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企业服务创新风口在何方?

2017-11-30 07:12 [创友分享] 来源于:未知
导读:【猎云网(微信: ilieyun )北京】11月29日报道(文/王亚楠) 今日,2017年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典在北京丽都皇冠假日酒店隆重举行,此次峰会的主题为赋能万物 智领未来。昨日,众多行业领先创投企业从不同层面为现场来宾分享了消费升级、新零售和共
【猎云网(微信:ilieyun)北京】11月29日报道(文/王亚楠)
今日,2017年度CEO峰会暨猎云网创投颁奖盛典在北京丽都皇冠假日酒店隆重举行,此次峰会的主题为“赋能万物 智领未来”。昨日,众多行业领先创投企业从不同层面为现场来宾分享了消费升级、新零售和共享经济,从投资策略聊到了全球化视野。今日,对于人工智能、企业服务领域的投资逻辑与机遇,创投机构从不同角度给大家分享了见解。
在下午第二场圆桌论坛上,AA投资创始合伙人王浩泽、薪人薪事创始人&CEO常兴龙、云帐房创始人&CEO薛兴华、信天创投合伙人蒋宇捷、耀途资本创始合伙人杨光就《企业服务创新风口在何方》议题展开讨论,分享了他们的观点。王浩泽担任主持人。
以下是圆桌的演讲实录,猎云网(微信:[url=]ilieyun[/url])整理删改:王浩泽:大家好,我们先简单介绍一下自己的或者自己的公司。我是来自AA投资的创始人合伙人,我们基金主要投企业服务和技术型企业。
常兴龙:大家好,我是薪人薪事的CEO,刚开始做的时候也向浩泽请教过事情,我们做人力资源SaaS系统,有一万多家公司到我们平台去用,还有一个知识传播体系,现在已经影响了一百万左右的HR的UV,我们希望在人力资源SaaS系统上,继续为中小企业进行服务,谢谢。
蒋宇捷:大家好,我是信天创投合伙人蒋宇捷。目前为止,我们投资了60多家企业,我们基金投资用科技提升整个产业互联网效益,也就是技术在各行各业的应用,这些领域包括餐饮零售、金融、交通、物流,包括医疗健康等等。
薛兴华:大家好,我们做的财税一体化,自动化,自动化财务核算、税务核算,最终我们是希望做成企业的决策层数据上的打通。谢谢大家!
杨光:大家好,我们是耀途资本创始合伙人杨光,在中国投资偏向于应用,偏向于商业化比较强的一些创新公司,我们现在管理差不多一亿美金和人民币,集中于互联网公司,垂直方向投了很多服务公司。今天也很荣幸有机会跟在座的各位投资人和创始人一起交流这个企业服务未来的机会。
王浩泽:我问一下两位投资人,企业服务细分方向上,过去所投的企业,有哪个细分方向跑得比较快,还有哪些相对细分方向未来依然很看好。
蒋宇捷:之前对企业服务做了分析,企业服务范围很广,你按照服务模式,ERP、SaaS。从另外一个角度来分,具体垂直行业也是一种分法。之前发展比较好,在企业里面可能使用比较高频的服务场景,比如营销、法律服务、电子合同、财务、会计,像这样的领域我觉得之前在中国出现很多机会。对未来机会来看,我们把它分成几个层次,我觉得是一种系统化的分法。第一类,大家目前看到云计算、大数据、人工智能,他们提供服务模式会产生新的机会。第二个,我觉得是在新技术,新技术这种基础下产生新场景的角度。
蒋宇捷
现在都在讲场景,什么是场景?产生某种需求的特定的一个环境。就这一点来看,我们可以看到,其实之前大家提到很多都是用户场景,比如说我生病了我去看病,我要看病就要挂号,这是一种场景。比如说我要去电商平台上买一件商品,我发现不合适去退货也是一种新场景,对于场景,企业端正在慢慢出现,就是现在讲的企业场景。作为企业场景,举一个的例子,比如说大家都很关注幼儿园安全问题,对于幼儿园来说是不是提供监管系统是不是好的场景机会,幼儿园有好的监管系统,但是硬盘很容易坏,硬盘坏掉是不是新的场景或者是机会,你能够提供一套很好的场景技术,保证我这个硬盘永远不坏,或者硬盘坏了,数据很容易得到恢复,这具有很大的一个市场空间和前景。
从另外来讲,比如像新的虚拟货币,对虚拟货币行业,监管是一个大的问题,有一种技术保证用户隐私又能实现很好的监管,在行业里面产生的价值或者场景是非常适合。第三个场景,我觉得是新行业,原有行业结合新技术,结合新场景产生更大的新的市场空间机会,也我们就是现在讲的新金融、新零售这样一些范畴。总结一下,对于我们来说,我觉得未来其实在这个企业服务里面机会还是很多,也就是三个层次递进的关系,新技术新场景和新产业。
杨光:大家都知道软件公司甲骨文等等都是500亿到2千亿美金的上市公司,如果你看小型的SaaS公司,估值都在10亿美金以上,我们行业龙头也就是30到50亿,这是软件空间和SaaS公司空间也非常大。浩泽也讲到垂直行业跑出来的公司未来有很大的发展前景。
杨光
我们基金关注在几个方向,首先以SaaS来看,一个通用性的SaaS,一个是垂直类SaaS。通用的SaaS,通过积累的数据,通过人工智能算法把数据进一步挖掘,就以智能客服为例,过去几年用来辅助人工客服,提升人工客服的 效率,在过去三年帮助整个行业大量节省这些客服人员。但是近几年,随着语言处理的进步,在特定场景下解决人工咨询,进一步和智能客服软件配合,降低人工客服的依赖,这是通用SaaS进入行业,给通用型行业带来更好的机会。第二,我们看好垂直类的SaaS,离钱比较近,切入交易的SaaS。我们投过一个SaaS,去年4月份,当时投的时候,他讲故事,解决包机商信息不对称,过去18个月得到了快速的增长,月交易额从去年4月份200万到每年过8亿,有些SaaS一旦切入交易它的机会就会非常巨大,公司也可以很顺利在过去18个月融了三轮,估值增长了30倍,我个人觉得在金融、医疗、旅游垂直性Saas的机会仍然是很大。第三类,如果不看SaaS,很多企业级服务围绕数据,企业数据价值越来越大,包括今天上午主题讲人工智能,人工智能的竞争一定会转为数据的竞争,给SaaS服务的公司有很大的机会,我觉得这是企业服务的机会。
王浩泽:我们自己也有一个小的总结,我们把企业服务无论是垂直行业还是通用型的SaaS,把它看为三个层次,从最基础信息收集,信息数据化,我们也是很看中,再往上一个层级,我们管它速度化,无论从IT还是企业运营管理各个方面,你如果能够为客户提高速度都存在于很高的价值,到了第三个层面,我们叫智能化,我们用软件算法、AI替代人工,让企业清晰看到用了一款SaaS,给企业带来多少收益,销售速度、行业扩展速度会更加快速。
王浩泽王浩泽:从投资角度对这个方向是这样的理解,同时对于企业来说,其实也会遇到大家对于方向上面的探讨,目前两位企业做了SaaS的系统,希望通过SaaS切入交易,有的企业希望通过SaaS切入到金融,我不知道两位对未来的看法。
常兴龙:去年我们考虑过这块,当时我觉得有一个议题,一个是我们应该打垂直还是打所谓的服务大客户。还有另外一种,我们应该把软件进行免费,通过交易、小额贷款等等,这里面存在这样的可能性。可能性在于,你这个软件或者企业服务覆盖员工数量到一定程度之后,这个按照之前我在百度推广告的转化率,做人力资源,在终端上做内购比如说做小额贷款也好类似支付宝、余额宝,小额理财等等,特别小体量情况下,你去做,这些服务商,除非你全做,做一站式的方式,你让服务商把你当成很大的渠道,才能给你很低的折扣,这种情况下,你中间有利差,覆盖体量比较小,你发现没有一家把你当成大渠道。如果你在渠道这一层,你谈不到很低的折扣,这个时候在企业服务里,不依赖于你们要见面,重点看给他的福利,作为一个员工来讲。
常兴龙
有很多企业也看到了,包括跟我们做同样领域的企业,最早的时候做了内构做服务甚至零售,后来企业垮了,情况不太理想。我这边的观点,有这样的可能性,但是依赖你主业上面源源不断切入这一层,在规模上有人,就会精准化,依赖转化客观的数字,大家这些基础条件就可以做,但不建议一开始,没有主营方向就嵌入这样一个东西。
王浩泽:你预计我们达到这样的数量级,无论客户数量还是员工数量能够开展交易,离我们的时间点还有多久?
常兴龙:我们策略打一层覆盖一层,现在系统能力能覆盖一百人以下,我们把一百人以下的特点抽象出来,市场包括营销包括覆盖HR社群这一块,都是以一百人以下源源不断拉进来,确保它这一层覆盖,客户体验是非常好的。以此这个思路找此类,覆盖200人、500人、1千人,每一层,把每一层客户拉进来,能确保活跃度、员工满意度,你每向上一层,每加500人难度是很高,100升到500人比较难度,500到1000人难度也不是特别大,1000到1500人,对应系统复杂度提升了,我们目前覆盖的人数已经达到了有利条件,但是主要力量还是在研发上,使更高的客户越来越多能够依赖系统做主营业务这一块一个事情。这种情况下,我自己观点,你后来做这件事情不依赖你早做还是晚做,主营业务做等好,客户依赖度比较高。每做一个升级,各个方面都在照顾,向上是递减,我们主要在性能上进行研发。
薛兴华:我们是做财税、发票,增值税的项目。除了财税以外在金融的表现,甚至跟BAT做一些数据的分析。金融保险这方面做这个事,没有针对性。因为我们分析下来以后,地区密度不太够,你当密度不够的时候,做这个事是拖累,是破坏了主营业务。我们在做这些,但是还没有真正去着手、深入。我们主营业务是做财税做金融或者做其它东西,我认为专业的做专业事,这方面不需要一边研究一边聚集人才才把这个事情做好,否则这个事对我们不是一个力图做的事情。
王浩泽:我们需要在现有客户群上面再增加到一个新的量级,然后我们已经开始在交易和金融方面有一定的探索,但是是否到了那个时间定,我估计可能 还会有一到两年的时间才能够真正切入到交易、金融服务,因为我们已经具备一定量的数据,但这个数据量级可能还不是足够大。
王浩泽:下面我想问一下两位投资人,其实我们也看过了各种各样的企业,之前投资人投免费的产品到小客户,现在很多投资人做中大型的客户。我们从定价方面、客户规模、数量级我们来怎么样判断一个企业好坏,什么样企业更受亲睐一些。
蒋宇捷:对于行业公司,首先服务大的行业和市场,就是这个行业是千亿万亿,这个行业服务什么样的企业,我们选择服务中大型企业服务,这种客户付费意愿更强,集中度相对没那么高,但同时客户体量比较大的行业,比如像医疗行业,物流行业、金融行业我,很适合发展这样一些客户。对于小型客户,我觉得获取难度相对比较大,他们获取场景相对比较分散,对他们来说付费意愿和付费能力相对比较差,同时小企业,对他们倒闭风险概率比较大。对我们来说,我们更倾向去看服务中型客户,就能够有自己的商业价值。还有服务超大型的客户,这种客户对他们来说每家都是百亿甚至千亿级的客户,他已经能达到上市规模,而目前也看到一些相应的不错的融资标的,我们会倾向这样的投资。
杨光:SaaS产品定价确实是行业的痛点,大家看美国的SaaS,客单价在2万美金,中国平均在2、3万人民币。但是我们自己在选择项目,第一类,如果是客单价比较低的产品,我们主要看未来延伸服务的能力包括积累的数据价值。还是以行业通用型SaaS为例,比如客服产品,客单价高不到哪去,但是它积累客户线索非常有价值,未来的想象空间在售前营销,跟营销自动化结合,就会转到售前营销自动化,行业机会很大。薛总做的财税自动化,因为你做财税自动化,你不能以高客单价的价格切入市场,你刚开始服务中小企业为主,你积累的数据非常有价值,未来做企业征信、供应链金融,有未来想象空间的产品,哪怕客单价比较低,投资人愿意布局这样的公司,未来有想象的空间。
第二类,我们看公司也去看公司在数据变现能力上不同的模式,举个例子,我们投过做金融科技的公司,行业里面有非常到金融大数据,都是服务银行、消费金融、互联网金融公司,大部分公司做贷前业务,我们自己投的公司(长盛),原来银行金融机构贷前业务转向贷后,原来我做贷前问银行要钱,我做贷后,用户数据修复,我帮你把不良要回来,银行按照不良分成,一下银行付钱给你,变成帮银行回收不良。一方面,看未来的潜力,第二,看修复数据,帮企业客户直接达成他完成的这些目标。总体来讲我觉得企业服务,走中小企业和走中大型企业都有机会,投资人在这两块都是有自己的布局。
王浩泽:杨光说的客服,我们投的,2015年产品刚刚上市,一个APP、一个客服收的钱是2千块钱一年,现在包括主流客户,星巴克、宝洁这样的客户,50万到100万,我们预测明年客户100万到200万,客服收的钱大客户还是收得蛮高。我们的产品在过去一两年,客单价有没有得到提升,大概提升什么样的水平,我们现在产品客单价对比同行业是相对比较高的区间产品复杂度也比较高还是我们是一个服务中小客单价相对比较低的水平。
常兴龙:在整个SaaS领域,我们总结下来,因为国外搞了很多衡量指标,国内自己做,重点看三个指标,一个指标获客量,你获得一个新客户,大概有多少的价值,需要付出多大的成本。第二要看产品,一年一个企业给你付多少钱。第三个,非常重要就是持续认可,这三块非常重要,你没变化割裂出来。这件事情,需要以业务跟这三块东西做良好的配合,我们整个战略体系是从小到大,一层层向上打,打到哪一层把相关的服务体系,包括软件。
现在我们分成几个版本,最下面那个版本叫创业版,现在的价格是8800年一年,这是最低的,一个小团队去用。向上标准是2万块钱,一个企业版是接近5万,向上有一个普标版是10万。现在卖得最好最畅销是旗舰版5万块钱。刚才服务团队,配套上去之后,把我们的优点对比清楚,很快就会签单,从签单周期上,我们做到竞品的二分之一,三分之一的水平。这一层去打,我们这个价格逐年向上调,两个季度调一次,大概调的幅度,按照历史经验到30%到60%之间,不同的层次有不同的版本,每个版本有自己鲜明的特点和适用人群,这一系列产品出来之后,每个版本核算自己的三个指标,每一层都能核算出来,我们叫金字塔模型,分层客户池,基本上我们这样来做。从单品价格,最初那个版本3千块钱,现在接近5万,客户一开始要求签两年,规避涨价的风险,我们都尽量往下压,签一年。
薛兴华:我们没有做代账这个服务,随着技术的进步,自动化水平提升。对定价问题,我是这么看,讲定价就是创新,我们通常讲到SaaS或者是软件,讲体验,我们做一件事是什么?如果说做体验,是在提升体验,他们必然在一个相互压价,相互竞争这种基础上。如果你做的是一个重新定义为主题,这个定价没有比较没有对比,云账房, 定价没法比,我比谁高谁低,我就是这么定价的。
薛兴华
跟传统的比,我们不是在一个维度上,我们没有竞争对手。所以在这个里面我定价,从客户角度来讲,从传统来比,云帐房是最高的,大体是十万一年,从定价和你处在什么维度上,我前段时间跟一些平均在交流,感觉大家在压价,说我提升一点点体验,很快另一家把这个体验赶上了。我们这边确实没有这样的情况,这是我的看法。
王浩泽:我们觉得客单价体现了什么?体现了我们产品对于客户来讲提供的这个价值,当我们产品包括复杂性包括功能性能够满足这些中大型客户需求,我们的产品提供的价格越来越高,我们自然产品的定价随着变得越来越高,这两家企业过去产品比之前平均客单价客户消费水平会提升好多倍,这个也是整个企业服务最大魅力所在,我们既能保证客单价的提高,既能保证用户留存,整体年化收入不断增长。
最近在整体的企业服务方面,大家也都讨论一些事情,AI,AI这件事变得非常热。AI有一些公司现在估值非常高,但实际上收入还不如在座的两家公司收入好,我们对于人工智能或者是说这些神经网络算法和企业服务结合法,两位投资人怎么看待,真的是时机已经到了,对于企业服务结合和AI的结合我们怎么来判断这件事情。
蒋宇捷:我还是非常看好AI,无论是人工智能还是物联网,其实他们的运用最开始从企业开始,很多时候不能满足客户需要,政府有动力采用新技术。像SaaS公司,积累了足够多的数据,对人工智能来说,其实数据是训练一个好手段。第三点,之前很多传统服务,都是管理流程和信息化,现在在很多行业看到比较好的案例,利用人工智能技术,效率得到几倍甚至几十倍的提高,这是非常惊人的数字,往往颠覆掉一个行业,并不是所有企业都很适合跟AI结合,我觉得最关键的一点,越是切入核心业务和核心流程SaaS平台和产品,才能更好运用AI,我觉得办公OA这样的产品很难跟AI结合,关键点你切入企业核心业务,获取关键数据,这才是AI产生核心价值的地方。
杨光:AI确实火,首先我分两类,你需要在你的企业服务上沉淀大量数据才能去做的这些业务,对于很多中国SaaS公司来讲时机没有到,这一块积累企业用户数据的公司都有机会,目前积累数据还没有达到这个量级,未来一到两年一定有这样的机会。大家都在找场景,找不到足够好的场景积累不到足够多的数据之前,竞争力不会很强。但是第二块企业服务行业里面,很多时候不需要去积累企业本身的一些数据,比如说我在这个行业里面我们投过一家金融行业的SaaS,他们做智能投顾,投资端不需要积累数据,原来是金融行业从业人员,你都在表格里把债券模型做好,我通过一个SaaS帮你把海外所有债券数据结合起来,通过SaaS方式60秒创建起来,可以替代银行里面的固定收益从业人员或者理财师,不涉及到数据积累,即可被银行所应用,我们投资了这家公司发展非常快,今年拿到复星1500万的B轮,在B端跑得非常好,这些行业,你数据本身就要价值,AI就可以用上,在企业服务里面SaaS可以很快就颠覆这个市场,大家可以看到在整个金融行业里面,高盛资产管理公司都在大幅度使用SaaS或者AI东西替换。但是再回到前面那个,我觉得其它需要积累数据才能做的业务上面,我觉得我们现在所从业SaaS公司,一定要去布局,不用太畏惧新来做背景公司的竞争,他们需要一到两年积累更多的数据。
王浩泽:我想两位投资人用一句话说明一个问题,技术成熟度的曲线,我们把AI这件事换一个角度从客户收费成熟度去收费,是在什么样的成熟度曲线呢?
蒋宇捷:我觉得还原没有到爆发式增长的阶段,还是缓慢的增长,未来会出现持续增长。
杨光:我觉得现在在重要的节点,成熟度的曲线,你在高峰的时候也不意味着你真的得到应用,现在相当于爬坡这个点上,收费角度还很遥远,还没有高峰期,进入低谷期才进入未来收费阶段。
王浩泽:从技术成熟度方面,投资方面的热潮的顶峰,未来在收费方面会经历一个下降的过程再攀升起来,对于两位企业,不知道在最近AI大潮里面,如果融资讲的故事还是自己真实的应用来说,是否会引入AI神经网络的算法来去提高自动化的过程?
常兴龙:这块简单说一下,我的观点说,你不能因为技术现在火就往上贴,要看业务场景在什么地方。这一块,我们之前也经历过长期的讨论,我跟很多大公司聊,每周六都会有一个探讨性的业务,其中一个环节,AI的应用,我们在这上面做了长期的研究,还是比较有意思的。你会发现在AI跟原来技术上简单对比,企业外貌形状越来越向AI化,原来你企业可能是管控的思路,我一个KPI下来要做分解,你这个人干什么活,最后把目标达成,之前所有传统企业去做的一件事情。
你会发现当前企业,通过投资方看这个企业,去投它,你可以把它AI同样一个事情去做,我给你一笔钱一笔资源,你的目标为运营,中间怎么组织、招人怎么做,其实不太关心,或者整个AI,你会发现,神经网络、机器学习,你会发现它也是这样一种东西。这个里面其实对于对应,对公司影响层面不仅仅在技术层面,在思想层面也在影响,这里面对应到当前我们案例研究上,你会发现明显的变化。
一个变化所有的企业都不再管控,比如考勤这件事情,必须几点几点来,几点几分走,越来越多的企业放松了,他自己尝试怎么样组织比较好,就像AI一样。另外一个变化,企业内部逐渐形成自己的 小团体,团体之间的发生交流,举个例子,营销那一块做得比较好的团队,会对其它团队输出一些东西,其它团队东西也会影响它,不是通过公司机构或者制度来发生,而是通过线下。
再有一点,在这个里面去做,整体来讲,大家其实越来越看目标,企业满足不了我个人发展,双向匹配这个流动性比原来高很多,整个企业在这种变化。AI究竟能不能用,现在显然不是这个时机。拿一些行业的特性,比如教育行业,近期上了一大批教育行业,还有医疗行业,比如服装还有连锁,我们做了一些简单的运用,怎么样的运用?我们最近签了一家服装这么一家企业,它在全国有700家连锁店,原来用的一套OA,上来各种各样的参数,整个这一块,比如薪酬结构是非常复杂,但是从大数据来讲,整个这一块有小的大数据系统,把它这个行业按照它的地域给拉出来,只有三层,用九个模块,岗位津贴、高温津贴等等九个薪酬组成,从单次运转效率上是它的好多倍,很快审批下很多业务,从人力资源根本不需要懂业务。所以在这一层上,数据上显出一种端倪,我们推荐一组参数,审批层级是多少,到底怎么组织这个团队,目的比现在组织更高效,这个东西有一定的端倪出现,但仍然还不能成为。
王浩泽:BP里面是否有人工智能或者AI这个词?你是否搭了神经网络的工程师?
常兴龙:第一个回答不是,第二个回答是是。
薛兴华:我对AI是这样认识,不能因为技术火我们就用,我还是看价值和场景。我们也在研究,但是不提这个词,下一轮可能会提这个词,数据量稳定,我们做数据判断的AI,涉及到财务,财务核税务,我首先对业务经济活动类型,这方面下一轮的时候会做。我仍然认为,不是说技术火了,我们要跟,扎扎实实为客户提供价值,围绕价值,乔布斯讲得好,技术是价值服务,为产品服务,对这个事我是这么看。
王浩泽:今天谢谢大家,写BP的时候还是要把这个事写到里面,希望大家都能做得越来越好。

(编辑:editor)

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