AI改造ToB行业时，创新创业需要怎样的策略

公众号新闻

2023-07-31 10:07

对经历过炙热与骤冷风口交替的企服投资人和创业者来说，AI的进步正在为这条赛道带来全新的机会。

本文为北极光创投合伙人张朋、数里行间CEO郭振在36氪一档节目中的对话实录。两位分别从投资人和创业者的视角，分享AI如何改变和改造ToB行业。

来源 | 36氪

对话实录：

张朋｜北极光创投合伙人

郭振｜数里行间CEO

主持人：两位最近在忙什么，有哪些在关注的项目，比较有意思的事情发生？

张朋：大家好，我是北极光创投张朋，我主要关注to B以及数字化相关的赛道。不仅仅是今年，从去年的下半年开始，我对AI大模型在行业的发展就非常关注，我也相信它能够给企业级服务、数字化带来全新的场景和价值。基于AI大模型能够产生全新的企业软件应用，因此这块是目前我关注的重点领域。

主持人：您是从什么时候觉得AIGC会对企服SaaS这个领域产生很大的冲击和变化，然后会有很大的机会发生？

张朋：在2021年时，我们就关注到美国对大语言模型的讨论，但当时它的显性效果还不够明显，因为每一次的更新都是越做越大，涉及的参数和算力也很高，所以行业内也存在很多关于模型究竟应该做多大的争论。我们也一直密切关注着它的进展。

直到2022年GPT-3发布后，大语言模型的能力超出了人们的预期，展现了很多新的能力。这时候，我们意识到这是一次技术革命，会开启一个新的时代。之前的AI都是用各种小模型进行处理，每个小模型都有其特定的数据要求，小模型可以很好的解决某个特定场景的问题，但无法扩展到其他领域。一旦扩展，就会面临规模化的挑战，就会需要更多的标注数据和算法的升级，因此小模型只适用于特定场景的应用。而大模型展现出很强的泛化能力，具备跨领域跨场景的通用型，我认为对很多企业级服务的应用来说，大模型都会带来额外的价值，或者使其能力更强大。

主持人：郭总这边，您现在在做的事情因为AIGC的出现会受到很大的影响，您从什么时候开始关注国外的AIGC，它可能会对国内这些SaaS的应用有什么影响，对你们公司的业务上有什么影响？

郭振：大家好，我是郭振，数里行间的创始人，我是学计算机出身，之前从事写代码的工作，后来在百度工作了五年，又在钉钉工作了八年。数里行间成立于2021年，初心是做一家用AI来创造商业性SaaS解决方案的公司。因此，我们一开始就不断尝试用各种算法来帮助客户，比如实现消费者洞察和改进客服场景。在没有GPT之前，我们也做了很多尝试，但结果并不如预期。到了2021年年底，我们接触到了GPT，并发现它给我们的客户带来了超出预期的用户体验，因此我们果断将重心全面转向到大模型上。我们非常相信它所带来的显性价值，并且在早期就开始在实践中应用它。

另外一个原因是因为我们做的是出海业务，可以方便的利用出海市场的大模型来拓展业务。

AIGC可以赋能哪些业务‍

主持人：具体的业务来看的话，有哪些可能是可以用AIGC赋能、解放一部分人力，哪些是可以人力去做，在AIGC的基础上做一些升级。

郭振：我们专注于做to B服务，主要关注企业的LTV（生命周期价值）或者其职能。谈到AIGC赋能，目前比较热门的场景之一是偏向市场营销的文案优化和营销策略，也因此孵化了很多像Jasper这样的公司。

第二个确定性的场景是客服。由于大模型在自然语言对话方面的应用，使得客服回复更加贴近与真人对话的感觉，提升了用户体验。

第三个方面是洞察。由于大模型具有很强的生成能力，因此在洞察方面，特别是像我们目前从事的消费者洞察、商品洞察领域会获得一些意想不到的新内容。从海外的应用情况来看，这几个领域已经出现了成型的且快速增长的应用。目前我们的业务主要侧重于后两个领域。

AI改造行业中，toB产品如何脱颖而出‍

主持人：也有投资人会问这样的问题，因为像AIGC来改造整个to B行业的话，各家都在用这样相关的算法赋能自己的业务，这种情况你家在做，竞品也都在做，你怎么样去说服客户来用你的产品，差异化在哪里？

郭振：这是好问题。首先，我认为大模型目前处于比较早期的阶段。大模型的调用分为很多种，选择其中一种适合自身数据和行业应用场景相匹配的模式并不容易，尤其是在商用场景中，客户更关注的是准确率和召回率等商业指标，与个人使用方式完全不同。因此，第一点是产品和大模型的磨合度非常重要，特别是在实现商业化的阶段，需要将产品和技术有效进行结合。

第二个关键点是数据。为了给客户提供良好的体验，大模型对知识库的依赖非常强，这些知识库和传统的知识库有所不同，是专门为大模型调用而设计的。因此，知识库的来源以及如何获取公用语料，并提炼出高质量的知识点，都是挑战和瓶颈，是大家都在研究的方向。不仅仅是拥有数据或者依赖公域数据的获取就能解决问题，需要深入研究和探索。

主持人：壁垒是什么？

郭振：壁垒更倾向于知识图谱方向，但与原有的知识图谱、神经网络不同之处在于，大模型对于问答系统和高质量知识点的提取非常敏感。问答系统可能会被泛化成各种各样的用户场景，而在企业中，对于确定性的要求是非常高的。因为最终目标是解决企业决策因子的问题，所以对准确性的要求非常严格。

张朋：我补充一下，因为这也是我们自己经常思考的问题，公司将来壁垒在哪儿。作为初创公司，我认为具备以下两点就可以产生壁垒。

第一点，早期的数据积累非常重要。通过对数据做标签，并不断积累，公司可以建立自己独特的数据库。在不同行业里，许多数据并不是永远存在于网络上，随着时间的推移，它们可能会消失或变得难以获取。当你积累的数据越多，你就能获得更有价值的洞见。这类数据不是一次性消耗品，而是需要“观历史才能知未来”，这使得它在行业中相对更有价值。以病毒库为例，历史的病毒库对当前和未来都有很大价值，因此持续的数据积累非常重要。通过模型的训练和学习，可以从这些有价值的数据中提取更有深度的认知和洞见，这对客户是有价值的。这是第一个壁垒。

第二个壁垒是用户粘性、客户粘性。模型本身只是一个工具，通过这个工具加工出来的东西只是产生对话、认知、洞见，但跟终端客户的工作流程没有融合在一起。举个例子，如果我们能提供一个工作台，将其工作环节嵌入其中，然后再使用大模型生成内容，就像一键生成文案并顺畅地在适当的媒体上发布，还具备修改、保存、分享等功能，这个工作台就具有了粘性。

当你的模型和背后的数据能够融入到客户的日常运营过程中时，这种粘性就会增加。而如果另外一个公司说也能提供同样的工具，但需要客户接受培训去学习和适应它，甚至可能需要重新改造他们的工作流程，这就会变得很复杂。

这两个层面的壁垒如果建立起来会使得你的先发优势更具竞争力，可以建立稳固的客户关系和长期的合作关系。

每家公司都应该拥抱GPT

主持人：我们看到有很多的项目，比如原来to B的SaaS公司，可能现在大家就套用一个AI的概念然后来做，你们怎么去识别，哪些可能套一个概念，哪些真的是能跑出来的，可以用到自己公司的业务和未来商业模式的发展中。

张朋：首先我不认为很多公司讲AI就是套用概念。实际上AI是科技进步的福利，可以为任何公司所用。只要公司有能力，认真研究并善用AI，就能发挥它的优势。当然，不同公司在使用AI方面的能力和效果会有所差异，但每家公司都有机会去应用它。关键是要找到能够在服务客户的场景中使用大模型的增值点，为客户提供额外的价值，从而促使客户转化和购买。

举个例子，以前如果一家公司是从事消费者调研，需要向客户提供一个报告，今天可以直接用GPT，以更低的成本生成一个报告，并以更低的价格向客户提供。另外，以前很多软件都有BI（商业智能）功能，在此基础上加入GPT，通过解读数据结果，给出导致某项指标下降的原因，这对客户来说就是额外的价值。客户购买你的软件等于你为他提供了新的价值点。因此在这类应用上我认为拥抱 AI是明智的选择。

即使在某些场景中无法确定AI能给客户提供何种服务，我们仍然可以使用AI来替代一些繁琐的工作，比如使用AI替代几个程序员，从而节省成本。总之，我认为拥抱AI是正确的选择，如果不拥抱，可能就会竞争对手弯道超车。

郭振：从to B赛道的角度来看，我认为销售、产品、客服等等每一个小的赛道都值得重新做一遍。在重做的过程中，我们需要思考一个关键问题：我们是在进行优化创新，还是在进行场景创新？例如，像ChatGPT颠覆了谁？它可能颠覆了传统文案编辑公司等之前没有太多关联的行业，同时创造了一个全新的场景，从而改变了行业格局。

因此，如果要进行更好的创新，例如构建AGI，从最底层AI大模型中获得收益，我们需要从技术的底层进行变革。同时，我们也需要关注客户，因为他们都在思考如何基于AI进行变革。很可能出现一种情况，当你只是做一点优化时，这些正在进行变革的公司不再使用你原有传统的场景了，而是创建出新的场景。这些新的场景可能会颠覆旧的场景。最终，你可能都不知道是被谁淘汰了，因为你没有拥抱大模型，没有在最底层充分利用它。

主持人：现在很多做to B的公司担心的事情，比如说有一天做现在这个方向了，后面我们再做这些事情怎么挖掘它。比如OpenAI是从0到1摸索出了这样一个方向，假如这个方向后面验证又走不通了，因为现在很多GPT可能得出来的结果也不是很稳定的一种情况。

郭振：我认为，随着技术的不断进步，我们无法回到过去，只能不断向前。就像今天使用iPhone手机一样，我们只会升级到更高级的版本，而不会再回到之前的版本。就大模型而言，它的能力可以被泛化，能够创造出一个高中生的表达能力，未来可能还可以创造出一个具有良好表达能力、思维清晰、逻辑严密的大学生，尽管他可能缺乏专业知识。我认为OpenAI将来可以创造出很多这样的“人”。

在未来，OpenAI将通过工程的方法修复目前所面临的问题，或者设定其边界。因为我们已经证明了大模型具备这种能力，所以我们可以继续对其进行训练和约束，使其更好的为人类所用。我认为一旦技术取得突破，它必然会继续向前发展。我们不会因为它存在某些问题而放弃它，科技永远在不断前进，要做的是努力纠正其中的缺陷。

创业公司的新机会

主持人：在新生态和语境里面，哪些机会可能是中国的创业公司可以抓住的机会？

张朋：中国公司在企业服务场景以及各种产业场景中有很多机会可以利用大模型技术。就大模型的机会而言，可以分为底层机会、应用层机会和中间层机会。

首先，底层机会是在大模型领域需要持续投入和烧钱的领域，我认为在底层能够取得成就的公司是很少的，因为这涉及到庞大的训练数据和强大的计算能力，同时也需要公司具备持续投入和研发能力，只有少数公司具备相关的能力和资源。

其次，中间层机会是指在为大模型训练，部署，运维过程中提供的产品和服务，这部分许多巨头公司也在积极的拓展。

我最看好应用层的机会，应用层的创新会很多，全行业都会被大语言模型分析，推理和生成能力附能。价值点上看，无论是市场营销、客户服务、数据分析，消费者洞察还是其他领域，AI都可以提供更智能、高效、个性化的服务以满足不同行业和企业的需求。

主持人：你们主要看好什么样的公司，投哪些项目？

张朋：现在各行业都在努力和积极寻求大模型应用和创新的机会。虽然很多行业已经涌现出大模型应用，但我们仍然需要回答一些关键问题，例如场景是否具有价值，如何构建竞争壁垒。即使今天在市场中你率先做了，如果明天其他公司也跟进了，你是否能够守住竞争优势和定价策略，这些问题都要仔细思考和回答。目前很多创业公司都没有回答清楚这些问题，所以我们也仍在密切关注行业的发展和市场动态。

主持人：我之前看大家参加线下小沙龙，非正式的路演，投资人和创业者也都有参与。大家整个都在找方向，也比较迷茫，然后担忧点比较多，站在投资人还有创业者角度来看的话，你们现在再往前去推进一步在做什么事情？

张朋：我认为投资的节奏和对这个领域关注是两个不同的方面。

首先明确的是我们密切关注整个行业的发展，包括美国的技术发展、新生态的崛起以及中国应用的出现，同时我们也需要留意法律法规的变化。

其次我们需要对公司的壁垒有更清晰的认识。在此之前我们不会进行很激进的投资。当然，如果在看到一些优秀的场景，或者有公司找到一些好的场景和机会时，我们也会考虑及时进行投资。在这个过程中，我们还是需要回答关于壁垒的问题，这是非常关键的。

主持人：因为我们本身就是投很早期的项目，这个时候会miss掉一些创业者和有可能跑出来比较好的公司

张朋：这个问题有两面性。当有新的公司出现时，采取激进的投资策略可能会有机会捕捉到成功的公司，这时候如果没投资有可能会错过，但也有可能会避免踩坑。所以投资决策的时间点是一个很艺术的问题，需要遵循自己的投资节奏和策略来决定。虽然某个领域可能很热门，比如现在的大模型，但我们并不会因为某个领域热而盲目跟风投资，因为在技术发展中，也并不是第一波出现公司就一定最赚钱，需要综合考虑多个因素。

投资人青睐什么样的创业者

主持人：北极光在看这个领域什么样的项目会更match，更适合你们来出手，比如说在AIGC+toB+SaaS这个领域，可能就是更容易出手的会是什么样的项目，什么样的创业者？

张朋：首先，理想中的创业者应该具备行业的积累和人脉资源。我喜欢那些在计算机、AI或者在软件领域有比较好的积累和人脉的创业者。同时，团队的组成相对完整，有具备产品和技术能力的人才。

第二，创业的场景选择要非常清晰，明确解决的是哪种问题。仅仅拥有一项技术并预测其将来可以应用于各个领域是不够的。创业者需要非常明确具体解决的问题。

第三，对于选定的场景要实现先发优势。创业者可以选择做一个新的增量市场，或者也可以通过创新性的方法颠覆一个存量市场。与此同时，还需要评估所选择场景的壁垒在哪里，确保先发优势能够持续筑高壁垒，以保持竞争优势。当碰到满足上面三个条件这种公司时，我们通常会毫不犹豫地进行投资。

AI投资并没有很“热”

主持人：今年整体还是比较难的，可能为数不多比较热的就是AIGC，新能源，硬科技这种。

张朋：实际上就热度而言，我并不认为它像表面看起来那么高。虽然大家对AIGC表现了很高的关注度，但真正出手的并不多。因为整个AI的大模型是由OpenAI开发的通用工具，任何人都可以使用它。关键的差异点在于如何将其应用到特定场景中。创业者需要回答的问题是，如果他们找到了某个场景去使用大模型，其他竞争对手如果也进来了要如何应对，如何创造独特的价值和差异化。

主持人：找案源有什么方法论的东西吗，比如以前大家会从钉钉或者腾讯这边去找创业者，可能出来的概率比较大。

张朋：每家机构都有自己找案源的方法和渠道。我个人来说，很多机会都是由企业家或者一些行业内的朋友推荐来的，同时也要广撒网和广积累，才能看到更多的机会。

为什么要做出海SaaS

主持人：郭总您观察到周围的朋友们创业者们，大家整个状态和心态如何。

郭振：因为我们的业务主要涉及海外市场，特别是出海业务，我们服务的客户分为两类，一类是海外本地客户，还有一类是中国出海的客户。对于中国的创业者而言，首先要回答一个问题，中国的AI大模型在哪里？同时他们需要确定使用哪个模型来开发他们的产品。我们将AI大模型视为一种PaaS服务，它是底层的通用服务。因此它的能力和数据能力直接决定了我们产品的竞争力和调性。

我们在密切观察谷歌和Facebook推出的新模型，包括类似cloudy的新模型，观察它们在实际效果上和Open AI是逐渐拉大还是逐渐缩小。如果是差距逐渐缩小，我相信对于中国的大模型公司来说是个好消息，意味着它们能做到，中国的大模型公司也有潜力能做到。但如果差距逐渐拉大，未来可能就会出现OpenAI一家独大的市场局面，中国的大模型公司在整体竞争力上可能会越来越落后。

对于我们在海外业务中的发展，我们更多关注的是如何从国内的内卷市场转向海外市场，并与海外的初创公司或成熟的SaaS公司进行竞争，去颠覆他们的场景。我们也密切关注海外市场中的创新趋势和成功案例，来寻找可以应用和借鉴的方法和策略。

主持人：我有个好奇，因为现在国内真的是特别卷，不仅是企服SaaS各个领域都是让大家在出海，海外的情况到底怎么样？竞争会好一些吗？

郭振：我认为有几点需要考虑：

首先，我们从一个相对内卷的市场到一个更开放的市场。根据2021年的数据，中国整体的SaaS收入与美国相比还存在较大差距，大约是25倍到30倍。因此，我们必须认识到中国目前的发展阶段，即我们的人均GDP需要再上一个台阶，才能更好地发挥SaaS降本增效的潜力价值。在人力成本较低的情况下，对于那些可以通过雇佣人力来解决的问题，不一定要使用工具，而且企业的付费能力可能相对较弱。

其次，在海外市场，我认为存在着更大的商机。海外市场更加考验产品的能力、触达客户的能力、市场营销和品牌建设等方面的能力，这些能力的提升对企业的竞争地位也将起到关键作用。

主持人：在海外这个市场有对应的巨头公司已经在了，你们整个竞争上面策略会是什么样子的？

郭振：因为我们采用的是PRG（增长式收入）的模式，通过各种SEO（搜索引擎优化）手段来获取客户。我们将客户分为本土客户和离岸客户，对于离岸客户的机会，我们首先重点拓展中小型客户，因为这部分客户具有较强的支付能力。如果我们面向英语系的国家，整个市场规模也非常庞大，这是第一点。

第二点，对于中国的创业者来说，我们可以选择利用中国的优势。例如，我们可以选择中国的跨境客户群体，他们的运营能力很强，相较于海外本土开发者，在产品能力方面他们的迭代速度更快。另外，中国的一些运营方法也更先进，因为SaaS产品可以将一些运营方法固化下来。

最后，中国人更勤奋，我们在获客和其他方面都比他们更努力，这就会带来更多机会。无论是中国的供应链出海还是智力出海，拼的就是中国人勤劳刻苦的能力。此外，考虑到经济形势不好的情况下，我们的人力成本实际上在过去两年也有所降低。

AI+SaaS带来的机会

主持人：今天还是蛮神奇的一个场景，我们在金海湖这么一个户外的营地，在这样一个帐篷里对谈，可能是只有一次的体验。现在无论是经济环境还是各个赛道的情况，也是处在一个比较特殊的时期。可能大家真的比如说在思考，无论是投资还是创业，包括我们媒体也是大家在思考在做的这个事情，未来10年或者5年，或者今年还有什么机会，比如说投资，是继续关注AI+to B赛道，看国内的项目，还是找发展海外一些业务的平台、公司，大家都在思考，包括募资端可能也有难题，就先暂且抛开。我们从投资和创业这个事情来看，我觉得我有一个好奇，投资的角度我们能看到的机会是什么，它是不是能够超出这些困难和挑战，真的是可以做点东西出来的，包括创业也是，我们看到了可以做的事情，还有的时候让公司活下去，下一步到底怎么来发展，我觉得这是一个大的主题，是跳不开必须要去思考的问题。

回过来刚才我们聊到了出海，张朋总，您再去看AI+SaaS这个赛道的话，可能你看到的，可以出手的机会，接下来半年或者说到明年上半年会有什么不同？

张朋：我认为出海是一个重要的方向，特别是在电商行业，中国拥有供应链优势，这个市场体量非常大，并且从2020年2021年开始出现了一大波机会，中国的一些供应商在转向品牌运营，不再仅仅关注流量，而是注重产品品质和运营能力。在这个变化中，良好的运营、洞察力、产品能力和供应链能力变得至关重要。在这方面，AI在整个过程中发挥了很大作用，因为它可以帮助我们洞察行业发生的变化和对业务产生的影响。对于出海的场景，包括洞察、客服和内容生成，AI也能发挥作用。

以TikTok为例，这样的平台在视频生成和制作方面取得了很大的成功，为很多行业节省了成本。以前的电商行业，需要制作各种各样的短视频来推广产品和测试产品销量情况。传统的人工拍摄成本很高，而用AI生成视频，就非常理想。这些都是非常明确且有价值的应用场景。但是如何将AI转化为一个产品化的东西，并不仅仅是让人们拿着摄像机去拍摄，而是要考虑技术能够产生怎样的效果，这不是简单的画面贴片。除了AI技术本身，还有很多工程上的问题需要解决，我认为这些都是可以探索的方向。

在工业领域，AI在生产过程中提供指导、智能建议甚至智能控制方面都有良好的前景和发展机会。如果没有人来从事某些工作时，企业总要寻找替代方法方法。此外，AI还有一个特点是可以总结人类的知识并将其固化下来，形成可以通过问答形式使用的知识库。在很多制造业的工厂里，都有一些被称为关键老师傅的人，他们了解关键的工艺，懂得设备故障处理方法。通过利用知识库和大模型问答，可以将这些经验传承下来，并进行复制。如果要开设第二个工厂，就可以立即拥有第二个老师傅。这也是一种新的机会。

总的来说，关键点在于哪个行业需要大量应用数据来做决策，这种行业的AI渗透率肯定会高。此外，对于那些人难以取代的行业，人工智能的应用也将变得非常重要。

主持人：郭总您这边呢？

郭振：首先，我们从未来长远的角度思考我们所从事的工作。我和我的联合创始人在钉钉共同工作了8年，经历了从0到1的过程，我们思考的是所从事的事情能不能在未来持续10年。所以，我们不只是考虑短期的3年或5年，而是更注重长期的持续性。我相信商业一定会存在，有商业就会有企业，有企业就会有组织，这就需要协同合作、发现机会、开发产品以及提供售后服务，并与客户进行互动。这些基本的商业活动在未来很长一段时间内都将保持不变。因此，我们可以借助新技术或大模型等工具来创造新的价值，每隔5年10年都会有新的创新出现。

我们需要思考如何解决客户的真正问题，因为在企业服务领域，很重要的一点是坚持长期主义。无论是通过时间的累积增加产品价值，还是通过增加客户量，只要我们的产品健康度和客户续约率做得足够好，在突破某个点之后就会发现巨大的变化。我们需要深度思考如何在新技术的基础上，围绕确定性的用户价值进行创新，而不仅仅是进行一些常规的优化创新，因为这种创新可能不具备长期性。

我们坚信出海是一条有前景的赛道，因为是围绕着更先进的企业或场景中进行创新。我对中国的长期发展也充满信心，我认为中期有机会，尽管短期可能确实会面临一些困难。

在中国做企服是不是伪命题‍

主持人：这里也有个问题想要问一下两位，大概从2017年2018年那个时候企服在国内是非常热的赛道，为什么从那个时候大家普遍非常看好，也觉得赛道非常有机会，无论是创业还是投资，而现在热度退下去的原因是什么？包括你们创业选择出海的赛道，没有在国内去做企服，还有人说在国内做企服完全就是一个伪命题。

张朋：我没那么悲观。中国企业服务领域的发展确实经历了多个阶段，不同的时间段有不同的热点和关注点。行业的兴起是从2012年前后开始，当时云计算开始在中国推广普及。在过去十几年的时间里，企服领域经历了几个周期：2013、2014年热度持续走高，2015年的大数据，2017年的AI，2018年的数据中台，2019、2020年又迎来了一波新的AI热潮，2021年则被称为SaaS元年，数据湖仓一体等等。到2022年，这个领域骤然变冷。

过去的经验中，整个toB赛道的发展确实具有周期性，一般是一年热闹，两年冷清。我认为这可能与投资人和创业者对于to B行业发展规律的理解不足有关。2017年，我去美国观察了很多了SaaS公司，当时美国的独角兽企业，平均都经历了8到12年才走到上市，也才能有1亿美金的ARR和10亿美金的市值。中国的toB市场也依然存在类似的规律，过去我们享受了消费互联网的红利，创业企业平均3年5年就能走到IPO。当大家开始投资企服领域企业时，可能过于乐观地认为它的发展也会如此迅速，所以一下投资了很多公司。但两三年后，这些公司的收入增长并没有那么快，因为to B获客是一个缓慢的过程，收入增长的速度也较慢。这导致了一些悲观情绪和对to B商业模式可行性的怀疑。

所以第一个原因是资本市场和创业者低估了to B行业发展的稳健性，它不是跳跃性增长的领域。

第二个原因是，在当时一些创业者和投资人一味追求复制美国的商业模式，认为中国也应该采用SaaS订阅模式和产品导向增长（PLG）。然而，中国环境与美国的整体环境存在很大差异，不能完全照搬美国的方法。中国有央企国企和大企业客户，还存在很多私有部署和定制需求。在国内如果不考虑私有部署和定制化，很难在市场上生存下去。但是，一旦涉及私有部署和定制化，又需要面对边界的问题。不能完全成为一个定制化公司，因为这样无法实现规模化，但如果过于标准化，又无法满足客户需求，客户肯定不会买单。这些是中国创业者在企业服务领域创业时所面临的一些难题。

今年另一个悲观的因素是资本市场的波动。从2022年开始，美国的SaaS公司估值大幅下降，导致人们认为一级市场的估值出现倒挂，投资者不再愿意投资一级市场，而是等待企业业绩的提升，这是很正常的反应。

然而，这并不意味着这些行业没有机会或者行业发展不好。事实上，现在中国很多的SaaS公司已经实现了3、4亿甚至更高的年收入，并且不断发展壮大。未来两至三年，我们将会看到一批经营指标健康同时具备上市规模的企业软件公司在中国成长起来。

郭振：我之前在钉钉负责生态和投资相关工作，对中国的SaaS行业倒不觉得很悲观。尽管我们接触的创业者有些遇到了融资困难，但我认为需要反思一件事：在那个行业火热的阶段，创业者拿到那么多钱合理吗？中国的SaaS行业在过去更像是被宠坏的孩子，外界给予了太多的东西，但企业却没有真正成长起来。我们与美国的SaaS行业相比，但是否想过中国的市场环境存在多大的差异。

从投资人的角度，我认为也需要反思当时的投资决策是否考虑到公司的潜力和可持续发展。在美国，一个SaaS创业公司可能只需要10个人就能实现盈利，并达到百万美元的ARR才会去寻求融资。而在中国来说，我认为目前是逐渐回归到正常和理性的状态。

我相信对于那些注重长期发展的优秀的创业者来说，只要他们有良好的增长，企服领域会涌现出一批非常出色的创业者。那些重视长期主义的投资人也会非常愿意去支持这类创业者。当前的环境对于坚持长期主义的公司来说是好事。这意味着竞争不再那么激烈了，企业也不再通过烧钱的方式买流量或者客户，大家在追求相同的价值，回归到更健康的商业模式。

我对中国的企业服务行业长期保持乐观。随着时间的推移，中国的企业在成长，这也将促进企业服务行业的成长。我相信在未来的3年到5年，我们会看到这个行业的快速发展。我认为总有一天中国的人均GDP有望超过3万美元。我们的很多企业将经历必要的发展阶段，回归到一个更加公平、理性且有规则的商业环境。在那个时候，我相信中国的SaaS行业的春天就真的回来了。

有成功潜质的ToB创业者画像

主持人：两位都是经历过这个行业的几轮周期，一直到现在这个环境下，两位如果总结对于现在这个阶段仍然在这个行业的投资人和创业者，主要是创业者，有哪些比较想说的话

张朋：我们投过很多的公司，在to B行业里，如果给成功创业者“画像”，我认为他们通常具备几个特点：

第一个特点是具备行业积累和深度理解，他们在创业之前已经在行业里积累了丰富的经验和知识。就像郭振的团队已经在钉钉做了8年的企服产品，使得他们对行业的需求和产品有深入的理解。

第二个特点是耐心和坚持。他们都耐得住寂寞，无论是行业繁荣还是低迷，他们都能专注于产品和客户，不盲目烧钱追求增长，不会在产品尚未完善时就去拓展市场，而是坚持稳健的经营策略，一步一个脚印，坚持长期主义原则。

第三个特点是会不断弥补自己的短板。他们的团队能意识到自身的短板并努力进行补充。企业服务是靠积累生存，获客成本很高也很难，如果在服务过程中存在短板，客户可能就会流失掉。因此，企服是个不断弥补短板的过程。

我认为是这些特点使得这些创业者在to B行业中能够持续发展和取得成功。

主持人：要服务意识比较强。

张朋：勤奋、很强的服务意识，这些都是创业者必备的品质。因为做企业服务都是乙方，首先就应该勤奋，不勤奋根本不能进入竞争赛道。

SaaS创业是场团队马拉松

主持人：郭总呢。在现在这个环境下，对于在企服这个领域的投资人和创业者有什么想说的话。

郭振：在我们经营近两年的时间里，我认为首先是选对人，特别要选对合伙人。因为我们是在从事SaaS或者大模型应用领域，为了实现规模增长，需要具备优质的产品质量、营销能力、运营服务能力，以及持续的资源支持。所以哪方面都不能特别弱。SaaS创业就像参加一场马拉松比赛，你要找到适合自己的配速，既不能过快导致过度消耗，也不能过慢导致无法在规定时间内完成目标。同时团队中既要有领跑者，还要有支持者在后面加油鼓劲做补给，只有整个团队一起才能冲过路程中的难点、透支点，最终到达终点。所以我认为坚持长期主义很关键。

另一个重要方面是懂取舍。随着特别是大模型和各个应用场景之间需求的更加多样化，我们需要对客户提出的需求有取舍，因为人力是有限的。我们需要确定哪些是重点发力的领域，哪些是未来几年着重发展的方向。取舍很重要，因为一个错误的产品方向可能导致整个产品方向偏离预期。

另外，我认为我们的客户已经产生变革了，所以出色的产品必然来自先进的公司，只有具备先进的管理理念和经营理念，才能孕育出优秀的产品，闭门造车，是不可能有这样的产品的。我们采用一种共创的方法论，即与头部客户进行合作共创，不同于的以往的派驻模式，更像是陪跑。而且，我们需要与核心关键合作伙伴和他们的核心变革路径相匹配，只有这样，才能为客户创造最核心的价值，而不是边缘价值。

比如在数里行间的实践中，我们和中国最大的跨境出海公司Anker一起合作，进行产品的共创，他们的CEO会直接参与到我们整个产品的共创过程中。AI的变革对他们的影响非常大，他们需要优化人员配置和SOP（标准操作流程），而我们的产品能够帮助他们解决关键节点上的问题。这不是一两次用户访谈能解决的事情，而是需要更深度地参与到整个变革和优化的路径中，从而带来显著的结果。

我们今天讨论的大模型结果对于个人来说是显而易见的，但对一个组织来说，它的显性体现在企业降本增效和增加收益上。

主持人：现在其实还是蛮明显的一个分水岭的阶段。公司找到自己的业务增长，或者说跟客户的合作比较好的这种优化的方式，后面的整个现金流的表现都还是比较好的。你们现在情况怎么样？

郭振：两个场景，一个是洞察领域，一个是客服领域。在洞察领域，我们的产品能够将原本需要7天到两周完成的用户调研缩短到几分钟内完成，帮助企业快速获取洞察并做出相应决策。在客服领域，我们利用GPT的能力帮助头部企业提高客服人员的工作效率，实现降本增效。

对我们自身而言，我们首先关注公司的自我持续发展能力，希望确保我们的产品能够持续提供价值，满足客户的需求，并为公司带来稳定的收入。另外，我们也注重扩大公司的规模，在适当的杠杆情况下持续扩张，且我们的续约率能够保持在非常良好的水平上。我相信这就是一个非常有商业前景的发展方向。

主持人：还是很强的。你们今年下半年或者说你们整个的业务的计划。

郭振：我认为有两个关键点。

首先，对于大模型公司来说，我们之前提到了壁垒，现在我们应该专注于创造深度的价值。在竞争激烈的市场中，如果提供的价值不够深入或独特，很容易被竞争对手取代，像Jasper和ChatGPT就是典型案例，因此一定要把价值做深。

其次是要实现规模化，覆盖更多的用户和客户。对于出海的公司而言，就是打造海外营销的能力非常重要，这是我们相对比较欠缺的一块。

中国的互联网足够内卷，我们可以充分利用互联网行业的增长黑科技或增长黑客技术，可以在SaaS出海和大模型应用出海等领域发挥作用。我相信中国的SaaS出海、大模型应用出海具有非常广阔的前景。

主持人：Chat GPT给to B企服、SaaS这个领域的创业带来是什么样的一种改变？

郭振：数里行间目前在谷歌相关的排名是第一的，这也证明了中国企业在机会发现和流量把握能力方面上一定是胜过美国公司的。去年我们就一直在研究基于自然语言处理的业务洞察，但一直没有取得特别好的效果。

ChatGPT出来后，把我们的用户体验完全提升了一个档次。今年年初我们推出了ChatGPT作为互联网插件，迅速收获了大概10万的用户。与海外的竞争对手相比，他们的反应速度都会比较慢。我认为这给中国创业者带来了一个非常好的市场机会。

尽管从整体市场来看，这个赛道可能并不是特别大，但如果你的产品矩阵足够好，且客户付费能力足够强，这个市场的天花板还是足够高的。这是我们发现的确定性机会。过去两年中，我对一批非常具有国际化思维的中国创业者还是很看好的，我相信他们能够找到适合发展的方向。

主持人：选择出海这个赛道，帮助一批中国品牌走向海外，需要综合电商营销这方面的服务。

郭振：我们的客户有两部分。首先是海外本地客户，他们需要我们具备海外直接获客的能力；另一部分是中国出海的企业，这些企业通常是国内一些比较优秀的企业，他们在思考如何进军海外市场。还有一些原来从事外贸或电商业务的客户，他们需要我们的帮助来开拓海外市场。这部分客户对SaaS的接受能力和付费能力相对较高，因此可以说是比较优质的客户群体。

主持人：你们公司名字中文名是数里行间，我看名字好像一首诗里面的。

郭振：对，我们做的事情正如其名，希望通过数据帮助企业找到决策因子。在数字领域，过去我们使用的工具叫AI，今天被称为大模型。大模型是AI的一部分，它是AI的一个新事物。过去我们有一个由七八个人组成的算法团队进行研究，但传统的算法并不能胜任我们的需求。而GPT作为预训练模型，为我们提供了新的解决方案。在算法领域，很难想象如何将所有数据与几十亿的参数相结合，这是非传统的思维方式，令人惊喜的是这些尝试成功了。

还有一个观点，你可以注意到像Open AI这样的新型美国公司，通常都是由10人、20人或30人组成的小团队，利用非常高的杠杆去撬动大生意。我认为值得国内的创业者深思，我们需要反思自己的人效比以及如何更好的发挥团队的作用。

主持人：关于创业还有投资，是一个双向的匹配，也是互相的选择，互相的陪伴。从创业者的角度，你对投资人会有什么看法？可能你觉得什么样的企服SaaS投资人，会是比较契合适合这个领域去做长期投资的投资人？

郭振：从投资角度而言，在我认为今天这个大环境中，创业者需要理解投资人在当前困难的募资环境中所面临的挑战，建议创业者不要对估值抱有过高过期望，而应该专注于现金流。只要你能够管理好好现金流，每个月都能维持运营就不需要特别担心。

因此，核心在于你的商业模式是否可持续，而不仅仅是一个故事或者想象。如果需要，创业者可以把今年计划的事情推迟到明年去完成，今年专注于最重要的事。毕竟有些目标可能无法在明年实现，可能需要3年甚至5年之后才能实现。所以选择投资人时，一定要选择那些坚持长期主义并且帮忙不添乱的。他们应该是你的合作伙伴，为你提供帮助。

创业者要有信心将你的收入、商业模式，甚至是规模发展到一个可以自主持续发展的水平。我相信投资人的资金并非雪中送炭，更多的是锦上添花。因此你要做好备选方案，并思考应该怎么发展它。

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来源: qq

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