九合创投王啸:数据智能是当下企业服务创业的红利

创客猫 · 2019-08-09 15:14

如果创业首先要找到做这个事情的算法关键核心点是什么,如果做的事情跟数据和算法没有什么关系很难做大。

创客猫注:本文来源于“FUS猎云网2019年度企业服务产业峰会”上,九合创投创始人王啸发表的《数据智能视角下的企业服务新机会》主题演讲。演讲中他具体阐述了在企业服务领域中的创业机会。

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以下为王啸演讲实录:(经创客猫编辑,有所删减)

大家好,我是九合创投的创始合伙人,今天想分享一下我们对企业服务赛道的看法。演讲的主题主要是关于数据智能视角下的企业服务的新机会,我觉得现在的企业服务可能处在一个新的变化过程中,而这个变化来自于互联网带来的一个新机会,就是数据极大的丰富和数据处理能力的极大提升。而这种是我们过去这么多年企业服务市场当中一个最新的推动力和变化。往后看企业服务相关的机会一定是通过数据驱动和算法驱动带来新的一些机会。

智能手机普及,企业使用软件的需求开始起步

我觉得中国的企业服务市场还是处在一个非常早期和非常需要改变的阶段。中国到目前为止我们在企业服务市场当中没有出现像美国那么多的上市公司和那么多的龙头公司,中国可能就一家公司“用友”,它的市值是100亿美金左右,但其实在美国几百亿美金的企业服务公司是非常多的。

中国从90年代开始最早的一批人就是做IT系统集成的,后来出现了用友这样做行业信息化和财务软件ERP系统的集成(公司)。2008年开始出现了像云计算和一些企业SAAS模型的公司。我们在2010年左右的时候投了像青云这样的云计算公司,它是中国2B云最主要的一个玩家,从那开始中国企业服务的云化开始逐渐起步。

云端能力提升之后再加上我们现在行业端的数据采集能力的提升,现在进入到了更大的一部分,2015年开始一些垂直类的,包括CRM包括行业整合类的公司开始出现。现在开始往后走最主要的公司是既有2B销售能力,又有TO数据处理能力的公司,这在未来可以预期的。

对比一下中国和美国市场,因为大家在国内总觉得中国的企业服务市场一直是相对比较弱小的,其实以前大的美元VC也不太关注这个市场。从去年开始这个市场逐渐受到了资本的关注,其实核心是来自于中国的移动互联网的市场用户已经基本上到达一个天花板,而2B的市场在中国随着我们智能手机的普及,我们的企业决策层所谓信息化的手段其实是手机,他们用手机来看他业务的形态,这种的普及导致2B市场最终端的到达手段已经被广大企业主接受,企业当中使用这种软件的诉求和需求起步了

经常有人问我说中国为什么没有出现像Salesforce这样大体量的公司?中国企业服务市场到达的终端是手机,这刚刚开始,企业服务的市场一定会滞后一些,未来中国企业服务的市场肯定是比美国要大,我们的企业数比美国多出三倍,我们的客单价当然很低,是十分之一。我们目前整个企业服务相关的市值也只有美国的四分之一,我们是做投资的可以看到中国和美国市场的差距,企业比他多,客单比他小,但是智能涉及普及度又很高,这样的情况下很有可能这个市场会反过来超过美国,未来有5-10倍可以增长的空间,这是我们过去这些年之所以逐渐布局这个市场的一个原因。

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技术架构层和业务端的两大机会

这个市场其实从今年开始才逐步进入到一个快速增长的市场。大家可以看到这个市场当中融资的消息反而是这一年开始增多,因为云化和数字化这两个大趋势的推动。因为我们知道其实互联网做了一件事情——连通,把每个人和另外一个人、另外一些软件业务连通起来,做完这些事情之后有大量的传感器,每个地方有摄像头,每个地方都有GPS类似的东西,我们的数据化其实已经逐渐的完成了。

云化和数据化这两个部分会推动一些相对来说在这个方向上比较扩前的行业,金融物流这种行业的SAAS化,数据化提升出来。包括像农业这样最基础最靠后一点的行业也逐渐开始有了,拖拉机上装摄像头看种的麦子是什么样的情况,包括卫星云图看长势怎么样,这些数据已经逐渐形成了一个密度和质量,这会带来下一波所谓各种行业的信息化提升的机会和所谓的企业服务的机会。

企业服务和所谓的产业互联网之间的概念没有那么大的差异化,企业服务可能更多是从企业智能的角度去看这个事情,比如说销售、客服、HR,产业互联网更多是产业链的上游往下游宏观的部分。但两个之间的交集非常多,看企业服务这个市场一定要放在产业升级和产业互联网的视角当中去看,会看得更加清楚。

另外一部分,我们的人口红利大概在2016、2017年开始劳动力人口在下降了,这样我们的人力成本,我们的五险一金大幅攀升之后也就意味着必须通过系统化手段,用软件机器人替代部分人工,提高人效这部分的诉求明显提升了。

中国2B的市场首先能起来的一定是帮你挣点钱的,对企业来说先挣到更多钱再付点费是可以的,从现有的利润里面用一部分购买软件,但是比例和钱数一定是非常小的。节流的软件服务商整体来讲市场发展的节奏是靠后两三年。

当然我们在关注的两个领域一部分是偏技术端的,整个企业服务相关的部分一定是技术的某项升级之后带动了整个企业服务的往上发展。包括智能手机让我们的企业主和我们的员工都有一个到达手段。再往上走是包括数据部分的处理能力,比如说金融有大量的数据需要处理,比如说风控类似这样一些模型的建立,这种数据处理能力和数据的算法以及公开的数据源的获取能力也是技术方面要去解决的问题。

第一部分可能来自于技术架构层的,从云端开始到云端的处理能力,到人工智能的算法,到所谓AI的芯片都是一些技术手段技术端的升级,对整个企业服务端的上层应用的帮助比较大。

第二部分在业务端,主要分两端。第一个部分就是企业的各种职能从HR到财务到销售多客户关系管理。最近比较火的RPA都是帮助企业职能端的效率提升,这部分是显而易见2B的市场。

另外可能不是那么的相关的,对全产业链的重新整合和梳理形成一个自动化分发的订单系统,类似这样的部分也是另外一个2B比较有价值的部分。

通过这个角度看首先是技术部分的基础架构的这部分的能力提升,类似青云这样的是一波比较大的机会。第二个来自于各个产业当中生产订单链条的重整和重新分发。中国每个产业都不小,任何一个细分产业的产业链都足够大,产生一个百亿美金以上市值可能性的公司都存在。产业链当中2B的重整利用数据进行串联,自动分发这是一个大的机会。

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利用数据和算法突破关键点,形成壁垒

中国以前传统产业当中每一个竞争者能力都是相似的,主要是看谁的销售能力强,谁的效率高。大家的毛利都不高,这样每个人市场份额都在1%以下。中国所有传统行业当中所谓头部玩家的市场份额也就百分之一二。在市场当中只能占百分之一二的一定不是一个挣钱的公司,而如果在细分领域当中某一个环节占到百分之二三十以上的一定是一个非常挣钱的公司。

互联网公司为什么赚钱?因为互联网的头部公司在他的领域当中的垄断地位造就了他巨高的利润。传统行业很难做到一家公司有百分之六七十以上的份额,但是二三十的份额是有希望的。这种情况下中国的传统产业很有可能造就一波非常大的机会,来自于利用技术,利用产业链当中要素重新组合形成更好更高效的体系,这是对中国所谓2B生态一些自己底层的理解。

全产业链条自动化的生产和订单交易系统,相当于把需求端和生产端之间的界限利用一套系统来打通。数据原来是割断的,比如说服装的销售网络和服装订单的设计网络和生产网络之间是没有连通性的,都是一个一个订单谈下来了人后交付工厂去生产,放到店里面销售库存是非常大的。如果能够变成一个可以快速反应的实时数据,可以把订单直接打穿到工厂,效率会极大的提升。

中国的品牌公司基本上死在了库存上,所有的传统产业大部分钱是压在库存上,如果能够利用数据和物联网,包括互联网,包括这些数据的技术做预测,甚至订单系统,我觉得这些部分的效率是可以极大提升。传统产业可以被改造的部分非常多,而中国正好有这样的机会,因为我们的产业链还比较完整。

以前所谓互联网的流量平台就是BAT这样的,中国未来产业互联网的平台应该是各种各样的,每个产业里面都存在一两个大的机会。当然流通环节行业集中度不同能做的事情不一样,对于集中度比较高的提供服务就好,提高效率提供技术。集中度比较低的利用平台集中整合,这种机会是显著存在的。

另外一部分职能端的提升,HR、客服、销售、CRM这部分存在着机会。中国做客服机器人和所谓的机器人客服系统的公司非常多,以前靠人打电话,现在用机器人打电话,当然效率提高很多。第二部分把一些需要大量人沟通的,比如卖保险,理财产品这些东西用机器实现,这部分也是可以做到的。

这两部分相当于是存在大量把人替代掉,从而提高效率系统性的机会。这种公司一旦能长大再整合其他职能性的部门,可能在中国就能长出美国达到的公司出来。中国要形成这样的公司还需要五六年时间,我相信已经在做的公司或者市场上的某些公司已经具备这样的潜质和可能性,千亿美金龙头性的公司会出现。

当然这里面会包括分析行业数据的数据量和数据的密度,以及数据对决策产生的影响的可能性比较大。我们会找到那个关键点,不是说所有的事情都要去做的,可能在某个行业里面关键点就那么两条。一两个关键点利用数据和算法进行突破,形成所谓的壁垒这是很有可能产生机会的。

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技术端的突破路径

我们再讲讲从技术端所谓的突破路径。首先是底层的技术要有突破,我们之所以站在这里能够讲所谓的人工智能对于行业的驱动,是因为机器学习算法在过去5-10年有巨大的突破,带来了所谓传统产业升级的机会。

传统产业跟所谓的互联网产业不同的地方是,所有的互联网公司模型就一个,低成本把流量吸纳进来留存住高价值分发出去。低买高卖的流转平台,模式很简单,就是流量的分发。不管是百度腾讯和阿里,最后的模式就是广告模型,虽然腾讯是靠游戏的,本质上游戏也是把用户导到一款游戏里面让他付费。互联网过去所有的公司没有一家例外的,都是一个流量分发平台包括头条快手,这种模型是非常简单的。

在传统的领域当中其实没有那么多所谓的流量概念,更多的是效率概念,降本提效能够增加收入。从底层技术来讲必须要有所谓的降本,通过什么来降本,肯定通过数据和算法和机器的自动化来降低成本提高效率。我觉得这个算法的突破其实是我们这一波2B机会的核心原因。

过去在中国做2B的所谓软件服务,系统集成最大的难度是每个客户的需求都有一个定制化,每个客户都要上门安装。中国过去十年2B的公司没有几家起来的,只有一家财务软件“用友”,国家财务的要求是特别标准化的,所谓的财务软件公司才起来一家,其他的行业没有一家做大的。这是因为定制化需求和客制化现场提供服务的能力限制了规模的发展。如果能够云端化,SAAS化,这样的模式规模化增长的机会和可能性增加。

2B服务之所以没有起来是因为基础设施,简单说如果是五六十岁的董事长买软件的可能性和一个三四十岁中层买软件的可能性显然是不一样的。现在新一代的企业中高层基本都是70、80后,他们购买服务的可能性,为服务付费的可能性要大很多。中国的IT公司都是卖硬件的,大家买这个东西觉得能看得见愿意付费,这是中国过去这么多年企业级软件服务的公司没起来的核心原因。这个事情已经在改变了,经过十年的努力这件事情其实已经有了基础。当然我觉得真正的公司要跑出来也不会那么快,五年时间也许能看到一些所谓企业服务公司上市的浪潮。

往上层行业层和应用层,金融数据比较密集的行业,物流、电商、工业都会有些突破,数据对他的生产,对他的匹配,对他所谓的这种定价都会有一些影响。这是我们可以看到的系统性的一波机会,从底层到技术层,到应用层,整体都在变革和突破的过程中。这就是大家包括投资人,创业者,包括现在为企业提供服务这些人的一波实在性的机会。

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数据智能是当下企业服务创业的红利

在这个里面我们发现了一个核心的关键点,就是要利用数据做关键能力的突破,这个数据不是在所有的层面都用得特别极致,关键点的选择在每个行业,每个应用当中是不一样的。

刚刚讲到如果做CRM,一定是给他提供销售线索的能力要强。如何做到提供销售线索能力强?我看历史上卖给了多少家,这些里面都是什么特征,通过机器学习到之后再从中国的中小企业库里,告诉你有一万个是最有可能买你产品的潜在客户,这个关键点意味着数据学习能力和所谓大数据的企业库的算法能力

这就是在每一个行业,每一个领域里面都有一两个关键点,找到然后突破掉,用这个逐渐形成所谓的商业闭环。靠这个想卖钱也不容易还得把CRM做了,但卖一套服务是可以的。如果卖一千个电话我觉得你卖不了什么钱,这其实是一个互动性的部分,从单点突破到完成商业闭环大概需要两年时间,找到这个点突破掉形成商业闭环,这两年能够走出来这家公司会走到相对头部。

所以大家如果创业首先要找到做这个事情的算法关键核心点是什么,如果做的事情跟数据和算法没有什么关系很难做大。因为你能做别人也能做的情况下意味着大家拼的就是价格,价格的竞争到最后就意味着你是没有可能有利润的。如果没有壁垒很难拿到钱,未来2B服务的关键点还是要有技术的,还是要有算法,还是要有数据团队的。

在这个时间点我们的看法是,数据智能是当下企业服务创业的红利。有这个红利作为先导和思考的原点,做事情对的可能性大一些,如果不是以这个作为原点抓住这波浪潮的可能性会相对减少。

我坚信五年后我们会看到这个领域出现非常好的公司。中国2B服务跟美国差距体量有十到二十倍的可能性,现在刚刚开始大家开始形成共识,这个市场可以做可以投资可以创业,未来十年中国2B市场一定是一个非常好的市场,一是能够出大机会的市场。

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