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IDG资本合伙人牛奎光:为什么长期看好企业服务赛道?

IDG资本 2020-09-04

The following article is from 数字观察 Author 企服一姐




 IDG君写在前面:

3月10日,定位于“企业钱包”的分贝通宣布完成3600万美金的B+轮融资。逆势融资,显现的是整个市场对于企业服务的信心,疫情过后,以技术为核心、为企业提供降本增效服务的生态商们正蓄势爆发。

以分贝通为代表的企业服务机构是众多公司背后的强大“推手”,是看不见的力量。企服之所以潜力大,是有赖于整个市场对于效率日益增长的追求。

IDG资本很早就开始布局企业服务赛道,无论从投资数量还是投资金额上来看,我们都是企业服务市场最活跃的投资机构。正如IDG资本合伙人牛奎光所说:“过去10年大家基本上挣的都是消费互联网的钱——通过给用户带来很多便利,适应了用户在网上的诉求,对生产关系侧带来了巨大的改变。接下来10年重点将在供给侧,或者说生产效率侧会有巨大的机会。跟生产关系侧的改变不同的是,这是个慢而持续时间长的过程。

我们相信,未来消费互联网仍然会增长很快,但投资机会会从消费互联网转移到以效率为驱动。”

今天分享给大家一篇IDG资本合伙人牛奎光于2017年发表的演讲,彼时牛奎光提到:我们长期看好企业服务。如今再来回顾这篇文章中的观点,本身也是作为长线发展的反思和再理解。

牛奎光


2019年,企业服务赛道发生了哪些变化?

牛奎光总结去年企服赛道比较重要的事:

一是数据中台,中台火起来本质是用户侧数字化跟原来的管理旧模式之间的不匹配,数据基础设施会有持续稳定的成长空间。

二是供应链,比如 B2B 交易平台,怎么能把商业的订单、交易、物流跟金融结合起来,接下来会有挺大的空间。

三是人工智能的应用。技术开始变得成熟,到了在一些行业真正应用的好时候,比如工业检测、教育、零售等。另外还有 5G、IoT,还有用户数据化等方面。

企服赛道的特点是长期持续增长,而不一定是爆发式增长。社会还是有很多存量的文化或意识,并不能给那些“实际创造出的价值”一个好的价格,这可能是困扰着企服发展速度的重要因素。为此牛奎光建议创业者要考虑顺势而为,而不是教育社会。

“也就是说在社会对其解决的问题还处在红利期的时候进行切入,在这个前提下,做好产品,保持耐心。 ”

牛奎光先后投资了商汤科技、Everstring、智齿科技、纷享销客、金山云、同盾科技、诚迈科技、脉脉、找钢网、天奈科技等。这两年,在见证企服市场发展的同时,他曾经的观点也得到了印证——


以下为2017年演讲正文:

2012年,企业级服务还未成为投资热点,但IDG资本看到了一些机会,于是逐渐成立了专门的投资团队,开始系统性地投资企业级服务。

迄今为止,我们在该领域已经投了七八十家公司,大致分为5类:SaaS企业级软件、云和大数据、基础科技、开发者服务、B2B。今天,我跟大家分享一下对企业级服务领域的创业和投资的思考。




IDG资本为何投资企业级服务




IDG资本很早投了金蝶、富达等企业级服务公司,后来发现中国互联网的发展,远快于企业级服务的发展,所有做企业软件的公司加起来都不如做互联网公司产生的利润多。

不过,这种情况从2013年开始发生根本性的变化,主要由于以下原因。

1)人口红利优势逐渐消失

过去6-7年中,中国平均工资水平以每年13%—14%的速度增长,人力资本迅速上升,时间慢慢变得值钱,这时提高效率就变得更为迫切。

2)智能手机的普及和云技术的成熟让盗版不再流行于市场

中国的信息化其实是智能手机完成的。智能手机上包含了很多应用,比如微信真正完成了中国信息化的基础设施,降低了每个人的信息化成本。智能手机的普及和云技术的成熟让盗版不再流行于市场。软件领域也类似这种情况。

目前,尽管国内的企业级服务公司发展相对缓慢,但我们认为未来肯定会出现一批独角兽公司,所以企业级服务创业者要耐得住寂寞。




企业软件的“七朵云”




1.企业软件的7种类型

从横向维度,我们把企业软件市场分为7个方向:市场、销售、财务、采购、沟通、客服、HR。

1)市场云

目前,市场云领域最大的公司是百度,它通过搜索的方式解决了当时的市场服务工作,因而成为BAT一极。

也正是因为这个特征,导致市场云创业公司从软件切入的意义不大,因为市场云本身包含着极强的服务属性而非流程属性,更多是对效果负责而非对流程负责。

2)销售云

toC的销售云基本由电商解决,toB的销售目前尚未有一个很好的渠道解决对结果负责的问题,只能通过管控流程来解决销售结果的问题。不过,当它有机会做成一个平台、沉淀许多数据时,就有了极大的价值。

本质上,销售云是“帮企业赚钱的服务”,而一个“帮企业赚钱的服务”比做一个“帮企业省钱的服务”更容易发展。

3)财务云

财务云化是一件比较困难的事,但是“代记账”除外。“代记账”的本质是合规问题,合规问题的好处是不需要企业教育市场,政府已帮你教育好了市场,你只要干活儿效率比别人高就能赚钱。

举个例子,美国有个人力资源流程管理软件叫WorkDay,当年公司市值达200亿美金,但软件的入职、绩效、管理、考核、上税功能都很一般。以前我不明白,为什么一个功能、效率很一般的软件市值能高达200亿美金?后来我想明白了,因为美国是个人报税的制度,政府为了让个人报税不受折扣地实施,就给企业加了一个要求——不能给员工算错。所以,这就变成了合规成本,此时软件本身的功能并不重要。

4)采购云

采购市场很难做,因为其中牵扯了大量利益,许多问题无法在线上解决。不过现在或多或少有转好迹象,许多国企也正在向市场驱动转变。

不过,采购本身具有极强的网络效应,如果能建立起网络将是一件非常有价值的事。

5)沟通云

该领域已经存在了些巨头,如微信、钉钉等,也有不少创业公司以此为基础,解决企业内部沟通问题。

6)客服云

以前,客服是成本中心;现在,越来越多人对客服的理念发生了变化,认为客服不光是成本中心,也是利润中心。

7)HR云

中国的HR需要的不是流程、合规性的需求,而是招聘的需求。

2.如何选择软件模式

1)线上营销VS线下营销

线上营销适用于“客户对这件事很了解,但不知谁做得好”,这时只要告诉他“我做得很好,来找我吧”即可。此时,线上营销比线下营销速度更快、更方便。

而线下营销则适用于解释一个5分钟内无法说清楚的复杂服务。当然,通过一段时间线下营销教育客户后,也可转到效率更高的线上营销。

2)直销VS渠道

渠道就是执行力,本质是发动人民群众的力量帮你干活,这样肯定比自己干速度快,所以创业者能做渠道时一定要做渠道。但渠道的执行力至多是直销的8折水平,有时甚至4-5折。直销能保证执行力,树立口碑,所以有时该吃的苦还得自己吃。

3)收费VS免费

如果企业重线下、主做渠道,需要激励线下渠道帮你干活,这时免费模式不可行,因此该收费就收费,而且应多收费。

当然,免费也是一种打法,并不是免费一定好或不好,要根据具体情况来做决定。

4)中小企业VS大中型企业

无论从中小企业还是大中型企业切入都可以,这并非定论。定论是你有什么资源、有什么本事、有什么方法使得获客成本更低。

3.软件行业新机会

1)从“自上而下”到“照顾使用者的感受”

过去,制造业使用管理软件的本质是帮企业看好钱袋子和管好人,其他人执行即可。所以,管理软件的设计思想是“麻烦底下人,方便上面人”。

但现在,老板和员工的地位发生了变化,经常出现“某员工今天被老板批评,明天就辞职了”的情况,老板需要给员工更多的尊重和关注,因此设计管理软件时要照顾使用者的感受。

2)人工智能兴起、数据流通性和外部性

2012-2013年时,创业者做一个手机端的企业服务软件基本是可以做起来的,现在再做已不是件新鲜事了。

不过,对数据和人工智能的理解,则是现在的认知红利。我认为只要“数据的数跑了,人就不用跑了”,这能提高效率,本质上解决的是物流问题。

3)软硬件一体化

比如,餐饮的信息化,现在订餐软件“钉米”可以让消费者直接在iPad上点餐。

4)融资

社会资源是有限的,尽早融资可以给公司带来更多规模效应的机会。




人工智能和大数据




目前,人工智能仍处于早期阶段。此前,IBM一直在做智能计算,花费了大量营销费用却没人记住,但AlphaGo却成功地教育了市场。

其实,人工智能已经存在了30年之久,算法一直在缓慢进步。进步的原因有两个:一是计算能力便宜了;二是数据多了,尤其是语音数据和图像数据。这两个原因使机器在某些事上的水平超过了人类,这具有巨大的应用意义。

1.人工智能的应用

比如,2014年我们投了人脸识别公司——商汤科技,公司在3年多时间内发展迅猛,B轮融资4亿多美金,现有600多名员工,其中120多个博士。

再比如,亚马逊推出了一款Echo类音响,家庭主妇在做饭时如果想听音乐,不需要擦干手拧按钮,直接对着音响喊一声即可。类似的公司里我们投了Rokid。

又比如,自动驾驶,我们投了Pony、zoox、禾多科技、北醒光子、luminar等。

人工智能也可应用在其他领域,包括银行实名认证、门禁人脸识别、直播特效、视频审查、美图、toB机器人视觉、toC机器人等。不过,人工智能仍存在许多瓶颈:自然语言理解还需要5-10年理论和算法上的突破,医疗存在较大的支付方式和伦理问题等等。

2.对人工智能机会的判断

1)人工智能是大公司的机会。

2)技术型创业公司的“窗口期”。该窗口期可能是2年、3年或5年,窗口期很容易过去,所以一定要在窗口期内抓住比较优势,迅速转化成其他壁垒,如数据壁垒、业务壁垒、规模壁垒等。

另外,创业公司“迅速占领用户心智,拥有极强的用户黏性”也有机会成长为巨头,因为当你占据了用户心智、拥有极强黏性后,谁都遏制不了你。

3.大数据应用正在兴起

目前,数据是人工智能更底层、更本质的壁垒。创业者要思考,你所在的行业中,有哪些是“以前没有、但对你的业务比较重要的数据”?如果你没有这些数据,是否可以通过和其他公司合作的方式获得?因为只有流通的数据才能产生价值。




B2B垂直市场的机会




之前,我们看到toC电商的兴起,于是便想:中国的批发市场是否有机会做电商?当时我们认为有机会,因为一个批发市场就四个核心功能:撮合、支付、仓储、物流。

撮合解决的是“你到我这来”的核心问题,有供需双方后才产生支付,而撮合和支付都可通过网络解决,然后解决仓储、物流功能即可有机会做一个全国性的网上批发市场。

但后来我们发现,原来做撮合的最后基本都改为自营了,所以B2B平台的发展逻辑可能并不是按照我们原来设想的那样,中间也许需要一个过渡阶段。

我也一直在思考:直营可能是阶段性的事,是多方面综合的结果,因为当平台一开始规模小时,人员是能管理的;但当规模交易量变大时,管理变得更加复杂。做撮合可能会出现劣币驱逐良币的现象,这个管理问题可能是造成阶段性做直营的一个重要原因。不过我相信,等整个产业环境更成熟一些,最后B2B还会回到撮合模式。

所以,创业者不要拘泥于“二元法”,认为“直营一定对,撮合一定错”,反之亦然。创业要看本质,遇到什么问题?如何调整方向解决问题?




我对创业的思考




最后,我再分享一下对创业的一些思考。

我认为,变化是机会。大变化有大机会,小变化有小机会。如果没有变化,我们的社会模式是固化的,创业公司在选择赛道时一定要关注变化。

我总结了当下的四大变化:首先,经济放缓,这对很多存量经营型、服务型企业是长期利好;其次,人口红利消失,人变得越来越贵;再次,数据变得越来越容易获得;最后,人工智能正在兴起。

当知道变化是什么后,就要解决切入口的问题:

1)业务切入,野蛮生长。

2)一针捅破天。先在某个细分领域建立起优势地位和口碑,再基于此去扩张,而不是一开始就大规模扩张。

3)中国人口多,几乎所有方向都有人同时在做。因此,既要有思想上的创意,也要有极强的执行力。

4)必须在竞争环境下考虑项目的切入点。创业公司一定要思考自己的比较优势是什么,看到市场正在发生什么变化,以及这种变化会带来什么后果。当你的公司涨了3倍、10倍时要保持警惕,因为你将面临一个更强大的竞争对手。你能做的就是舍命狂奔,能跑多快跑多快。

5)中国的2B市场未被建设,机会很多。

6)技术往往带来“窗口期”机会,而不是绝对壁垒。

7)挖矿机vs.矿产。大数据中,数据是“矿产”,技术是“挖矿机”。究竟是卖挖矿机的赚钱还是挖矿产的赚钱?其实不能一概而论,因为矿产价格在不断变化,价格高时特别赚钱,价格低时不赚钱。不过,从目前情况来看,数据会变得越来越值钱。

8)切入点vs.长跑道。toB创业关键不是长跑道,而是找到好的切入点,获得更快的成长速度。

9)创业公司的护城河有几种类型:先发优势(网络效应)壁垒、规模优势(规模效应)壁垒、技术优势壁垒、产品优势壁垒、 执行优势壁垒。创业者一定要想清楚你的核心壁垒是什么,以及该核心壁垒能否让企业在三五年后仍能持续发展。


END
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