华映资本章高男：企业服务四部曲

编者按：本文来自微信公众号“华映资本”（ID：MeridianCapital），作者华映family，36氪经授权发布。

“好的产品发展路径是平台，好的服务发展路径是客户对服务的高度忠诚。”

在2019华映资本x36氪未来大会上，华映资本合伙人章高男发表《企业服务四部曲》主题演讲，将产品型与服务型项目以及To C项目和To B项目进行对比，同时详细拆解了企业服务的关键四步。

企业的本质是为客户提供价值：章高男认为从企业业务形态划分，可以分为产品主导型业务和服务主导型业务。产品型业务的本质是抽象，用标准化的方式尽可能满足更多人的相对共性需求；服务型业务的本质是聚象，尽可能提高具体客户对项目各种需求的满意度。好的产品发展路径是平台化，好的服务发展路径是客户对服务的高度忠诚。

而从面向人群来看，To C项目大多数偏向产品型业务，To C项目提供的价值偏主观感受，一般相对难量化，To C项目的变革机会来自人群及生活消费习惯的改变，所以需要时刻关注消费者的习惯变化。

To B类项目偏服务型业务居多，To B类项目提供的价值一般都是客观价值，相对容易量化。To B类项目提供的是客观价值，通常这类项目的变革机会大多来自技术变革，所以看To B 类项目通常需要对技术发展趋势做深入研究。

对于偏服务型业务的To B类项目，章高男认为可以进一步拆解成服务四部曲——服务前（获客）、服务中（提供服务）、服务后（交付）、服务跟进（客户关系管理），并分析了每个环节的关键点。

以下为章高男演讲实录（经整理）：

大家下午好。每年这个时候，都是一次很好的学习机会。今年我想大胆一点，抛开数据，讲一些观点层面、更本质的东西。

从源头开始

什么是好的观点？

什么是好的观点？我认为好的观点通常具备以下几点特征：

观点是对客观规律的主观抽象

既然是主观抽象，观点一定有对错和前提条件，并且通常越抽象的观点价值相对越高。

举个例子，牛顿提出了万有引力定律，这个定律是经典物理的基础，有大量实践验证。但是这个定律是有假设前提的，即必须是低俗的机械运动，引力不变并且处于绝对的时空。但是在高速运动中，引力是可以改变的，并且时空并不是绝对存在。这就是爱因斯坦的相对论。

爱因斯坦提出了真空中绝对光速的观点，也就是说我们在高速列车和静止地面上观察光速是一致的，后来爱因斯坦又提出扭曲时空观，认为一切都由引力而起，这在当时的观察条件下是极度的抽象和反常识，但也说明了相对论观点的伟大。

我们生活中发表观点时往往会忽视观点的边界和假设前提，譬如有人说AI是个骗局，然后轻易举出几个实例观察，有人说AI无所不能，也可以轻易举出观察实例。

这些都不是好的观点，因为他们不能明确给出观点成立的边界和前提条件。原因可能有两方面，一方面是他们举的实例很容易观察到，缺乏抽象性；另一方面是他们缺少提出边界条件的知识储备，其实就是不懂。

所以我们在表达观点的时候要尽可能给出边界，并且尽可能经过自己的思维加工抽象。

观点既可以独立存在，又可以相互关联

相互关联的系统性观点则构成理论，理论是一系列内在联系观点的高度抽象，形成理论基本上是观点的制高点了。

比如老虎比乌龟跑的快，这是一个观点但没什么价值，很容易观测。而行业的白皮书，腾讯的互联网用户特征报告等这些观点就有一定阅读价值，因为他们是很多相互联系的观点。但这些都不是最好的观点，形成理论且经得住时间考验的观点才是最有价值的。

譬如大家都在谈5G。5G本质是移动通信，我们就拿最最基础的信号系统这门通信基本原理课为例，首先是傅里叶级数，也就是任何周期函数可以用无数振幅衰减的三角函数求和表示，用三角函数的好处是数学处理简单，导数仍然是三角函数。

但是级数处理仍然很麻烦，后来在欧拉公式的帮助下求积分我们就得出了傅里叶变换，这个就厉害了，它可以帮助我们把时域信号改成频域信号处理，大大简化计算。

但是傅里叶变换是基于周期信号，生活中大量信号是非周期的怎么办。后来狄利克雷证明只要是可积的不变系统都可以有傅里叶变换。对于发散的系统，我们仍然可以把系统乘以一个负指数幂再做傅里叶变换，这就是拉普拉斯变换，有了拉普拉斯变换基本上地球的信号都可以处理了。

当然信号做了时频变换后还需要调制发射出去，接受需要采样，解调等等，一环扣一环，有非常严谨的逻辑，这一系列被伟大的奥本海姆总结成信号与系统理论，这才是真正有价值的观点，我们一代又一代的人直到今天都还在学习并从中受益。所以我们表达观点时要尽可能结合相对系统的总结和抽象。

好的观点具有时间预测性

通常预测得早，价值越大。今天我们再谈大数据，云计算的价值其实意义不大，因为这已经是普遍共识。如果十年前能够预测云计算的伟大那才是好观点。

观点一定要在别人还没有发现，或者事实还没有发生前能够用自己的思维逻辑去推论出来。所以我们要尽可能避免纯粹复述别人的观点，正确多提出一些自己的原创观点，这其实是一个很高的要求，需要大量的学习和总结。

好的观点必须对实践有普遍的指导意义

我在企业做过多年，深知哪怕输出一个很小的观点，从落地推广到产生实际价值的难度都非常大。做了投资以后接触到大量新名词和所谓各种风口，经常被要求发表观点，其实很多东西我都不懂，刚开始不好意思承认，经常会对一些不太懂的东西发表观点，估计别人也就当笑话听听。

真正好的观点还是能对实践产生深刻的价值。相对论之所以伟大是因为很多应用都受益于这个理论。我们普遍用的GPS是靠卫星定位的，而卫星相对地面是高速运动的物体，所以要对时间基准补偿，否则精度会大大降低。

相对论把万物归结为引力，而引力产生的机理我们其实还不知道，这就促生了量子物理的发展，用高速的粒子对去撞击原子、质子，发现比他们更小的元素来揭秘背后更普世的规律。直到今天我们还没有发现比相对论更普世的基础理论突破，能够在基础理论制高点独占风骚一百多年，足以证明爱因斯坦的伟大。

所以我们在提出观点的时候，一定多想想是不是真正对别人有用，在工作生活中都能借鉴，如果别人觉得很有用而且几年甚至几十年过去仍然觉得很有用，那才是真正好的观点。

下面是今天的第一个观点。

观点一

产品型项目与服务型项目对比

我做投资天天见大量不同的项目，我一直在想有没有方法把一个项目用简单方法高度抽象，并且对大家能有些借鉴意义。

把企业的业务或项目划分成产品型和服务型，是一种抽象思路。产品型业务和服务型业务即有本质不同，又有很多共性和交叉。

首先，任何业务的商务本质都是相同的，即为客户提供价值。好的产品可以衍生出大量服务，比如苹果手机是标准的产品，但内置有大量的应用和服务。好的服务也需要标准化产品的支撑。比如ERP，很多人认为它是产品，但实际上它是服务，ERP大公司前100个客户带来的收入占比非常高，都做了大量的定制化服务，产品只是实现服务的手段之一。

然而产品型项目和服务型项目又有本质不同：产品的本质是抽象，是用标准化的方式尽可能满足更多人的相对共性需求；服务的本质是聚象，是尽可能提高具体客户对项目各种需求的满意度。

对于产品型项目来说，如果很难标准化的功能通常会放弃，因为产品绝不会因为具体客户提供特殊方案。所以好的产品考验的是众多需求的抽象能力，要学会剁手、砍功能。对于产品型项目，通常靠客户量取胜，所以中小客户更重要些。好的产品发展路径是平台，衍生出大量相关服务。

对于服务型项目，追求的是具体客户的满意度，服务也追求产品化，如果标准化不能满足客户的需求时，服务型项目必须有相关个性化辅助，甚至为满意度放弃标准化。当然服务会通过不断的标准化改进效率，但这只是手段。好的服务发展路径是客户对服务的高度忠诚，即客户跟你终身绑定，所以对于服务型项目中大客户更重要。

不管做什么行业，如果项目是偏产品的，就要以产品型的思维方式为发展路径；如果是服务型的，就以服务型来发展。

观点二

ToC项目与ToB项目对比

第二个是To C和To B的项目对比。

价值层面

To C项目相对偏产品，用户的价值感受主要来自于主观，不容易量化。LV的包为什么贵，这是很难量化的，虽然成本就那么多。对于To C项目，新的商业和投资机会来自于人群和人群生活消费习惯的变化。

To B类的项目大部分偏服务，而且ToB服务通常提供的都是客观价值，相对容易量化。因为提供的是客观价值，所以行业变革的机会来自客观价值效率的提升，最大的发动机自然是生产力的提高，所以ToB类项目的变革机会大多来自于技术创新。这也是为什么To B类项目的成功者通常有较强的技术背景。

获客层面

To C更多是冲动消费，决策时间短，口碑效应强。相对拼速度，决策机制短使得线上推广效果好，获客成本低。如果东西好，大量资本流入获取流量，投入到一定的程度就会有口碑裂变效应。

而To B是价值消费。它的决策机制相对复杂，决策过程可能持续几个月或更长。To B的销售过程通常是分解的，线上、线下先获取销售线索，然后研究线索怎样转化。决策流程也长，各种各样的评审和竞标。所以To B类项目的单个获客成本高。另外ToB类项目口碑效应比较弱，适用A用户未必适用B用户，用户还是相对独立决策。

市场层面

To C类的市场一般头部效应较强，品牌相对集中，成为大平台则大小通吃，比如彩电和冰箱。To B项目的头部效应相对不强，且替换成本高，大小品牌可以共存。IT行业有那么多的巨头，但是每个细分业务仍然可以跑出第三方独立创业公司。大公司的优势在产业布局，中小公司则靠服务灵活和个性化取胜。

To B投资的优势就在这里，不仅可以投资独角兽，也可以投中小公司，只要有新的切入点，大家都可以赚到钱，因为好的To B项目圈地效应非常强。

退出层面

再看看大家关注的退出和估值，To C头部项目估值增长快，溢价高；退出期短，独立上市为主，并购机会相对少；但是To B增长偏线性，通常需要8-10年增长期，退出期长，但并购机会多，比如美国的芯片公司80%都是被并购，除此以外也可独立上市。

To C的项目如果跑不出来，大量的有归零的风险，To B的项目即便跑不出来，归零的风险低多了，多少都是个资产。所以如果把投资放长到10-15年看整体回报，To C与To B没有绝对的优劣和快慢，关键还是人的专业判断力。

观点三

企业服务四个过程

最后我们来看看，企业服务能否拆解，有没有逻辑关系可以借鉴？因为企业服务没有严格的定义，我这里所指的企业服务特指To B类偏服务型的项目，考察点可以按过程拆解成4个点：服务前、服务中、服务后及服务跟进。

服务前（获客）

服务前本质就是获客。重点解决两个问题：第一，客户为什么需要这个服务，有这个服务和没这个服务有什么不同？第二，为什么非用你，你跟别人比独特在哪里？

To B服务类项目获客门槛相对比较高，核心在两步，第一是如何高效地找到客户，即销售线索，第二是如何高效建立业务联系并转化成单。这也通常是我们强调的重点，评价指标可以参考以下公式：

核心公式一

获客速度要快，单价上涨的同时尽量控制获客和实施的成本。不能只强调其中一点，要系统性地看整体目标。当然每个行业的服务千差万别，方法论可以参考，但是应用到具体行业，还需要经验、知识储备和专业学习。

服务前（获客）

服务中（提供服务）

服务中特指用户决定买单、下单后到服务交付的过程，这是大量的需求和实施落地的过程。这一阶段客户最关心核心价值点的满意度、超出预期的增值价值和性价比。

服务中（提供服务）

重点是性价比高低，而不是绝对的便宜。To B客户不是以少花钱为目的的，而是花钱获得更有价值的服务，甚至有些客户愿意为好的服务花更多的钱。在这个过程，对服务核心价值点抽象的能力非常重要，服务类型的业务必须要做深，核心价值点是否合理是我考察To B类项目时重点观察的一个因素。

除此以外，要关注核心价值点的量化指标和标准、服务交换过程中的质量监控、尽可能找到延伸服务的机会。总结起来，就是服务价值点满意度和服务提供成本的综合比。

核心公式二

服务后（交付）

这里指产品交付或者是维护的过程中。第一个是服务质量的有效保证。客户要求的是质量，那么你能否长期稳定地提供服务并令客户满意。第二个是发生问题或者服务不达标时是否能够有效补偿。这对客户的体验是非常重要的，否则就流失了一个客户。

服务后（交付）

对于To B企业，流失一个客户就是灾难性的。如何避免？一定要最大化服务核心价值点的满意度，持续提高客户的黏度。

核心公式三

服务跟进（客户关系管理）

最后是服务跟进，就是客户关系管理，这个环节特别重要。

我们要怎样管理客户关系？要给客户不断的时间积累价值的提高。简单来说，客户用得越久红利越多，客户用的越久丢掉的成本越高。提高客户积累价值还有一个核心的工作是通过跟客户的沟通不断发现原有业务的延伸服务，不断扩大服务的边界，这样跟客户绑的更紧密。

核心公式四

这个复购公式可以参考，本质上要跟客户不断地发生碰撞，产生更多的耦合。产业链扩张也可以为维持客户关系提供新的机会，进一步得到客户的认可。

服务跟进（客户关系管理）