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36氪 09-26

企业如何避免为不合适的软件买单?

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 "。

(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。

理解技术与现实之间的差距

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。

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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 "。

平衡不同角色的特点

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。

问对问题,问对的人问题

" 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。

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衡量投入产出比

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 还未企业带来更多隐形的利益。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。

用户价值

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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?》

作者:Quincy

本文来源于36 氪企服点评

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