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企业服务圆桌论坛:企业服务投资中的共识与非共识 | 2020中国投资人未来峰会

咏仪 · 2020-08-27
坡长雪厚,征途漫漫的企服赛道

2020年,一场突如其来的疫情让本该从寒冬走向暖春的创投市场充满了“黑天鹅”。如果说,投资人工作的核心始终是从不确定性中寻找确定性,当下可能是他们所能遇到最极致的大环境了。作为始终执创业者手的伙伴与伯乐,面对不确定性的当下,投资人们将如何拨开挑战与机遇并存的暗涌,飞跃天鹅湖?8月26日-27日,36氪“2020中国投资人未来峰会”在上海中心大厦举行,百家主流投资机构齐聚一堂,分享如何在行业短期波动中保持长线思维,追求长期的增长机会。

随着风口祛魅,理性回归,动荡的外部环境让企业开始思考如何开源节流,降本增效。往长远看,中国市场有3500万家注册企业的市场,这是比美国更广阔的企业服务市场基数,以当前的渗透率来看,还有至少10倍的提升空间。如何在这篇广阔的领域中找准标的,做出明晰判断?未来还有什么样的价值机会点?

在近日的2020中国投资人未来峰会上,浦发硅谷银行企业银行部高级总监蔡哲敏、云启资本创始合伙人黄榆镔、线性资本创始人及CEO王淮、磐霖资本创始主管合伙人李宇辉、绿洲资本合伙人张津剑、DCM合伙人赵磊及德联资本合伙人肖然,为我们带来一场关于《企业服务投资中的共识与非共识》讨论。

图源:36kr

以下为圆桌对话实录,经36氪编辑:

蔡哲敏:欢迎大家来到圆桌环节,这次的主题是企业服务投资中的共识与非共识。我先自我介绍一下,我叫蔡哲敏,来自浦发硅谷银行。首先,我们先请各位嘉宾说一家他们心目中被投企业吧,在企业服务领域之中的“之最”,也用一句话来说这是一家怎样的“之最”的公司,是最有意思的,还是最好玩的,还是最令你们难忘的。

黄榆镔:大家好,我叫黄榆镔,我是云启资本的合伙人,云启资本一直致力于技术驱动的产业升级领域的早中期投资,其中企业服务是持续聚焦的领域之一。

企业服务的定义范围非常大,我提一个我们觉得非常好的被投公司——PingCAP,它是一个开源数据库,可以从底层赋能企业进行数字化提升,服务的客户非常多,既有传统的一点京东、美团,新一点的拼多多、字节跳动,海外的有Paypal,还有更传统企业中的银行等等。

也许大部分在座的人没有听过这家公司,是北京的一家创业公司,我为什么想提它?是因为企业服务的定义非常广,我借今天的机会让投硬科技的、投B2B的再细分一下,让大家有更深刻的理解。

王淮:我是王淮,线性资本创始人。线性是一个早期机构,主要聚焦的是关注于怎么用数据科技、AI科技跟产业当中的关键点的决策问题结合,能够让这种决策效率得到10倍、100倍,甚至1000倍的效率提升。

我们对于企业服务的理解,字面上来看就是服务于企业的公司,但是我们选择了当中的一块,服务企业有很多把企业当做流程管理起来,机器自动化等,这不在线性的核心关注范畴内。我们非常关注的是当中哪些在数据化之后,能够把做决策的过程通过算法,把它大规模地提效,过程需要软件和硬件的配合,这是我们的视角。我们非常关注的是服务企业的决策流程、效率的大规模提升。

举一个例子,神策数据。我们投的企业里大概90%是技术大牛做的公司,但是这些技术大牛有一个天然缺陷,天天觉得自己的技术很牛,但是在商业当中落地的时候,经常被打得鼻青脸肿,如果活不过A轮、B轮,就挂了,很多都是这样挂掉了。神策这家创始团队花了6、7年时间从无到有构建了百度用户日志大数据平台,技术很牛,他们想把大数据框架变成水和电一样,让中国大大小小的企业非常方便地用起来,想法非常美好,过程非常艰辛。从一开始的零客户,到后面服务了很多电商、互联网公司,再从互联网的服务对象到达传统产业、银行还有纯粹的传统制造业,这个路径非常难。

之所以提这个,我想说,神策数据是典型的从技术出发,最后给一个产业里面基于数据的决策效率(主要聚焦在营销这个点上),带来了巨大的效率提升。我们看到它缓慢走过来了,这个过程是最艰难的。我非常感慨,这是一个典型的例子,满分一百分的话,估计现在在四五十分的状态,但是绝大多数的技术大牛创业在十分二十分就倒下了。

李宇辉:我是磐霖资本的李宇辉。我们的投资方向有两个,一个是医疗领域,投创新药;另外一个是to B,投资于消费供给端的智能化和数字化改造,2016年就沿着这个主题进行投资。

疫情期间,我们投的公司表现都非常不错。举一个例子,今年我本人负责投的项目叫做瑞云冷链,创始人是从京东生鲜刚刚出来的一个业内大咖创立的,他要做的事情是运用大数据、人工智能等技术,实现对冷链物流这个领域里的整合。一方面是消费升级的驱动,冷链的需求,另一方面是智能化的要求促使这个行业做一些更多的提升效率的事情,希望能做成一个冷链版的滴滴,谢谢!

张津剑:大家好,我是绿洲资本的张津剑。我做投资之前,我是修雷达的,我修了7年的雷达,这7年主要的工作是解决雷达信号里面的信号和照射问题,在全世界不同国家修不同的雷达。我从2012年开始学习投资,一直在思考不同的资产包,不同的资产类别下有没有一些共同的信号,观察了很多年,后来发现时代最大的信号就是生命力,就是一个生命一个企业家与生俱来的那种自我进化和自我忍耐的能力,所以2019年我们进一步做了绿洲资本。

如果要说一个公司,叫容联云通讯,是我2014年发现投资的公司。当年这家公司只有200万收入,去年能做到10个亿,它是做线上线下的融合通讯,监管比较严格,一路上非常坎坷,如果说最的话,我觉得他是最小强,他每一年都有不同挑战,他每一年都在进化,这是非常有生命力的企业。

赵磊:我是DCM的赵磊,DCM是96年在硅谷成立的一家风险投资基金,现在在中国、美国、日本都有投资团队,我们投资阶段从A轮到C轮,过去是to C的投资战略比重比较高,最近几年to B占比逐渐升高,甚至比to C还要多。

我们典型的投资案例就是沃趣科技,它虽然不是to B估值最高的,但非常具有代表性。公司最开始做的是HR SaaS,后面发现客户招聘是痛点,又开始延伸到招聘服务,是很成功的从SaaS出发又扩展到交易服务的公司。很多企业服务公司都有这种从软件切入,后面开始做到交易的战略设想,但是成功的案例并不多,沃趣算是一个比较典型的实现了跨越的公司。

肖然:大家好,我是德联资本的肖然。首先介绍一下我们机构。我们这个机构早期是以科技和toB切入的机构,我们的射程在A到C轮的样子,成立也有八年时间了,过去七八年时间里积累了大几十家科技和toB的项目。今天的主题是经典企业服务的话题,我们更多的是以科技的视角,去切入企业服务的入局者,所以今天也是抱着学习和探讨的态度跟大家互动。我们基因上和线性资本有些接近,也是以技术驱动,架构上与磐霖资本也有接近的地方,我们也有医疗和制造方面的布局。

案例上,我们最新投资的项目名字叫做OpsMind,如果是“最”的话,应该最能代表我们对于底层基础设施或者IT基础设施大趋势的判断,这个项目是我们找到的在国内最能对标ServiceNow的公司,我们期待它后期能长成独角兽。

蔡哲敏:接下来我们进入分享的环节。第一个问题,想请教李总和肖总,从2019年下半年开始,企业服务赛道异常的火热,与其他赛道不同的是,它对于投资的准确性还是有相当的要求的,想请教二位,在这些公司里面您是如何用哪些标准判断他们具备一个成长潜力,同时您又如何保证您投资的准确性?

李宇辉:前几年to C投资非常热,其实在消费互联网热之前toB的投资都已经在进行了,为什么前面没有热起来,或者被消费互联网风头给盖下去了。第一就是估值空间,做投资的是基于成长性进行投资的,之前to B的方向从需求这个维度,还不是那么得刚性,不是那么强烈。从这个维度而言,它的成长性受到很大的限制。另外,现在面临更大一个问题就是CVC对于早期做VC投资或者天使投资的投资空间的限制。to B的估值空间一直是投资人在思考的问题,刚才主持人谈到做投资的眼光毒辣性就要求很高。

就磐霖的实践,我们主要从三个维度看待这样的事情:

第一,需求。刚才线性资本还有德联也谈到,他们偏重技术,我们首先从需求,我们希望这样的需求是刚性需求。从一个to B的维度我们主要看两个。第一是消费供给端提供富有个性化和科技感强的产品及服务;第二宏观经济下行所带来的要求B端降本增效的压力。如果能够有效地满足这种需求,我们认为需求是比较刚性的,当然这个需求是排在第一的。我们会从消费升级逻辑的角度,看待产业里面的进步。对刚需及其背后驱动力的精准把握是保障投资成功率的前提。

第二,技术。我们希望这样的创始人本身具有这样的特质,不一定是技术大牛,但是它可能是技术方面的一个很强的人士,同时他可以有效地解决场景下的刚性需求,这样的技术在我们看来其实就具备商业推广的价值,to B首先要BD。怎么带来高成长?基于我们的实践,企服公司通过软硬件切入满足客户刚需推广铺开后,收集到相关数据,进而为客户提供进一步的数据服务,成长的速度及估值空间被打开,沿着数据化的逻辑进行投资是保障成长潜力的重要因素。

第三,创始人。对创始人的把握我觉得非常关键,第一,我们希望这样的创始人对行业里面的痛点,对行业里面整个的生态要非常熟悉和了解;第二,有成就事业的雄心与成长为企业家的潜力,创始人能否成长为企业家是决定项目成功与否的关键。而如何能找到这些优质创始人,对我们投资人也提出了高要求,所以我们会跟行业里的人士交朋友,把握住这些投资机会。

肖然:我们看一个企业服务的项目确实如您所说,有可能对准确率的要求会比to C高一些,从实际跑出来的结果来看,可能也确实是不低的准确率。我们会看的相对全面一点,因为企业服务我们理解是更长的链条,从研发做到产品,做到销售,再做到客户成功,这是很长的链条,在任何一个环节出了问题,可能在某一个阶段,成长性就会遇到一定的瓶颈,所以大的前提是希望看得全面。

在全面的前提下,在公司层面,大家都会聊需求,对应拿出相应的产品和解决方案,这些我们都会看。我想分享的点偏向于客户成功的点,对于一些上了一定体量的企业服务公司,到了一定阶段是不是有客户成功的意识和能力,就显得比较关键。我们发现对于早期的项目可能在客户成功的意识上,还是相对偏薄弱了一些。

除了看你的产品以外,解决了什么样的问题,我们还是蛮关注具体的流程,产品怎么做的、销售怎么管的。通常你的流程和管理相对清晰的公司,做出来的产品和带出来的销售团队通常也不会太差,这是一个相对的正相关的关系。

企业服务有很多数据是可以看的,这对投资人来说是一个工具,为什么说是一个很好的工具?刚才李总提到需求的话题,我有一个感受,对于企业服务的需求很难用一句话或者两句话概括它,比如我是一个产品,我能给你节省10个人的能力,我卖你一个人成本的价格,你是不是能接受?理论上这个事是能接受的,但实际上我们能看到很多这样的产品客户是不接受的,很难用一句话去概括所有客户的需求。所以这时候,数据就发挥了它的价值,数据其实提炼了一个行业或者一个群体的画像,而不是让我们聚焦在为什么这个客户不去买,或者那个客户不去买。因此数据的价值也是蛮重要。

从团队的视角,必然要看团队。我们希望看到团队有两个素质,第一是学习能力,除非特别全面的大牛出来创业,否则在刚才讲到的链条里面很难在一开始就非常成熟,所以要有非常强的学习能力在产品ok的时候学销售,在销售ok的时候去学客户成功。学习能力强的基础是具有开放的心态接纳新的事物。

另外,企业服务创业者的定力和相持力要强一些。链条很长,假如销售不给力,动不动把销售人员开掉,这不能解决实际问题,所以要有一个定力真正地发觉问题的实质,所以创业者不能太过于浮躁。

蔡哲敏:谢谢二位。第二个问题请教一下黄榆镔总和王淮总。to B非常火热,企业服务很多人转向了to B领域,您所在的机构对于企业服务的投资上有没有方法论和认知上的壁垒,目前这个领域里投资上有些什么误区?

黄榆镔:欢迎to C的一起来交学费,2014年开始我们就专注to B,其实to B和to C差别很大,to C下载玩一下有点感觉,能不能成功没关系,如果觉得蛮好玩的可以尝试一下,进行一部分的投资。对于to B来说,除非你有很多年的认知和经验沉淀,了解企业真正的痛点需求或者供应链是怎样的,如何能够用to B和技术缩短供应链路径,提高产业效率,或者了解开源软件等基础数字基建,帮助企业进行数字化转型,不然都没有办法创业,也没有办法做投资尽调,更没有办法跟你的合伙人讨论,说我想要投一个项目但是说不清楚。今年可能to B会热一点,很多VC进来,欢迎大家交学费,明年我们再看还有谁留在这里吧。

王淮:四、五年前在AI领域也是一大波,每个基金都搞了AI小组,四、五年下来发现跑得太多了,去年开始没怎么听到大家来强调AI这个东西,都觉得AI寒冬来了。我们是一直在这条路上这么过来的,企业服务两、三年前提这块没人会觉得这是一个酷的领域,也没人愿意,都觉得慢,中国会有起来的好的企业服务公司吗?各种原因分析起来都对的。有人说过一句话,悲观者往往是正确的,但是只有乐观的人才能够最后成功。当时很多对于企业服务抱有悲观看法的,今天都跑过来投企业服务了,这还是风来了,猪还都可以飞起来。

我们作为早期机构的角度挺好的,毕竟接盘的这些基金品牌都还不错,这绝对是一件好事,我们非常欢迎。这里面现在有泡沫,但是只要这里面九成是啤酒,一成是泡沫,而不是反过来,这就是一件好事,有泡沫的啤酒肯定比没有泡沫的啤酒好喝。

另外,还是要区分早期、中期以及后面IPO阶段,看TPF(Tech-Problem-Fit)的差异化,在中期当开始有十几二十个客户的时候,你对于需求的分析,对于后面市场的分析,可以重视起来了。我觉得那个层面有一些套路可以玩,很多公司从A轮到C轮,十几亿美金,我们看到不少它的成长,到后面虽然难度有,但是它的能见度,尤其从市场、从需求、从收入的角度看,这个雾是在散去的。在早期的时候,是有一个能见度的难度,这也是逼着我们从技术这个视角去出发的原因。

早期的时候你会发现,有企业有需求,为此研发了一个技术,如果这个技术门槛不高,很多人可以干这块,融到A轮的时候,十几家竞品可能就出来了。如果技术非常得牛,你又会担心这个问题将来能不能最后成长成为一个大的市场,所谓大的市场是很多人愿意为这个问题买单。从线性角度非常重要的判断,如果问题错了,方向错了,技术再好有什么用。后来我们花了很久去理解产业,究竟技术问题能不能带来巨大的杠杆效应,我们认为可能会形成一定的壁垒。这个壁垒我认为是中国这些基金,真的沉下心,让团队认真干五到七年,但问题是生命力在投资人当中也能产生一个壁垒,生命力需要转换成持续性认知的壁垒,这在我看来是有机会形成门槛的。

蔡哲敏:第三个问题,企业服务有做很多to B服务和上市服务的,年收入超过15亿人民币的非常少,想请教二位,在您当下的投资的企业里面,如何能够突破这个天花板,或者说年收入并不是您追求的东西,或者判断价值的纬度。

张津剑:这个跟产业发展阶段有关系,产业早期对数字的理解完全不一样。像今天我们看到十万块钱一平的房子很正常,十年前觉得一万块钱买不起,事物会有相关量化的标准会不断地变化。

今天大家做企业服务经常会说ERP。ERP并不是今天叫ERP,1963年之前不叫ERP,之前叫库存管理;1963年到1983年间又变了,叫MR,从库存管理变成物质的需求;到了第三个阶段变成了ERP。很多事物会随着基础设施的改变会发生很多变化,对应的收入模式也会发生很多变化,对我们而言,15亿不会成为我们投资一个企业与否的很重要的门槛,因为它只是在今天这个阶段的一个结果和指标,我们坚信在中国土地上会长出伟大的企业服务公司,今天才刚刚开始。

赵磊:先定义一下收入。收入是一个会计上的概念,大家都很好理解。但是不同的收入背后对应的商业价值是不一样的。比如你是一个做软件外包或者做项目的公司,达到一个亿的收入,但是人力成本可能就有八千万,这个事的毛利只有20%。如果你是一个SaaS公司,毛利可能有80%,并且后面每一年都还持续有收入,换做一个卖传统软件的公司第一年一个亿,第二年只能收10%。

另外一种纬度,如果是一个交易公司,讲收入可能是毛收入的概念,可能是流水的概念,这种公司它的毛利可能跟SaaS公司所谓的收入是直接可比的。一般可能看到去美国或者香港上市的话,企业公司在美国比较多,美国一亿美金的净收入是一个比较合适的门槛,一亿美金的净收入,成长在50%~100%的话,可能拿到10~20亿美金,这个可能是比较好的IPO的例子。

同比,如果换到交易平台的话,如果能做到一亿美金的毛利,我们觉得可能也是到了一个可以上市的阶段。

当然收入是很重要的指标,反映了这个企业目前的规模。除了收入之外,可能还有一些指标我们也很看重,比如增速、单位经济模型、收入是不是来得很健康,比如赚一块钱得亏两块钱出去…..收入不能是持续的,也是没有意义的,这背后要看的东西比较多。

现在目前达到15亿收入如果是说净收入的话,并且是可重复的净收入的公司,还比较少,但是我们看到有很多公司是在这个方向成长的,可能几年后我们会看到更多公司能够达到这样的标准。

蔡哲敏:谢谢。第四个问题,企业服务赛道从比较冷清的赛道到了现在火热的赛道,一般来说VC赚的钱是赚只有你能看到的钱,而不是大家都能看到的钱,所以请二位投资人分享一下,您认为在企业服务这个赛道中,现在有哪些刚刚起来的,还是说尚未发生的机遇点,大家分享一下。

王淮:严格意义上企业服务,我们的视角是以数据、AI技术为代表的,跟企业服务结合我们称之为“Smart SaaS”,这块我们看不少,但是传统意义的企业服务我们只看其中的一块,那些技术含量特别高,能够找到结合点和带来特别大的变化。其实这个领域占我们大概20~30%,我们还有一些视角属于,今天中国什么样的大产业能够提供大量的数据,这些数据的质量是可供改进的,这个产业里面的人开始在琢磨说,我要降本、增效、增收,这开始成为他们在苦恼的点。

如果一个产业躺着赚钱,大家肯定不愿意进行技术革新。只有当钱难赚了,对于技术结合的诉求开始起来了。所以产业里面的这些拥有者的思想有没有变化我们很看重,我们经常走进产业的活动,走进星巴克,走进吉利,明天我们就要去吉利跟他们研究院做一下午的交流,就是想弄明白这些产业怎么思考跟新技术结合。

刚才说的这些标准下来之后,我们肯定非常感兴趣的,第一个是AI+SaaS,第二是AI+工业。中国是工业大国,但是绝对不是工业强国,由于时间原因就不展开了,但是当中有很多环节可以利用数据,利用AI,利用机器人、机械臂,很多能够把当中的生产流程、设计流程一条环有机会串起来,让它不仅仅是大规模同质化的生产,如何做到大规模、个性化、低成本的生产,从数据到执行整个层面管理起来。这里面有很多东西非常有意思,也非常大。

AI+建筑,这是一个很有意思的、我们去年开始关注的新的领域。建筑这个领域,可能两年前绝对是躺着赚钱,但是日子开始难过了,从难过到愿意跟供应商合作需要一定的时间。举一个例子,某房地产集团的机器人技术部门总共三千人,一年得花大几十亿,上百亿的成本下去,他们作为传统产业的想法还是自己搞,但是到了一定阶段搞不动了,最优秀的技术人才可能不愿意加入一个传统行业公司。这就涉及到外部合作,给了很多技术型公司机会,但是它们不仅仅服务于这些产业,服务于旧经济,改造新经济,自己变成新经济,自己变成一个玩家,这里面有很多有趣的变化,这是我们看到的第四个领域。

李宇辉:我分享两个思路,刚才我也谈到,to B投资或者企业服务里面,最大的难题在于估值提升空间的难题,否则对于投资人没有意义。从这个意义上讲,我们会沿着数据化的脉络进行投资。我刚才谈到,首先从场景出发,不管是在消费供给端,还是现在所谓的工业互联网或者产业里面,不管是C端需求还是B端的降本增效的需求,首先这个需求一定是刚需,然后用AI、大数据、云计算,甚至区块链这样一些新兴的技术,去解决场景中间的刚需问题,达到BD的目的。大量B端在使用企业服务,达到数据收集的目的,如此这般,我们投资的标的可能就从一个纯粹做企业级服务的公司,演变成为一个数据化的公司,估值空间就能完全打开,这是第一个逻辑。

第二个逻辑,我们会非常强调平台化的机会,如果to大企业,面对垄断性行业,比如能源、化工,这些企业服务公司如果主要和里面的产业公司去学习,或者互相探讨怎么来提升效率,数据是没办法积累到企业服务公司上面来的。但是面对一些所谓离散型的、或者竞争激烈的行业,像餐饮、家具、服装这些产能过剩的企业,这时企业服务公司成为平台化公司的机会就出现了。而如果成为平台化公司,会演变成产业互联网公司,投资估值空间就完全被打开了。所以,磐霖资本会沿着这两个逻辑在to B的赛道进行布局。我们不拘泥于某一个具体行业,沿着这个投资逻辑进行投资的话,有广阔的标的可供我们投资选择,从不同视角出发就会收获不同机遇,在我们的角度,企服领域只要去深耕就能挖掘很多机会,现在还远没到需要人盯人的抢跑阶段。

蔡哲敏:最后一个问题请教其余四个嘉宾,我们浦发硅谷银行是浦发银行和硅谷银行合资成立的科技银行。硅谷银行在美国服务很多科创企业,也包括企业服务赛道。浦发硅谷银行也是用了同样的商业模式,服务了很多中国本土的科创企业。从美国的数据来说,美国市场上很多企业服务类的公司都具有很高的估值,比如zoom今天市值819亿美元。在中国企业服务赛道里面,会不会有公司复制美国高估值公司的成功,如果暂时没有障碍是什么?能否被克服?

肖然:我自己觉得完全复制的可能性比较低,因为大的经济环境、商业环境差异蛮大,但是涨到一定的体量机会还是蛮多的。一个很重要的内因是,随着这些年大家不断地在中国相对比较恶劣的企业服务环境中打磨锻炼,出现了一批蛮小强的创业者的存在,这些创业者其实有机会打造产品矩阵、平台化,甚至是生态的潜力。当然不能所有公司都去做平台,所以未来的小趋势在于,企业服务领域会出现一些并购。这些并购不一定是像我们过去传统的上市公司的并购,可能会发生在相对比较中期甚至早期的企业服务项目之间的并购,所以这一系列的机会都会让企业服务级的企业逐渐地长大。

赵磊:中美服务企业服务市场对比最大的差别在于在定价上。同样的企业服务在美国可以卖十万美金,在中国可能收费十万人民币都很困难,一方面跟人工的水平有关系,最终来算帐的话,我上了一套系统后大概省了几个员工,能够提高多少能效,这是直接跟人的工资对标的。

其次在中国,尤其在一个领域的初级阶段,竞争比美国更激烈。一个好的赛道大家都很看好的话,很容易有十几家公司来做, 这时候大家往往会打价格战,在一些头部的客户面前不惜代价做进去,让大家都很难受。美国的企业服务市场里面有很多家,可能百亿美金级的公司,即使中国价格比美国低很多,大概六分之一或者七分之一的价格,再考虑到竞争因素,未来处于若干个十亿到数十亿美金级的公司,我们还是表示乐观的。只是说因为客单价低,花的时间会更长。美国公司如果十万美金的客单价,只需要一千个客户就能做到一亿美金,中国十万人民币的客单价,做到六亿人民币,可能需要六千个客户,时间可能需要花得更久一些。

张津剑:中美的情况有很大的不同,首先是产业结构很大的不同。如果把美国所有企业做一个排序的话,你户发现美国的企业结构是一个橄榄型的,中间的企业很多,五十到五百人的企业很多,五百人大公司很少,五十人以下的小公司也很少。任何一个中间层的公司的单一功能都可以切出来,但中国企业服务会倒过来,大型、超大型公司很多,五十人以下的小微企业也很多,最后发现中国的企业服务公司没有续费率,而是没有小公司的存续率,所以造成中国做企业服务很难在单一功能里面做得很深,很大,因为市场不允许。

第二,中美文化之间有很大的不同。中国是农耕文明,核心是对内管理,对内兼容;海洋文明的特点其实是对外管理,是对外兼容,海洋文明一千个结构像一个结构,所以才有“最佳实践”,农耕文明一千个结构有一千个不同的组织方式。落到企业服务里面,如果欧美小国家用不了这个SalesForce,会想自己太落后了,希望将组织修改的和最佳实践一样。你发现,中国的企业用不了会说:“你过来改一下,你改得和我一样”。这两种文明之间不同的冲突会造成企业服务本身市场的变化,但是我们相信这些东西也会随着改变有更大的发展和空间。


黄榆镔:我还是比较乐观的态度,企业服务过了一波热浪之后,希望明年能平息一点,这个是一条漫长的路。不管是在开源软件、技术软件、或者B2B供应链服务平台,包括有美菜、百布等,一些企业服务公司开始有比较大的收入,到15亿应该没有,10亿的应该还会有,5到10亿都会比较多。

第二,2002、2003年我在硅谷,刚刚开始做投资,那时候有一家公司上市了,市值也不大,叫Salesforce,他们慢慢地成长,通过十多年的努力,现在有两千亿美金市值。所以,to B企业的成长轨迹跟to C企业是不一样的,开始时虽然比较慢,但只要产品好,企业开始用上了之后,持续性可以做到非常高,所以我还是持续看好的。

蔡哲敏:时间到了,但是思考、实践一直在路上,一直在继续,也谢谢各位嘉宾!

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