图由 AI 生成
文｜崔强
编辑｜燕子
六月初，我和企企科技创始人曾志勇在北京见面。
我们认识多年。曾志勇是那种典型的 " 老派 ToB 人 " —— 说话慢条斯理，但逻辑缜密。他不爱喊口号，也不轻易激动，可一旦谈到 " 服务业 ERP"，眼睛就会亮起来。
他眼中的光，让我有些感动。作为企业软件行业的 " 老人 "，他经历了太多本该让人处变不惊的故事，却在做企企的过程中重新找回创业激情。
我问他为什么？
他说：因为终于找到了帮助客户成功的路径，这也是创立企企的意义。
我原本只是好奇：一家做 SaaS ERP 的公司，在 AI 时代怎么还有生意可做？聊着聊着才发现 —— 他们可能干了一件挺大的事：在一个大家都看不上的细分市场，把产品定义做成了行业共识。
而 " 定义 " 这两个字，仿佛每天都被人挂在嘴边，却恰恰是中国 ToB 软件过去二十年最稀缺的东西。
大家对服务业不陌生，对 ERP 更不陌生，可把两者放在一起，" 服务业 ERP" 却是一条全新赛道。
他坦言，传统厂商的优势是基于制造业的 " 产品型 ERP"，而他们选择的是以服务为核心的细分领域。
这样的定位很 " 讨巧 "：一方面，传统 ERP 厂商不愿意给自己设限，理论上产品和服务都能做，可两者差异巨大；另一方面，企企从创业第一天起就把核心押注在人和项目上，而这恰恰是服务业的本质。
制造业 ERP 讲流程与库存，而服务业 ERP 要落在人、项目、客户上。
企企的底层模型，源于管理学家大卫 · 梅斯特（David Maister）关于专业服务公司的管理思想。
这套体系原本用于麦肯锡、安永等顶尖律所和咨询公司的内部运营，关注人效、费率、项目盈利性和杠杆率（senior / junior 人力比），本质上是把 " 人 " 当作核心资产。
听起来不复杂，但放进 ERP 系统里却极其复杂。因为服务业的业务不是 " 标准化可重复 "，而是 " 高度定制 + 碎片化时间 "。
也正因如此，老曾提出的 " 服务业 ERP" 定位也曾在公司内部被质疑：" 你不能因为一本书就决定企企的方向吧？"
过去的 ERP 系统以 " 事后记账 " 为主，少有人关心一个咨询师的小时费率是否覆盖成本，更没人去算不同客户、不同项目的盈利贡献度。
但企企尝试把这一切 " 工程化 " —— 用一套完整的产品逻辑，让服务型企业学会算账、拆账、复盘，并实现可控经营。
这比简单堆功能、拼 UI 高明得多，也让老曾的眼里重新闪光。
1990 年代初，Gartner 提出了 ERP 概念，并由 SAP、Oracle 推广开来。2022 年，Gartner 将 " 服务业 ERP" 作为云 ERP 的独立类别进行清晰界定，2023 年又在 Magic Quadrant 中深入分析并持续引用。
企企从创业之初就服务现代服务业，并在 2023 年前后准确定位于 " 服务业 ERP"，这与 Gartner 的新分类不谋而合，也与美国的 Peakflo 逻辑类似。看似巧合，实则是 ERP 细分的必然。
他们的共同特征是：不是功能堆叠，而是管理建模。
而这个建模过程，本质上是 ToB 软件企业的 PMF 再验证：不是你自己觉得好，而是客户觉得 " 终于有人懂我了 "。
这也让老曾在向客户推荐企企时倍感欣慰，因为企企找到了懂它的客户群。
01
打好服务业这口井，
做小池塘里的大鱼
2018 年创业之初，企企走的是通用 ERP 的路子。做着做着，发现哪都能用，却哪都用不好。
服务业客户提需求：要项目制、要时间记录、要员工绩效与项目挂钩、要客户生命周期视图、要工时打卡与报价挂钩、要一单多价要素报价……这些需求在传统 ERP 眼里叫 " 个性化 "，在企企看来却是 " 共性 "。
于是他们干脆反其道而行：不做 "大而全"，就做 " 服务业专用 ERP"。
这不是简单贴标签，而是重写底层结构，把 " 人、项目、客户 " 设为一级对象，财务反而成了从属系统。
企企甚至给客户出了《行业认知手册》，帮他们确认自己是否属于服务业。
听起来搞笑，其实非常实用。很多客户一直用制造业 ERP，根本不知道自己 " 本质上是项目制服务公司 "。
而这场 " 行业认知被唤醒 " 的过程，本身就是最强的 SaaS 销售路径。
" 并不是我们不想做大行业，而是我们先选了客户。" 曾志勇说。
很多人觉得服务业 ERP 是个 " 不性感 " 的市场：客户分散、票小单长、交付复杂，还难以标准化。
正因如此，大厂不愿碰，初创公司也不敢做，大家更愿意挤到制造业、零售、政企等 " 预算充足 " 的赛道。
可服务业真的是 " 池塘太小 " 吗？未必。
数据显示，中国超八成企业属于广义服务业。
比如：IT 服务当中有软件开发、系统集成、信息化咨询；建筑工程服务当中有设计院、监理公司、检测单位、测绘、勘察等十多个专业分支；科研与技术开发当中的实验室服务、新材料研发、生物科技项目等；以及管理咨询、广告代理、市场营销、会展活动公司；律所、会计师 / 税务师事务所；还有一些看似 " 非企业 " 的组织，属于民非组织等。
他们有两个共同点：第一，管的是 " 人 + 项目 "，不是 " 物料 + 库存 "；第二，收入不稳定、交付不确定，但盈利靠效率管控。
问题是，这些企业用了二十年 ERP，却一直没被好好服务过。
" 我们见过很多客户，最开始都是财务软件 + Excel，甚至用制造业 ERP 硬套项目制业务，算不清账，看不懂人效。" 听完这句话，我忽然明白了企企的意义。
他们不是在 " 抢客户 "，而是在帮服务业客户升级管理、完成数字化转型。
" 我们不是不想做大，而是我们选了小池塘，更能游得开。" 曾志勇总结。
SaaS 创业者常纠结定位：做全行业通用，还是聚焦垂直？
企企选择了后者。
不是因为没能力做大，而是因为只有把某个细分做到极致，客户才信你，才愿意交底，才愿意长期绑定。
从 " 通用 ERP" 转向 " 服务业 ERP"，看似战略收缩，实则品类创造。
在 ToB 领域，这种聚焦的价值，是放大信任并深化产品。
一句话：大池塘的小鱼，不如小池塘的大鱼。
02
ERP 的 " 人效时代 "，
早就该来了
企企的系统与其他 ERP 最大的不同是什么？
曾志勇说得很简单：" 我们不是算库存、核流程，而是算项目、算人。"
传统 ERP 的底层逻辑是 " 物的流转 + 财务流动 "。这套模型诞生自制造业，关注 BOM、工艺、MRP、成本中心、产线计划。
可服务业不是这样。
它的核心是：首先，每个项目都是一次定制化服务；其次，每个人的时间都是计费资产；再就是，每个客户都是长周期交付对象。
举个例子：一家咨询公司接一个项目，通常要 6 – 8 人协作，周期 3 个月，交付产出不在产品，而是在人的工时与智力服务。
项目是否赚钱，靠四个指标决定：其一，利润率：项目最终赚了多少钱；其二，利用率：人有没有闲着；其三，费率：每小时收费多少；其四，杠杆率：高薪与低薪人员如何协作。
企企把这套模型工程化，称为 "1234 经营体系 "。并非多么先进，但至少第一次把服务业的账目与效率变成了可以度量的经营系统。
有一次，企企举办小型发布会。一位老客户在台上分享：" 我们公司两个老板，一个懂客户，一个管交付，以前天天吵。现在把企企的系统摆在桌子上，对着数据吵，倒是吵出了共识。"
服务业企业的 " 管理撕裂 " 很常见：谁是客户？谁决定报价？员工绩效挂哪个指标？项目延期责任归谁？
过去这些问题靠拍脑袋，如今企企试图靠系统建模。
这也是我最欣赏的一点：他们不是在做工具，而是在帮老板建经营系统。
你可以说这没什么技术壁垒，可正因为没人去打磨，才显得稀缺。许多老板并不缺工具，而是缺一个 " 能把账算明白 " 的系统。
03
ToB 软件下半场，
属于 " 定义者 "
回到最初我一起想探究的问题：企企究竟做成了什么？
我认为，他们并没有做出什么 " 全新的东西 "，只是把行业里长期没人认真解决的问题，用一整套思维方式重做了一遍：
第一，客户管理不再只是 CRM，而是 " 生命周期 + 项目机会管理 "；
第二，人力不再只是 HR，而是 " 可计费产能 "；
第三，项目不再只是工单，而是 " 利润率管理单元 "；
第四，财务不再只是记账，而是 " 交付结算与激励系统 "。
这套逻辑不炫酷，却极其接地气。
关键在于，企企选择了一条不性感、非主流却真实的路。这比做一个 "AI for Everything" 的 SaaS 酷多了。
ToB 软件行业走过 20 年，从 On-Premise 到 SaaS，再到 AI。
技术浪潮一波接一波，产品功能越来越花哨，但真正留下印记的，是那些敢于重新定义客户、重新建模业务、重新思考系统结构的人。
企企的创新，也许并不耀眼，但在一个 " 人人都说懂客户，其实没人认真服务服务业 " 的时代，做了一件难而正确的事：为一个长期被忽视的行业，写了一本管理说明书。
所以，我愿意用他们自己的话来收尾：真正的差异化，往往不在风口上，而在你看不上的小池塘里。
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