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企业服务2020:出组合拳、发力大客户、卡位新To B公司|捕手志

发布时间: 2020-01-03 文章分类: 电商动态
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B2B电商系统开发

过去一年,有越来越多的创业者与投资人对企业服务的认识在加深,加上有较多行业陷入到存量竞争中,企业要效率走精细化运营的声音越来越强,同时政策在引导供给侧改革、淘汰落后产能,也促使央企、国企在往追求效率的大方向走等等,这些都较为深刻地助力了企业服务的发展。

但企业服务是一个价值巨大的复杂市场,有着自身的发展规律与生存法则,行至2020年我们不禁要问该如何思考企业服务今年的发展?捕手志(微信ID:ibushouzhi)采访了6位深耕企业服务的投资人,包括蓝驰创投管理合伙人陈维广、晨兴资本执行董事刘凯、银河系创投董事总经理徐建海、经纬中国合伙人熊飞、戈壁创投管理合伙人朱璘、北极光创投董事总经理张朋,对于2020年的企业服务市场发展,他们给出了一些判断与预测。

蓝驰创投管理合伙人 陈维广

我从几个方面来看2020年的企服行业:

一、对企服行业的研判

1、在需求端,企业服务行业将面临更大量、更多元化的需求。

过去很长一段时间在中国做企服业务不赚钱的原因之一是:主要客户集中在央企、国企、政府、军工企业,以及小部分互联网、电子商务企业和少量中小企业。主流客户付费能力强,但数量基数很小。

但近年来,由于供给侧改革、优化产业结构、淘汰落后产能,越来越多传统行业的企业以及大量的中小企业要想适应竞争环境,实现业务的转型升级,就需要借助更先进的技术手段和数字化管理方式。

同时,和财富500强类似,中国的央企、国企也在往追求效率的大方向走。最终,它们也一定会有所改变,我们的决策者在逐渐完善激励机制。当然,创业公司不能只等着改变,要先有客户聚焦。

2、在供给端,新的技术正在不断被应用到效率提升的过程中,未来将出现大量的创新机会。

企业应用软件及其他企业级服务的发展需要基础条件。第一,要有好的云计算基础。云计算推动了IT设施的迁移,在云计算平台上企业可以进一步优化提升效率。第二,一定需要有大的客户能接受这样的方案。过去几年在中国,这两个必要条件正在不断成熟,市场已经被投资企业教育了一轮。

接下来,进入新的经济周期,很可能有一些新的技术因素,会像第一次和第二次工业革命带来的影响一样,更大幅度去影响可能带来的创新,并更大幅度去影响经济体量的增长。比如,AI、大数据、物联网等「后互联网时代」的新兴技术发展逐渐成熟,进入商用阶段,技术创新可以从供给端给出更多升级企业服务领域的商业模式和产品形态的可能性。

3、在市场格局方面,消费互联网巨头未来有可能成为企业服务行业的重要参与者,但很难形成全面垄断。

过去几年,消费互联网领域的创业已经难以绕开BAT等巨头。但接下来,企业服务领域的创业公司有没有可能绕过产业巨头(比如华为、IBM、Oracle等)还很难说,企业服务离真正大爆发还远远没到。但企服的好处是头部效应没有那么明显,而且人人都有机会做。

另外,讨论这个问题还可以把企业服务分成两类:一类是「交易」型的To B服务(比如蚂蚁金服),主要靠交易佣金等更容易标准化的方式来变现。这类企业面对的B端客户需求通常更容易用标准化产品来满足;另一类是「通用IT型服务」,盈利来源主要靠月费、年费、项目费、维护费等。面对的B端用户需求也更难标准化,复杂度高、壁垒高,可能难以复制。

两种类型的商业模式不一样。交易型的企业服务对消费互联网巨头的依赖性相对更强;而通用IT型的企业服务市场是否会被BAT霸占就很难说了。拿云服务来举例,阿里云更多服务由淘宝商家延伸而来的小B客户;但同时蓝驰的被投企业青云、Easystack等品牌也有自身的市场定位,在金融、政务、大型企业类客户中的占有率位于市场前列。

4、在商业模式方面,未来,纯卖SaaS和创新模式可能共存。

但前者需要技术差异化,要切入客户的核心系统,客户才愿意付足够多的月费、年费;后者不一定要拥有特别的技术,而是把SaaS作为通道,连接供给侧的角色。

在中国,很多B端客户需要End To End,但企服公司要提供标准SaaS让客户完全满足还有难度。所以,在中国做SaaS比较成功的模式是用SaaS来切入交易——提供一个收费不高的SaaS产品,但从交易中创收。

对比美国(企业服务公司的盈利模式主要还是靠收月费、年费等传统方式),中国市场里,底层的云计算除了软件,更多还会通过软硬件结合的模式实现创收;在SaaS层则主要靠结合附加服务,比如金融、供应链服务,来创造新的盈利模式。最终,月费、年费模式的比例一定会更大,但不会完全取代其他模式。

二、企服行业的投资

1、企业服务行业的爆发依然需要时间,投资企业服务还是要保持审慎。中国第一家价值100亿美金的SaaS初创公司可能快出现了,不过是用「To B」的速度。投资机构在资本投入和陪伴周期上始终要有预期,创业者要找到足够耐心的资金,比如我们的基金设定都是10年周期。

2、资本不能盲目做推手。企业服务天然就是缓慢增长的,资本始终要关注企业怎么阶段性造血活下去。

三、给创业公司的建议

1、创业公司要选择客户,聚焦才能生存。创业公司不一定要做全天下的生意,但要把现在能满足的客户做好,创造独有的差异化,构建细分行业影响力。到下个阶段,原本不愿配合的客户就会慢慢接受。中国客户要历经这个过程。巨头可以慢慢磨,但创业公司只有有限的人力和有限的资金。

2、最终创业公司的核心是要有稳定的技术。技术意味着差异化、可长期服务和LTV(生命周期总价值),拥有稳定的技术才能切入客户的核心系统和流程。

3、创业者要关注不断变化的竞争环境。在企业服务市场,不仅要看到来自互联网巨头的竞争,还要更理性地认知来自更广阔市场的竞争。比如国企、央企、大型民营企业、外企等其他更具备产品力、服务力的甲方。

晨兴资本执行董事刘凯

过去的2019年,难得一见的在To B领域看到一些小风口,市场的热点从上半年的RPA,轮动到下半年的低代码,行业内的不少头部公司更是实现了堪比消费互联网领域的营收/估值比。不过,我并不试图预测2020年市场会有什么小热点,对于真正有耐心且愿意收获巨大回报的VC来说,thinking long term才是最有效的投资方法。

回到长期,我依然坚定的看好以下几个趋势,而2020年会是第一批公司由量变到质变,且收获到商业果实的元年:

1、继续全面拥抱公有云(All in Cloud):

公有云始于AWS,北美市场虽然现在依旧是全球最大公有云市场,但中国却是全球增速最快的市场。在几大科技巨头及政府的推动下,中国企业迁移上云的速度前所未有的迅猛,这也创造了企业服务领域最大的基础设施。和电力行业的发展规律类似,强大的基础设施需要海量的用户使用量和场景作为支撑,同时也孕育了大量的技术桟类创业机会。

随着多家国内公有云公司在2020年登陆资本市场,我们相信商业闭环已经达到足够的成熟度,我们会看到更多的云商业模式的公司涌现。

2、基础软件及技术领域的持续云原生化(Cloudnative first):

我们相信随着云作为商业模式的成熟,在技术的实现方式层面,相应的也会带来巨大改变:云原生将成为最主要的技术架构。未来的基础技术提供商,无论交付方式是私有云、公有云还是本地部署,如果不能将自己的技术底座升级为云原生兼容,都将面临很大的增长挑战,同时也很难利用技术红利。

3、相信社区及开源的力量(In OpenSource & Community we believe):

技术的进化是以堆栈模式迭代的,开放、共生、互联、分工协作是核心要素,很难想象一个完全封闭的生态能够持续进化。这不仅是我们在消费互联网领域的核心投资逻辑,也是企业服务领域投资的主要假设。正因为如此,我们从一开始就相信技术社区及开源的价值是巨大的。一个拥有数千万科技从业人群的国家,开放协作也必将是完全本地化的。

进入2020年,我们会看到越来越多的技术公司完全拥抱开源社区,将开源作为核心的Go to Market策略和交付方式。

4、机器学习和云并列成为To B行业的两大基础设施(Machine Learning not as-a-service but also as-a-business model):

机器学习和AI毫无疑问是近几年的热点,有大量公司涌现。不过我们认为在2020年之前,大部分诞生的机器学习公司都处在1.0阶段,2020年会是机器学习领域创业2.0阶段的开始。两个阶段最大的差别在于,1.0阶段的公司与云的结合非常薄弱,算法的领先无法转换为市场的领先。而2.0阶段的公司会全面拥抱云化,技术的领先也意味着极高的市场拓展能力。我们将看到将这两点结合得非常好的公司诞生,也将见证指数级别增长的出现。

5、平台化(PaaS化)是SaaS及应用领域公司的唯一增长驱动(Literally, a platform company in To B sector was a PaaS company):

SaaS公司出现的时代特征是为了更敏捷、快速应对业务及管理变化,同时也意味着更好的技术能力赋能。因此我们看到在欧美SaaS行业的龙头企业,很早就有了自己的技术平台,这也是软件公司能够做成平台级业务的关键。

同样的,中国的软件及SaaS行业也走到了一个拐点,大量的企业管理人员已经从过去的人口红利思维中走出,从向管理要效能,走到向科技要效能,这也孕育了大量的数字化转型的机会。SaaS企业如何从管理优先的定位,结合科技优先的定位,将是能否持续增长的关键。

6、中国独特的产业互联网特征,结合软件及技术生态,会孕育全球独一无二的企业服务公司(All in China):

中国作为制造业大国,在很多行业拥有成熟的端到端的产业链条,如何帮助这些产业从规模和资金密集型,转型到线上化及科技密集型,将是产业互联网的主要机会。我们高度看好中国的存量产业市场,这里将会有大量本土化的科技巨头公司诞生。

最后从资本市场的角度来看,2020年我们将看到更多的并购发生,并购将会是科技创业的主要退出方式。消费互联网同企业服务的结合,会在中国创造出一些独特的机会。

经纬中国合伙人熊飞

2020年的To B市场与三五年前的野蛮生长时期相比会更讲求效率与口碑,也会越来越讲求回归商业本质,无论你做供应链还是做SaaS,都需要从商业本质的出发思考问题。比如你产品的效率给用户有没有带来显著的提升,这与你有多少亿的GMV没有关系。

如果要具体来看,我认为2020年的To B市场大概会有几个变化点:

1、AI在To B方向的具体场景应用会变多,但我还是坚持技术要变成产品、产品要变成商品才有价值

现在AI技术应用在企业端和用户终端的体验感差异都不大,那么再去强调AI技术多强意义并不大,创业并不是因为我有一个AI技术就可以的,如今也早过了那个阶段。

2、To B新服务的机会会冒出来

To B服务过去是非标,不管是外包研发,财税外包等都是非标化的,效率很低,如果有一个组织能通过指引、众包等方式重新输出服务,效率会变得更高、更标准化,价格可能也只会有原来的1/3到1/2。

3、所有行业的供应链都值得重做一遍

各行各业从供不应求转向供大于求,消费端反向倒逼行业进行革新,供应链的革新一定会带来效率的提升。我拿房地产市场来举例,全球只有中国是买方交佣金,在美国很多地方都是卖方交6%的佣金,一些地方是卖方和买方各付3%。谁交佣金,谁是弱势群体,中国目前还是买方市场,但是不可避免中国一定会进入卖方交佣金的阶段,行业重塑的过程中存在大量的机会。

4、市场会越来越强调生存能力

上半场的商业模式的毛利都很高,比如头条,当我圈够足够多的用户想要通过广告变现时,我没有任何生产成本。但下半场都是便利店这样的生意,那这要求你的业务模型在一开始就能算过账来,不然往后只会更难,目前这种现象在B2B、SaaS、供应链系统方向已经开始变得明显了。

无论是做纯SaaS还是去服务产业都有着巨大的市场,To B创业者会面临很多机会选择,但越是如此我们越不能犯战略机会主义,不能是哪有金矿就往哪走,这样既不负责任,必败率也是很高的,还是要能结合自身的能力禀赋来选择,战略没有好坏之分但一定要有定力。

银河系创投董事总经理徐建海

无论是B2C商城系统还是B2B本质都是渠道,一方面从互联网价值来看,互联网适合做连接,但从产业的维度来看可能还要深入思考机会产生的更深层次原因,那么产业里面在发生哪些变化呢?

1、增量时代进入存量时代

目前来看,最大的一个变化是越来越多的行业从增量行业进入存量行业,尽管依然存在少量增量的高成长型赛道,但越来越多的赛道面临进入存量阶段,行业增速放缓,甚至进入负增长,这就要求企业要由原来粗放式增长阶段进入精细化运营时代,从追求增长到追求效率提升。

2、品类从标品到复杂非标品

早期在B2B领域,大家关注标准品更多,但这两年明显感觉到有越来越多的公司做非标品方向。由于非标品的特性,对于供应链也有更多新要求,比如对于生鲜领域,需要有更高效的交付能力,比如汽配,需要有更多专业服务能力。这就意味着对于企业需要提供更多的服务能力。

3、生产端和零售端形态的变化

在存量市场中,渠道和供应链变革的核心动力是供需两端的形态在发生变化。比如,对于零售端,出现了越来越多类似前置仓的形态,以适应用户对于时效性和服务的要求。在生产端,一些行业出现了类似基于平台的协同生产体系,这些变化都催生供应链体系的变革。

基于上面提到的一些变化,我们感觉到,产业的变化不仅仅是渠道或者供应链的变化,机会还在这些地方:

1、新增量市场

在增量市场中,赛道的成长性极快,我们依然看好在增量市场中出现新的能够快速成长的B2B和供应链的机会。这种新的机会可以是在新的用户人群,比如下沉和出海,也可以是在新需求带来的新品类机会。

2、生产数字化

很多行业在进入存量时代后,最大的一个变化是生产端存在过剩,这里面最重要的因素是生产端对需求端需求的不够了解或反应比较迟钝,而这样的状态又催生了既可以快速服务终端的需求,又能很好解决生产端效率的平台出现。

比如:我们今年投资了捷配,其从PCB打样切入,一方面满足客户24交付的需求,直接面向客户服务;另一方面在生产端又实现了生产端的整合与协同,极大提升了产业效率。生产端的数字化+直接服务客户端的服务能力,也是我们未来看好的一个方向。

3、服务(物流等)+商流一体化

在一个垂直行业中,除了商流以外,产业的效率低下还体现在服务的缺失,因此在一些垂直领域中,我们觉得存在出现服务+商流服务一体化的平台,这种服务+商流一体化的平台往往在产品以外,还会提供更好的专业服务和交付及时性的能力,这种服务能力可以是物流服务,也可以是基于前置仓的服务体系,也可以是专业化服务或者解决方案。

4、技术在产业场景中的应用

技术在产业场景中的应用我们也觉得有机会。

其一,存量行业有了更强对提升产业效率的需求;

其二,技术在产业中的应用成本也达到了一个拐点;

其三,很多产业中基础数据也有不错的积累。

总体来看,未来新型的B2B企业,除了在流通本身以外,还需要在上游生产或下游的B端(零售或者生产)有自己的核心能力,甚至在两端都有自己的核心能力,最终实现生产->渠道->终端的一体化、数字化产业链平台。

戈壁创投管理合伙人朱璘

关于2020年的企业服务发展新趋势,我们主要有以下几个判断:

第一个判断, 整个SaaS市场可能会比前一个周期好很多。这有两方面的原因:

首先,经济不好的情况下,无论是企业裁员还是控制成本,都是非常麻烦的。在人员减少的情况下,效率依然需要保持甚至提升。对于这样的状态而言,运用 SaaS工具或云端工具,就变得非常必要。这会对企业的付费意愿与使用意愿产生很大的影响。最近,从SaaS公司的续费率、签约难度已经有所体现,这个趋势只会愈演愈烈。

其次,垂直类的SaaS付费意愿非常好,比如说给市场推广人员用的、给记者用的、给专门从事某项行业人员用的垂直类SaaS等。因为这些行业受到经济周期影响不是很大,同时对于效率的追求非常高。

在这样的情况下,经过市场教育以后发现,利用这些工具以后,产能与收入都提高了,那么他们对于这类产品的付费意愿也会产生比较高的提升。所以总体来说,我们对2020年SaaS的起步、改善以及市场的扩大持非常乐观的态度。

第二个判断,企业服务产品的AI化。

目前AI市场持续成熟,AI的落地案例和场景持续增多。比如金融行业利用AI做风控,医疗行业利用AI做新药设计、研发,诊断方面利用AI来诊断CT图片、诊断X光图片等,这些场景原来非常繁琐、人力消耗非常高,而且可能会有人工出错。

现在由于AI技术和企业服务产品的介入,使得效率提升非常显著,成本也能降低很多。所以AI会很快和企业服务的产品进行融合,包括在运维端、在零售行业、线下行业也在运用AI进行效率提升。

比如,零售行业利用AI,利用人脸识别技术来判断是否是老客户,而并不需要做手机号码的登记等。类似应用也都不断地在不同的行业落地。因为有AI技术的落地和实现,这些企业服务和原来的场景发生了很大的变化,使得客户更容易付钱。所以AI的介入会使企业服务的市场发展更迅速,市场的规模也会更大。

第三个判断,大客户企业服务走强。

现在中国的经济环境当中有一个趋势是国企、央企、政府对于产品的投入相当之大,包括科创板的扶持,包括有些特定行业的去美国化。

针对重大客户,针对国企、央企有很多的产品集成和大客户服务的机会,有很大的机会产生中国的ServiceNow。那么就需要企业服务商不仅有自己的产品,同时也有好的服务和整合能力,可能会有机会出几个大的中国服务整备商,成为云时代的联想或浪潮,还是非常有机会的。

北极光创投董事总经理 张朋

2020年是企业服务黄金十年的开始,中国对企业服务的需求将越来越强烈。这当中会出现几个趋势:

第一个趋势是智能化。

伴随着IT的演进,企业软件从功能型软件向易用型软件发展。由于云的出现,可以随时随地在云端存储、读取、调用所需的信息。智能化再往后,可称之为智能型。如今是数据科技的时代,数据的价值大家都认同,但数据的价值如何挖掘,是更关键的一步。智能型产品可以根据数据分析,为企业提供决策建议。

第二个趋势是赋能核心业务。

企业服务中有很多通用型的需求,比如财务、协同、人力等等。但不同行业的企业,老板最关心的业务是不一样的,越核心的业务,企业服务发挥的价值越大。

第三个趋势是促进协同,整个生产关系更高效协作。

从供应链角度来看,如果企业和企业之间数据互通,能让上下游了解对方的产能和需求,这些产能在线化之后会使得供应链效率有很大提升。

从组织管理方式来看,今年产生了很多现象,包括「灵活用工」趋势,将一些没有明显晋升空间的岗位外包出去,让自己专注于核心业务,也是一种协同。

 

文章来源:捕手志,作者:捕手志的朋友们;

编者:云朵匠 | 数商云(微信ID:shushangyun_com)

【数商云www.shushangyun.com】专注为企业提供供应链系统搭建服务,长期为大中型企业打造数据化、商业化、智能化的b2b电子商务平台服务解决方案,为传统企业搭建一站式电商网站建设服务闭环体系,实现供应链系统服务平台数据互通、全链融合,综合提升平台运营效率与平台收益。

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数商云是一家全链数字化运营服务商,专注于提供SCM/企业采购/SRM供应商/DMS经销商/渠道商等管理系统,B2B/S2B/S2C/B2B2C/B2C等电商系统,从“供应链——生产运营——销售市场”端到端的全链数字化产品和方案,致力于通过数字化和新技术为企业创造商业数字化价值。

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