明势资本焦腾：数字经济时代下，企业服务领域的十大创业机会
活动中焦腾围绕未来中国市场的风向，分析了未来企业服务领域的 10 个创业方向。并为众多创业者分享了创业从 0 到 1 的通用方法论。Enjoy:
人口增速和经济增速放缓、能源危机，人均 GDP 1 万美元，品质消费崛起，传统制造业的国际竞争力衰退，裁员潮，大幅减税，政府放松对通讯、电力、金融、运输行业的管制，大家猜猜这是哪个国家？
这是美国二战以后经过 30 年高速发展之后的表现。
美国在黄金发展的 三、四十年里，将发展重点放在对科技的垄断上。在上世纪八十年代后至二十一世纪初，黄金二十年里，美国研发投入占比非常高，以此来实现产业升级。
如今我们中国面临的现状同美国很相似，国内所有一二线机构都把产业升级作为最重要的战略方向。这也是中国崛起最大的投资机会和创业机会。
举例来说，沃尔玛是一个典型数字化赋能的零售科技公司。但它最开始做的事情是使用条形码与 ECI 集采，梳理超市财务和库存信息。
换句话说，就是披着零售外衣的科技公司。滴滴毫无疑问也是披着打车外衣的科技公司，它的数据量非常大，在增加科技投入后，收入在二十年内从 4 亿增长到 168 亿。
随着中国人口老龄化，如今国内有效劳动力数量在持续降低。所以科技赋能与产业化升级，是未来十年的企业生存发展的关键抉择。
有效人口持续下降，工业增加值却要继续保持持续增长。劳动力与需求的差距越拉越大，国家只能通过更多的新基建与数字化来弥补。
不知道大家是否感受到劳动力人口减少和费用增加。我讲一个自己的经历，今年年初我又买了一套房子，我请了几位师傅拆空调，本以为几台空调还可以卖一些钱，却发现自己反而要支付一大笔服务费。
之前做过一次统计，旧基建打造工业化社会基础设施带动 GDP 和信息化增长的比例大概是 1:3、1:4，而新基建打造数字化社会基础设施带动相关增长的比例可以到 1:13 至 1:15 。
机器人、无人工厂已经不再是噱头或者技术升级了，而是企业的真实需求。尤其是今年的疫情黑天鹅事件，加速了这一进程。大量的制造业企业已经开始应用流程化工序，集成机器人来取代原本工人。
这里，我想请大家思考一个问题，为什么国内的独角兽企业主要集中在在线教育、电商以及一些在线旅游公司。技术类、开源类的独角兽企业基本上都是美国企业。
还有一个问题是，为什么中国没有诞生像 BAT 这样的企业服务公司？
接下来，我们通过分析最头部公司，分析一下原因：SAP ，作为全球最头部的工业 ERP ，有着非常强大的功能。
而 SAP 做的事情非常简单，它帮助其它企业——如大众、奔驰、西门子这些头部制造业公司——固化和输出自己的先进管理理念以及管理方法。
这也是投资机构经常会问你有哪些典型客户，有哪些标杆用户或者正常用户的原因——头部客户可以把行业内领先的经验、流程以及管理方法固化到产品内部，帮助产品去不断迭代。
像 IBM、微软这些头部企业，实际上也是一样的过程。在服务美国过去最头部的行业客户时，不断积累和迭代自己的产品，再向行业其他客户去延伸，赚这些客户的钱。
总结来说，企业服务就是先进企业管理理念和方法的固化与输出。
但这样做的前提是，我们要首先形成头部的行业，进而才能形成优秀的管理理念与方法，之后再固化到我们的产品里面，进行推广与服务。
好在我国的电商、物流包括新媒体在世界范围内是比较领先的，这些行业内的管理理念、体系以及产业链已经很成熟，可以向企业输出了。
结合中国发展的现状以及行业的市场空间，我简单梳理了新基建发展背景下的十个创新创业机会。
管理学到现在还不完全被认为是科学，如今的企业还有很多规范化的管理动作没有做。之前的企业管理，基本上是对人的依赖，如今越来越多的企业开始转变为对数据、模型的信仰。
刚才提了 ERP、OA，还有 SCM 和 PLM 、采购、BI、协作等正在新发展的管理理念要补课，这些管理理念的提升对应都是产品的机会。
举个例子，我觉得今年或明年就可能大爆发的产品就是 CEM——客户体验。这个概念重要到什么程度？很多企业主现在根本不知道 CEM 这个产品或者系统，但实际上已经开始做了。
比如淘宝上的电商，很多卖家非常专业，会去关注买家评论，为的就是研究客户的真实反馈，从而更好地优化自己的产品。这种理念就是客户体验。
再比如说，现在我们有时候去住酒店，前台有一个二维码，入住的客户扫码填写问卷。这也是 CEM 理念。
但我认为，这些产品都可以升级。比如说企业可以把问题多元化设计，每个客户只需要几秒钟的选择题进行体验反馈。但我们可以通过大量的数据、大量的人群去解决客户反馈的问题。
如今飞机出行，每次落地填写的问卷问题都一样，如此大规模的航空公司，产品体验却很差，而且航空公司依然没有重视客户体验。
我相信未来会有一些相关创业公司，帮航空公司将客户体验做得更好。
过去国企、央企、IT 行业花费大量成本，把新产品上云系统。现在很多后发的公司，直接就把产品建立在云端。
现在，中国 80% 的公司建立在云上，不仅缩小了中国与美国之间的差距，还缩小了大企业与小企业的差距。
如今想创业，做一个 To B 或者 To C 端的服务，创业者只要做好研发就可以了，不需要自己运维，也不需要自己找机房，搭建服务器。
一开始，我们关注企业经营的业务数据，现在我们越来越关注经营行为。分析经营行为过程完成智能预测，是数字化转型的升级机会。
举个例子，我们帮助传统女鞋连锁品牌百丽做数字化转型。每一个百丽的鞋子店门口，都有一个大摄像头采集人脸信息，并同会员库里的会员信息做比对。
每一个货架后，都会有摄像头在采集信息。甚至，百丽在每一双鞋子里都装了 IFID 芯片，我们每次拿起一双鞋、每一次动作都会被记录。
通过对顾客购鞋过程中每一个动作的监测和把控，来判断各个环节对促成交易的影响。
传统行业，将自己的经营行为数字化转型之后，会暴露出很多过去没有办法发现的问题。而且，经营行为数字化之后，可以实现快速改进和迭代。
因此，我认为在有大量数据支撑的情况下，传统行业数字化转型升级中，也存在很大的创业机会。
随着云化程度越来越高，实际上企业之间互相打通，产生协作连接的机会和可能性也会越来越大。
举一个例子，汽车整车厂需要依托电话、传真、邮件查看库存生态、计划情况，如今只需要使用 ERP 系统，便可以实现信息的高速流通，高效地调整供需关系。
以招聘软件为例，如今最好的公司，已经可以实现初次面试全部由机器人来完成。将面试对象的能力要求、知识结构要求、资源要求全部结构化，通过机器人提问来实现自动面试，非常高效。这就是精细化管理场景的创业机会。
此外，我觉得还有很多创业的机会，比如在线客服或者智能语音客服这些。之前做机器人产品不赚钱，如今转而去做一个 BPO，基层客服赋能给客服人员。比如一些一站式物流公司，后来发现系统做得好，直接赋能给自己，三方物流公司更高效地帮客户承载物流服务。这些叫做 AI Agency。
阿里的效率非常高，从电商、供应链到支付，包括退货都做得很好，但毕竟要履约，要履约就要通过物流，但物流的效率又很低。这几年我们逐渐能在后端看到物流信息，阿里又和物流做了一个新产品，退货的时候可以直接预约上门退货，不用填自己的信息和退货方的信息。这一年大概帮阿里省了 20 多亿的物流费用。上面写着菜鸟裹裹的快递员，其实都来自申通、圆通。
巨头在整个赛道做得差，又不愿意放弃这块业务，创业公司可以抓住这样的共生机会。
我们早期投的 Cloud Native，让 SaaS 换代的系统架构级机会；Serverless 与 Faas，函数服务化，开发者无需关注服务器，只需要关注业务代码逻辑。RPA 打破数据壁垒；Low Code 产品快速实现交付；开源与商业化，这些都是很好的创业机会。
这个短期内受国际化局势的影响比较大，暂时不展开分享。
关注科技行业内的外资品牌，那些进口比例很高的。重点突破相关技术壁垒，提升科技水平。不管是称之为国产替代还是中美脱钩，创业者都应该重视这里面的机会。
刚才讲了企业服务的 10 个创业机会。那么我们面对这些机会到底该怎么做？我大概梳理了一些通用的，从 0 到 1 的方法论。
创业者可以依托一些通用技术的平台快速试错；站在巨人的肩膀上，先把产品的 MAP 先搭出来，面对不同的客户、不同的行业去试错。
这里强调三个方法论：
顺势而为与反共识；
行业驱动力；
预判。
除此之外，创业者在创业选择上，应选择细分行业成为龙头，避开巨头主赛道。
什么叫巨头主赛道？比如说阿里的电商业务；腾讯的社交和游戏业务；头条的新媒体和广告业务。
在创业过程中，应该市场为先，产品为本，提升体验。
我们现在创业大家经常讲 PMF ，到底是 P 重要，还是 M 重要？面向不同的行业，可能不太一样。但是对公司来讲，判断 M 是不是真正存在？M 的增速怎么样，更重要一些。因此，创业者在创业过程中，应横向快速拓展市场占有率，之后迅速结合流量、转化、获客成本来算账。
算账是创业公司完成 0 至 1 转化之后至关重要的一步。
纵向延伸更多服务，切开交易和供应链。原来是做工具的，现在做交易本身，比较考验的就是融资能力、自我提升能力和是不是有企业家精神，做企业可能会死很多次，能不能撑下来，是对面一个创业者的考验。
对投资人而言，国内早期科研投资的风向是这样的：
第一个是为了解决中国人口老龄化问题严重、新生儿出生率很低的问题设计的产品，包括 AI、RPA、企业服务工具；
第二个是神策，用户行为分析；
第三个是和云相关的，开源、5G 等。
以上，就是今天的全部分享。在中国，无论是做投资，还是创业，在如今都是一件很幸运的事情。国运长期的确定性就是最大的红利，尤其对于我们科技行业从业者而言，更是如此。我们明势资本相信，技术驱动的各个产业的数字化转型、智能化转型一定是未来 10 年甚至是 20 年中国最大的机会。
这就是我们应该坚定不移走下去的原因。
谢谢大家。
推荐阅读
好内容要分享：点一个「在看」，让更多技术管理者一同受益。