在今日的数字化浪潮中，SaaS行业的增长逻辑正在经历一场革命性的变迁。企业们不再单纯追求规模扩张，而是转向追求质量增长和客户满意度的提升。在这一转变中，客户导向成为了企业增长的核心引擎。
上周的直播中，卫瓴科技创始人兼CEO杨炯纬与崔牛会创始人崔强就——SaaS增长背后“变与不变”展开直播讨论，在直播中从以下几个角度展开讨论：
“大家开始意识到，真正重要的是如何满足客户的需求，如何通过提供有价值的服务来实现持续的增长。”我们今天聊的主题非常有意思：“SaaS增长背后的变与不变”。我很好奇，在这几年的时间里，尤其是经历了疫情这样的大事件，客户的需求有没有哪些变化呢？这几年，行业本身就像过山车一样，经历了从高峰到低谷，现在又逐渐回升。这期间最大的变化之一，就是客户的增长逻辑变了。过去，大家都在追求规模和市场份额，希望能够快速融资，但现在这种增长逻辑已经不适用了。大家开始回归了生意的本质——赚钱，也就是有质量的增长。大家开始意识到，真正重要的是如何满足客户的需求，如何通过提供有价值的服务来实现持续的增长。这确实是一个趋势。过去的增长逻辑，大多是依靠价格红利或者市场红利，但在过去两年里，随着红利的消失，我们看到了企业对信息化和数字化的觉醒，我们也期待这种觉醒到达“井喷”的程度。要谈井喷，首先得看井喷是怎么形成的。对于ToB市场来说，可能会有，但目前还没见到。比如Salesforce，它的井喷是在2000年代，那时有萨班斯法案促进了合规需求，这就是一个外部红利。除此之外，还得看内部环境，很多企业还没意识到要从数据中寻找增长动力，比如转化率、转化周期或者渠道来源等等。一旦开始他们开始关注这些细节，数字化转型的需求自然而然就提上了日程。这不仅仅是数字化本身，更是管理层面的提升。过去大家可能不太重视管理，因为还有红利可图，或者觉得管理并不能直接带来销售效率的提升。但现在，AI的出现和工具的改进，让管理在提高个人效率方面变得可能。这种相辅相成的效果，为我们带来了双重好处。“AI的引入本应是为了解决具体的问题，而不是有了AI能力后再去寻找问题。”现在AI落地的产品有很多，但大部分都是助理型的产品，依然还有很多场景没有得到AI的加持，提高生产力。对于这点杨总怎么看？很多公司在开发AI工具的过程中，就是拿着锤子找钉子，用现有的AI能力去寻找适用场景。这种方法其实挺别扭的，AI的引入本应是为了解决具体的问题，而不是有了AI能力后再去寻找问题。我们可以把AI看做一个厨师，它能将所有已经准备好的“食材”——也就是场景和数据需求——组合起来，烹饪出美味的“佳肴”。换句话说，只有当场景、数据需求都明确时，AI才能真正发挥作用。我们需要非常重视AI的应用，但更重要的是理解AI可以扮演什么角色，我该如何配合它，使其发挥最大的效用。这涉及到对场景和数据需求的深入理解，还包括了解如何与AI进行有效的沟通和训练。所有这些准备都是必不可少的。在AI技术的应用上，是先发者更拥有优势，还是后来者能从前者的经验中学到更多？这取决于具体的场景。在某些情况下，如果我有充足的数据而你没有，即使你比我早进入市场，我的数据优势仍然是我成功的关键。在这种情况下，我不会急于先行。但在另一些场景下，如果大家都缺乏数据，AI的能力就能帮助我创造和获取数据，这时我的先发优势就能帮我构建起竞争壁垒，就像滚雪球一样，我的优势会随着时间的推移而增大。这种情况下，我认为先发者有显著的优势。现在我们观察到很多CRM厂商都是率先拥抱AI的。对于增长背后的逻辑变化，无论是SaaS企业还是传统企业，似乎都在发生一些根本的改变。特别是对我们卫瓴这样的SaaS产品，或者说是对广大SaaS产品来说，疫情前后，客户的接受度有没有什么质的变化？我觉得这个变化不仅仅是疫情前后的问题，更多的是企业回归商业本质之前和之后的问题。这样的变化让市场对于卫瓴的需求会更加强烈——因为卫瓴能够帮助企业更好地洞察客户需求，进行客户分类，从而实现更精细化的客户关系管理。如果市场需求井喷，企业可能不会太在意这种精细化管理，因为即使管理粗放，他们也能实现增长。但在今天，需求不再井喷的情况下，企业必须更加精细化地运营，对准正确的客户，这时候对我们软件的需求就会显著增加。而疫情期间的线上化趋势，虽然为ToB模式提供了新的机会，但并没有根本改变业务的本质，一旦疫情结束，很多事情还是会回归线下。“生意的本质，就是为对的客户做对的事情，这是永远不会改变的逻辑。”那你觉得，对你们或是对客户来讲，有哪些东西是始终不变的呢？我认为，生意的本质，就是为对的客户做对的事情，这是永远不会改变的逻辑。我们制定了很多指标，如NDR、ARR、续费率等，但我们会发现，这些过程指标的最终目的是让我们了解客户的终身价值（LTV），我们吸引的客户是否真的能为我们带来利润。我特别好奇的是，你刚刚提到了“对的客户”。对你来说，什么才是“对的客户”？我之前总是认为，我们的目标客户就是对的客户，而对目标客户的判断，通常是用行业规模、岗位、部门这种方式来衡量。但我后来发现，这种方法不太准确，不是所有SaaS行业的企业都是我们的目标客户。我开始思考，真正的区分点到底是什么？后来我意识到，关键在于这家企业是否有营销意识、是否采取了营销行动。如果一个企业有意通过营销提升销售和客户获取效率，那么他们很可能就是我们的目标客户。你的意思是，企业需要有营销思维，如果连这种基本意识都没有，再好的工具也无法发挥作用。是的，营销思维这个概念听起来可能很抽象，如果你让销售去判断的话是非常困难的，所以我们的产品用“推荐分”这个概念将其具象化了。我们根据三十多个不同的维度来分析客户的营销思维，包括企业的规模、社保人数，我们还会检查他们的官网、公众号更新频率，以及是否有在抖音、快手等平台上的营销行为。通过这些维度，我们可以判断一个企业是否有积极的、可持续的营销行为，这通常意味着他们有营销预算并且认可营销的价值。我们在使用这套系统之前，发现销售人员大约花了40%的时间在只贡献5%收入的客户上，而且这5%的客户的续费率还很低。而当我们调整策略，专注于正确的客户后，我们的成交率有了显著提升。对于那些推荐分较高的客户，我们的转化率可以达到30%以上。那卫瓴在构建整个增长逻辑时，采用了什么样的方法论呢？我们公司现在主要采用的是以市场驱动增长（MLG）为主，销售驱动增长（SLG）为辅的策略。这意味着我会更关注线索转化率、线索量和线索成本转化率，以及成交的客户单价。最初我们主要依赖SLG，基本上就是看一个销售人员的效率乘以销售人数，但我们后来发现，当销售人数增加时，人均效率却下降了。原来以为增加人手就能线性增长产出，实际上并非如此，效率反而下降了。因此，我现在尝试将SLG和MLG结合起来使用。这种变化，从SLG转向MLG，现在的比重是怎样的？目前，由营销活动带来的线索量和收入大约占到了总收入的60%以上。我预计今年这一比例能达到70%。虽然每获取一个市场合格线索（MQL）的成本可能会增加大约800到1000元，但这种转变是划算的。因为市场驱动的线索转化率（MLG，即inbound的线索转化率）大约是销售驱动（SLG，即outbound的线索转化率）的2.5到2.8倍，转化周期则只有后者的55%到60%。这意味着，即使我为营销活动支付了更高的成本，整体的客户获取成本（CAC）仍然是降低的，因为人效提高了。所以，关键在于先算清楚这笔账，然后你就会知道是否应该采取这种策略。如果你自己做不来，找别人来做也是一个不错的选择。这其实并不难。是的，以前，销售依赖个人经验、人脉和资源。但现在，作为一个以MLG为主的公司，我们不再依赖销售带来的资源。所有客户都是通过营销活动吸引而来，销售人员只需要完成交付即可。Tob公司可能某种意义上都需要去做时间的朋友，随着时间一起去打磨自己的产品，提升客户体验，给到他们真正的价值。大家一起做好产品，SaaS才会有一个好的未来。文章来源微信公众号： 卫瓴科技
