化服务、大客户场景给养大了。

作者:杨丽来源:雷锋网|2021-01-07 16:11

SaaS是门好生意,价值链短、规模化快、现金流高,但在中国成长的数十年却一直没有做大。

而今,中国SaaS已经渡过了艰难的拓荒期,或者至少可以说靠定制化服务、大客户场景给养大了。但国内大多数企业的SaaS业务还远不够成熟,其营收也仍徘徊于亿级门槛。

面向未来,我们发现进一步推动SaaS经济发展的关键要素:

  • 足够靠近C端,有足够的原创精神;
  • 认准一些行业,选择那些数字化渗透率高,且有充足人才储备的行业;
  • 面向AI、5G等前沿技术,打造自身技术壁垒,这既包括积累know-how的能力,也包括将技术深度产品化的能力。

从以销售为导向,到以技术为导向

对企业软件服务从业者而言,SaaS不是一个陌生的概念。尽管SaaS的出现早于云计算,但其从打响知名度到逐渐走向成熟应用,离不开云计算、大数据等新技术的不断发展。

可以说,如今影响SaaS经济发展的关键因子,已经从单纯以流程和渠道销售为导向,逐渐转向到了对前沿、成熟数字技术的应用探索。SaaS产业有了新的演进和更替。

其中,平台型产品、流程管理类产品、大数据类产品、人工智能类产品,都是当下SaaS市场的主流产品形态。

比如,以流程和渠道为导向的服务商,包括提供CRM的销售易、HR的北森等,其市场相对成熟,以信息化系统建设和整合发展而来;而以新技术和新场景为导向的、且具备很强数字原生能力的服务商,如旷视科技,这类企业以提供人工智能、物联网等前沿技术为基础,把SaaS作为赋能企业客户的一种方式。

流程驱动业务信息化管理的时代正在成为过去,行业亟需一些新的尝试,比如以数字化、智能化技术与业务深度融合带来的业务和场景创新。

实际上,这样的尝试已经在一些企业率先启动并对外赋能了。

是AI+SaaS,还是SaaS+AI?

结合最近几年的企业实践,我们能清晰地发现,越来越多的SaaS产品正逐渐融合人工智能技术的能力。这意味着服务商不仅能提供关键应用向AI的迁移,也可以基于AI开发全新数字服务。某种程度上,AI正成为影响SaaS市场发展的新增长引擎。

AI+SaaS是指把AI能力作为产品服务的核心卖点,通过SaaS模式做交付。例如,在企业招聘官网设置的问答式机器人,可根据企业构建的语料库给予自动回复;在开展在线金融业务时,基于人脸识别和活体检测的KYC验证让服务更简单也更安全;在线上选购商品时,基于AI的虚拟试妆可以帮助消费者更好的判断产品是否适合;又或者把AI技术应用在精准营销、智能风控等场景中。

SaaS+AI是指以原有能力为核心,提供额外的AI差异化能力。比如,原有的财务管理功能与AI技术结合,实现财务报表的批量处理,提升流程自动化;在CRM的基础上增加基于AI智能分析的客户管理功能,为销售人员提供更为精准的分析决策;或者对企业数字化采购的决策效率进行优化,如构建采购大脑对企业采购需求进行评估和预测等。不过,不同的SaaS产品应用AI的程度不尽相同,这跟产业本身信息化、产业结构、政策环境引导都有很大关系。

不论是AI+SaaS还是SaaS+AI,都需要客户本身具备一定的开发能力,可以将服务商提供的API和SDK集成到自己的企业前端,实现业务的快速搭建。

技术类厂商在一些数字化、智能化普及度高的领域发展迅速,在一些新场景中则需要培育新市场、挖掘新场景,“轻量化”的AI+SaaS是其交付价值的方式之一。同时,在服务大型企业时,也会需要其他更“重”的软硬件方案交付能力,单以SaaS交付有时很难打动这类客户。

相比之下,流程和渠道类厂商为SaaS+AI模式的代表,其具备了相对完善的生态链条,对客户数字化的整体理解会更为深刻,会基于aPaaS原生SaaS应用的方式,来覆盖掉某些大客户的长尾诉求。但这类厂商往往在AI等新技术运用、专业人才储备以及适应新场景的产品创新上存在劣势。

值得注意的是,在业务层面,流程和渠道类厂商跟技术类厂商既会产生一些项目上共建的尝试,也会有一些竞争。双方处在一个互相博弈、共同前进的状态。

中国SaaS这个局,AI能破吗?

从B到C,用户价值为上

尽管SaaS产品的用户需求相对简单和标准化,业务模式也相对轻量。但在服务B2B和B2C不同属性的企业客户群体时,SaaS服务商从产品到价值交付上却会面临不同的挑战。

B2B类客户更强调产品的稳定性、交付速度、系统高可靠性、售后服务的响应时间,而B2C类客户,还会关注用户体验、产品界面等C端有感知的维度。

比如,之前售前只需要讲清楚产品功能以及如何使用就可以了,而现在售前要懂行业、懂方案,做解决方案型销售;对于产品经理,之前做B2B产品设计,功能实现是重点,而B2C的产品设计还需要考虑同理心,站在最终用户角度来设计。

“我们在这一轮SaaS服务中有非常明确的感受,与AI技术应用早期有很大不同,当时我们需要做的就是纯算法层面,对模型的准确率要求高;现在,我们需要懂行业,了解其中的专业知识,以场景化的方式设计算法。既能为B端的客户创造价值,也让C端的用户喜欢。”旷视科技资深副总裁、云服务事业部总经理赵立威强调。

对于这一点,销售易CEO史彦泽也表达过同样的看法。

“需要了解客户的行业,客户买的不是一个产品或功能,而是要求解决一个业务问题,这就要求服务商首先要理解客户的业务问题。”

比如,旷视在2020年初发布了美业解决方案FaceStyle,通过关键点、人像处理、色彩还原等AI技术,为美业行业商家提供虚拟试妆、皮肤分析、面部特征分析、妆容迁移等服务,帮助消费者更好的选购合适的美妆产品。销售易最近也在尝试进军一些零售快消、金融、泛家居、汽车经销等行业B2C客户市场,面向汽车行业推出车主小程序,通过营销手段提供拉新、留存、促活、转化、售后等全链条服务。

可以看到,这些相对更C端的诉求,其重要性在服务商的眼里已经完全不同于以往了。

AI带给SaaS的更多可能性

如今,无论是SaaS还是AI,企业客户从IT阶段到DT阶段转型已经有了越来越明确的规划。

赵立威认为,SaaS是那些想要拥抱数智化的中小企业获取AI能力最便捷的方式之一。

在开发层面,将AI以SaaS的形态输出,大大降低了客户获取AI能力、开发AI应用的门槛;在业务层面,已经具备一定IT基础和能力的企业,尝试导入AI技术来升级现有的商业模式;更为广泛的,在制造、金融、教育、医疗等领域,AI和SaaS本身也可以理解为一种普世技术,在推向各行业的过程中,会形成一些场景化的端到端套件,让企业都有可能获取到个性化服务。

可以说,得益于供需两端的不断发展成熟,以及数字化、智能化政策的推动,中国的SaaS市场已经具备某种成功的要素了。在企业迈向数智化转型的浪潮中,AI等数字技术的“鲶鱼效应”正逐渐被释放出来。

回到最开始的疑问:中国SaaS这个局,AI能破吗?

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