我国做SaaS面临的难点分析
2022/04/08

最近两年SaaS市场火热,有做客户管理的,有做财务软件的等等各种各领域的Saas如雨春笋般的冒了出来,去年这一领域的几笔高额融资更是把市场的热情推向了顶点,于是很多互联网公司纷纷转型做起来Saas,鑫蜂维在这里提醒大家还是要理性一些,先了解行业实际面临的挑战再尝试不迟。我们整理了目前国内该领域面临的一些难点,希望对大家能有所帮助。

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(1)应用场景:网络连接

连消费者;连互联网、电子商务;连上下游;连政府;连设备、连产品这都是网络连接。但,做惯了企业重型软件,对于网络连接这种轻型的价值,不屑。越重越好,越集成越好。轻了不好,弱连接不好。

(2)技术:大数据智能驱动

智能采购、智能选供应商;

智能选址、智能选品、智能补货、智能定价;

智能生产计划编制、智能生产任务指派下达;

智能异常检测;

智能精准营销、智能促销组合、智能推荐;

智能仓储物流规划与调度;

智能客服;

智能售后维修;

智能发票识别、智能核验、智能对账;

...

这都是大数据智能驱动。以机器为主,以人为辅。

但,做惯了做输入表单、审批工作流、输出查询和报表,对于大数据智能如何通过IoT和AI进行数据采集、如何通过AI进行编排与调度、如何智能生成,不熟悉。是在输入表单-审批工作流-输出查询和报表这套流水线中加入数据智能,还是以数据智能为核心,重组数据采集-数据处理-数据输出?

(3)架构:多租户

多租户,意味着所有客户的程序都放在一起,所有客户的数据都放在一起。很多企业IT商搞不定所有客户的数据都沉淀在一起,只能若干家客户部署一套数据库一套应用代码。

从编程安全性来说,如何让几千个程序员在开发每个功能的时候都能很好地保证数据隔离性,这其实对程序员的编程功底、测试人员的要求、研发管理的要求,提出了比过去一套套本地安装的软件更高的要求。

从性能来说,高性能处理、高性能查询统计,这是架构的难点。而不是程序员一个个点状优化功能的SQL和前端JS。

从稳定方面来说,如果你的SaaS应用还支持在线订单处理、在线支付,那丢钱就是真丢钱,这和过去做完现实业务再到企业软件里录入一遍截然不同。

(4)部署:公有云部署和运维

作为企业软件厂商,往往像木兰辞一样:东市买骏马,西市买鞍鞯,南市买辔头,北市买长鞭。

作为客户,自己要去分别购买服务器、安全防火墙、数据库、中间件...然后企业应用软件厂商在上面安装应用软件。出了啥问题,你找对应的厂商去。

但是,SaaS是公有云部署,SaaS厂商除了负责自己份内的应用以外,还需要负责支撑应用的中间件、数据库、操作系统、安全、服务器、存储、网络...

这是企业软件厂商从未有过的能力和职责。

但是,SaaS是公有云运维。如果有一万家企业在多租户运行,这运维复杂性,很高,连一下网络抖动都需要承担。

(5)收费模式:订阅收费

中国的企业应用软件本来就便宜,在软件时代就便宜。欧美软件在软件时代就贵,而且还面向全球客户市场。

SaaS主要是订阅收费模式,这把过去一锤子能收十几万到上百万的钱,分成一年年交了,而且还未必能持续交下去。

这分销商怎么得利、这销售人员怎么激励。没有销售牵引,企业软件厂商怎么活?这商业模式就得坍塌破产。

(6)生态:业务生态

墙内开花墙外香、墙内亏损墙外补。所以中国的SaaS企业纷纷开展的生态是业务生态,而非软件应用生态。

有的SaaS商成了自营业务服务,有的SaaS商以生态业务合作开展业务服务。但是,不管是自营还是代理,都没玩过啊。做软件卖软件一辈子,没做过业务服务啊,没搞过业务生态啊。

全是转型,全是陌生,全是挑战。需要探索:应用场景、技术架构、商业模式;销售方式和销售渠道、商业模式、考核与激励;组织、能力素质模型、领军人物、流程。


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