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有赞白鸦:AI,让 SaaS 真正「人人可用」

连冉 极客公园 2024-01-04

SaaS 越强大,客户越难用的悖论,有了新解法。

作者 | 连冉
编辑 | 靖宇
「过去 11 年,我们在这 7 个系统的产品设计和研发上一共花了超过 30 亿的费用。」在过去 11 年中,有赞构建了包含 7 大系统、两万个功能的商业运营体系,服务范围覆盖社交电商运营、会员管理、线下门店管理等全链路 SaaS 体系。
但随着系统愈发复杂强大,商家却常常无法用好这些功能。有赞创始人兼 CEO 白鸦认为,这是所有 SaaS 公司都面临的难题,也是 SaaS 公司 to B 的一个无解的悖论。
过去一年,有赞积极探索 AI 技术在 SaaS 的应用。在极客公园创新大会 2024 上,白鸦分享了有赞在 SaaS 领域的最新进展和对 AI 技术的拥抱。
在白鸦看来,未来无论 10 年还是 20 年,中国的 SaaS 企业最核心要解决的一个问题就是「当你的系统越来越强大,使用起来就会越来越复杂,用户的使用门槛就会越来越高,你越来越不能给用户交付结果,这个时候应该怎么办?
AI + SaaS =?白鸦的答案是,「像给用户换了一辆自动驾驶的『沙发』——只要坐上去说出目的地,它就可以告诉你怎么走,你说确定这么走,它就自动走了。」如此一来,可以直接为用户交付结果。
「未来 5-10 年,最好的 SaaS 公司,一定是和 AI 结合最成功的那些团队。」白鸦如此预测道。

01

to B SaaS 悖论:

越强大,越难用


上一次来极客公园的舞台还是 2010 年左右,那时候移动互联网刚刚开始,我们在极客公园的聚会上聊移动互联网,十几年过去了,今天回到这里聊 AI,我今天分享的主题是「SaaS 怎么把门槛降下来」
我们自己对有赞的定义是商家服务公司。我想强调一点,to B 的服务和 to C 的服务是不一样的。有赞这家公司主要在做三件事情,一件是帮品牌零售商在各个内容平台和供应平台上进行内容营销,通过内容营销,获得流量或者品牌曝光,把在内容平台上关注它的用户转化成粉丝或微信好友。
这其中最主要的工作,是帮助商家建立针对客户粉丝和微信好友的私域顾客运营体系,促进他们的重复购买和重复分销。并且针对重复购买和分销,提供智能化和自动化的运营系统,帮助商家解决以消费者为核心的运营问题。
我们也遇到了一些来自线下的商家,他们的线下系统不好用。因此,我们为他们提供了线下收银、点单等数字化系统和线上独立的微信小程序,这是有赞正在做的事情。
白鸦:有赞是一个商家服务公司|极客公园
在过去 11 年里,我们推出了 7 个核心产品。我相信大家在实体店消费时都体验过这些产品的使用场景。例如,当你在店内试穿一件衣服,无论你是否购买,导购都会通过微信与你建立联系。他们有时使用个人微信,有时使用企业微信。
这是因为我们为这些连锁门店的总部提供了一个导购管理系统。这个系统可以驱动和管理导购在门店进行标准化的工作流程。当导购的粉丝数量达到一定规模时,他们需要一个完整的 CRM 系统来管理粉丝、分析粉丝的喜好。
美国已经有很多年使用 CRM 系统的历史。但在中国,早期的 CRM 系统更多地是用来查看数字,而没有真正起到实际的作用。
在美国,CRM 系统计算完成后,会有客户触达通道,比如通过邮件营销(EDM)发送邮件到用户的邮箱。而在中国,垃圾信息泛滥,导致人们不常使用邮箱,因此 CRM 系统无法有效触达消费者。
然而在过去七八年里,中国有大量的品牌零售商,他们拥有了数十万、上百万的微信粉丝,这些粉丝分布在每个导购的微信中。因此,这些品牌零售商需要一个完整的系统来分析粉丝的购买历史、浏览记录等,以便向他们推广和营销。
因此,我们需要一个庞大的 CRM 系统,以及相应的企业管理工具。使用这些系统、工具的目标是更好地与老顾客建立连接通道,并精准投放触达老顾客的信息。
在这个过程中,顾客可能会选择在线上商城购买,因此我们需要提供小程序商城工具;他们也可能在群里的团购购买,或者回到门店购买,因此,我们也需要为门店提供数字化工具;同时,很多消费者会回到电商平台去购买,所以我们需要确保整个数据连通。
这 7 个产品共有两万个功能。每个功能上线需要花费 25 人日,上线后综合维护也需要 25 人日。目前,中国 IT 公司每人每天的综合成本,包括工资、行政成本、社保等在内,平均最低为 3000 元。在过去 11 年里,我们在这些产品的设计和研发上共投入了超过 30 亿的费用。
所有这些功能和应用都不是随便开发的,因为每个功能都有其背后的成本,每一项功能都超过了 25 人日的成本,这些都是由客户明确提出需求,并且正在被客户使用的。
但这里有一个 to B 的产品非常头疼的问题,那就是这些功能实在是太多了、太庞大了。并且 90% 的功能只有 3 %-5%,甚至 1% 的客户使用,对其他 90% 的用户是一种干扰,但是这些功能又不能没有,因为有 3%-5% 的人在使用,如果这一两个功能没有了,这 3%-5% 的人可能就不会续费了,这就是所有 SaaS 企业都会遇到的非常头大的问题。
白鸦认为目前 SaaS 工具中的很多功能,只有 3%-5% 的人在用|极客公园
SaaS 公司的核心目标之一是确保客户成功。为了实现这一目标,我们会总结优秀客户的最佳实践,并将这些经验整理成文档、培训资料和赋能资料,帮助其他客户更好地理解和使用 SaaS 系统。同时,我们还设有专门的客户成功团队,负责指导那些尚未充分利用系统功能的客户,如何更有效地使用 SaaS 服务。而为了让客户能够有效地把这个系统用起来,我们还提供代运营、咨询培训等服务。
然而,在客户不了解这个系统的情况下,或者缺乏能够充分利用这两万多个功能的整体策略、缺乏围绕消费者的运营人才的情况下(尤其是国内),工具越强大,反而越难为用户交付有效的结果,这是所有 to B 服务公司所面临的一个特别棘手的问题。
并且,由于客户的需求不断变化,系统需要不断添加新功能来满足这些需求。随着功能的增加,系统变得越来越复杂,就会导致客户更难以掌握和使用。这就形成了一个恶性循环。

02

给每个商家一个 AI 助手


去年 10 月,我们开始用 AI 解这个题,今年终于找到一些有意思的解法。
先举个例子,让大家感受一下系统的重要性,以及即使有了系统,商家运营一个系统有多麻烦。
马上要过年了,很多品牌零售商会做年货节,一次年货节的活动他们怎么做呢?
第一步,将几个高管召集在一起召开策划会议,讨论今年春节年货节活动的方向。这一轮会议通常不会得出实质性的结果,因为大家所掌握的信息并不全面。对于消费者的情况、竞争对手的情况、平台政策以及货盘准备情况,大家都不清楚。会议的结论往往是,大家回去收集相关信息,下个星期继续讨论。
第二步,各个部门继续开会,提出各自的观点和意见,经过充分的讨论和碰撞,从众多方案中挑选出一个最终的方案。这些方案可能包括今年主要冲销量的策略,通过在平台上投放低价款来吸引消费者;或者将产品做成统一包装的礼包,以回馈老顾客。经过讨论和选择,最终确定一个最适合的方案。
方案确定后,运营团队需要至少花费两到三周的时间来设计商品组合、定价、营销策略、文案和界面,并设计每个商品的包装界面。最后,提交给平台进行评审。
在这个过程中,老板可能也没有太多想象力,无外乎是把两个方案融合一下,定出第三个方案。
当一个周期为十天的活动上线后,公司一般每天都会出一个数据报告,大家聚在一起讨论哪些地方做得好,哪些地方需要改进,根据进度进行调整。
在活动结束后,大家开始从不同角度进行复盘,这个过程往往会有些混乱。更可怕的是,如果一个连锁门店有 200 家门店参与这个活动,通常需要三四十个财务人员工作一两周的时间,才能把这次活动的账算清楚。
这是因为每个企业的需求不同,市场上没有现成的数字化工具来帮助他们算账。他们需要将所有平台、全渠道的数据录入到一个 Excel 中,并使用不同的公式来计算每个门店的业绩、导购的业绩、这个月的提成等。这个过程非常复杂,即使有系统和人力支持,零售运营仍然是劳动密集型工作。
有赞系统的 AI 可以为商家提供一系列流程的全程帮助|极客公园
在过去的一年里,我们通过 AI 为商家的运营问题提供了非常有趣的解决方案。例如,在刚刚提到的场景中,商家不再需要召开会议,因为当他的数字化系统在有赞这里,他的所有情况我都知道,他们只需与有赞的 AI 进行交流,AI 就会根据商家的具体情况提供方向和建议
例如在确定了针对老顾客进行礼包回馈的运营方向后,商家可以继续与 AI 进行交流,询问这个方向有哪些具体的方案。AI 会根据商家的需求和库存情况,自动推荐几个商品组合成礼包,并给出相应的折扣和优惠,以及针对不同顾客的投放策略。AI 还会根据这些信息自动生成一份运营方案,商家可以根据实际情况进行优化后,点击「执行」按钮,AI 就会根据系统自动化执行所有操作,所以这一切都可以在有赞体系内完成。
针对年货节这个场景,AI 可以分析商家的经营情况,了解每个门店、每个区域的情况,然后推荐适合商家的方案。商家也可以与 AI 反复对话,得出最适合的方案。一旦选定方案后,AI 就可以给出具体的做法,包括方案的详细作用和执行过程的跟踪。
例如商家库存只有 1000 件,想要进行促销,打 3 折销售,并在剩余 500 件时变为 5 折,200 件时变为 8 折,最后 50 件时不打折。这时,系统会根据库存剩余数量自动调整价格。进行这样的活动时,商家还可以告诉 AI,如果进度比预算慢了 10%,就发出通知和警告,并提供一些建议。
除此之外,AI 还能做很多事,例如实时提供报表和反馈,以便我们了解活动的效果并做出相应的调整。最终活动结束后,AI 会自动对账,生成财务报表,不再需要那么一堆财务。
如果说,过去的软件是 GUI(图形交互界面)的迷宫,需要大量的界面设计和前端工程师工作。那么有赞现在正在开发的新一代软件,所有界面都是由系统自动生成的。
这种方式的优点在于,当界面需要展示内容时,系统会自动计算并生成内容,从而节省了大量的前端开发工作。此外,有赞还制定了许多新的字符用户界面(CUI)交互标准,这些标准与传统的图形用户界面(GUI)有所不同。
例如,如果可以让用户提供是或否的答案,那么最好只询问是或否。又比如,在表达时,可以先直接给出结果,然后再解释原因。这些 CUI 交互标准使得整个系统能自动生成,只需要后端工程师和前端产品经理对接需求,再由运营团队训练 AI 以提高回答问题的准确性。这样整个系统就能更加高效地满足客户需求。
白鸦详解有赞如何借助 AI 发现了研发范式的更新|极客公园
在 AI 加成下,研发的范式发生了一些新的变化,这就是过去一年我们做的有意思三件事
第一我们做了智能助手,将商家从复杂的后台中抽离出来,帮助商家快速理解有赞的系统,并且找到想要的功能。
第二,我们像一个咨询顾问一样去训练系统,我们把所有的最佳实践资料给到 AI,并对其进行不断地优化训练,使他既可以理解这些最佳实践、也理解某个对话商家的具体情况,然后利用它的推理能力,根据综合因素给出用户行动建议。
这件事对我们来说是在这里面最有意思的,而且我们发现基本上只有有赞能把它做好。
为什么呢?
因为在过去 11 年里,我们交付了大概十几万个商家,通过观察我们发现:当商家在有赞系统的交易规模达到一定水平时,他们很可能会保持活跃,并且大概率明年会续费。
所以我们内部设定了一个交付标准,用于衡量商家在购买有赞系统后,线下门店和线上商城的交易额,以及活跃程度是否达到了我们的预期。当一个商家达到这个标准,我们的同事会为其编写一份《结案报告》。
这份结案报告涵盖了商家的业务类型、规模、之前的运营方式、选择使用有赞的原因、使用有赞的目标以及实际执行的操作。其中,我们会分析哪些动作是有效的,哪些是无效的,并总结出有效的策略。我们会根据这些信息为商家提供后续发展的建议。
此外,每隔两三周,我们的运营、客户成功团队的同事会进行一次交流,分析各个行业和品类的商家在近期一段时间的表现。我们会关注那些表现优秀的商家,总结并学习他们的成功经验和有效策略,以便为其他商家提供参考和改进的方向。
我们还对门店导购的工作进行了大量的总结和研究,例如在门店中哪些导购表现较好,他们的优点是什么,是联系了关键客户,还是客户服务做得好,还是群发消息做得好等等。我们会进行全面的分析和总结,并将这些经验制作成《客户成功手册》,以供其他导购学习和借鉴。
例如导购可以问系统,我想业绩更好,我想赚更多钱,应该怎么办?AI 会回复他,最有效的动作通常是在企业微信的 2000 个好友中找出 10 个人,这 10 个人很可能会在未来购买产品,他们是高净值客户,要去优先联系和维护。接下来就会知道如何更好地完成业绩。
我们还有一个公众号「有赞说」,每个工作日都会分享一篇 5-10 分钟可以读完的客户案例。
我们不断迭代和总结这些最佳实践,把这些《结案报告》、《客户成功手册》等资料给到 AI 并进行训练,于是它就有了跟商家进行「启发式对话」的能力,可以帮助客户系统性的提升运营思路,并自动化执行直接给客户交付结果。这可以很好的解决用户不会使用,没有运营思路的问题。
第三件事是梳理现有的API当用户根据我们的建议采取行动,并明确提出了具体的方案时,我们需要让他们不用花费大量时间在后台操作、填写各种表单。这些都可以通过自动化直接执行。我们可以实现运行、监督、归因以及下一次运营活动的自动迭代和执行。
这三件事,是有赞现在核心在做的。

03

所有 SaaS 公司,

都需要拥抱 AI


我也同意今天说的一个观点,那就是AI 到来之后,绝大部分软件未来都会消失,但是消失之前的阶段有多长呢?
至少美国过去 20 年 SaaS 发展的非常好,中国的 SaaS 还有 20 年。未来中国的 SaaS 10 年也好,20 年也好,最核心要解决的问题就是——当你的系统越来越强大,使用起来就会越来越复杂,用户的使用门槛就会越来越高,你越来越不能给用户交付结果,但如果你可以拥抱 AI,就可以自动给用户交付结果,这是我们给出过去一年我们自己的经验。
强大的 SaaS 工具,往往并不能真正给客户交付结果,因为你太强大了,他不会用。而简单的智能化的系统既可以给用户建议,又能自动化执行,某种程度上就是直接交付结果。
白鸦认为,AI 是解决 SaaS 悖论的正确思路|极客公园
我们内部经常开一个玩笑,过去大家都是用小本本记账,这种经营方式就像走路。然后突然有一天,线下门店和所有生意的管理都需要数字化,给你一套 SaaS 系统让你数字化管理你的生意。这就像给走路的人一辆自行车,虽然自行车会比原来跑得快一些,但同时也带来了问题。第一,这辆自行车需要购买;第二,学会骑自行车是一件挺难的事。
AI 加上 SaaS 像什么呢?就像给你一辆自动驾驶的沙发。你只需坐上去,告诉它你要去哪里,它就会告诉你最佳的路线。你说确定走这条路,它就会自动行驶。这种方式的效率完全不同,对结果的交付也大相径庭。
在即将到来的 2024 年,几乎所有的 SaaS 公司都需要拥抱 AI在未来 5-10 年,SaaS 行业中表现最好的公司,一定是那些将 SaaS 与 AI 结合得最好的企业。未来,可能有 70% 的功能是通过刚刚展示的 CUI 界面实现的,而 30% 的功能则非常复杂,必须使用表单表达的 GUI 界面。这些功能将会综合在一起,成为未来 SaaS 公司的重要组成部分。这是我们过去一年的收获和一些感受。
现在的有赞已经不只是一家 SaaS 公司,而是一家运营智能化系统的运营商我们为商家提供一个智能化的消费者运营的系统,同时,我们自己也在运营这个系统,让它不断优化和升级。
有赞现在只有两个目标,一个目标是帮助现在那些每年有 70% 老顾客流失的线下门店,实现每年有 70% 的老顾客复购;另一个目标是,希望我们能帮商家运营的人员成本在未来一段时间省掉 70%,理论上它是可以做到的。


*头图来源:极客公园
本文为极客公园原创文章,转载请联系极客君微信 geekparkGO


极客一问
SaaS 与 AI 结合,
能够为企业带来哪些实际的效益和变革



 

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