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技术管理者构建 SaaS 产品日常指标体系的思考和总结

在瞬息万变的商业世界中,SaaS 企业如何在激烈的竞争中脱颖而出?答案就在于数据。而指标体系,就是 SaaS 业务的领航灯塔,引领企业在数据的海洋中破浪前行。

指标体系

什么是指标体系?

简而言之,它是一套量化业务运营状况的关键指标,涵盖了用户增长、产品使用、营收等各个方面。通过实时监测这些指标,企业能够全面了解业务的健康状况,及时发现问题并采取应对措施。

然而,指标体系的意义远不止于此。它还是优化决策过程的利器。在传统的管理模式下,决策往往依赖于管理者的经验和直觉。而有了指标体系,管理者就有了一双洞察业务的「慧眼」,能够基于客观数据做出更加科学和准确的决策。

指标体系也是团队的领路人。通过设定明确的指标目标,它为团队指明了前进的方向,激发了每一位成员的斗志。当大家朝着共同的目标努力时,团队的执行力就会大大提升。

资源,是企业生存和发展的基础。但如何确保有限的资源被充分利用?指标体系就是答案。通过分析指标表现,管理者能够识别出资源使用的薄弱环节,并及时调整资源分配,从而提高资源利用效率,降低浪费。

在竞争日益激烈的 SaaS 市场,产品和服务的持续改进至关重要。而指标体系,就是推动持续改进的发动机。通过指标趋势分析,企业能够发现优化的机会,并基于数据不断改进产品和服务,更好地满足用户需求。

指标体系还是团队协作的催化剂。它为不同部门建立了一套统一的语言体系,打破了部门间的隔阂,促进了沟通与协作。当大家围绕共同的指标目标展开工作时,业务流程就会变得更加顺畅。

通过实时监测关键指标,企业能够及早发现潜在的风险,并迅速采取应对措施,将损失降到最低。

技术管理者的指标体系

对于 SaaS 企业的技术管理者,如 CTO、研发总监等,构建包含业务指标和技术指标的指标体系至关重要。这不仅仅是一项管理任务,更是技术管理者实现技术价值、推动业务增长的关键一步

我们明白,技术从来就不是独立存在的。它的价值,终究要通过业务来体现。作为研发管理者必须深入理解业务需求,用技术推动业务目标的达成。而业务指标,就是连接技术和业务的桥梁。通过跟踪用户增长、内容转化、营收等关键业务指标,我们才能够评估技术投入的效果,优化技术策略,确保技术始终服务于业务增长。

技术指标对于技术管理者来说,非常熟悉,也能理解其重要性。系统可用性、性能表现、故障率等指标,直接影响着用户体验和业务运营。通过实时监控这些指标,我们能够及时发现并解决技术问题,保障平台的稳定运行。同时,技术指标也是优化系统架构、提高研发效率的重要依据。通过分析指标趋势,我们能够识别出系统的性能瓶颈,并针对性地开展优化工作。

更重要的是,业务指标和技术指标并非割裂的,而是相互交织、相互影响的。比如,页面加载时间(技术指标)的长短,直接影响着用户体验和转化率(业务指标)。又如,推荐算法的准确率(技术指标),直接决定了用户能否快速找到所需内容,进而影响内容转化和营收(业务指标)。因此,我们必须统筹考虑业务指标和技术指标,找到两者的平衡点,实现技术和业务的协同发展。

构建指标体系,也是我们履行数据驱动管理职责的体现。在数字化时代,数据已经成为企业的核心资产。作为技术领导者,我们有责任推动数据的有效利用,用数据支撑业务决策。通过构建全面的指标体系,我们能够为管理层提供实时、准确的数据支持,帮助企业做出更加明智的决策。

作为技术团队的管理者,指标体系还是我们领导研发团队的有力工具。通过设定明确的技术指标目标,我们能够引导团队聚焦关键任务,提高研发效率。当大家朝着共同的目标努力时,团队的凝聚力和执行力就会大大提升。

指标分级

当我们制定指标体系的时候需要先明确看指标的是谁,不同层级的用户要关注的内容不同,指标体系也会相应的不同。

通常分为以下三级:

  1. 高层管理者(如 CTO):高层管理者关注公司的整体业务健康状况和战略目标达成情况。他们需要通过关键指标,快速了解业务运营的总体情况,做出战略决策。因此,面向高层管理者的指标体系应该突出重点,聚焦于影响公司发展的关键业务指标和技术指标,如营收增长率、客户生命周期价值、系统可用性等。
  2. 业务技术负责人(如研发总监等):业务技术负责人需要更详细的指标数据,以优化业务策略,提高部门绩效。面向业务技术负责人的指标体系,应该细化到具体的业务环节,如用户增长、内容转化、付费转化等。同时,还应包含与业务密切相关的技术指标,如页面加载时间、搜索响应时间等,以帮助业务部门全面理解技术对业务的影响。
  3. 技术团队成员(如开发工程师、测试工程师):技术团队成员需要详尽的技术指标数据,以优化系统性能,提高研发质量和效率。面向技术团队的指标体系,应该深入到各个技术细节,如 API 响应时间、代码覆盖率、缺陷密度等。同时,也应包含业务指标,以帮助技术团队理解其工作对业务的影响,提高技术工作的目标感和价值感。

之所以要针对不同受众制定分级的指标体系,原因如下:

  1. 信息需求不同:不同层级的受众,对指标数据的需求存在差异。分级指标体系能够满足不同受众的信息需求,提高数据利用的针对性和有效性。
  2. 沟通效率提升:分级指标体系为不同受众提供了一个共同的语言体系。当大家基于同一套指标体系进行沟通时,能够减少信息误读,提高沟通效率。
  3. 职责界定清晰:分级指标体系明确了不同层级在指标管理中的职责。高层管理者负责总体把控,业务技术负责优化业务,技术团队负责保障系统。职责界定清晰,有助于提高协作效率。
  4. 激励目标一致:分级指标体系将公司整体目标层层分解,确保不同层级的目标相互呼应、相互支撑。这有助于形成一致的激励导向,推动全员为共同目标而努力。

构建面向不同受众、分级管理的指标体系,是技术管理者推动组织高效运转的关键一环。通过满足不同受众的信息需求,搭建共同语言体系,技术管理者能够凝聚组织共识,调动各方力量,携手推动 SaaS 企业的持续成长。

构建指标体系

构建一套全面、有效的指标体系,需要遵循一定的流程和方法。以下是一个典型的指标体系构建流程:

  1. 明确战略目标 指标体系的构建,必须始于公司的战略目标。我们需要与高层管理者沟通,深入理解公司的发展战略和关键目标,如提高市场份额、优化用户体验、提高运营效率等。战略目标是指标体系构建的基础和方向。
  2. 识别关键业务流程 根据战略目标,我们需要识别出对目标达成有重要影响的关键业务流程,如用户获取、用户转化、收入增长等。这些业务流程,是指标设置的重点领域。
  3. 设定关键指标 针对每个关键业务流程,我们需要设定一系列关键指标。这些指标应该满足 SMART 原则。关键指标应该能够准确反映业务流程的健康状况和目标达成情况。
  4. 细化技术指标 除了业务指标,我们还需要设定与业务流程相关的技术指标。这些技术指标应该能够反映系统性能、用户体验、研发效率等方面的表现,如页面加载时间、错误率、代码部署频率等。技术指标的设定,需要我们深入理解业务需求和技术实现,找到两者的结合点。
  5. 确定指标权重 不同的指标对业务目标的达成重要性不同。我们需要为每个指标设定权重,以反映其相对重要性。权重的设定需要综合考虑业务影响、技术难度、改进潜力等因素。
  6. 设定目标值 对于每个指标,我们都需要设定一个目标值,作为团队努力的方向。目标值的设定需要基于历史数据、行业基准、公司资源等因素,既要有挑战性,又要切实可行。
  7. 建立数据采集和监控机制 指标的跟踪和监控,需要有完善的数据采集和监控机制作为支撑。我们需要与技术团队合作,建立数据采集的技术方案,确保数据的准确性、及时性和完整性。同时,还需要建立监控面板,实现指标数据的可视化呈现和实时预警。
  8. 持续优化和调整 指标体系并非一成不变。随着业务的发展和环境的变化,我们需要持续优化和调整指标体系,以适应新的需求和挑战。优化的过程中,需要广泛听取各方反馈,基于数据分析进行决策,确保指标体系始终服务于公司的战略目标。

有效日常跟进

指标体系在构建的时候往往风风火火,热热闹闹,当构建好了后,很多时候会变成一个空的指标或者流于形式的东西。

有效执行指标体系,离不开日复一日的跟进和优化。只有将指标融入到日常管理的方方面面,才能真正发挥其应有的作用。因此,有效的日常跟进会成为指标体系落地的重中之重。我们可以通过以下的 4 种策略来做跟进。

  1. 建立例会制度 我们要建立定期的指标审视例会(也可以是管理例会一起合并),如每周一次、每月一次,与各团队主管一起回顾指标完成情况,分析存在的问题,制定改进措施。例会要形成规范的流程和记录,确保问题能够得到有效跟踪和闭环。通过例会,我们可以及时发现执行偏差,防止小问题演变成大问题。
  2. 降低获取成本 要让指标体系在日常工作中发挥作用,我们必须让指标数据的获取的成本降低。可以通过程度或数据平台自动采集各业务系统的数据,计算关键指标,生成直观的报表和仪表盘,方便各级管理者实时掌握指标完成情况。同时,平台要赋能一线员工,让他们能够便捷地获取和分析与其工作相关的数据,用数据来支撑日常决策。
  3. 融入工作日常 指标跟进要嵌入到日常工作流程中,而不是额外增加的负担。我们要梳理业务流程和工作方式,找到关键指标产生和应用的节点,将其自然融入。比如,在产品需求评审时,要以用户数据作为重要依据;在项目复盘会上,要用指标数据总结经验教训。让指标应用成为工作习惯,而不是特殊事件。
  4. 领导带头示范 作为管理者,特别是技术领导,我们要带头运用指标开展日常工作,以身作则,形成「上行下效」的示范效应。我们要经常性地分析指标,用数据发现问题、解决问题、优化管理,让数据思维成为自己的领导风格,以此影响和带动更多的人。

指标体系的日常跟进是一个持续改进的过程,需要我们从制度、平台、流程、文化等方方面面入手,将其深度融入组织的管理体系和员工的行为习惯。只有持之以恒、久久为功,才能真正将指标体系变成业务发展的助推器,让数据驱动成为企业的核心竞争力。

小结

对于技术管理者来说,构建 SaaS 产品的日常指标体系通常需要从战略高度出发,围绕公司的关键目标,识别出对业务成败至关重要的核心指标。

这些指标应该是全面、平衡的,既包括面向最终结果的业务指标,如用户增长、收入增长、客户满意度等,也包括影响这些结果的过程指标,如产品性能、研发效率、运营效率等。选择指标时,我们要聚焦于最关键的因素,确保指标体系能够反映业务的全貌,又不至于过于繁杂。

构建指标体系只是第一步,更重要的是如何将其落到实处、发挥作用。这就需要我们建立一整套执行机制,包括指标的分解与落实、数据的采集与分析、绩效的考核与激励等。

作为技术管理者,我们要率先垂范,推动数据驱动的文化,营造开放透明的沟通氛围,为一线员工赋能赋权,调动组织的积极性和创造力。

同时,我们还要重视指标应用的常态化和流程化,将其嵌入到需求分析、项目管理、产品优化等各个环节,让数据驱动成为大家的基本工作方式。

构建和运用指标体系是一个持续改进的过程。我们要定期回顾指标的完成情况,评估指标体系的有效性,根据内外部环境的变化,动态优化调整指标和权重,保持指标体系的适用性和引领性。

我们还要鼓励指标应用的创新实践,挖掘数据价值的新场景新方法,不断提升数据分析的广度和深度。

作为技术管理者,我们要以开放的心态、创新的视角、务实的作风,持续打磨指标体系这一利器,用数据的力量引领产品、业务和技术的突破式发展。

跨越鸿沟看 SaaS 产品的产研逻辑

《跨越鸿沟》是由杰弗里·摩尔(Geoffrey A. Moore)所著的一本关于市场营销的经典书籍。它详细描述了高科技产品在市场上从早期采纳者到主流市场的过渡过程,以及伴随这一过程的各种挑战和策略。

书中所说的「鸿沟」指的是产品从「早期采纳者」阶段过渡到「早期大众」阶段时面临的市场接受度的断层。在 SaaS 领域,这个概念尤其重要,因为产品往往需要迅速获得大规模用户基础以实现规模经济。

在《跨越鸿沟》中有一个非常重要的技术采用生命周期(Technology Adoption LifeCycle),技术采用生命周期为一钟形曲线(Bell Curve),该曲线将消费者采用新技术的过程分成五个阶段,分别包括创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众与落后者。

每个阶段都代表了产品在市场上获得不同群体用户接受的过程,并且对于 SaaS 企业来说,用户行为也略有不同:

  1. 创新者 - 冒险家,这些是最早采纳新技术的人。他们愿意承担较高的风险,对新技术充满热情,并且通常拥有技术背景。在这个阶段的 SaaS 企业提供的通常是最新的、创新的服务或功能。这些服务吸引了那些对新技术充满热情的早期用户,他们愿意尝试共建并提供反馈。这些用户通常对新技术的接受度高,愿意承担一定的风险。
  2. 早期采纳者 - 意见领袖,他们也对新技术抱有热情,但他们更关注技术能为他们带来的实际价值和优势。对于 SaaS 企业的这个阶段来说,用户开始认识到 SaaS 产品的价值,并开始在他们的业务中实施。他们可能是行业内的意见领袖或早期采纳者,愿意分享他们的成功案例,从而吸引更多的用户。
  3. 早期大众 - 深思熟虑者,这个群体更加实用,他们愿意采纳新技术,但需要看到明确的证据表明该技术已经被其他人成功采用。这个阶段的用户需要产品更稳定、支持更好,且集成到现有系统中的风险更低。随着 SaaS 产品的成熟和市场教育的深入,更多的企业开始认识到 SaaS 的优势,如成本效益、灵活性和可扩展性。这些用户开始采用 SaaS 解决方案,但仍然需要看到明确的证据,证明这些服务能够满足他们的需求。
  4. 晚期大众 - 传统群众,他们通常在市场上采纳新技术的时间比早期多数要晚。这个群体通常更保守、更价格敏感,并需要大量的用户证明和支持服务。在这个阶段,SaaS 企业的方案已经成为行业内的主流选择。它们已经成为行业标准,并且用户对这些服务的信任度很高。在这个阶段,SaaS 企业需要关注服务质量、客户支持和持续创新,以保持竞争力。
  5. 落后者 - 落伍者,这个群体最后采纳新技术,通常是出于必要而非选择。他们对新技术不感兴趣,可能是因为对新技术不信任或是对变化有抵触感。但当他们的客户和合作伙伴已经转向了 SaaS 解决方案时,他们也会使用 SaaS 产品。

从技术采用生命周期的角度来看,SaaS 产品在不同阶段的产品研发、资源配置、商业逻辑等都有所不同。

创新者阶段

在创新者阶段,SaaS 企业提供的通常是最新的、创新的服务或功能。这些服务吸引了那些对新技术充满热情的早期用户,他们愿意尝试共建并提供反馈。这些用户通常对新技术的接受度高,愿意承担一定的风险和成本。

在创新者阶段,SaaS 业务的用户群体相对较小但高度专注,可能包括以下三种:

  • 早期采纳者:愿意尝试新技术并提供反馈的个人或组织。
  • 细分市场:特定的行业或市场细分,对于定制化的或高度专业化的解决方案有明确需求。
  • 技术热心者:对最新技术充满热情,对产品未完全成熟有一定的容忍度。

特别是「早期采纳者」,会是整个业务的起点,从服务好一个客户开始,这个客户可能是刚好遇到的,也可能是刻意寻找的共创者。

在这个阶段,SaaS产品通常是原型或者最初版本,强调创新和独特的功能。可能这个时候还称不上一个 SaaS,甚至只是一个私有化的定制方案。

此时的产品不完善,但提供了新的解决方案或业务模式,解决了现有市场上尚未被满足的需求。主要解决的问题包括探索新的市场机会、验证产品概念和提早获得用户反馈。

从产品层面,大概具备以下的特征:

  • 创新性强,可能是市场上首个提供某种服务的产品。
  • 用户界面和客户体验可能未完全弄好。
  • 功能集中在核心创新点,可能缺乏辅助功能。

从研发的角度,我们需要重点关注

  1. 快速迭代和验证:我们要快速开发出 MVP,并与早期用户密切合作,收集他们的反馈,不断迭代和改进产品。这个阶段的重点是验证我们的产品理念,确保我们的解决方案能够满足用户的实际需求。
  2. 灵活性和定制化:由于早期用户可能来自不同的细分市场,他们的需求可能各不相同。我们需要保持产品的灵活性,能够根据不同用户的反馈进行定制化开发,满足他们的特定需求,同时积累案例。
  3. 技术创新和领先:作为创新者,我们必须在技术上保持领先。我们要敢于尝试新的技术和架构,为用户提供独特的价值。同时,我们也要确保产品的稳定性和可扩展性,为后续的发展打下坚实的基础。
  4. 与早期用户建立紧密关系:早期用户是我们最宝贵的资源。我们要与他们建立紧密的合作关系,倾听他们的反馈,了解他们的痛点。我们要让他们感受到自己是产品的一部分,共同塑造产品的未来。

在创新者阶段,SaaS 产品面临的最大问题是市场验证和产品市场契合度(Product-Market Fit)。虽然我们的创新理念可能源于对市场和用户需求的洞察,但在实际推出产品之前,这些假设都没有得到真正的检验。我们可能会犯两种错误:一是对用户需求的判断失误,二是高估了市场对创新产品的接受程度。这就像是在黑暗中航行,我们看到了目标,却不确定航向是否正确。如果产品定位偏离了用户的真实需求,再好的创意也难以吸引和留住早期用户。因此,我们必须通过频繁的用户互动和数据分析,不断校准我们的方向,确保产品的每一次迭代都朝着正确的方向前进。

创新往往意味着探索未知的领域,采用新的技术和架构。这对研发团队提出了更高的要求,既需要快速学习和掌握新技术,又要在有限的时间和资源内交付高质量的产品。同时,由于我们的重点是尽快推出 MVP,产品在功能的完整性、性能的稳定性、用户体验的友好性等方面可能还存在不足。这就像是一个幼儿,虽然充满了潜力和想象力,但在很多方面还不够成熟和完善。我们必须在快速迭代的过程中,时刻关注产品质量和用户反馈,不断打磨和优化我们的产品,让它尽快成长为一个稳定、可靠、易用的 SaaS 服务。

创新者阶段的 SaaS 企业还面临着资源限制和竞争压力的双重挑战。作为一家初创公司,我们在资金、人才、时间等方面的资源都非常有限。我们必须做出艰难的取舍,将有限的资源集中在最关键的创新点和最紧迫的问题上。同时,我们也必须时刻关注市场动态,警惕来自其他初创企业或成熟企业的竞争威胁。这就像是一场赛跑,我们需要在有限的资源下跑得更快、更稳、更远。这需要我们在产品开发、市场营销、客户支持等方面做到协调高效,需要我们的团队具备极强的学习能力、应变能力和执行力。只有这样,我们才能在激烈的竞争中脱颖而出,赢得用户的认可和市场的青睐。

面对这些问题,我们需要有一些做事的原则,在繁杂的问题中不至于走偏:

  1. 用户至上:一切以用户的需求为中心。我们要深入了解用户,与他们建立信任和共鸣,让他们成为我们的坚实后盾。
  2. 快速行动:创新者阶段的窗口期可能很短,我们必须抓住每一个机会。我们要快速做出决策,快速开发和迭代,不断推进产品的发展。
  3. 拥抱变化:在这个阶段,变化是常态。我们要有灵活的思维,随时准备调整方向。我们要勇于接受用户的反馈,即使这意味着要推倒重来。
  4. 追求卓越:即使是 MVP,我们也要力求做到最好。我们要在创新的同时,保证产品的质量和可用性。我们要为早期用户提供优秀的体验,赢得他们的信任和支持。

上面这些表述原则的词语看着挺虚的,但是却是我们在这个阶段做事过程中要秉承的原则。

当然,这些原则也不是仅适用于这个阶段,一些原则在其它阶段也会适用。

只有与早期用户建立起牢固的合作关系,我们才能真正实现产品的突破,为后续的发展奠定基础。

早期采纳者阶段

在早期采纳者阶段,创业者已经开始积累了一些客户,产品基本已经 SaaS 化,用户开始认识到 SaaS 产品的价值,并开始在他们的业务中实施。他们可能是行业内的意见领袖或早期采纳者,愿意分享他们的成功案例,从而吸引更多的用户。

这些用户大多数具有以下的特征:

  • 更愿意尝试新技术的个人或企业。
  • 在他们的社群或行业中具有影响力,可能是意见领袖。
  • 寻找创新解决方案以获得竞争优势。
  • 对产品尚不完善的部分有一定的容忍度,并愿意提供反馈。

SaaS 产品在这个阶段开始形成更加稳定的 SaaS 版本,同时保持创新性。产品开始解决用户更实际的业务问题,通过提供更好的用户体验、更多的功能和改进的性能。主要解决的问题是如何提供足够的价值驱动用户付费,并且建立品牌的信任度。

从产品层面,此时大概具备以下的特征:

  • 更加用户友好,有明确的价值主张。
  • 开始关注市场反馈,进行功能优化和迭代。
  • 旨在解决特定行业或市场细分的问题。

从产研的角度,我们需要重点关注以下事项:

  1. 提升产品价值:我们要深入了解早期采纳者的业务需求,不断优化和完善产品功能,提供更多的价值。我们要让用户真正感受到我们的产品能够帮助他们提高效率、降低成本、获得竞争优势。只有不断提升产品价值,我们才能驱动用户付费,实现商业上的成功。
  2. 优化用户体验:早期采纳者虽然对产品的容忍度较高,但我们仍然要重视用户体验的优化。我们要简化产品的使用流程,提供直观的界面设计,完善产品的帮助文档和用户指南。我们要通过良好的用户体验,减少用户的学习成本,提高他们的满意度和粘性。
  3. 重视客户反馈:早期采纳者是我们最宝贵的资源。我们要建立完善的客户反馈机制,通过多种渠道收集他们的意见和建议。我们要认真分析每一条反馈,深入了解用户的痛点和需求。我们要让用户感受到他们的声音被重视,他们的反馈被采纳,从而增强他们的认同感和归属感。

在这个阶段可能会面临比较多的问题,因为会服务于更多的客户,需求也会越来越多……

从技术架构的角度,随着用户数量的增长,我们的产品开始面临扩展性的挑战。我们需要确保我们的技术架构和基础设施能够支撑更大规模的用户访问和数据处理。 如果我们的产品无法平稳地扩展,就可能面临性能下降、服务中断等问题,影响用户体验和满意度。

从服务的角度,进入早期采纳者阶段后,SaaS 产品开始面临巨大的客户支持压力。这些压力主要来自三个方面:首先,随着客户数量的增加,支持工作的量级也成倍增长。其次,早期采纳者对产品和服务的期望值很高,他们希望能够得到最及时、最专业的支持。最后,随着产品功能的不断丰富,客户问题的类型也变得越来越多样化,对支持人员的技能要求越来越高。这就像是一个快速膨胀的气球,我们需要源源不断地输入新鲜空气,才能维持它的形状和张力。

但有一点我们经常会缺失,就是安全与合规性要求。早期采纳者中可能包括一些大型企业客户,他们对数据安全和隐私合规有着更高的要求。我们需要确保我们的产品符合行业标准和法规要求,并具备完善的安全防护机制。如果我们在这方面处理不当,可能面临法律风险和损失。

在做事的原则上,除了创新者阶段的原则以外,我们还可以增加以下的一些原则:

  1. 持续创新:虽然我们的产品已经初具规模,但我们仍然要保持创新的精神。我们要紧跟技术发展的步伐,不断尝试新的解决方案。我们要在稳定的基础上,持续优化和创新,为用户提供更多的价值。
  2. 数据驱动:我们要建立完善的数据分析体系,通过数据了解用户的行为,洞察用户的需求。我们要用数据说话,用数据做决策。我们要通过数据监控产品的健康状况,及时发现和解决问题。
  3. 协作共赢:我们要与早期采纳者建立紧密的合作关系。我们要与他们共同成长,与他们共享成功。我们要通过与早期采纳者的合作,完善我们的产品,扩大我们的影响力。

从早期采纳者阶段到早期大众有着深深的鸿沟,他们在采用新产品时表现出截然不同的心理特征和行为模式。

早期采纳者以变革为驱动力,他们视创新产品为颠覆现状、获取竞争优势的利器,为此甘愿承担风险,并积极参与产品的优化迭代。

相比之下,早期大众追求的是在现有基础上的渐进式进步,他们期望新产品能与已有的技术体系无缝衔接,并稳定高效地运行,从而提升生产力和效率。他们希望在尽可能小的阻力下实现技术变革,不愿意承担过多的不确定性和潜在风险。

这种心理预期和行为特征的差异,反映了创新产品在不同市场渗透阶段所面临的采纳门槛和挑战。

企业要想成功跨越鸿沟,PMF 扮演着关键角色。它象征着产品与市场需求之间的完美契合,是产品成功实现商业化的基石。

PMF 的关键标志包括:

  • 用户增长率:自发的口碑传播引发用户数量稳定增长。
  • 高用户保留率:用户不仅试用产品还持续使用。
  • 有能力为产品支付:用户认为产品提供的价值足以支付其费用。
  • 市场反馈:用户反馈积极,有明显的需求和用户满意度。

找到 PMF 意味着企业已经发现了其产品在市场上的位置,并且可以开始专注于增长和扩张战略。这通常是在产品经过初步开发和迭代之后,企业开始理解哪些功能是用户真正需要的,哪些方面的产品体验能够带来用户的满意和付费。

在技术采用生命周期中,PMF 通常出现在创新者早期采纳者之间,是过渡到早期大众之前的关键一步。一旦企业实现了产品市场契合度,它就处于较好的位置上,可以开始向早期大众晚期大众推广其产品。

未来的研发、销售、定价、服务、培训等业务流程都应当围绕这些关键的契合点进行设计和调整。产品所满足的关键需求应该是清晰明确的,避免模糊不清的情况发生。这种方法隐含着一个策略选择,即可能需要临时搁置某些客户群体和需求的满足。

此外,确保已经建立了最小可行性闭环是至关重要的。对于面向企业的产品(toB),这意味着整个业务运作流程需要能够顺畅无阻碍地进行。

一个有效的策略是首先构建最小可行性闭环,随后将产品推向市场。产品应在与用户的互动过程中不断进步,与用户共同成长。用户能够在使用过程中目睹产品的持续改善,这不仅是一种高质量的体验,同时也是建立信任的重要途径。人们天生倾向于欣赏成长,有时甚至比个人成长更加欣赏见证他人或事物的成长历程。

早期大众阶段

早期大众阶段的用户需要产品更稳定、支持更好,且集成到现有系统中的风险更低。

随着 SaaS 产品的成熟和市场教育的深入,更多的企业开始认识到 SaaS 的优势,如成本效益、灵活性和可扩展性。这些用户开始采用 SaaS 解决方案,但仍然需要看到明确的证据,证明这些服务能够满足他们的需求。

这些用户大多数具有以下的特征:

  • 他们通常比早期采纳者更为审慎,并且在采用新技术之前需要看到清晰的证据和效益。
  • 这类用户可能不是技术先驱,但他们愿意采用经验证的新技术以提高效率或获得其他好处。
  • 他们更加关注产品的稳定性、用户支持和性价比。
  • 早期大众用户需要看到其他公司或行业同行已经成功采用该技术。

在这个阶段,SaaS 产品需要更加稳定和成熟,因为其现在面向的主流市场的需求,用户体量已经很大了。

此时的产品通常具有更完善的功能、更高的可靠性和更佳的用户支持。主要解决的问题是如何扩大市场份额,满足更广泛用户的需求,同时保持产品的易用性和高性价比。

从产品层面,此时大概具备以下的特征:

  • 功能更全面,更好地集成到用户的现有工作流程中。
  • 稳定性和可靠性提高,减少错误和宕机时间。
  • 提供更多的客户支持和培训资源。

在早期大众阶段,产品的用户规模将大幅增长,系统面临更大的压力和挑战。如果产品的稳定性和可靠性无法满足用户需求,频繁出现故障或宕机,将直接影响用户体验和满意度,导致用户流失和负面口碑。这是我们在这个阶段面临的最大问题,需要我们在产品架构、性能优化、容错设计等方面投入大量精力,以确保产品能够稳定、可靠地运行。

同时,早期大众用户来自不同的行业和领域,他们对产品的需求和期望也各不相同。如何在有限的资源内,平衡和满足不同用户群体的需求,是我们面临的又一个重大挑战。我们需要深入了解不同用户群体的痛点和需求,并在产品规划和设计中做出权衡和取舍。同时,我们还需要应对不断变化的市场需求和技术趋势,及时调整产品策略和功能规划,以保持产品的竞争力和吸引力。

前面的产品稳定性和可靠性问题和用户需求多样化问题都会带来一些衍生的问题,如不够稳定或可靠,以及随着用户的大幅增长,我们将面临更大的客户支持和服务压力早期大众用户对产品的熟悉程度和技术能力参差不齐,他们在使用产品时遇到问题时,往往需要更多的指导和帮助。如果我们的客户支持和服务体系无法及时、有效地响应用户需求,将直接影响用户体验和满意度,甚至导致用户流失。我们需要在客户支持和服务方面投入更多的人力和资源,建立完善的知识库和自助服务体系,并通过多种渠道和方式,为用户提供及时、专业的帮助和支持。

在早期大众阶段,SaaS 企业的成功依赖于能够有效地向更广泛的市场证明其产品的价值,并确保产品稳定、支持到位并能够满足不断增长的客户基础的需求。同时,这一阶段提供了通过增加市场占有率和建立品牌声誉来巩固市场地位的机会。

晚期大众阶段

在晚期大众阶段,SaaS 企业的方案已经成为行业内的主流选择。

它们已经成为行业标准,并且用户对这些服务的信任度很高。在这个阶段,SaaS 企业需要关注服务质量、客户支持和持续创新,以保持竞争力。

这些用户大多数具有以下的特征:

  • 对新技术持保守态度,更倾向于在大多数人都接受后才采用。
  • 他们可能更关注价格,寻求成本效益高的解决方案。
  • 对技术变革的适应速度慢,需要更多地引导和支持。
  • 这一阶段的用户往往更注重产品的实用性而非创新性。

在这个阶段,SaaS 产品已经非常成熟,并且通常是市场上的主流选择。产品需要解决的问题是如何维持市场地位,提供更高性价比的服务,并不断改进以对抗竞争对手。

从产品层面,此时大概具备以下的特征:

  • 高度标准化,功能丰富,用户体验优化。
  • 强调易用性和可访问性,以吸引不太技术熟练的用户。
  • 价格可能更有竞争力,以吸引价格敏感的用户。

在晚期大众阶段,市场竞争日趋激烈,各种同类产品和服务不断涌现。如何保持产品的创新性和差异化优势,是我们面临的最大挑战之一。我们需要深入分析市场趋势和用户需求,不断推出新功能和服务,以满足不同用户群体的需求。同时,我们还需要在产品设计和用户体验方面进行创新,提供更加智能、个性化的服务,以区别于竞争对手。如果我们无法保持产品的创新性和差异化,将面临用户流失和市场份额下降的风险。

在这个阶段,我们的用户群体更加多样化,既有技术熟练的专业用户,也有技术能力较弱的普通用户。如何兼顾不同用户群体的需求,提供一致、优质的用户体验,是我们面临的另一个重大挑战。我们需要在产品设计中综合考虑不同用户群体的特点和需求,提供灵活、可配置的功能和界面,以及清晰、直观的操作流程和帮助文档。同时,我们还需要通过用户研究和数据分析,不断优化产品的易用性和可访问性,以提高用户满意度和留存率。

在晚期大众阶段,我们的客户群体更加庞大和多元化,对客户支持和服务的要求也更高。如何提供高质量、高效率的客户支持和服务,是我们面临的又一个重大挑战。我们需要建立完善的客户成功管理体系,为不同层次的客户提供差异化的支持和服务。同时,我们还需要建立多渠道、全天候的客户支持体系,提供及时、专业的技术支持和问题解决服务。如果我们的客户支持和服务质量无法满足用户需求,将直接影响用户体验和满意度,甚至导致用户流失和负面口碑。

从技术的角度,我们需要进一步提高产品的稳定性、可靠性和安全性。在这个阶段,产品已经成为行业标准,用户对产品的依赖程度很高,任何服务中断或数据安全问题都可能导致严重的后果。因此,我们要继续优化产品架构,加强容错设计和故障恢复能力,确保产品能够持续、稳定地运行。同时,我们要建立完善的数据安全和隐私保护机制,严格遵守相关法律法规和行业标准,保护用户数据的机密性和完整性。

在晚期大众阶段,SaaS 企业需要聚焦于巩固现有市场地位,提高运营效率,增强客户忠诚度,并在可能的情况下寻找市场细分领域以实现增长。此时,企业通常需要在保持竞争力的同时优化成本结构,确保长期的盈利能力。

落后者阶段

在落后者阶段,面对的用户通常是出于必要而非选择。他们对新技术不感兴趣,可能是因为对新技术不信任或是对变化有抵触感。但当他们的客户和合作伙伴已经转向了 SaaS 解决方案时,他们也会使用 SaaS 产品。

这些用户大多数具有以下的特征:

  • 极为保守,可能由于成本、技术恐惧或是对变化的抗拒而迟迟不愿采用新技术。
  • 他们通常在等待产品成为市场标准或者完全无法避免采用时才会改变。
  • 这类用户可能对技术不太熟悉,需要额外的教育和支持才能使用新系统。
  • 他们可能更信任长期存在的解决方案和传统的做事方式,而不是新兴的技术。

这个阶段的 SaaS 产品通常是行业标准,具有很高的稳定性和可靠性。产品需要解决的问题是如何持续吸引那些对新技术抗拒感强的用户,通常需要通过更好的客户服务、产品的简化和成本优化来实现。

从产品层面,此时大概具备以下的特征:

  • 极致地简化和优化,以降低使用复杂性。
  • 提供额外的个性化服务,以满足特定客户群体的需求。
  • 可能需要提供更多的本地化服务和支持。

在落后者阶段,我们面对的用户大多对新技术不感兴趣,甚至存在排斥和抗拒心理。他们可能由于成本考虑、技术恐惧或是对变化的抗拒而迟迟不愿采用新技术。如何提高这部分用户对 SaaS 产品的接受度和认知,是我们面临的最大挑战之一。我们需要通过各种渠道和方式,向用户普及 SaaS 的优势和价值,消除他们对新技术的疑虑和抗拒感,同时提供简单易用、稳定可靠的产品,降低用户的使用门槛和学习成本。

在这个阶段,我们面对的用户群体可能非常多样化,他们来自不同的行业、地区,有着不同的业务场景和使用习惯。如何为这些用户提供个性化的服务和支持,满足他们的特定需求,是我们面临的另一个重大挑战。我们需要深入了解不同客户群体的特点和需求,提供差异化的服务和支持,例如为重要客户或特殊行业提供专属的客户成功经理和技术支持团队,为不同地区的用户提供本地化的服务和支持等。这需要我们在客户服务和支持方面投入更多的资源和精力。

在落后者阶段,我们面对的用户对成本非常敏感,他们可能更信任长期存在的解决方案和传统的做事方式。如何在保证产品质量和服务水平的同时,不断优化成本,提供有竞争力的价格,是我们面临的又一个重要挑战。我们需要从产品架构、运营模式等方面入手,通过技术创新和流程优化,提高资源利用率和自动化水平,降低运营成本。同时,我们还需要提供灵活、多样的定价模式和服务方案,让用户能够根据自己的需求和预算选择合适的服务。

在落后者阶段,SaaS 企业需要特别关注市场教育、客户支持和产品的易用性。尽管这一阶段的增长空间有限,通过精细化管理和优化产品,企业仍然可以在市场中找到利润和维持稳定的客户基础。此时,关注客户的长期价值和满意度可能比追求快速增长更为重要。

小结

SaaS 产品的生命周期与技术生命周期密切相关,不同阶段的用户需求和产品特点都有所不同。在早期市场阶段,SaaS 产品需要专注于创新和差异化,吸引技术爱好者和早期采用者。随着产品进入主流市场,重点应转向提高产品的易用性、可靠性和性价比,以吸引务实主义者。在晚期大众阶段,SaaS 产品已成为行业标准,需要持续创新和优化用户体验,维持竞争优势。而面对落后者时,产品需要极致简化,并提供个性化服务和支持,以降低使用门槛。

SaaS 业务的核心在于长期积累复利效应,这是其区别于其他追求指数级增长模型的关键特征。随着时间推移,续费收入将成为 SaaS 企业收益的重要组成部分,而成长性收入(即客户业务增长带来的收入)也将贡献更高的毛利率。这种模式意味着 SaaS 企业需要在产品研发和客户服务上持续投入,深入了解并满足客户需求,不断优化产品和服务,以实现长期价值的积累和复利效应。

因此,SaaS 产品的产研逻辑需要兼顾技术生命周期的特点和长期积累复利效应的本质。在产品研发过程中,要根据不同阶段用户的需求和期望,制定相应的产品策略和优先级,同时要建立完善的客户反馈机制和数据分析体系,持续跟踪和优化产品性能。在客户服务方面,要提供全生命周期的支持和服务,帮助客户充分实现产品价值,提高续费率和满意度。只有在产品研发和客户服务两个维度上持续发力,SaaS 企业才能真正实现长期可持续的增长和盈利。

关于 MaaS 模型即服务的两个观点

春节放假期间把微信读书上的几本和 AIGC 相关的书都粗读了一遍,其中提到 MaaS (Model as a Service) 模型即服务有两个不同的观点。

一个是《AIGC 商业宝典》中提到的曾担任奥巴马政府首席数据科学家、并在 LinkedIn 和 eBay 担任数据科学家的 DJ·帕蒂尔(DJ Patil) 在其博客文章《模型即服务:机器学习小而美的未来》阐述了 MaaS 的概念和应用:将机器学习算法打包成可重复使用的服务,使企业能够快速地构建、部署和监控自己的模型,无须自己开发和维护底层基础架构

另一个是《AIGC 未来已来》中提到美国知名投资人 Chamath 也谈到模型即服务将会颠覆现有的 SaaS 服务。他表示,“很多软件尤其是企业服务领域的软件,将会被替换为一个单一的模型,来帮助我们解决特定的问题”。毫不夸张地说,如果在AIGC时代,企业想仅靠应用层面的竞争而成为下一个科技龙头,显然难以实现。我们从人工智能的发展历程中已经明显地看出,模型的迭代和进步才是AIGC爆发的关键。谁能够掌握更先进的人工智能模型,谁就拥有开启新时代的钥匙。

个人理解这两个观点都没有问题,只是在不同时间线上的观点。

帕蒂尔是 2012 年提出这个观点,并且在当下可以落地实施。Chamath 是最近提出来的观点,表达的是将来可以落地的构想。

帕蒂尔所说的 MaaS

帕蒂尔所说的 MaaS 改变的是传统的 AI 软件开发和部署模式。在 MaaS 出现之前,企业需要大量资源和专业知识来训练和部署 AI 模型。MaaS 的出现使得企业能够利用现成的 AI 能力,加快产品开发周期,降低成本,并提高智能水平。

在当前场景下,MaaS 不是一个完整的软件解决方案,它不直接满足最终用户的业务需求,而是作为一种服务来提供 AI 模型的能力。

在云计算的层次结构中,我们通常有三个基本层次,即:

  • SaaS (Software as a Service): 提供用户通过互联网访问软件应用程序的服务。用户无需管理、安装或升级软件,所有这些都是由SaaS提供者负责的。
  • PaaS (Platform as a Service): 提供软件开发平台和解决方案堆栈作为服务。开发者利用 PaaS 来开发、运行和管理应用程序,而无需构建和维护底层基础设施。
  • IaaS (Infrastructure as a Service): 提供虚拟化的计算资源作为服务。这包括虚拟服务器、存储和网络资源,用户可以在这些资源上运行任何操作系统或应用程序,完全控制底层云基础设施。

如果我们必须把帕蒂尔所提说的 MaaS 放到云服务的层次结构中,它最接近的层次可能是 PaaS,因为它为开发者提供了用于构建AI应用程序的工具和服务,但又有所不同,因为它专注于特定的 AI 模型服务。MaaS 提供的是具体的 AI 能力,而不是一般性的开发平台,是 PaaS 的一个子集或扩展。

那么 MaaS 是什么?有什么特点?

  1. 即插即用的 AI 模型: MaaS 提供的是一种服务,用户可以直接通过 API 调用预训练的 AI 模型,而无需自己从头开始训练模型。
  2. 无需 AI 专业知识: MaaS 允许没有深入机器学习知识的用户或企业利用复杂的 AI 模型,因为模型的维护和更新由服务提供者负责。
  3. 灵活性和可扩展性: 用户可以根据自己的需要,轻松地扩展或缩减服务的使用,通常按使用量付费。
  4. 快速部署和集成: MaaS 能够让企业迅速地在其产品和服务中集成AI功能,加速产品开发周期。
  5. 持续更新和迭代: MaaS 提供者通常会不断更新模型,使其更加强大和准确,用户可以受益于最新的 AI 技术进步。

更具象一些,可能会出现的产品大类:

  • 基础模型平台: 这些平台可以提供各种预训练的 AI 模型,企业可以在此基础上进行微调和优化,以满足特定需求。
  • 超级个性化服务: 企业可以在基础模型之上构建个性化的用户体验,例如通过用户行为分析来更精准的个性化推荐内容或产品。
  • 访问大规模数据集: 由于大型 AI 模型通常需要大量数据进行训练,这些托管平台可能会提供访问预处理和标注的大规模数据集的能力。

当作为一个 MaaS 的提供方时,可能需要做到如下的几点:

  1. 提供动态更新的服务: MaaS 需要提供一个能够不断进化和适应最新数据和趋势的服务。这意味着模型会定期接收更新,以维持其准确性和相关性。
  2. 支持一定程度的定制化: 虽然 MaaS 可能不会提供完全定制的解决方案,但它应该提供足够的灵活性,使得用户可以根据自己的特定需求调整服务。
  3. 适应多种行业需求: MaaS 应该设计成可在多个行业中通用,提供宽泛的解决方案,同时可能允许行业特定的定制。
  4. 重视隐私和安全: MaaS 必须在其服务中内嵌数据隐私和安全保护措施,遵守数据保护法规,确保用户数据处理的透明性和安全。
  5. 符合监管要求: MaaS 需要确保其服务的使用符合相关行业标准和法律法规,为用户提供指导,帮助他们理解如何合规地集成和使用 AI 模型服务。

MaaS 的价值在于其对企业实现高效、灵活、创新的推动力,具有和现在云服务类似的价值,同时在降低门槛,减少成本等方面上更为突出。

1. 降低门槛

  • 知识获取: MaaS 允许小型企业和非技术用户访问复杂的机器学习模型,而无需深入理解算法和数据科学。
  • 技术难度: 企业无需自行构建和训练 AI 模型,这项技术上复杂和成本高昂的工作由 MaaS 提供商完成。
  • 资源需求: MaaS 消除了建立自己的 AI 基础设施的需求,用户可以通过云服务直接访问模型,节省了自建服务器和存储设施的成本。

2. 减少成本

  • 资本支出转变为运营支出: 企业不必进行巨额的初始投资来购买硬件或获得许可软件,而是根据使用量支付服务费用。
  • 运维成本: MaaS 提供商承担了所有后端服务的维护责任,包括硬件维护、软件升级、模型优化和修复。
  • 人力资源: 由于模型开发和维护的复杂性由提供商负责,因此企业不需要招聘和培训专门的算法团队和数据团队。

3. 弹性服务

  • 按需扩展: 随着业务需求的变化,企业可以即时增加或减少 MaaS 资源的使用,无需担心固定资产的限制。
  • 应对需求波动: 对于季节性业务或突发事件导致的流量波动,MaaS 可以提供即时的计算能力调整,以应对这些变化。
  • 成本适应性: 企业能够根据实时需求调整资源,从而使成本与业务需求保持一致,避免资源浪费。

4. 促进企业快速创新

  • 加速产品开发: MaaS 使企业能够快速集成先进的 AI 能力到现有产品中,缩短产品从概念到市场的时间。
  • 支持新业务模型: 利用 MaaS,企业可以探索新的商业模式和服务,而无需重大投资或长期的开发周期。
  • 竞争优势: 通过 MaaS,即使是小型企业也能够利用最新的 AI 技术,与大型企业竞争,提升其市场地位和差异化。
  • 数据驱动的决策: MaaS 提供的数据分析和洞察力可以帮助企业做出基于数据的决策,优化运营和策略规划。

MaaS 的价值在于其提供了一种高效、成本可控、灵活且易于扩展的方式,使得各种规模的企业都能够利用先进的AI技术,推动业务创新和增长,同时避免了传统 AI 模型开发的复杂性和高昂成本。

「颠覆」 SaaS 的 MaaS

随着 AI 和机器学习技术的发展和成熟,特别是在 AIGC 时代,企业将越来越多地依赖于 AI 模型来提供高度定制化和个性化的服务,这些服务不仅仅是简单的软件工具,而是能够处理复杂任务和解决具体问题的智能系统。

这些智能系统和传统 SaaS 的区别首先体现在它们对 AI 技术的依赖程度上

MaaS 产品是那些从设计之初就将人工智能作为其核心组件的产品。这些产品不仅嵌入了 AI 技术,而且他们的核心价值、主要功能和创新业务模式都深度依赖于 AI。在 MaaS 产品中,AI 不是一个辅助工具,而是构成其基本操作和用户体验的基石。它们的性能和能力随着 AI 模型的学习和进步而增长,不断提供定制化和优化的服务。简单来说,此时的 MaaS 产品是那些在没有 AI 的情况下根本无法实现当前功能和业务模式的产品

这些产品通过内置的 AI 模型实现了高度的个性化和智能自适应功能,而这些是传统 SaaS 产品所不具备的。产品的更新和进步是由数据和算法驱动的,随着 AI 模型的不断学习和优化,产品的性能和用户体验也在持续提升。

在业务模式和价值创造方面,此时的 MaaS 产品创新通常源于 AI 技术的先进应用,如自然语言处理、图像识别或预测分析,它们的市场竞争力来自于 AI 能力的独特性和先进性。相比之下,传统 SaaS 服务的创新更多集中在用户界面、工作流程优化或特定行业解决方案的定制化上。产品的市场差异化因素是其智能化程度,而传统 SaaS 则依赖于软件的功能性和可靠性来吸引用户。

随着 AI 技术的快速发展,MaaS 产品正在成为企业和消费者体验智能化服务的新途径。这种产品范式的转变不仅仅是技术层面的升级,它代表着对于如何通过技术满足用户需求的根本性思考。MaaS 产品将是行业创新的前沿,它们利用数据和 AI 算法不断进化,为用户提供更加精准、个性化的服务,而这将成为新一代 SaaS 产品的标志性特征。

进入「后 SaaS 时代」,MaaS 的兴起意味着企业不再局限于通用软件解决方案,而是转向构建智能化、高度专业化的系统,这些系统与企业的业务流程、客户需求和市场动态同步发展。MaaS 平台的兴起将进一步激发新的商业模式,例如按性能付费、按结果付费等,这些都是传统 SaaS 模式所没有的。这种转变在很多行业中已经开始显现,特别是在金融服务和零售领域,这些行业对于数据的分析和个性化服务的需求日益增长。

未来 MaaS 的路线图可能围绕解决方案的更深层次集成、算法的创新以及对于不断增长的数据泛滥的管理能力展开。我们可以预见到,MaaS 将使得企业能够利用先进的数据分析和 AI 技术来优化决策过程,改进客户互动,并且在产品开发中实现前所未有的敏捷性和精确性。这不仅仅会改变企业如何运作,也会改变他们如何与客户互动,甚至可能会重新定义整个行业的竞争格局。

而对于消费者而言,MaaS 的崛起预示着一个更加个性化和互动的服务时代的到来。定制化的 AI 模型可以更好地理解和预测消费者的需求和偏好,从而提供更加个性化的购物体验、个性化的健康和健身建议,甚至是个性化的教育内容。这种服务的极致个性化将不断推动消费者体验的边界,并有可能成为新的行业标准

在技术层面上,MaaS 的未来将依赖于持续的 AI 研究和开发,特别是在可解释性、安全性和伦理性方面。随着 AI 模型变得更加强大和复杂,确保这些系统的决策过程是透明和符合伦理标准的将变得至关重要。此外,保护消费者和企业免受数据泄露和其他安全威胁的侵害也将是 MaaS 平台必须解决的挑战。只有通过不断的技术创新和负责任的管理,MaaS才能实现其真正的颠覆潜力,并为所有利益相关方带来真正的价值。