2015年6月，在众多一线美元基金的带动下，企业服务的旋风席卷了整个创投圈。 ，连同“寒冬论”，仓促质疑“企业服务”商业模式的发展前景。 在剔除行业背景和技术背景的差异后，笔者和团队同事与市场上100+企业服务项目进行了交流，梳理了目前“企业服务”发展中的一些现象和误区。
“企业服务”是冬天的最后一根稻草？ 不，也许它来自通风良好的屋顶。
1. 项目实际市场上限可能过低
不管原有行业是否有足够成熟的管理软件产品，垂直行业提到SaaS项目第一个可能的误区就是把行业天花板理解为自己的天花板，比如挖矿的万亿级市场和万亿级的市场。物流市场。 然而，实际收费情况并不一定与市场上限成正比。 实际的企业服务收入可能只是一个百亿级的市场。 调查的核心又回到了刚性需求、支付、续约等指标上。
2、中小企业未必是最佳目标客户
2.1 中小企业企业服务需求水平低：to B的核心考虑是通过整合/服务优化能为行业/企业提升多少效率。 中小企业员工少、规模小，实际的员工管理需求和分工不一定是简单的非专业化人力就能解决的问题。 一般来说，没有必要购买企业服务产品。 此外，产品的易用性和培训成本也很高。 关键要考虑。
2.2 中小企业缺乏良好的支付习惯：以企业IM为例，中小企业可能在该领域使用非垂直竞品，如微信、QQ等，市场空间大被巨头占领，用户迁移困难。 即使用户尝试使用它，他们也会在收费后立即迁移。 在早期的企业IM领域，IMO用户一旦收费就会跑路。
2.3 中国中小企业生命周期短：美国中小企业的生命周期约为10年，而中国只有2-3年。 客户的生命周期直接影响创业公司的生命周期。 无意义的。
3、免费模式未必适合所有企业服务故事
3.1 免费模式导致BD困境，BD支出与收入悬殊难以为继：推广方式通常有自营和代理两种。 但由于SaaS费用低，代理费难以支撑，大部分企业倾向于选择SEO+本地推广的模式进行推广，某知名SaaS标杆项目推广数千人企业服务创业，入不敷出，浪费资本的力量。
3.2 免费模式确实可以快速放量，但用户壁垒没有想象的那么高：象征性收费模式已经被收费模式验证
3.3 个性化定制要有“底线”：笔者讲过一些传统软件公司转型的故事。 但在定制化方面，依然是为企业定制。 规模效应与传统的软件销售故事没有什么不同。
4.大数据故事走得太远
在与团队聊天的企业服务（不限于SaaS）项目中，超过半数的项目在谈及未来发展规划时，将“大数据”作为变现和盈利的重点。 当然，即便是在非企业服务领域，“大数据”仍然是一个普遍的“为VC定制”的故事。
4.1“大数据”需要长期积累：需要长期积累规模大的数据。 一般来说，2年以上的数据可以提供比较完整的数据支持。 但中小企业信息化程度较低，数据积累少，不同企业口径不一等原因导致数据质量较差，不足以支撑有效的数据分析。
4.2“基于数据积累的行业报告”竞品较多，收益相对有限：很多创业者“积累大量用户——积累大量数据——积累行业报告”。 2013年全球第四大市场研究公司GFK 2013年全球营收为15E欧元，有数据需求的竞品相对较多，市场一片红火。
4.3“基于数据积累的交易撮合平台”或“基于数据积累的交易切入”不一定适用于所有行业：撮合交易平台天生就比企业服务有更多的撮合基因，所以对于符合B2B的行业逻辑（关于B2B融资观察，可参考之前公众号文章），无需数据积累即可实现撮合交易，精准的数据撮合只是锦上添花。
此外，建议早期创业者在深入了解行业需求和国内中小企业的使用习惯后进行创意筛选。 因此，不要盲目跟风国外的标杆产品，比如知名产品slack。 由于整体SaaS还在不断的成长和迁移，可能不适合Straightforward localization copying。
最后提醒创业者多做一些基金和投资人的调研：作为市场热点，看企业服务领域的投资人大多已经对产品和市场有了足够的了解，所以如果你看到这样的投资人，不必详细介绍什么是SaaS以及SaaS的优势，甚至行业市场的情况，以免在有限的对话时间内模糊了重点，而未能突出项目本身的优势.
5.最后的净土
5.1 通用产品呈下降趋势。 对于外部协同需求高的行业，如外贸、电子商务等领域，可以选择考虑深耕垂直行业，实现外部产业链的协同和延伸。
5.2 数据和安全领域虽然是百亿市场，但都是不同规模企业的刚需，应用范围广，用户付费心理门槛相对较低。 创业者需要考虑如何实现快速部署和BD能力。
5.3 对于小额信贷等领域，通过企业服务积累的数据达到一定程度后，可以切入到实际业务中进行征信。 目前，互联网金融领域涌现出一大批征信项目。 对团队、数据源和数据处理能力要求极高。
5.4资金壁垒高，专业性强。 目前SaaS产品和众包产品都在不断尝试，还有突破的空间。 不过企业服务创业，该领域也有传统巨头用友和金蝶，仍需关注竞争格局的变化。
