SaaS的天敌

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薛定喵君 发表于 2021/06/03 23:39:50 2021/06/03
【摘要】 SaaS的天敌,一是传统软件思维,二是To C思维 国内SaaS公司后劲不足,长不大的内因: 传统软件思维2C思维 # 传统软件思维 # 一切为了关单,新签至上 销售方法论,目的都是为了提升一线销售的赢单率。 对传统软件来说这个无可厚非,因为他们80%的客户生命周期价值(LTV)是在第一年收到的。 但是SaaS不一样。80%的LTV是在第一年之...

SaaS的天敌,一是传统软件思维,二是To C思维

国内SaaS公司后劲不足,长不大的内因:

# 传统软件思维

# 一切为了关单,新签至上

销售方法论,目的都是为了提升一线销售的赢单率。
对传统软件来说这个无可厚非,因为他们80%的客户生命周期价值(LTV)是在第一年收到的。
但是SaaS不一样。80%的LTV是在第一年之后收到的。
因为第一年的低客单价,SaaS开始赚钱往往要从第二年开始。

销售阶段推崇大单拉长了周期,与SaaS的快速切入打法是违背的。会让SaaS模式失去价值。
中国还有很多用传统软件思维运营的SaaS公司。

# 销售迷信技术优势

销售第一次与客户见面,通常就是打开PPT介绍产品。说了两个小时,才发现客户需求不对。
不仅是一线销售,CEO与重要客户的第一次见面,也是习惯性的先用PPT介绍产品技术。我把这叫做在技术里面寻找安全感。
迷信技术的思维造成了销售方式的系统性落后。

客户想要的从来都不是技术和产品,他们想要的是解决他们问题之后产生的效果,而且是持续效果,能够让他们持续付费的效果。
销售方法必须能够围绕客户旅程每个阶段的预期效果提供对应的价值,设计相应的打法套路和话术。

# 以为规模化的唯一方式,是给销售加人

假设原来销售就有一定的体系,销售的工作包括自拓的话,人一多商机就会多,大家越发的忙忙碌碌,看上去很热闹。
但是一旦加人,人效马上下来,因为新人需要爬坡,管理能力需要跟进。这个管理能力不仅是管人的能力,还有管理软件工具和数据架构的能力。运营体系的能力也需要急速优化。
如果原来基础没打好就放量规模化,在这个阶段出错的概率很大。
很多融到C/D轮甚至上市后的所谓SaaS公司,放量之后反而团队规模大幅萎缩的,或者在规模化阶段烧了大钱的,除了技术上走的弯路之外,主要问题就是把规模化想简单了。
以为销售加速,加销售即可。

SaaS的规模化,是一个商业化道路进一步细化和重新设计的过程,牵涉到把有限的资源按照商业模式的逻辑和发展现状,选择性的投入到市场,获客,销售和客户成功各个阶段。

仅仅在销售阶段加人,往往是最低效的规模化手段。

# 不重视过程,一切结果导向

传统软件的世界,客单价比较大,销售周期不仅长而且复杂,很难做到过程管理。所以中国的传统软件这么多年发展下来,总体来说对销售漏斗这件事是放弃的。

漏斗就是一朵云,没有人知道里面正在发生什么。报表是有,但大概率是整理出来给老板看的。
长此以往,因为老板只看结果,慢慢过程就被遗忘。

重视结果而忽视过程,其实是一种战略懒惰,直接造成动作越来越聚焦短期,结果反而越来越差。
没有过程数据的积累,对造成结果的原因也无法科学分析,造成决策拍脑袋的居多。
拍脑袋决策其实就是碰运气,最后烧掉的是大量的机会成本。

总结来说,用传统软件的思维来做SaaS,可以说是中国SaaS起不来的最大原因。

# 2C思维

# 爆品思维

爆品思维直接造成了产品战略由于市场,客户场景和各种政策的变化的经常性摇摆。很多产品的开发投入就是为了满足某个时效性非常强的政策,造成产品功能单薄,上线后销售推广困难,续签率低等一系列问题。

建议:把自己的核心产品培养成长期爆品的心态,持续投入,把产品做厚,护城河做深。

# 平台思维

动辄要做平台。

这个在2C更加行的通,因为基础架构,云计算,软件App,都给你搭好了,从一个核心产品向外辐射的成本比较低。
2B不一样。你自己就是需要巨大投入的基础架构,软件工具,行业App,核心产品本身不能提供价值,很容易就被对手干掉了。
从核心产品向外辐射往往需要自建下面支持的基础架构,所以成本比2C会高很多。

把自己的核心产品做好,是带动增长最有力的武器。

# 不重视服务

2C的世界,服务一般很薄,同时免费。

2B很多产品的交付需要优质的服务,可以收费,客户也愿意付费。2B的世界,优质的收费服务,是产品产生粘性的基础。
2C背景的CEO往往对服务的价值认识不深,对服务不愿意投入。
其实可以算一个简单的帐,比如续签率提升10个点对应多少营收。如果在新签的销售增加这些营收,需要多少投入?我可不可以把这个投入打个折投入到服务团队?

# 数据不是太少,而是太多

2C背景做SaaS的企业对数据的认识,相对传统软件,要好太多。我们之前做过的小客单价和B2B2C场景的客户,一般都会在进场的时候就遇到大量的运营数据。

这里就会有个数据太多的问题。因为虽然数据输入源头很多,但是数据本身没有按照商业模式的逻辑进行梳理,数据虽然海量,但是互相关系没有打通。
结果就是虽然大量数据似乎都可以作为业务分析的基础,但是不管用什么维度去分析,分析结果好像都差口气,并不能给一线管理者提供什么帮助。

所以我们会首先给这些维度分个主次,有聚焦,然后把阶段定义和先后逻辑搞清楚,最后把业务之间的关联关系打通。

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文章来源: blog.csdn.net,作者:薛定喵君,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/jsxg2009/article/details/115244153

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