资本开闸，中国To B企业迎来“上市晋级”潮
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作者 | 杨丽
来源 | 雷锋网
一次高质量的IPO点燃的除了企业本身，还有中国亿万级的企业服务市场。
如果过去几年说中国的ToB创业者们已经不相信中国的Salesforce，甚至闭口不谈SaaS，不谈上市，是因为除了市场大环境、政策与国外不尽相同外，用户本身的个性化需求和付费意愿就已经折磨得创业者死去活来，但在新的时代背景下，一旦这个问题经过试探并不断被击破时，中国的企业服务从业者们还有什么借口说：“我们不追求IPO，不希望成为中国的企服独角兽”？
疫情是加速器，让很多问题暴露，也让本就有野心和潜力的企业加速上市计划，国内二级市场的反馈恰恰证明了这一点。
据Wind数据统计，2020年上半年，中资企业在全球市场共完成IPO上市174起，数量较2019年同期增加56起（增长47%）。其中，A股上市企业数占比达到68%，港股为22%，美股为10%。
与此同时，过去登上新三板的ToB公司因缺乏流动性等因素，纷纷摘牌、退市等待机会登陆科创板。IT桔子数据统计，截止目前2020年科创板ToB上市公司总计16家，青云、中望软件等企业已成功过会。
试问，此时上市为何成为中国ToB公司的重要任务？
1
长期推力
“关于上市，我感觉会很快，比我们想象中的要快一些。”不久前，一位新赛道创业公司高管在雷锋网对话中如此表示。
近段时间以来，海内外ToB厂商IPO消息不断，从Slack、Zoom、Snowflake，到Ucloud、金山办公、奇安信、声网、明源云、首都在线……
2020年9月17日 初创公司Snowflake上市
本质上，企业IPO是一件好事。具体定义可以这么来描述，“通过广泛吸纳社会资金，诸如资金以扩大经营生产；同时通过上市后定期披露财务报表，将经营状况公开于公众视野下，提升自身行业影响力和工信力度。”
此前，美国企业服务市场已获得全面性发展，上市公司从老牌传统IT公司IBM、微软，到新SaaS公司Salesforce、Workday、ServiceNow广为人知。
此后美国企业服务上市公司所在赛道开始更为细分和垂直，如2015年的Box、Atlassian，2018年的DocuSign，2019年千亿美金独角兽Slack、600亿美金独角兽Zoom，以及2020年上市即突破30亿美金的Snowflake。
2016年，咨询机构Centaur Partners公布的SaaS市场调研中，曾对企业并购、融资、上市情况进行过统计分析，2013年至2014年期间，在美市场由PE（私募）和VC（风投）推动的企业IPO项目筹集总计704亿美元。
2010-2015企业IPO市场情况，来源Centaur Partners
在另一项调研中，从2012年开始，SaaS公司竞品数量平均不超过三个，到2017年底，每家SaaS企业至少面临同一赛道上九家企业的竞争。2007年至2017年期间，产品数量从原先的500种增长到8500种。
SaaS的增长及IPO情况都表明：以SaaS为主导的ToB市场正加速成熟。
不过相较之下，业内普遍认为，中国企业软件市场直到如今仍处于早期阶段，其玩家数量、市场规模、需求及付费意愿有待发展。
以用友、金蝶等通用型企业管理软件服务商（两家市值均不超过百亿美金）为起始点，此后兜兜转转30载，上市创业公司众多，却唯独在品牌声量与市场份额层面再无令人印象深刻者。
一方面，小客户的获客成本低、周期短，易形成规模化效益，但客户黏性不高、付费能力不强；而大客户的客单价高、付费能力和付费意愿强，企业客户生命周期长，但提供服务的门槛较高，规模化效益难于形成。
另一方面，用友、金蝶最早对标于IBM、Oracle、SAP等以流程驱动的ERP管理软件，后者是先有流程管理的思维，再逐渐迭代出IT架构，具备十分成熟的信息化基座。相比之下，国内CRM、ERP等企业软件的早期包袱不在于研发实力，而是销售和渠道代理。
而如今企业服务市场的发展，更大程度上取决于用户诉求的快速变化。单纯通过流程管理推动数字化转型的时代过去了。
2
拿下ToB金字招牌
认真探讨起来，提供产品服务与技术解决方案的供应商，只要商业模式合理都可以称之为ToB。而它们选择上市的原因及所需具备的条件，可能差异会很大。
首先是“LTV / CAC（客户全生命周期价值/获客成本）>3”这个指标，用于帮助投资人和创始人判断企业营销和销售过程中所呈现的客户留存情况与产品可复制性、盈利性等问题。
这套标准曾在过去一段时间里备受国外认同，像当时红点创投的Tomasz Tunguz曾阐述了很多有关这些指数的理论和判断依据。但流传到国内后却发现完全不是这个路数。核心原因在于，计算一个客户获取的成本容易，但如何计算出一个受多方面因素（如免费策略）导向的客户全生命周期价值却并不能短时间衡量出来。
那么国内ToB公司更看重什么呢？
五源资本刘凯此前交流中曾总结了对“用户来源、留存和市场”的关注。
“对于应用软件型公司，不应只看客户公司，而更应该是公司里员工的使用情况。”
多数情况下，企业服务软件产品的最终使用者正是员工，对于一套产品的好坏他们会有直接的话语权，ToB市场尤其忌讳不了解用户需求就凭空开发功能，这也是为什么ToB企业的产品经理相比往往面临更大的挑战，因为同时契合企业管理者和个人用户的需求开发需要平衡。
雷锋网发现，像“获客能力”、“获客成本”、“规模化程度”、“客单价”、“客户的付费能力和付费意愿”等等均是考察ToB业务的核心指标。
例如过去三年期间，有赞、微盟、金山办公、声网等公司的先后上市，它们分别代表了不同时期下中国企业服务创业的典型特征。
微盟有赞等SaaS公司的出现，曾让原本不性感的ToB变得夺人眼球。这类ToB企业很大程度上源于社交和移动技术的驱动，原生于互联网、云计算，主要解决的就是电商企业开店、做生意这个场景下的所有诉求，这种情况下消费者、员工、业务实时高效互动的重要桥梁正是“连接”。
远赴纳斯达克上市的声网，则得益于疫情期间教育、直播、IoT、金融等各类实时互动应用场景的爆发，上市首日大涨153%，市值超50亿美金。招股书显示，目前声网收入几乎全部来自于云服务。2020年第一季度实时互动服务收入3544.6万美元，占比总收入为99.68%。2020年第一季度，毛利为2447.8万美元，净利润298.7万美元。
而像金山办公，却是目前科创板市值破千亿的三家公司中，唯一一家企业软件类老牌IT公司（其他两家公司中微公司、澜起科技均与半导体、芯片相关）。这既得益于金山办公在营收和净利润方面的优质表现，也源自金山办公还在布局面向党政军为主体的B端客户，从单纯的软件lincense向SaaS服务延伸。
2019年第一季度财报中体现，金山办公主营业务有三种销售构成分别是：软件授权、服务订阅、互联网广告
同样动作的不止有金山办公，外部环境刺激下，企服市场的各类玩家正变得愈发活跃。过去AI技术服务公司在遭遇科技巨头在C端流量+价格战的双重“打压”下，开始有重点地在B端市场找场景、塑造产业生态。
据雷锋网对最近两年创业公司的观察，BAT三家科技巨头公司合力掀起的ToB浪潮，让原本擅长技术普世化的AI技术供应商们意识到需要找场景、找项目，扣上AI ToB的流行帽。
在更加严苛的AI商业化环境中，2020年AI公司的IPO计划似乎得到了外界的一致性关注。
6月，旷视公布企业服务战略，包括城市物联网、个人物联网、供应链物联网三个行业级方案。在此一年前，旷视向港交所递交了IPO申请，成为四小龙中首家寻求上市的公司，尽管直到现在一直没有新进展，但ToB战略的升级似乎在为其IPO掷出了有利砝码。
同期，AI芯片公司寒武纪已于7月登陆科创板，开盘大涨288%，而AI语音公司思必驰也宣布完成Pre-IPO轮融资。
ToB企业扎堆上市的声音正愈发强烈，其实离不开背后的一个重要推手——资本。
3
资本式微？
残酷现实下，资本投ToB的逻辑也在重新定义。
一个现象是，创业公司在一级市场很难再融到钱，二级市场开始热闹起来。这股风对于企业服务公司也不例外。
尽管近年来不断有上市项目发生，各个细分赛道上也成长出一些优秀企业，企业服务创业团队相对数量是明显减少了。IT桔子数据显示，近5年里企业服务新增公司数量逐年下降，2019年为758家，而截止2020年10月，当年新增企业仅有151家。不能否认的是，2015年后中国企业服务的创业热潮在不断退烧。
进一步探究，中国企业服务创业公司的这一变化，或许与中国近年来产业互联网生态力量的角逐有很大关系。
互联网巨头公司集体看齐，以投资或生态联盟的方式频频向企业软件市场注脚。这导致对于创投机构而言，想要投技术，优质的机会都被巨头干了，想要投业务，云渗透率较高的行业、场景，也被巨头垄断了。进入到2020年，教育、工业，因疫情带动加速云计算渗透率，已经引来阿里、腾讯、字节跳动的大举入侵。
回到开头我们讲的，此时上市是否就是当下一个有利选择？
2020年的资本市场似乎迎来了最后一次改革红利。
2019年6月13日 上交所科创板开板
首先是国内科创板注册制等一系列政策有所松绑。2019年6月科创板开板，2020年6月创业板试点注册制改革。用证券术语来解释，即
“目前A股处于从审核制向注册制转轨的特殊时期，注册制标准的上市门槛，与审核制标准下的估值溢价，两者的结合造成了所谓的政策红利（援引自自投中网）。”
与此同时，瑞幸事件影响下美国证监会对于中概股过审开始变得严苛，加之中美贸易摩擦背景，疫情对中国企业客户数字化需求的刺激，尽管全球IPO活动正逐渐放缓，但难掩中国企业回流本土上市趋势，越来越多的中概股开始筹备IPO。
纳斯达克、A股（包括科创板）、港交所，均成为近年来中国企业扎堆的场所。
而当年熬过了新三板这个“鬼村”的ToB公司，在新的IPO机会中亲眼目睹了这场价值回归的变革。
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