走進SaaS的沼澤:SaaS模式的故事願景
寫在前面
近日，覆盤這兩年所做的事情，參與多次的SaaS的產品創造和生意，想法和看法都有一些。
走進SaaS，就是走進一大片沼澤地。
SaaS都不是一個行業，我想它是一個數字化企業運營服務升級中的一個插曲，一個過渡概念。
SaaS從幾年前就喊要火了，喊來喊去，若無背後大佬灌起來，即使有些SaaS企業到C到D輪，靠自己的業務發展出來的現金流活都活得不利落。
成功的故事常常相似，不成功的故事各有各的原因。
SaaS的不成功經歷乏善可陳，踏入這個SaaS沼澤地，坑踩了幾個也有些想法和感慨想說。
這是一系列的筆記，記錄下來當成反思。
SaaS模式的故事願景
SaaS是英文Soft as a Service（軟體即服務）的簡寫。通常的，SaaS它是一種B端專業型軟體使用模式和銷售模式的轉變。
天下皆生意，生意都有所求。
傳統賣軟體的方式，是當一次產品銷售，賣完了沒你的事了，繼續去找下一家。
市場的客戶群就那些，長期為如何找到下一家找得很痛苦。
雖然，軟體提供商一直在追求每年收服務費，但直到現在，市場上能後續收服務費都很難，只有在一些壟斷型才能持續收到點服務費。
可以這麼說，傳統賣軟體產品都還在釣到一隻是一隻，能不能在這隻上繼續讓它“上當”一回極難說。
雲端計算的普及，尤其是雲端計算的雲基礎設施建設完備下，SaaS雲服務模式給了軟體行業一雙翅膀。
SaaS模式就是運用雲端計算不斷成熟的能力和基礎設施，把軟體產品提供轉變為一個服務提供商，不斷持續服務當然要不斷持續收費，短線生意變成長線生意。
從價值角度來看，叫軟體產品還資訊化企業服務終究是一個管理運營工具。它的價值無非就兩點：提升管理運營效率，或降低管理運營成本。
工具有工具的作用，但是工具永遠就是工具，還要看誰在用，用得如何。提升效率和降低成本是要靠技術發展才不斷得以體現。簡單說，如果不需要人蔘與，效率和成本一般會極低的。
IT軟體作為企業運營工具已經深入人心。我記得當年在一家做ERP軟體產品企業時，某高管來自於臺灣省。他說，在臺灣，開個奶茶店都要買套進銷存，大陸必然在5年會快速複製這個過程。
他說得很對，我們都符合資訊化管理的趨勢，但不是5年，大陸用3年就走完了別人的十年。現在快餐、奶茶、小店，都已經是在大資料的工具下進行數字化分析了。
SaaS希望通過軟體產品轉變的服務來繫結客戶，把客戶的運營管理邏輯和資料沉澱在軟體平臺上，一旦客戶離不開我們的產品，持續不斷付服務費，到那時候真的是躺著收錢。
這就是SaaS模式這個故事背後所求的生意。
我們知道做生意，邊際成本遞減是指隨著產量增加,所增加的成本將越來越小，例如規模效應，例如SaaS服務模式。
當客戶量上來，軟體服務平臺還是那一套東西，可能只需要增加一點基礎設施就可以額外增加服務上千家。
而且由於客戶的業務量和使用頻次的差錯不齊，可以平衡調配計算資源共享，減少資源浪費，提供商付出的服務成本因為遞減效益越來越小。
SaaS理論上可以把邊際成本的遞減到極致，而客戶的使用習慣、管理邏輯、資料都固化在一個平臺上，B端企業軟體產品的選型特點也決定了客戶很難再更換。
所以，邊際成本遞減後，SaaS追求的是後期的高毛利。這個故事已經挺好。
SaaS類的大多還以大資料+人工智慧加持，故事聽起來更好。
為什麼SaaS企業服務除了宣傳自己是某領域的資訊化管理專業外，絕大部分SaaS企業服務還稱自己是的發展方向是基於大資料或人工智慧概念呢？
現在全行業在進行數字化運營，技術驅動管理，資料驅動運營。SaaS服務作為業務工具，承擔了採集、錄入、業務流程管控、監測分析的作用。
因預想服務規模量起來後的規模效應，可以收集到某一層級的全層客戶運營資料，當客戶量足夠大時，它確實掌握了某個細分業態的最真實的業務大資料。
SaaS覆蓋的基本是中小微客戶。直接賣資料是不可能的，客戶也不需擔心這個，有法律有行規。SaaS行當裡花了這麼多年雲端計算的心智培養，才讓客戶願意把業務上雲，誰敢這麼幹是必死無疑。
但是基於業務大資料，對運營、交易、形勢作統計性分析，作發展趨勢的預測性，繼而是站在大家的肩膀上看待行業總體情況，是合理運用並且可以做得到的。現在一些工具SaaS商釋出的趨勢研究報告就是這麼來的。
SaaS服務發展到位，SaaS服務提供商就是細分領域裡最專業的專家，它集大家之長，又能見大家之短。這是SaaS企業都要往大資料能力發展的原因。
比如，某團的餐飲B端SaaS，運營就知道現在做什麼是賺錢的，量有多少，客戶在哪裡，什麼優惠能提升銷量還提升利潤。
再比如，做電商的大家費力想討好電商小二，甚至一些電商企業針對運營小二圈大力反腐，也是因為真實的資料不會說假話，對真實資料的渴望就每個生意者如想知道天機一般的強烈。
賣SaaS服務畢竟是累活，要讓你用得好還要讓你更成功。SaaS服務提供商有了行業的業務資料理解後，這些年甚至有些SaaS服務商最後自己跳下去幹了。
那麼，SaaS企業套上人工智慧的概念，發展AI能力的動機是什麼呢？我們先不說只套概念那一類，就說AI能力建設的情況，無非還是回到工具價值：提高效率和降低成本。
人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。機器能比人更極致重複性，更高效地完成一些工作——追求效率和成本。
就以SaaS服務少不了終端使用者的錄入資料這一環，傳統軟體應用靠人重複錄入資料，花費大量煩瑣採集資料處理時間。如何讓使用者少錄入，或者不錄入就可以完成業務的處理呢？這需要AI技術的運用可以做得到。
我們甚至在產品能規劃，不用錄入採集，你只要一掃，再說一聲，資料和流程都跑起來了，不需要被動等待使用者操作和錄入。終端使用層使用者完全傻瓜地依賴這個軟體產品SaaS服務，甚至崗位角色都不要了。
如汽車售後環節，車開過來，服務顧問要繞車檢查，要登記要詢問，再代客戶開進售後車間等一系列動作。
我們只須車主提前跟智慧客服預訂和預約，車一進場自動識別是誰來了，自動拍照識別並檢查全車外觀，自動語音播報，自動語音詢問確認，車主下來去喝茶，車會被自動傳送到售後車間，系統智慧安排技師進行服務...
人工客服和服務顧問是不需要了。服務顧問強推的那些額外銷售，系統也會做，而且大資料基礎上演算法還做得更好，更懂車主能買啥，願意買啥。
再說個例子，對於很多連鎖門店類的管理問題，一個點的管理和控制排程都在店長手裡。就以人工排好的班臨時有人請假，有人有突發情況，人亂了，客戶服務和產品必須影響，怎麼辦？
人治，遇到一個能力強有責任的店長，還可以處理很好，遇到人情亂放，公私不清的主管，會搞得一塌糊塗。但是好員工，尤其好的一線作戰優秀連長太少了。
機器治，通過演算法模型能力複製優秀且成功的管理邏輯和方法論，可以讓每一個點的管理都在演算法下保持一致水平。
SaaS模式，在雲端計算的基礎上提供資訊化、數字化的工具服務，結合大資料能力、AI能力，更好為客戶在管理和運營上提供重要支撐。
這應該是一個很好的發展方向，也應該是一個很好的創業賽道，那為什麼這麼多活不下去，活得半死不活的呢？為什麼稱走進SaaS的沼澤？
想法和規劃總是美好的。現實總是殘酷的。在之二中，我通過踩過的泥水，SaaS產品服務的定位難、研發泥坑、銷售泥坑，運營泥坑，聊一下初淺的認識。