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再谈中国SaaS:有赞盈利了,微盟呢?

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为什么说有赞的盈利模式很难复刻?

文 | 新眸,作者|李小东,编辑|桑明强

中国SaaS行业前段时间发生了一个大事件,常年亏损的有赞终于实现了2023全年经营性盈利,利润大约3552万元。

字里行间,年报将盈利的动因,归结为商家整体的交易额和KA付费群体的上升,背后是有赞的客户画像从为中小商家提供工具,到为KA零售商提供服务的转变。

但事实上,这些并不能算是利润的直接原因。新眸调研后发现,据公开信息统计,2021年底,有赞员工数4500人,到2022年底不到2000人,截至去年第三季度,员工进一步缩减到1879人,裁员覆盖从销售、营销、研发、产品、运营以及职能管理,有刚入职的新员工,也有中高层管理人员。

也就是说,有赞的盈利是建立在多轮无差别的人力降本后,行政支出得以节省了数亿元,以至于在总营收同比下滑的情况下,公司还能传出单季度要盈利的信号。从这个角度来看,有赞盈利对行业而言,就很难说是好消息了。

那么隔壁的微盟怎么样呢?

还在亏损。据新眸不完全统计,过去四年微盟累计亏了40多亿,市值跌了90%。前不久的2023年财报显示,微盟期内经营亏损超6亿元,但由于大幅削减研发及销售人员,降本的同时亏损同比又收窄了一些。

有赞和微盟这两家公司的现状,让不少业内人士开始质疑SaaS行业国内落地的可行性,尤其去年以来,投资人话锋一转,不碰SaaS这一说法广为流传。一时间,质疑声四起——600亿左右的天花板,30%左右的年增长率,分散的市场,难伺候的客户,非标的各种需求,这就是中国企业SaaS的现状。

就像一些业内人士总结的,不同于若干年来互联网带给人们的爆炸式、一夜暴富的认知,SaaS让市场回到了步步为营的发展场景,遵循最朴素的经济学定律:持续满足需求,才能持续得到回报。

和海外比产品是好的,但路径出了问题

SaaS模式本质上是订阅付费,把一次性买软件的行为变成分期服务订阅,灵活部署、协同合作,客户既省钱又省力,对服务商来说还有规模经济效益,从各个角度来看,SaaS可以说是相当完美的商业模式。

国内但凡在早期做SaaS的,产品大多对标国外,都想成为像Salesforce一样的巨头,包括投资人也如此期盼,毕竟国内地大物博、大大小小有需求的公司很多,任何一家有上进心的企业,都知道与时俱进转型数字化智能化,都应该知道这么做的目的是为了提高效率。在这种情况下,人们相信下一个传奇会诞生在中国。

拿有赞和微盟来说,前者成立于2012年,后者是2013年,同一时间Salesforce已经在CRM市场份额超过软件巨头Oracle。当时流行的一句说法是,SaaS在国内越来越火还因为云计算、大数据等技术进步,直接导致软件市场逐渐向云端迁移,有赞、微盟当然嗅到了这个趋势。

有赞和微盟两家的产品形态很像,都是帮品牌商家做独立站,类似海外的Shopify,简单来说就是社交购物平台的工具商,给商家卖铲子,帮助他们开独立网店,产品刚开始最大的噱头是告诉客户,传统电商的流量是平台的,不是商家的,但在独立站,流量是商家的。

不过这两家对接的平台存在差异,就目前来看,有赞支持微信小程序、快手、微博等大部分内容平台,微盟主要对接的是微信生态和抖音小店。除此以外,对于商家来说,有赞和微盟在支付提现、手续费、结算周期等操作流程上差异也很大。

但这些都不是讨论的重点,他们最大的差异其实体现在运营的方式上。

有赞卖的是商家系统,不是中心化平台,没有流量,所以不做流量分发;创始人白鸦在阿里做过产品,有赞的初期定位就是一个帮淘宝店在微信上运营的工具,在素材组件、行业模版上积累丰富,功能大而全,还有支付牌照,可以实现渠道支付的一体化。

微盟的创始人孙涛勇出身百度搜索,据说以前向微信公众号提供过宣推服务,擅长精准营销,这也是微盟和有赞的区别所在,它不仅提供开店工具,还充当一个数字媒介。产品介绍上,微盟称能为客户提供营销服务,包括受众定位和数据分析,利用掌握的优质媒体源,产品中可内置广告投放渠道,降低前期推广成本,为客户提供一站式精准营销投放服务。

这里补充一下,微盟的广告业务在形成利润之前是成本项,微盟购买媒体资源后,增加一定价差再卖给广告主,资源方给微盟佣金,微盟也赚取广告差价。需要注意的是,广告主投放广告时,都要求有一定账期;但资源方通常没有账期,需要先付款后投放,微盟充当托盘商的角色先垫付广告费,账期后再回款,这里垫帐、回款环节会压缩到服务商的毛利。

但有意思的是,两家业务上的区别,并没有直接造成他们营收来源的差异化,同样一边是订阅解决方案(SaaS软件),另一边是商家解决方案(TSO全链路营销),订阅解决方案包括SaaS产品订阅费、云服务费及PaaS产品的服务费;商家解决方案包括交易费、广告收入及有其他的增值服务带来的收入。

站在客观角度来看,即使和国外的产品进行对比,国内的有赞、微盟这类SaaS工具在功能上也并不逊色,甚至因为要适应国内竞争激烈的电商环境,以及商家更复杂的个性化开店需求,他们的产品功能生态可以说非常完善了。

但为什么赚不到钱呢?

近十年,国产SaaS都在解决什么问题

通过有赞和微盟的财报,有赞收入下降,是核心订阅解决方案业务和云服务费减少;微盟亏损增加,被外界认为是在外面的电商渠道变化多端的时候,微盟还过于依赖微信生态圈,限制了进一步发展。

回到SaaS的本质来看,客户选择什么软件,就是为了获得某个具体的服务;而从整个客户的生命周期看,SaaS供应商只要能够获得客户稳定的续费率,就能从一个单一客户身上重复获得收入,这里的效益会高于一次性买断。毕竟,只有稳定的、持续的收入才能够支撑起SaaS的持续增长。

按照这个逻辑,如果SaaS公司没持续增长,就说明没有稳定的客户续费。那么归根结底,要么是甲方公司不在了,要么是甲方公司还在,但供应商没能满足对方需求,这种需求并不是针对某个具体功能,而是没给客户带来实际满意的收入增长。

举个例子,很多企业客户,尤其是电商客户会反馈,SaaS类的工具往往是重建设,轻运营,交付后就啥事不问了。他们的意思是,现在整个市场并不缺工具,而是缺流量和高转化,客户要的不是一套系统,而是行业的解决方案,很多客户卖了系统根本不会用。

那到这里,又有一个争论,客户因为不会运营所以才花钱买工具,但如果客户还用不好工具,那是因为客户缺乏运营人才;另一方面,是否产品设计本身有问题,没考虑到客户运营能力,供应商没跟上后续的服务。总之双方总是各执一词。

回到有赞和微盟两个产品体系,如果说刚开始最大的优势是独立站的“去中心化”,问题已经出现了,流量是商家自带的话,这显然不是很利于中小微玩家,要经营好私域,那自身原本最好要有一定的用户池来引流,再基于私域利用工具做一些营销管理。

按照这个逻辑,当下的SaaS服务商,在服务KA之外,还应该把重心落在交付后,帮助客户做曝光和进一步的运营优化。先前已有Shopify作为先例,其收入构成在2015年后发生明显变化:订阅解决方案收入占比逐渐下降,商家解决方案逐渐成为收入主要来源。

某种程度上,这也是Salesforce的经营逻辑,一开始只专注CRM,有了用户之后慢慢兼并其他需求。但也是国内行业里经常被诟病的短板,销售靠话术把客户签约之后,忽视了持续性,后续怎么留存,甚至是客户到底适不适合用产品。

但把这件事放在国内的场景讨论,大家发现要解决的不单单是客户的留存续约,因为这不仅要考虑客户企业的质量,也受SaaS厂商服务和产品设计影响;同样要解决的另一个难题是,获客变得越来越难了,成本越来越高。

简单来讲,前期的研发、中期的获客、后期的服务,都是成本怪兽,而且它并不会随客户规模增加而显著降低,可以说,这是目前中国SaaS厂商最难却又不可言说的真正痛楚。

具体来讲,SaaS公司的成本项包括多个方面,交易渠道成本、人工开支、服务器、宽带及硬件等等。以有赞举例,2019年底,有赞存量付费商家有8.2万户,年ARPU是7208元,根据当年数据计算CAC(获客成本)为6487元(5.32亿/8.2万)。

根据LTV(客户终生价值)>3CAC,有人计算,要保持当前ARPU,用户至少使用产品32个月有赞才能获利,但中国中小企业平均寿命才不到30个月。

2021年之后,有赞就开始了持续至今的大客户战略,其实就是因为中小企业存活时间短,客户贡献收入少,投入大的问题。另一边,付费用户锐减也直接减少收入,后面的财报也反映出,有赞的获客成本仍然维持在1万元左右的高位。

结合前面,获客成本高企,后续进展不持续,这对于任何一家SaaS公司来说简直就是灾难。

SaaS需要对新技术合理祛魅

近几年,伴随着AI、大模型这些技术的爆发,各行各业都在尝试技术加成,SaaS也不例外。

就目前来看,AI最具应用价值的还是其学习和归因能力。比如微盟去年发布了基于大模型的AI应用型产品WAI,官方介绍能够垂直于所有业务领域,通过AI为商城搭建、营销、图文创作等工作赋能,诸如当商家要统计会员数据时,只需问WAI一句,就能获得精确结果和页面链接,提高了检索和某些运营步骤的效率。

但对于这点也有不少人持反对意见,大模型、AI的注入可能只是起到秀肌肉的作用,并没有从本质上解决原有问题,即通过实现客户价值来达到产品价值。

过于去追求新技术的加成,可能会本末倒置,过高的研发费用还会进一步压缩利润空间。此前有赞为了支持个性化大客户交付,年支出3.4亿研发,远超收入增长,带来的压力不是短期能够消化和填平的。

所以有人坚持,SaaS是实用派,客户价值才是服务商长久的追求,他们不应该追求技术的先进性,这是现在 AI 大模型厂商,研究机构的工作。Notion CEO甚至提出了“AI大语言模型甚至会替代SaaS”的观点,他的理论依据来源于:

SaaS 模式下,不同的软件和服务可能会将信息分散在不同的地方,导致信息碎片化。用户可能需要在多个不同的 SaaS 应用中查找和整合信息,增加了难度和成本。但AI能够解决这个问题,大模型在信息检索方面表现出色,能快速、准确地找到所需信息,可以更好地整合和组织各种来源的数据,提供更全面、统一的视图,从何简化操作,提高效率。

以上说法,都是当下SaaS领域讨论比较多的点。

不得不承认,直到如今,Salesforce铸就了圈子里每个参与者的白日梦想,故事仍然要讲下去,国内依然有一些SaaS玩家抱有“对标国标市场和模式,落地国内后能够在体量上弯道超车”的想法,但残酷的现实已经给出了答案,在一个完全不一样的市场环境下,参照国外的考量指标,最终更大概率会导致橘生淮北的效果。

但也不能完全怪SaaS厂商,毕竟最早的赛道也是靠资本投出来的,新的事物刚出现时,国内没有参考,他们就只能参考国外,以至于忽略了国内外的环境和市场差异。这个市场是个怪圈,悲哀的是过去、现在及未来的淘汰者们,他们在被新事物取代之前,可能还没想好自己是为了取代什么。

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