以下文章来源于SaaS产品说 ，作者李东林

主要内容：

• SaaS 赛道可持续发展性的相关因素

• OA/HR/CRM 等通用 SaaS 的一点浅见

• 垂直产业 SaaS 赛道的一点浅见

• 关于人工智能在 SaaS 中应用的一点浅见

• 关于低代码的一点浅见

一、SaaS 可持续发展性的相关因素

从 SaaS 的产品角度来说，最重要的是实现产品的可持续发展，避免陷入泥潭，慢性死亡。产品的可持续发展指数与产品的业务架构、功能架构、数据库架构、逻辑耦合度、服务层的抽象程度、产品易用指数等因素密切相关。

因此，对于一家 B 端的 SaaS 创业公司，其门槛要比 C 端软件早期创业门槛高很多，需要非常复合性的人才组合。产业互联网方向一定需要产业＋互联网的组合性团队。

在 PMF（Product Market Fit ,指产品和市场达到最佳的契合点）阶段，也是需要一定的客户资源的。整体来说 SaaS 创业公司早期都需要一定的资源驱动，但是最终都是产品驱动，一直只靠资源驱动的企业很难走远。倒不是说资源枯竭的问题，而且在大量客户上线之后，不能持续发展的产品会陷入泥潭，后续很难发展。

B 端产品对于客户虽然黏性很强，但是如果产品没做好，5-8 年后客户换系统的可能性很大。5-8 年后，一旦产品陷入泥潭，面对新的竞争对手的冲击，很多时候就没有太多反击能力的。

作为一家 SaaS 公司，最终可以取得的成就，除了 SaaS 产品的可持续发展，还需要企业本身所选择的方向赛道的可持续发展性，在这篇文章里面我们重点谈谈这点。

SaaS 所选赛道方向的可持续发展性主要由以下几个因素决定的：

 1. SaaS 软件赛道本身的大小

 赛道本身的大小相对是比较容易来计算的，就是赛道的目标客户数，以及每个 SaaS 客户每年可以产生的收入。每个客户每年产生的收入跟产品可以提供给客户的价值息息相关，随着产品的迭代，对于客户的价值会越来越大，那么对于每年可以产生的 SaaS 服务收入也是可以不断增加的。

 绝大多数 SaaS 都是降本增效的工具，所以产品的价值也跟切入的人群以及痛点密切相关，切入的角色越是价值大的岗位，人数越多，那么产品的价值自然也大。如果本身 SaaS 服务的岗位的工作就不是那么忙，工作也不是那么核心，那么帮助这些人提供工具自然价值以及痛点都不是那么明显的。

2. 数据的价值 

SaaS 前期都是单纯的软件工具，但是在后期是否可以起到更大的作用，对客户业务上面进一步的提升效率以及降低成本，主要看沉淀的数据的价值。

 沉淀的数据经过统计会能对内部业务的管理提供一些指导作用，基本上所有的业务系统或多或少都可以起到这个作用。这里重点说一下沉淀的数据对外部的作用，这是更有价值的部分。 

数据对外产生的价值，有如下几种情况：

第一，当产品在市场里面占到 15％ 以上规模的时候，可以定出一些行业的大数据，对行业起到一定作用。比如薪酬系统，如果拿到每个公司、每个岗位的数据，就可以做出行业薪资数据，从而对公司招聘提供参考价值。

第二，如果针对的产业有上下游的时候，目标客户群的这一层的数据，对于上下游来说是极其不对称而且极其重要的话，那么这个数据会产生巨大的价值。

比如说笔者从事的菜小秘这个项目，主要针对生鲜一二级批发市场的商行提供信息化 SaaS 系统。由于生鲜的供需关系变动大，价格波动大，每天同一个市场同一个商行同一种蔬菜的价格波动都可能在 30% 以上。

由于生鲜的保质期短，对供应链的要求高，所以每个市场每种蔬菜、水果、水产的价格以及库存数据，对上游供应商以及下游买家都会产生极大的价值。比如，供应商如果知道每个市场每种蔬菜水果的实时库存以及价格数据，指导他们朝什么市场发货，会对产品的销售价格以及解决滞销问题起到决定性作用。

数据要对上下游产生价值，实际上也需要满足几个条件：

1. SaaS 客户市场占有率达到一定比率后，大数据才可以比较准确。

2. 目标客户层相对集中（数据相对容易上线），上下游极其分散，数据不对称现象严重,而且这些数据对产业供应链有极大作用。

产业互联网的核心实际也是解决信息的流通效率，解决信息不对称的问题。所以，我们要选择信息不对称现象严重，而这些信息对于产业供应链的效率提升又会有很大作用的场景。 

3. 连接价值 

其实所有软件系统的功能都主要包括两个方面：一是处理，二是连接。处理就是利用了计算机相对于人脑强大的计算能力，提升效率。但是软件经常还承担另外一部分作用，就是连接。

 一般来说，连接的价值大于处理的价值，类似于互联网与单片机的差别，连接一般包含内部连接以及外部连接，内部连接主要是组织内部各个角色内部的协同，信息传递。

外部连接就是内部角色与公司外部对象直接的连接与协同。外部连接价值大于内部连接价值，因为内外之间的信息不对称更严重，其交流成本会更高。 

基于这个概念，角色协同越多的场景越需要软件来管理。Slack、钉钉、企业微信、飞书都定位于企业内部协同，最近企业微信的突破，也是通过建立与微信外部客户资源的连接彻底打开了局面，从而让工具有了更高的价值。

 传统的 ERP、HR、 Finance 相关软件一般集中在内部角色以及业务的协同，但是在产业互联网爆发的今天，笔者发现很多产业，特别是批发行业这样带有明显上下游的场景，上下游的协同以及聚集效应非常强。

用软件切入中间层，借助中间层对数据的分享连接上下游，从而促成最终的双边交易市场，是一个未来非常大的趋势。

笔者预测，再有两年左右的时间，随着行业 SaaS 在其市场的市占率的增加，形成一定的密度之后，会有越来越多的产业互联网企业从 SaaS 切入上下游的双边交易市场，从而彻底的改变整个行业，这个机会是巨大的，也是未来十年产业互联网最大的机会所在。 

4. 赛道的垄断系数 

如果一个赛道很大，但最后是一个分布式的赛道，每个玩家吃一点，最终能够成就一个大公司的可能性很小。

 从终局角度，一般来说大多数 B 端 SaaS 公司都是分布式的市场属性。君不见通用 HR、CRM 等领域，你方唱罢我上场，市场是相当分布化的。为什么 C 端消费互联网市场比较容易形成垄断局面，但是 B 端 SaaS 市场大多数是分布式的市场呢？

一个赛道的天生市场垄断系数主要看如下几个方面：

（1）产品的销售周期以及实施培训周期

 一般来说 C 端产品通过口碑裂变就可以获取用户，B 端的产品基于客户大小，动辄几个月的打单周期；C 端产品基本没有实施培训周期，B 端产品动辄几周，或者几个月的实施培训周期。

所以 C 端产品一旦定位准确，完成 PMF，达到一定的传播系数，在短时间内就可以迅速占领市场，结束战斗。

B 端产品获客、实施、培训周期较长，即使定位正确，产品推出，因为占领市场所需的时间太长，一定会留下大量的空间给到竞争对手去占领其它的空白市场。这也是为什么 B 端产品更多是分布式的市场，但是 C 端产品更多是垄断性市场的原因之一。

（2）产品的网络效应

 通常，对于网络效应的简单理解是用户越多产品越好用，比如微信、滴滴，网络效应可以使产品形成很高的竞争壁垒，让后来者基本没有什么机会，只能去切更细分的领域。

B 端产品是单边市场，产品的网络效应比较弱，在 B 端场景里，客户量越大，产品越好用的场景是比较少的。

B 端产品的网络效应需要通过 SaaS 工具连接上游或者下游，形成双边交易市场之后， 双边交易市场本身就有网络效应的，从而形成 SaaS 产品的网络效应。

（3）产品的裂变效应

 产品在使用过程中，是否会产生快速裂变也是是否可以形成垄断很重要的因素。C 端产品一般通过有趣，好玩，炫耀，激励等点来促成裂变。

在 B 端产品中，这样的点自然是很难的，因为大多数 B 端场景，决策者和产品使用者是分离的，产品购买的决策流程都相对比较复杂，通过产品使用的传播触及决策层实现成交很难。Slack、ZOOM 通过这样的方式成功过，也是因为场景有其特殊性，但是一般的 B 端场景很难复制这种路径。

 在某些产业互联网的场景中，类似菜小秘针对的生鲜批发市场这样的场景，有如下几个特点导致了产品裂变能力非常强：

① 水平方向，客户非常聚集，基本上是零距离，而且客户和客户之间基本都认识，产品做好很容易形成口碑裂变。

② 开放式的经营环境，基本上邻居在使用什么工具是非常开放，客户使用的过程就是一个广告以及传播的过程，甚至会激发潜在客户的攀比心理完成销售。

③ 垂直方向，上下游之间，上游的供应商以及下游买家都在市场里面聚集，很容易形成上下游的裂变。

通过产品销售、实施培训周期、网络效应和裂变效应，可以判断一个产业互联网市场是垄断性市场，亦或是分布式的市场。 

很多时候，我们仅仅关注赛道和市场大小，数据的价值、连接的价值，以及赛道的垄断系数都是需要衡量的标准，特别是垄断系数。基于这几点，可以确定一个产品在赛道级别的可持续发展指数，判断一个产业互联网公司的发展空间了，在选择市场以及产品定位的时候可以参考上述的角度进行分析。

二、OA/HR/CRM 等通用 SaaS 赛道

通用软件也分为面向中大型客户市场和中小客户市场。长期而言，同样的产品方向，中大型客户以及中小型客户要分不同产品线。需求差距实际挺大，想用一条产品线解决所有需求，一定会丢失中小客户市场，因为对这些客户而言显得太复杂，且不贴身。

对于中小企业，在中国目前合规性需求非刚需，所以中小企业通用软件方面目前比较难，类似美国独角兽 Gusto 这样针对小微企业的产品在中国难有希望，目前能够打动中小企业的通用点就是营销。

随着市场的完善，合规性需求开始变得刚需，一些针对中小企业的产品会迎来爆发，这个时间点有待观察。

对于中大企业，限制于中国管理需求相对不标准，另外加上国内 SaaS 人才严重缺乏的现状，产品可持续发展的问题是很大的挑战，一旦沦为项目制的公司，在 5-8 年之后一定会碰到很大的发展瓶颈。

针对中大型企业的软件公司，在早期资源加持情况下，即使产品可持续发展力不强，也能有不错的现金流，但是要尽早解决产品持续发展的问题，为长期的发展扫清障碍。

需求相对分化的情况，也可以通过产品力解决，只需产品的可配置性更灵活，面向中大型企业的 SaaS 公司建立在产研团队上面花重金，这个钱一定物超所值。

 无论面向中小企业，还是中大企业，短期是资源驱动，长期是产品驱动，而面向中大型企业，资源驱动会更加明显。从终局的角度来看，产品力强的企业会是赢家。当然，产品打磨到理想状态需要一定的资金支持。

三、垂直的产业 SaaS 赛道

垂直产业赛道，可以从衣食住行的维度去看各种垂直产业，基于在做菜小秘这个项目的一些经验和观察，一般来说比较好的垂直领域有几个特点： 

1. 市场空间大，痛点非常明显，有非常强的切入点

垂直产业市场要大，但同时，一个市场再大，如果没有通用的强痛点作为切入点，还是“只可远观而不可亵玩”。 

2. 中小企业居多，但是业务经营稳定，交易流水大

很多垂直行业，没有绝对的巨头，大多数都是中小企业。中小企业的一个特点就是死亡率特别高，这样很难保证高续约率。
但有些行业，类似生鲜批发类，商行倒闭的概率比一般大公司倒闭的概率还要低，而且经营流水大、净利高，这样类似的场景能够保证客户的付费能力以及高续约率。

3. 聚集效应非常明显的场景，比如生鲜，酒水，服装等批发市场

聚集效应非常强的 B 端场景，对于传播以及裂变是绝佳的。相对于一般的办公楼场景，获取客户的难度会小很多，这样的场景天生是垄断系数非常高的场景。 

4. 场景相对比较标准，决策链条短

场景相对标准，产品相对比较容易标准化，产品维护成本低，实施、培训周期短，且成本低。

决策链条短保证了销售周期非常短，在类似批发的场景里，很多时候决策者和使用者是一体的，这样的场景让客户可以基于使用者进行很快的传播以及转化。 

5. 在上下游或者水平方向有业务上的强协同效应

 水平方向的客户之间如果有协同效应，是可以通过产品进行水平方向的裂变，从而快速的实现市场增长。笔者曾经就看到过一个场景，做物流货运公司 SaaS，很多时候一些业务这些中小货运公司不能独立承接，需要互相之间合作才能完成。

上下游的协同可以用很自然、很轻的方式实现客户上线，为切入上下游的 SaaS 以及实现双边交易市场提供条件。

如果上下游没有协同效应，基本上这个产业互联网只有软件的想象空间，后续空间也会很受限。

6. 行业有很强的信息不对称现象，对供应链效率要求高

行业有很强的数据不对称现象，可以让数据的价值变得很高。如生鲜行业，因为生鲜的保质期短，需要快速批量销售和高效的物流，对供应链的要求很高，这样数据对供应链产生的价值会极大。

 真正符合上述所有条件的垂直大行业也很稀有，在判断一个垂直产业时可以基于上述条件来分析。

四、人工智能在 SaaS 领域中的应用

人工智能目前主要的应用集中在图像识别方面，比如自动驾驶、安防这样的场景。

 对于人工智能在 SaaS 领域中应用，我在三年前寄予厚望，也研究了很多国外相关的应用，比如做游戏进行人才软技能测评的 Pymetrics、基于员工体验反馈给予员工行为建议的 Humu 和 Glint、视频面试的 HireVue、个性化人才培训的 Edcast 和 Filtered 等等。 

经过几年的观察，目前在 SaaS 领域，人工智能能够发挥很大价值的场景寥寥。究其原因，人工智能最适合的方式是识别、算法处理，然后给出建议。

但 SaaS 领域更多是基于流程及业务驱动，和人工智能的工作方式有较大差别，所以，人工智能更多是在 SaaS 中的少数比较独立的处理场景，以提升输入和判断的效率，起到辅助作用。

 目前，在 SaaS 领域，人工智能要应用起来，需要公司的组织方式，管理方式发生变革，加上人工智能的技术可以做到更加智能以后，才有可能对这个行业造成非常普遍的影响。 

管理 SaaS 可以考虑的是：利用行业规范或者业务知识形成知识图谱的方向，基于人工智能的识别，结合知识图谱的大数据给予用户一些行为建议，可能是目前比较现实和落地的方向。

五、低代码的一些看法

最后谈谈最近火热的低代码，我确实没有很多时间去研究近几年这个赛道最新的进展。我结合自己的经验，给予一家之言，如果有不对的地方，可以在评论区留言。 

我曾经接触过两个低代码平台，一个是 2004-2008 年接触的以色列的一个开发软件，叫 Magic Software 的开发平台，它是表格驱动式，极其适合基于关系型数据库的管理软件的开发，几乎不需要写什么代码。

这家公司 80 年代在美国纳斯达克上市（这家公司跟我比较有缘分，因为原来我是中国地区少数精通 Magic 开发的几个人之一，Magic 在 2011 年前后还曾邀请我担任中国区的产品技术负责人）。

其优点是：

特别适合于企业管理软件的开发，开发速度奇快，是当时世界上开发企业管理软件最快的软件，没有之一。原来 90 年代有几届世界编程大赛，比编程速度，自从 Magic 参赛两届之后，这届比赛就取消了，因为实在没有办法比。

特别适合单兵作战或者小团队作战，一个非常全面强悍的工程师或者极小的团队，很多时候可以短时间把一个复杂的管理系统设计开发实施上线，毫不不夸张地说，一个精英的几人小团队可以对抗使用其他工具的一个几十上百人大团队的开发力。

其缺点是：

比较适合企业管理软件的开发，特别是当时的 C/S 架构。对于 B/S 结构这块的前端 H5 页面这块，也是利用前端语言开发，前端开发速度没有什么优势。

因为工具比较窄，使用者较少，意味着择业面很窄，从而也导致更少的人愿愿意从事这个行业，开发人才严重缺乏，所以一般公司不敢选用该平台。

工具的迭代比较慢，组件以及开源的内容也比较少，一直没有脱离一个小众工具的范畴。

因为技术更新非常快，Magic 近几年的发展，因为参与的人少，使用场景也相对受限，Magic 公司的发展也是非常慢，公司的重点逐渐偏向于它的另一款集成平台产品。

 在 2012 年前后接触另一个低代码平台，说是低代码平台，实际上开发的工作量不小，这款工具名字叫做 HR.NET，定位于人力资源领域的低代码平台。

它的思路很有意思。在人力资源领域，人才管理这个模块（包括人事、招聘、绩效、培训模块）在全球比较通用，它内置了一套配置型很强的人才模块。

而对于政策驱动的模块，休假考勤、薪资福利等模块，每个国家可以基于自己的业务在平台上配置开发，但是这个平台最终也没有太大的发展，因为使用上有如下几个问题：

1. 会的人很少，基本上所有人都要重新培养，真正敢选用这个平台来开发的公司很少。

2. 这种低代码平台的复杂度还是很高的，平台的更新很慢，一些问题的解决速度非常慢。

所以，作为低代码平台，是否能够流行，成为大众产品，有一个成熟的开发者社区以及大量的开发人员非常重要。如果将低代码平台定位于开发人员使用，使用人群很窄的时候，这样的平台很难发展壮大起来。

如果将低代码平台定位于给甲方的业务人员来使用，有过产品技术经验的人大多知道，很多时候配置系统也需要非常严谨的数学逻辑，无论低代码平台的使用多么简单，也很难降低本身业务逻辑梳理的复杂度，这些业务逻辑单靠甲方业务人员很难梳理清楚。

另外，线上线下的不对称，使得线下业务和线上产品之间的鸿沟巨大，最后，这种工具还是会与甲方业务人员的 Office 工具竞争。 

作为 SaaS 公司，不需要自己做一个低代码平台，它需要的是基于自己的客户业务做一个不多不少，灵活度足够，但也不过度的 SaaS 产品。记得前些年，ADP Global 花了几亿美金，几年时间做了一款低代码平台，最后结果不是很好，究其根本，SaaS 公司把产品做好应该就足够了，不需要用牛刀来杀鸡。

无论是低代码平台，还是 PaaS，其真正的本质是技术共享。从这个角度来讲，是否可以考虑先缩小定位，变得更精确之后看是否有可能做好，比如针对垂直领域，CRM、HR、OA 领域的低代码技术共享平台，帮助相关 SaaS 公司减少技术层面的重复建设和维护成本，让低代码的命题更加闭环，也更容易落地和贴身。

这里有两家公司，可以参考一下它们的思路和做法，声网和企业微信。

声网是定位音频视频处理的技术共享平台，这样一个垂直的定位借助于视频产业的发展，几百人的团队，支撑了如今一家几十亿美元的公司。 

企业微信“趴”了几年，冷眼看着钉钉的高调以及高歌猛进，几乎没有什么动作，而如今“反杀”钉钉就一招——和微信打通。让人不得不佩服其产品定力，不动则已，一招制敌。

微信实际上相当于企业微信的流量池，笔者感觉企业微信的定位目前更像是企业内部协同以及CRM的低代码平台，固化一部分通用的协同功能，另外将协同以及CRM业务相关的流量以及技术共享给其他的SaaS供应商，从而形成一个相对低代码的生态。 

关于钉钉的新定位，太大了，且看不到阿里的着力点，很难看好，应该量力而行。

最后引用一首毛主席的诗来结尾：

产业互联网的大时代 2020 年真正开幕，开始了百家争鸣。但是创业是极其孤独的，好的机会也是极其稀缺的。

创业途中尸横遍野，但是为了那些许的微光，刹那的花火，引得无数英雄竞折腰，这里祝福所有创业人在 2021 年，在追求心灵自由，挑战体力心力智力极限的同时，收获真正的成长。