企业如何避免为不合适的软件买单?

QiXin
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2021-09-24 20:41
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实习生Samuelzx对本文亦有贡献) 

对于需要采购的企业用户来说,除了头部十年以上的老牌厂商之外,新兴品牌在市场上并没有足够的知名度。因此,当疫情一下子把“采购一款适合自身的数字化工具”这一难题丢给老板的时候,很多人需要从零开始。特别是一些中小型企业,在“新手学习期”仍然还要为错误的决策“交学费”。

企业如何避免为不合适的软件买单?

(图片来源于网络)

 那么,为什么公司不能一次性购买正确的SaaS呢?很多企业在进行数字化选型的时候,很容易一头扎入产品和功能的海洋,而忽略了更加核心的东西。

对于缺乏数字化经验的企业而言,采购SaaS的契机可能只是一种朦胧的“技术焦虑”——毕竟上上个时代被淘汰的企业都是吃了这个亏。如今,紧跟技术变革,已经是企业的一种本能。一些人甚至会非常极端,认为“技术越先进越好”。

但事实上,现在人工智能技术与商业应用之间,仍然存在较长的差距。不仅技术仍然不够成熟,商业应用场景也十分局限。

比如,2020年3月倒闭的智能会计工具 ScaleFactor曾是硅谷投资人热捧的独角兽,卖点是“通过人工智能自动化生成财务报表”。在融资1亿美元后,ScaleFactor被媒体曝光出所谓的人工智能其实是“人工”的智能——该公司聘请了大量人工外包支持。在丑闻的冲击下,该公司在融资1亿美元后却迎来了倒闭。

"根据前员工的说法,‘人工智能’并没有制作财务报表,而是由数十名会计在ScaleFactor的奥斯汀总部或菲律宾的外包办公室手动完成大部分工作。一些客户说,他们收到了充满错误的账本,被迫重新聘请会计师,自己清理这些烂摊子。"

在B端市场,很多以人工智能为噱头的SaaS产品也是同样的情况。对于一些“冲动型”采购者,如果没有对技术有足够的理解,也就无法明白技术如何推动业务的具体逻辑。而如果技术与业务需求脱节,那么采购软件的钱多半会“打水漂”。 

在现代企业中,采购一款软件决策人的角色越来越多。除了“一把手”,销售主管、技术主管、市场主管、增长主管、产品主管等各类角色的支持。在这些不同背景身份的人看来,选型决策的要点也不一样。

比如高层管理者也许会执着于解决特定的人员管理问题,或对“花哨功能”更加看重。比如,最初CRM软件打动一些老板的吸引力不在于“赢单”而在于解决“撞单”问题。CRM软件中,设置了销售线索的公海池/私海池的模块,一个新线索录入后三个月没有任何进展,该线索会自动从私海池转移到公海池中,面向团队所有成员开放并从时间上判断决定客户归属——谁先建立了该客户的完整资料档案,线索就归谁。

而对于技术主管来说,数据的兼容性,功能的稳定性以及是否开源等,才是核心考察点。即使通过了技术、管理者的考核,也可能会在法务那里翻车——毕竟在数据合规问题上,法务具有一票否决权。不同角色的特点对采购的结果会有巨大影响。决策者应该认识到这一点,并将这一步骤更加前置。

“选错软件不可怕,最可怕的是问错问题。”这句话经常出现在SaaS买卖双方沟通过程之中。比如一个企业要解决营销中“如何提升用户留存率”的问题。但如果将这个核心问题作为考核标准,那么市场上大部分的营销类SaaS都能满足这一需求。

更明智的做法,问对问题,然后不断细分拆解问题,使之更加具体和清晰,并在问问题的过程中明确知道指向的人。

最初问题是:“如何提升用户留存率?”

具体一点:“如何让看到营销物料的用户进入社群并留下来?”

翻译:“如何为所有用户打标签,并根据标签在社群中提供个性化服务,提升留存率?”

执行:“xx来使用xx工具,为不同标签的用户提供不同服务,从而提升用户留存率?”

这里,xx可以是社群运营,可以是售后服务,但不应该是前端销售和产品经理。只有真正了解用户,并真正使用工具的人,才有资格回答这个问题。

在实际场景中,运营的问题提给销售,销售的问题提给产品,产品的问题提给市场,市场的问题提给管理。这样的错位情况在现实中并不少见。

比如在一家公司,出于拓展新客户的需求,采购了一款能“利用大数据技术全网搜索新销售线索”的软件。但真正使用之后,公司的销售发现,虽然软件确实每天都给到了大量的新线索,但其中高质量的线索寥寥无几。本来公司希望新线索带来新增利润,但因为销售人员每天花大量的时间筛选线索,反而导致服务老客户的时间减少,销售量反而短期内有所下降。

SaaS行业有一句格言:“业务才是核心,SaaS只是工具”。但从商业的角度讲,企业购买SaaS的成本也是成本,有时这样的成本还很高(比如BI、ERP等产品就价格高昂)。这些产品往往与企业的核心业务息息相关,采购风险很大。

目前,SaaS行业的普遍收费模式包括:按团队规模收费、按使用人数收费、按套餐分级收费、按效果付费、按使用时长收费、按功能增值付费、一次性买断付费和定制收费等。第二年除了持续订阅费用外,还可能产生功能更新、产品升级、售后服务、培训课程等费用。

这些收费方式往往互相混合。比如智能客服产品网易七鱼采取统一的按照座席收费的模式,专业版本年费为3888元/座席/年。阿里小蜜的收费有流量、座席、功能三种计费模式,专业版本年费(2388/年)+座席包(2256元/年*1个)+流量包(188元./个*5个)=6000元/年。

传统的ROI有两个计算公式:ROI=利润/投资×100%,ROI=(成本降低+收入增长)/总成本。移植到企服领域:购买工具的成本可以算作总成本,企业通过使用工具后的收益可以替换为(成本降低+收入增长)。前者好说,后者真的可以得出标准的一个数据吗?

Gartner曾对营销领域CRM工具的ROI进行考量,认为除了可见的成本和营收指标外,CRM还给企业带来了更多隐形的利益。如满足需求、风险管理、先发优势等。

可见现实中,ROI计算公式无法直接套用到企服领域。就比如智能客服产品,企业初期采购的目标可能是降低人力资源成本。但在现实中,智能客服不仅通过替代人工客服降低雇佣成本,还体现在两者相互融合,显著提升成单率的收入增长部分。

目前行业比较推崇的是用户价值计算公式。这种计算方式也许更加符合厂商的期待。但对于企业来说,财务指标仍然是说服老板的第一理由。随着产品和数据埋点更加完善,也许会有更多可衡量、可监测、可追踪的数据,总有一天企业ROI将获得更加精准的计算方式。

企业如何避免为不合适的软件买单?

编辑点评:

虽然对于需要采购SaaS的企业来说,虽然市场上可供对比选择的产品越多,但并不意味着选择更容易,反而因为选项增加而进入“HARD”模式。而在目前的市场环境中,过去采购软件的陷阱,仍然困扰新一代采购者。企业要想避免为不合适的软件买单,必须要看到产品背后的人、业务和方法。

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原文标题: 企业如何避免为不合适的软件买单?

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