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财税云管理平台快乐＋，财会不应该是小微企业的重心和负担
来源：猎云网（微信：ilieyun）文/Sue
注：之前猎云报道过云费控专注于小微企业报销领域的产品“快乐报销”，用户只需要关注微信公众号就能实现费用报销。但是仅仅费用报销对于小微企业的价值是很有限的。就在9月23号，该公司发布了其最新产品：快乐+，一个小微企业财税云管理平台。这次猎云采访了其CTO张洪振(Eric)，他很详尽的介绍了这个项目，在谈到大数据的时候，一直淡定的Eric显得很是兴奋。
快乐＋是一款高度整合、简洁易用的移动SaaS软件。它延续了快乐报销的风格，功能简明，老板不懂会计也能管理公司财务。移动端的支持能够连接多方，节约沟通成本。相关的业务数据揭示财税绩效，使得小微企业财务业务一体化，也能帮助老板及时发现问题，进行决策，掌握企业运作情况。
对于员工来说，除了报销功能外，还可以使用软件查询业务状态 ，提升协作效率。老板与员工也可以在平台上进行直接交流。人事服务方面，线上有福利报销，线下服务的话现与金柚网有合作。
与金蝶、用友这样经典的财务软件相比，快乐+的最大特色就是增加企业老板的参与度。以老板的视角梳理业务流程和财税工作。小微企业的对会计和财税的要求是非常刚性的，但为了降低成本一般都是包给代帐公司做，其质量却无法保证。如若老板不参与财务，执行情况就会出现断层。快乐+以业务为主的逻辑导向，哪怕老板不懂专业的财务知识，也能轻松管理财务，并将精力集中在业务的拓展和业绩的提高上。由此，快乐＋这款专门为老板设计的产品就诞生了。
那么，快乐＋到底提供了哪些功能呢？
一、全面监控
老板可随时登录系统查看资金流动情况和业务进展，并根据报表、绩效和预算报告的分析进行决策。快乐＋还能导入并分类银行收付事务明细，自动校验公司未达帐项。公司各类数据都可以通过仪表盘查看，一键可添加新数据。老板与员工分工协作，让业务财务数据更真实可靠，为将来的大数据分析、信用报告奠定数据基础。
二、开票
用户能够远程开票，进而实现在线发票的打印。
三、支付与安全
费用报销和输入开单都可以在线支付，并且进行加密。后期会对客户数据进行加密，提供底层数据加密技术和云端安全机制，使客户的数据永远只属于客户。
四、客商管理
除了查看客商的业务数据外，快乐＋还准备了诸多贴心的小功能，诸如：系统会定期发催款通知，并加上直接付款的二维码链接，扫码付款后直接消除欠账数据，考虑到了双方。
五、报表
系统在自动生成法定三大报表的同时，还会基于KPI多维度展示业务数据。不需要财会知识，就可以直观的了解业绩情况。
目前产品有App（ios，安卓)端和微信端，近期将发布与微信、钉钉、税控机和银行支付等服务平台连接的新产品。
基础版的快乐＋一年收费1490。“我们希望用性价比来树立用户口碑，并提供三个月的试用，让老板看到价值。”Eric告诉猎云。此外还有699每月的高级版和年底将会推出的超级VIP版本，与大型的企业的事业部进行对接，形成三个层面的搭配。目前业务主要在上海、杭州和苏州等地开展。
Eric1998年大学毕业即加入宝钢集团从事财务管理，后期先后加入汉普、德勤、甲骨文三家全球顶尖咨询公司，从事大型跨国企业信息化建设。他告诉记者，加入云费控的最根本的原因就是看重小微企业的数据，这些数据是非常有价值的，快乐＋更多地希望去收集真实的业务数据。团队目前正在进行Pre-A的融资，寻求下一轮融资和业务合作伙伴。
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【激辩SaaS】陈学军：SaaS毫无行业壁垒，不转型也是死
SaaS 这个完全千亿级的市场，永远不会属于传统而落后于时代的企业，它的变化速度之快，恐怕也超出了大多数人的想象。在美国新兴了十几年的SaaS，在中国才刚开始流行这个概念，而此时美国整个行业都在经历痛苦的转型。今天在美国，每一个SaaS行业已经非常拥挤。比如Zendesk，在线客服应用，这个领域已经出现很多公司。特别是针对中小企业市场，SaaS行业几乎没有壁垒，这三个方向转型不好，都可能是死路一条。
本系列文章将来自全时云商创始人、CEO陈学军，全时是目前中国最大的SaaS服务商，他将持续在钛媒体上深入观察中美SaaS大发展、大转型。
过去10年，我每年都会去美国一两次，去看美国新兴的SaaS。
这十年SaaS行业在各个领域都在冲击各类软件公司。今天SaaS已经和软件行业的比例是3:7，按照这个趋势，三年左右的时间SaaS会赶上甚至超越软件。
SaaS成功的原因主要是以下三点：
1、简单好用。特别是在移动方面的应用；
2、连接外部有用的信息，打破了企业内网的信息壁垒；
3、更有利于客户的商业模式，客户不需要一次性去购买，按使用付费，如果服务不好可以立即取消服务。
其实这些软件公司也能做到。但是软件公司并不愿意这样做，因为过于贪婪的商业模式，既得利益、老的组织结构和流程，已经使他们无法去改变。所以我不看好任何软件公司向SaaS公司转型。无论美国还是中国。
今年去美国的感触很深，因为发现很多SaaS公司变得很传统，它们也在被新一代的商业模式和新一代的公司取代。
今天在美国，每一个SaaS行业已经非常拥挤。比如Zendesk，在线客服应用，这个领域已经出现很多公司。特别是针对中小企业市场，SaaS行业中几乎没有壁垒。他们面临新的SaaS公司的挑战。
今天很多的SaaS公司也在转型，有三个显著的特点和趋势：
1、更强的连接性，更多的SaaS服务有了沟通能力；
SaaS具有更强的沟通能力。这种沟通能力主要是让使用SaaS的人可以和外部的人、机器、设备产生连接。这也会产生新的价值也产生了新的壁垒。
2、更加智能化；
人工智能已经在SaaS行业得到了快速发展。过去SaaS更多的能力体现在规则和流程上，对人和企业的帮助是提高效率。未来不仅要提高效率，而且要帮助人进行预测。不仅仅要帮助老板和管理者，更要帮助每一个员工，比如销售。如果SaaS可以帮助销售预测下一个客户在哪里，要找谁，客户关心什么，如何能够联系到客户，这样的SaaS才是未来。它能够真正帮助到销售人员。
3、以客户为中心的应用一体化，综合性的SaaS公司开始出现，从细分走向通吃。
未来的SaaS更像人，有大脑，也能说会道。 过去美国大多数SaaS公司都很专注。比如像WebEx做通信，Zendesk做客服，workday做HR，Concur做报销，Box做云盘。但这一切也悄然的发生变化。今天应用服务的边界正在消失。
Salesforce已经绝不仅仅是提供CRM的公司，它也在提供市场、客服，它也在进入协作领域。
SaaS公司也正在像过去软件公司发生的一样，他们也在进入更多的领域。如果有一天Salesforce进入ERP，财务和HR的时候，其实也不用感到特别意外。因为对客户而言，他们仅仅是要获得有用的信息和更快的对信息进行处理。
所以，SaaS行业绝不仅仅是流程+规则。而是沟通+智能+流程和规则。
中国的SaaS正迎来前所未有的机遇。因为中国每一个行业和企业，都无可避免的迎来效率和创新的挑战。
中国的SaaS行业不可能去复制美国，因为美国公司面临的挑战和基础和中国公司不太一样，相同点是坚持一种正确的思维方式，永远要思考如何把正确的信息如何在正确的时间给正确的人。中国SaaS的确和美国相比还有很大的差距，但再大的差距也是可以一步一步的走过来。
本文系作者 陈学军
来源：钛媒体
链接：http://www.tmtpost.com/1462337.html
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特邀专栏：张溪梦谈数据分析如何破解SaaS企业客户留存难题？
每个人都感受到了今年是中国企业级服务SaaS元年。无论是融资额、用户增长、销售市场，SaaS服务从来没有象今天一样火热。
但是众多SaaS服务厂商都在面临同一道难题，如何保持客户终身价值与客户获取成本的最佳平衡。
2015年11月2日，易观智库发布的《中国企业级SaaS市场年度综合报告2015》中，亦表示这是企业级SaaS市场发展有三大难点之一。
怎么破解？
在SaaS企业客户中，客户留存度几乎成为每个SaaS公司的核心分析指标。
许多的企业服务公司都在快速地引入和扩展自己的客户成功、延展销售团队或者客户关系管理团队，积极服务于现有的企业级客户，从而减低客户流失率，增加客户黏度。
一、衡量客户成功的核心目标是客户留存度
客户成功经理以及客服人员最主要的任务之一，就是用数据分析，追踪客户是如何使用产品，从而提高客户留存率。
世界上知名的SaaS企业，比如Salesforce, LinkedIn, Box以及Workday等都紧密地追踪新开账户、以及持续衡量现有客户对产品的使用。
这种近乎痴迷地、持续追踪用户各种使用行为、监测对现有及各种新产品功能的使用频率和各种模块细节使用情况，核心目的主要有三个：
1. 衡量客户忠诚度，减低潜在流失率。
2. 预测客户复购率、增加潜在增购可能性。
3. 增强产品设计体验和使用流畅度，提高客户体验，减低产品摩擦。
注意是减低潜在流失率、潜增加在增购可能性，而不是流失率、增购可能性，为什么要强调潜在？
因为有数据分析。数据分析可以使得客户成功经理或销售经理，在客户流失苗头出现之前，就能及时采取行动，阻止客户流失，把潜在的可能性消灭在摇篮里。
为什么数据分析能做到？
因为数据分析能够提供给所有的客户成功经理或销售经理非常详尽的客户分析记录，以详细理解客户的使用行为，从而预测并降低客户流失的风险。
如，当一个客户对新产品功能使用率非常低，客户成功经理、销售经理需要迅速地联系客户，了解用户为什么很少使用或者停止使用。
如果分析结果显示，客户已经停止使用产品的核心功能，这种数据分析结果往往是客户无法从产品中直接获得价值，长远讲，客户会停止使用这个产品，最终造成了营收减低。
二、SaaS客户成功分析的核心指标
客户健康度：根据每一个客户的使用情况给出预警
什么是客户健康度？
可以理解为用户使用SaaS软件各种产品特性的行为数据的一种集合，这个指标涉及到客户使用产品频次、广度和深度，是客户是否会留存的核心指针。
即客户是否会留存就看客户健康度高不高。
在销售的时候就应该考虑到续约问题。
前瞻性的续约需要在续约谈判前获得客户使用数据和健康状况的报告。
当客户还在使用周期内，就应该分析其使用状况及流失风险，从而可以在早期就能发现风险，并采取行动挽留他们。
但现在很多SaaS企业的客户关系管理指标，还很原始粗暴，仍按下一次用户续费日期-----合同到期日期进行。
也就是当距离客户续约之前的若干周／若干月，客户成功经理、销售经理等才会去联系客户询问和接洽续约。
这种做法在SaaS领域越来越遭到摒弃。
因为这种“交易”型客户关系管理，已经越来越不适应当代客户关系管理系统。在续约之前才发现客户已经很少或不使用产品，他们续约可能性基本已经减低为零。
所以越快发现客户存在风险，你就越很快做出反应，来提升客户健康状况。
数据分析可以提供这种结果，
哪些客户存在流失风险，以及哪些客户有拓展机会。
精确评分系统的核心是以用户的行为和使用数据展开，进而结合商业直觉对用户的潜在续约率进行判断。
如何使用健康度这个指标？
1. 积极应对高危账户
好的客户关系管理要利用数据分析，找到用户使用中问题的根源，优化问题解决方案。
有效的客户成功分析系统能够让你把资源分配到最需要的地方，提供及时的服务，发现服务模式和趋势。
有效的商业服务不是去扮演救火员，而是提供有战略意义的反馈。
这里核心的衡量标准就是要紧密追踪客户对产品各种功能的使用度，从而了解客户的痛点和使用特点，有针对性的制定培训和客户关怀策略。
2. 持续指导每个用户，并且进行培训：
入门培训并不是一个一次性的项目，而是长期持续的过程。
有效的培训需要一个系统性的方法，在产品使用周期内，持续指导关键客户。
培训时需要考虑到不同技能等级客户，最佳策略是，在培训过程中，找到并消除不同客户间的差距，最终提高所有客户的能力。
然而并不是所有的客户都需要培训，企业需要用数据分析的手段来了解每一个客户的使用情况，从而判断哪个客户需要培训，哪个客户不需要培训。这样才能最优化的调整客户指导的策略，有效的利用内部销售和客户成功各部门的时间和资源。
但是通常，每个销售经理和客户成功经理手中通常掌握了几百、甚至几千名客户，怎么可能了解每个客户使用情况。
最近国内兴起了一种从硅谷传过来的，针对客户成功的精益化运营分析工具，如GrowingIO等，可以提供接近事实追踪网站或APP内的产品使用行为，从而直接预测每个客户健康度，以监控潜在流失可能性。
客户温度：衡量客户的使用温度，扩大收入
什么是“客户温度”？
可以理解为用户使用SaaS产品各种产品特性的行为数据，那些能够预测其进行复购，增购、或者追加销售的指针。
这个指标涉及到客户使用产品中货币化组件的可能性。也就是Monetization（货币化），是客户是否会增加购买的核心指针。
找到扩大收入机会的核心是：在不增加客户获取成本的情况下如何增加营业额
要想使得占领——扩张策略生效，需要有一个有预测力前瞻性的方法从当前用户基础上扩大收入。
投资回报率数据可以作为扩大服务范围的基础。但要想持续得找到收入增长的机遇同时满足客户需求，大规模重复的人力工作貌似是必不可少的。
比如说给每一个客户打电话询问他们是否需要新的产品和增值服务。
但是这种地推和穷举的方法需要大量的人力，物力和时间去管理，这是一个成本很高，转化率很低的方式。最终导致的是获取和维护客户关系的成本大大提高，但是销售额却没有太多的提振。
而且现实是，销售人员和客户成功经理们都直接管理几十个甚至几百个客户，没有人能够在同一时间之内关注如此多的用户。
这就要求我们能够随时随刻地判断每一个现有客户的增购，和重复购买的可能性。最简单的方法就是利用所有用户的使用行为，找到当天，当周，当月优先级最高的客户予以关注。
上文提到的新一代数据分析工具，就可以通过对用户在SaaS云服务网页或者App端各种产品细节的使用和互动，特别是针对客户消耗和付费功能等的各种使用信号的分析,来对所有使用中的客户进行排序和调优。找到超级活跃客户，也就是“高温度”客户。从而为客户成功经理以及销售人员提供最新的客户动态，让企业内的客户支持部门，有针对性地对活跃度和重复购买率高的用户及时跟进。
发现和发展值得信任的推广大使
满意的客户常常会变成热情的产品推广者。他们的使用经历、成功故事和推荐非常有说服力和吸引力。
因此为了增加他们的人数和有效得利用他们的声音，需要发展一套方法来识别、发展和管理这些客户或者推广大使。
因此客户成功的数据化管理就越发的重要，通过通过客户成功分析及时找到这些忠实的粉丝，就等于找到下一次营销的机会。
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本文系GrowingIO 张溪梦 原创，转载请注明来自微信号GrowingIO.
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Slack 如何通过用户反馈来打造令人尖叫的产品？
编者按：本文来自First Round Review，他们的文章既讲故事，还会向创业者提供具有很强操作性的建议，以助力打造优秀的公司。如何通过获取和利用有价值的用户反馈数据信息来改善产品？大部分创业者都会为此头疼。本文中，堪称史上发展最快的 SaaS 公司 Slack 的首位产品经理分享了 Slack 获取和利用有价值的用户反馈信息、从而打造一款令用户尖叫的产品的经验。
Kenneth Berger 2014年6月 加入 Slack，那时 Slack 正处于爆发式增长期，媒体报道也是铺天盖地。作为 Slack 的第一位产品经理，加入 Slack 后的 1年 里，他全面负责 Slack 的产品功能。在这期间，Slack日活用户从 10 万猛增至 100 万 +，用户好评如潮。
当时 Slack 的用户增长数据一直很抢眼，用户反馈也很好，不管从什么角度看，Berger 的工作似乎并没有太大难度。然而随着用户反馈数据的激增，Berger 需要快速从海量反馈数据中找到那些真正有价值的反馈数据并加以利用。他知道，满足于现有的业绩，光靠吃老本肯定是不行的。要实现 Slack 更快地发展，Berger 必须要走出去，搜集哪些他没有的有价值的反馈信息。
近日，Berger 接受了 First Round Review 的专访，他分享了 Slack 是如何对用户反馈信息进行优先级划分的以及从中学到的东西。他分享了自己为何在 “指标” 和 “目标” 这两者中会更看重 “目标”，为何他认为公司创始人需要像科学家一样去思考和工作。最重要的是，他分享了如何从海量定性数据和定量数据中进行有效筛选并找到那些最有价值的数据的秘诀，这些数据包括网站统计数据、社交媒体上的反馈数据、留存率和客户支持数据等。
要追求目标，不要单纯地追求数据
对于大多创业公司来说，问题不是缺少用户反馈数据，而是他们不知道如何利用这些反馈信息。大多数情况下，人们对自己面前的已有信息或是容易获取的信息更为敏感，也就是说，人们更加看重这类信息渠道，而对其他的信息渠道漠不关心，这就会导致在很多时候无法获得真正有价值的反馈信息。根据 Berger 的经验，要想避免这种情况的发生，最好的办法就是将注意力和精力集中关注于公司最重要的目标上。“很多人只关注指标数据，并认为这是验证成功与否的标志。数据指标当然非常重要，但对我而言，它只是目标的一部分，让目标得以量化。”
Berger 对创业公司非常了解，他最开始联合创办了自己的公司 YesGraph，后来加入 Slack，他深知创业公司的发展环境和用户心理是瞬息万变的。如果你不一直不断重新评估什么才是公司最重要的目标的话，你可能就无法知道什么数据指标对目前的公司来说才是最紧要、最值得关注的。
如果你同时还在忙于扩充团队，事情就会变得更加复杂，因为不仅公司的目标在变化，你的责任也在变化。公司可能会成立新的部门，很多事都会朝着不同的方向发展，公司的重点也会随着时间的推移而发生变化。
在确定公司的目标时，要坚持下面这个简单的原则：每个人都需要知道他们为什么做他们正在做的事情。在确定公司的整体目标后，确保每个部门或部门负责人都知道这一目标，并在这一目标的基础上确定各自部门相应的数据指标。
只有当各个部门的人员都参与到数据指标的制定中时，数据指标才能发挥最大的作用。
“如果人们身上背负的任务指标是由其他人定的，这时数据指标很难发挥它应有的作用。只有当各个团队和团队里的每个人都能参与到数据指标的制定时，这是大家的工作积极性和才能才能被充分调动起来。”
对于绝大部分公司而言，有两个指标都是至关重要的：用户留存指标和营收指标。但这两个指标究竟定为多少才最为合适？除了要关注这两项指标外，我们还需要关注哪些指标？这些问题的答案因公司而异。公司的商业模式，公司的产品是企业级产品还是直接面向消费者的产品，以及你所在的团队，这些都会影响上述问题的答案。我个人是非常反对 ‘指标至上’ 的观点的。例如，如果你只关心收入增长指标的话，你怎么能知道客服团队在里面发挥了多大作用？客服团队通常是非常重要的，如果不给他们定一个和他们的工作直接相关的指标的话，就无法充分调动他们的积极性，也就无法将他们的价值发挥到最大化。
要定期审视和评估你的目标，不管是一个月一次还是一个季度一次，只要符合公司的实际情况就行。你是否足够关注新用户的获取？是否在为老用户创造价值？公司目前的重点是什么？只有时刻想着这些问题，你才能知道如何处理利用用户反馈信息，才能知道哪些反馈信息是目前最有价值的信息。
对于目前公司内部工作的优先级和重点，要及时分享给大家，让大家都知道。大多情况下，在同时面对几个产品功能需求时，你不得不先选择一个功能优先开发而不得不暂时放弃另外几个功能。或者在面对多个部门提出的不同需求时，你只能先满足其中一个部门的需求。不同渠道的反馈信息是什么以及是如何按优先级将它们进行划分的，这些信息一定要公开透明，让大家知道为什么有的反馈需求可以优先得到满足，这有助于让大家感受到自己的反馈是被认真对待并认可的。
在创业公司，由于资源有限，你不可能一次性满足所有需求。因此，要在公司内部努力营造一种透明、畅通的交流氛围，让大家真正知道为什么有些需求可以优先得到满足。
明智的假设有助于产生明智的见解
实际上，制定和评估公司目标的过程和科学家的工作非常类似，都要不停地提出和验证假设。当科学家要做一项实验时，首先需要提出一个假设，然后思考确定验证假设的方法。运营公司也一样，你需要设定目标，然后围绕这个目标设定指标。
但是你往往是无法通过一个简单的实验就能看清事情的大局和重点，可能是由于提出的假设不对，也可能是因为你选择的用于衡量目标的指标有问题。要科学对待处理你获得的反馈数据，首先要做到的一点就是能看清大局并以此为重，同时能根据实际情况对你的假设理论进行恰当地调整。
在 Slack 早期，为了获得更多的用户注册，Berger 曾尝试了一些当时比较流行的市场推广方法。“我知道，大家通常用的推广方法中的很多我们还没有尝试过，所以我们决定尝试一些方法，看效果如何。我们首先尝试的是邮件营销，给给那些已经注册 Slack 但还不活跃的用户发邮件。接着我们尝试了免费试用的方法。”
我们在部分用户中尝试了上面的方法，也看到了一些效果，但非常有限。我们所做的这些尝试都是要付出一定的代价的，这实际上是一种权衡和交易。从我们尝试的结果来看，这种交易并不划算。用户留存率是提高了，这看似取得了不错的效果，但从全局来看，却并非如此。在认真分析数据后，我们发现，增加的留存率和我们所付出的种种努力其实并不成正比。
验证假设还直接影响了 Slack 的策略转变。最初，公司决定不对外宣称自己是一款聊天类 App，而向外界传达自己长远的理念和愿景：变革现有的工作方式，创建更加透明的工作氛围和畅通的交流环境。
不过当做了产品的可用性测试后，他们发现了问题。刚开始的时候，借助于出色的媒体 PR，Slack 获得了一大批用户。这些用户刚读过有关 Slack 产品的新闻报道，因此对产品有一定的了解，所以即使 Slack 官网上没有具体的产品功能介绍而只有抽象的描述，这也不妨碍他们了解和使用 Slack。然而从其他渠道来的用户就比较困惑了，因为当时 Slack 官网上没有产品功能介绍，没有产品截图，也没有强调即时通讯是 Slack 的主要功能。所以这些用户不知道 Slack 的核心功能是什么，是文件分享？内部沟通？还是效率工具？不去教育和引导用户，用户不困惑才怪。
自从那时开始，为了更好地教育和引导潜在用户，Slack 在官网上专门放了产品功能截图。即便到后来没有再放产品截图了，但还是一直把 Slack 的即时通讯核心功能作为向用户传递的关键内容信息。
Slack 就通过这种方法来解决之前存在的问题。强调 Slack 作为即时通讯工具的功能性，方便用户了解这款产品，并以此为桥梁来向公众阐述你那更加宏伟的愿景。这并不是说 ‘变革人们的工作方式’ 这种理念和愿景是错误的或是不重要的，它非常重要。不过我们需要学着以一种人们容易理解的方式去讲述我们的愿景。
Slack 做的另一个实验是如何向用户证明自己的实用性。为了验证这一假设，团队使用了非常独特的实验方法——邀请潜在用户在一整天的工作中只使用 Slack 作为公司内部即时通讯和沟通的工具，不接发一封邮件。让人们放弃常用的工具而只使用 Slack，这实在是一种冒险的举动。但事实证明，这个实验是非常成功的。让人在 24 小时的工作中不使用邮件而仅使用 Slack 的情况下也能高效完成内部沟通交流，Slack 无疑证明了自己是一款多么高效的工具。
了解你可能存在的偏见并努力加以遏制
偏见是无法避免的，不管我们思想多么开放，我们都或多多少存在一定的偏见。这些偏见将影响我们如何解读用户反馈的数据。我们在意识到这一点的同时，还要知道如何遏制一些常见的偏见。
选择偏见
在搜集和评估产品反馈数据时，Berger 遭遇最多的就是这种偏见。例如，产品的支持请求通常只来自那些最活跃的用户，了解这一点很重要。如果你只和这些用户沟通交流，那么你就将所有的非活跃潜在用户都排除在外了，更不可能从他们那里获得有价值的数据。
你可能会进行产品的可用性测试。进行可用性测试时，很多人的做法是从 Craigslist 上招募测试志愿者，这看似是很合理的做法。不过你需要时刻记住的是，通过 Craigslist 找到的测试志愿者并不能代表绝大部分的潜在用户。你要了解这种方法可能存在的局限，因为你找到的测试者都是一些经常参与测试的专业测试者，和大部分用户还是不一样的。因此你要意识到，你在测试中获得的数据的一部分可能是无用数据，要学会排除这些数据，然后继续。
确认偏见 or 观察者偏见
大家倾向于在数据中只看那些自己想看到的数据，或是想看自己之前预测的结论，这很自然。这其实也是一种偏见，我们需要努力抑制这种偏见的发生。不妨想象一下，同样一组数据，可能支持一种假设，也可能同样能支持另外一种假设。它可能符合你所想的，也可能完全不符。总之，不要只去看那些自己想看的数据，在这方面一定要极力克制。
实际上，在 Berger 看来，处理上面这类数据偏见的过程是在一家创业公司工作非常激动人心的一部分。那些曾在大公司工作的人会习惯利用数据做一些细微方面的修正和调整——例如在 A/B 测试中，主页上的哪个词起到了一点作用。如果你是在一家成立不久的创业公司，你跟数据打交道的过程就会更加曲折，利用数据做的事情也会重要很多。要尽可能快地积极参与到这个过程中。它可以帮你学到很多关于产品和用户的新东西。
报告偏见
观察者偏见主要指在一堆数据中只看你想看到的部分，而报告偏见主要指只关注那类最让你觉得舒服的数据。这意味着对于那些比较难获取、分析起来较为复杂以及难以量化的数据，就不会给与太多的关注和重视。在就不同的产品决策做出取舍时，这种偏见表现得尤为明显。你可能有一组很容易定量分析的数据，所以你会优先分析这组数据，这组数据可能可以说明一个产品决策的正确性。但同时可能会有很多定性的分析来证明这个产品决策的错误。例如，你们产品的用户增长数据可能非常不错，但用户满意度如何呢？
你经常要去面对和衡量来自不同渠道的用户反馈数据，并需要从不同的角度来评估产品决策，这些工作量虽然繁重但都是值得的。对于任何在产品决策中所面对的赞同意见和潜在的反对观点，都要保持清晰的头脑。数据的来源渠道是多种多样的，认识到这一点可以帮你获得更为清晰的视野。这已经帮助我们在 Slack 做出了很多明智的决策，例如之前提到的邮件营销，在我们从全局的角度来分析邮件营销所取得的效果时，我们才知道做邮件营销是不划算的。
融合定量数据和定性数据，让他们共同发挥作用
在你确定假设并对其进行验证时，你就需要从那些你认为比较有价值、有启发性的数据入手。你确定了哪些用于验证假设的问题？有哪些搜集反馈信息的渠道？又如何正确地开展这项工具？定量反馈和定量反馈的区别在哪里，Berger 总结出来的经验是：定量数据可以帮你了解某件事情的对或错，而定量数据则可以告诉你它为什么是对的或错的。
当你在对你手中的反馈数据资源进行优先级划分时，你是否还需要去获得其它的数据。换句话说，在一个任何数据都可以获取的世界里，是否有必要去获得所有的数据，有备无患？
其实在通常情况下，获取数据并非完全免费的，是需要获取一定的成本的，有时是显性成本，有时是机会成本。有时数据即使可以 “免费” 获得，但我们仍要考虑是否值得我们花心思去获得这些数据，因为里面通常会含有隐形成本。
现在获取信息是非常容易的，正如你可以很容易浏览用户在产品官方 Twitter 上的反馈。你在工作中总会去搜集一些相关反馈信息，有时是定量数据，有时是定性数据。不过如果你有清晰的目标，并知道如何通过假设验证来实现你的目标，你就不会因为有一个用户不喜欢某项功能就匆忙地去改动你的产品。你需要知道哪些数据适合用作测试使用。
你需要详细地了解并清楚你的数据来源，这比其它所有事情都要重要，但这并不是说你不需要关注其它事情。如果你认为新上线的产品功能非常重要，但用户的普遍反馈却一般，这时你就需要倾听用户的声音了。不过你不能对所有反馈数据都一视同仁的对待。
搜集你手里没有的数据
通常情况下，如果定量数据反馈暴露了产品中存在一个问题，你可以一眼就在分析仪表盘上发现。定性数据反馈就不同了，它分析起来更加复杂和棘手。还记得上面说到的 “选择偏见” 吗？和网站流量数据和留存率数据不同，当你浏览产品支持反馈或是社交媒体上的反馈信息时，你通常只会本能地看一些局部信息，无法看清全貌。要想获得可直接使用的实用的定性数据，你需要主动走出去积极搜集相关数据。
Berger 加入 Slack 时，他面临的是一个貌似令人艳羡的问题：产品反馈都非常正面。“开始的时候，我就对自己说：‘如果在 Slack 官方 Twitter 账号下留言的人都说 Slack 是一款很棒的产品，那么我加入 Slack 是干什么来了？我怎么才能为 Slack 创造价值？'。
所以 Berger 开始努力走出去接触那些还没有对 Slack 发表过评论亦或是还没用过 Slack 的人群。他知道 Slack 的下一步战略是为规模更大的团队提供服务。所以 Berger 开始拜访他能找到的规模最大的那些团队。这次团队拜访工作是非常有价值的，因为这些大团队使用 Slack 的体验和那些经常在 Twitter 上给 Slack 留言的活跃用户（这些团队的规模通常和 Slack 自己差不多）的体验是非常不一样的。
Berger 在用户拜访中发现，Slack 确实给这些规模较大的团队创造了很多价值，但 Slack 的有些地方却并未能很好地满足他们的需求，给他们造成了很大的困扰。而他们所遇到的问题其实是可以很快解决的，只是 Slack 之前一直没发现而已。“只通过一种渠道了解用户反馈当然很简单，而且这些反馈大都是正面的—似乎每个人都喜欢 Slack！但这么做从长远来看是存在问题的。”
搜集这种定性数据似乎和在分析监控面板上舒服地了解定量数据的方法是彻底背离的，其实并非如此。搜集和研究定性数据时，你同样需要首先作出假设，然后确定指标和验证流程。
“我的假设是我们的产品并没能很好地服务好规模较大的团队。所以我决定从离公司较近的旧金山湾区的一些使用 Slack 的大公司入手，在拜访这些公司的过程中，我问了他们很多问题，主要围绕他们的团队是如何使用 Slack 的。”我问的这些问题非常直接：你是如何使用 Slack 的？公司内部哪些人在用？他们主要用 Slack 干什么？他们还在用其他什么工具，Slack 是否能和这些工具实现互补？
举个例子，Slack 最初内置有一定比例数量的默认通知和通知偏好的切换功能。所以当你在团队中工作的时候，你每天会收到一定量的有关其他同事工作动态的邮件或桌面通知。这个对小团队非常有用，因为这些通知可以帮助他们实时了解其他同事的工作进展。但同样的消息通知机制对于大团队来说就是一个灾难。
Berger 听到很多大团队在抱怨这个问题，最后 Slack 专门为大团队提供了一套不同的默认通知功能。新功能按比例减少了每天收到的桌面通知数量，同时为他们提供了了解团队全部动态信息的功能选项。这个功能对于大公司太实用了。
定量反馈数据分析起来很方便，但类如 “我每天收到的通知太多了” 这样的定性反馈你如何分析并和团队分享呢？
很多人不知道如何使用定性数据。例如你出去拜访 5 个用户，你可能会想：‘只拜访 5 个用户，我怎么知道该注意哪些东西，或者这访问到底有没有意义？’ 。这个时候就会发现前期准备工作的重要性了，因为你并不是访问随机选出的 5 个用户，你要清楚你的假设是什么，并知道应该访问哪些用户去验证你的假设。如果你拜访大团队，你只能做出和大团队相关的结论；如果你只和高度活跃的用户交流，那么你只能获取和活跃用户相关的有用数据。
有时候，你收到的有些用户反馈并不需要去测试验证，因为你一看就知道怎么回事。有时你会碰到一个用户以一种非常不正常的方式使用你的产品，极少有人这么用，所以即使他在使用的过程中遇到问题，你也可以不用管，因为一般用户是不会这么用的。还有些时候，有用户在使用 Slack 时遇到了了严重的问题，这时你不需要了解其他用户的使用情况就能知道，每个人在使用 Slack 时都会遇到这个问题。
走出办公室去拜访用户虽然很辛苦也很难，但它真的是非常值得的，因为你可以从中了解你的产品需要有哪些值得改进的地方，让你知道产品下一步的开发重点是什么。
Berger 建议早期的创业公司不要过多地担心自己是否知道如何利用用户反馈数据。“要小心谨慎地选择你的假设，然后选择适合的用户群去拜访，获得有价值的反馈数据来验证自己的假设，你自然而然就能知道接下来该做什么。”
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SaaS 2.0 时代之风起云涌
编者按：本文来自复星昆仲资本（微信号 kinzoncapital）。
前言
这轮 SaaS 企业服务的创业风潮，带来中国 SME 信息化的最好时代。
今天，企业主们不再需要承担高昂的成本、部署复杂的系统、雇佣专业的人才、忍受反人类的工作界面，便可拥有一套简单而强大的企业管理系统。而整件事情最美妙的是：这套系统的初期部署成本，部署时间，和后续运维负担基本为零。在强有力的 SaaS 系统支撑下，企业的精细化，规范化，高效化运营不再是一个 PPT 上写的故事。
复星昆仲资本长期以来致力于寻找能大幅提高我国企业管理水平与运营效率的企业服务类公司，与创业者一起提高我国企业的竞争力。
SaaS 1.0 时代的小结
我们把 SaaS 服务改造传统企业软件的时代称之为 SaaS 1.0 时代。最早吹响中国企业软件市场 SaaS 化改造号角的是：业务逻辑相对标准，能为企业带来直接受益的 CRM 和 OA 系统。战火随之烧到 FICO，HRM，报销费控等领域，昆仲资本已初步完成在以上领域的布局。
而一些业务流程高度非标且需求刚性不强的系统例如 ERP，BI 等领域可能成为未来创业的焦点，但要把握好切入时点，避免领先市场太多，先驱变先烈。
SaaS 2.0 时代的机遇
我们认为 SaaS 2.0 时代是一个市场细分，功能细分的时代。并且使用场景不仅局限于 SME，而是进一步扩展到政府机构，NOGs，开发者，专业团队等等。譬如，我们看好的云运维平台，大幅提高运维外包服务人员的工作效率与收入水平。DocuSign，以后大家创业签署法务文档再也不用焦头烂额。Envoy 淘汰公司前台上拜访的属于上个世纪的访客签到本，云安全，云计费，etc..
在人力成本逐年上升的压力下，企业会想尽一切办法提高工作效率。而伴随中国 “PC 一代” 步入管理层，“ iPad 一代” 步入职场，大家对信息技术的理解接受程度会有着空前的上升。有能力提高大家工作质量与乐趣，降低重复枯燥劳动的 SaaS 服务未来会在中国找到市场。
另外围绕中国产业特征定制的 SaaS 服务业具备很强的投资机会，譬如与美国产业结构相比，中国在加工制造，物流仓储，建筑，酿酒，餐饮零售等行业拥有明显的优势，为这类优势产业提供高度定制化的 SaaS 服务也存在大量的机会。
复星昆仲对于 SaaS 创业公司的关注点
除了获客速度，获客成本，续约率，付费续约率，LTV 等等专业数据指标（参考报告 P11）之外，昆仲资本更加看重 SaaS 创业者在数据之外的 quality，譬如：1、创业者的契约精神，是否视用户数据的安全性？2、创业者的动机，是否能为企业客户提供长期而可靠的服务。3、构建稳定且具备很强扩展性技术架构的能力，4、对于 IT 安全性的重视与把控能力。5、对企业管理流程的理解深度，SaaS 系统要指导和支撑企业的高效运营，虚有其表的系统是没有价值的。6、创始团队针对 2B 市场的销售能力（可参考附件 2）等等指标。
估值模型思考
很多创业者跟我们讨论过 SaaS 企业服务的估值方法，这里分享三个简单的估值逻辑供大家讨论：
1、DCF 法：SaaS 类企业（尤其是收 subscriber fee 的公司）收入和股息相对稳定可预测。Key driver 是未来企业客户的增长速度，加上合理的续约率，成本，投资的估算，是可以借鉴二级市场的定价模型来确定企业的 Intrinsic value。
2、用户价值法：根据企业用户数 or 个人用户数（能获取到全体个人用户信息的系统譬如 HRM）乘以每企业用户价值 or 个人用户价值来得到当前的估值。（大家可以参考我们整理的附录 1 的表格，数据信息全部来自公开渠道，难免有所误差。估值时要注意的是美国公司在企业 IT 系统上支付意愿，支付能力都较强，生命周期价值明显高于中国公司。
3、对标公司法：使用美国成熟对标公司的 PS\PE ratio （美国 SaaS 服务平均 PE ratio 为 57.6 而 PS ratio 为 7.9）乘以当前企业的 revenue 或者 earning。
Pros & Cons
方法 1 的好处是可以将企业未来发展的价值考虑进入估值模型，但缺点是假设较为主观，带来估值的不准确性。
而方法 2 和 3 的好处是简单直接，可操作性强。问题是只能反映企业当前节点的价值，且使用这两种方法要广泛横向对比，避免商业模式，客户类型，所处地域的不同带来的客户价值差异。
最后想说一点的是 SaaS 企业服务，甚至整个 2B 类项目相对 2C 市场增长较为缓慢。无论一二级资本市场都会给这类项目一个 valuation discount。但只要坚持到拐点到来，SaaS 服务公司的稳健增长和强劲的现金流会逐步被市场所认可。
节选部分研究报告与大家分享
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肯耐珂萨在沪发布HCM系统新版
10月27日，业内领先的人力资源科技公司肯耐珂萨在沪发布了其最新升级的SaaS模式HCM产品——VX3.0系统。发布会选址上海市中心的威斯汀大饭店，低调却不失隆重，上百位知名企业人力资源高管、业内媒体代表、政府代表共同携手出席了本次活动。HRTechChina受邀参加此次发布会，并参与专访环节。
简单的暖场之后，由肯耐珂萨CEO沈健先生与HRoot公司总经理、《人力资本管理》执行总编唐秋勇先生，就《SaaS软件在人力资源管理领域的应用趋势》主题做了联合开场。
沈健先生首先指出，主流供应商们应回归本源倾听客户的声音，用HR能理解的名词和服务来解决问题，将技术与服务融合在一起帮助HR成为企业的左膀右臂。
其次，KNX早于2008年已率先引入云概念，将真正的大服务概念在中国市场提出，即SaaS是将软件和专业服务高度融合，而不仅仅是软件和工具。
最后，沈健先生还提到，肯耐珂萨的产品从横向和纵向将选用育留的解决方案更加丰富了，横向上，产品模块可以与专业服务高度结合，而纵向上，KNX提供的产品具有高度弹性化，模块覆盖初级入门级到高级定制化。
紧接着，时任高德地图EHR项目经理的刘长江先生，也就互联网时代HCM系统在企业中的实践应用贡献了精彩的演讲，刘先生风趣的言辞，加上详实的案例，着实令人信服。
茶歇后，来自腾讯的员工敬业度调研项目负责人，杜沙女士，为在场嘉宾详细阐述了“如何借用系统力量实现组织的高效诊断”。令人记忆犹新的是，杜女士特别提到，正是借助中欧杨国安教授研发的杨三角方法论，搭配肯耐珂萨专业而极致的服务及解决方案，使得敬业度调研项目完美落地。
现场气氛逐渐热烈，整个发布会也就此进入了高潮。VX3.0 HCM系统，终于千呼万唤始出来。在肯耐珂萨副总裁兼软件事业部负责人忻光先生的解说下，该系统所涵盖的强大功能点、简单易用的特性、以及其经典美观的界面设计都一览无遗。
而整个发布会众最具特点、最不同以往的，便要数肯耐珂萨专门为此自编自导自演的VX系列微电影——《人在云途》。该系列微电影分为HR篇、员工篇及老板篇，所有情节均取自日常，且环环相扣。
最重要的是，在场嘉宾能够直观地通过3个短片了解到VX3.0的部分功能，甚至一些简单的操作过程，之后，嘉宾们更是体验了使用K-touch（VX系统内置应用模块）参与投票及幸运抽奖。整个过程行云流水，却足以让与会者印象深刻。
在发布会后hrtechChina专访中，沈健先生与忻光先生也对肯耐珂萨当下及未来畅谈了很多，我们可以从中了解到，对于肯耐珂萨的发展走向及布局，已有了很好的规划与战略，在整个团队的努力下，未来产品也会不断地升级，我们看到了肯耐珂萨对自己未来发展的信心，业界及客户也对肯耐珂萨有着相当高的评价。
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岂止于SaaS？！——“北森测评”更名为“北森云计算” 再显战略野心
（图1）
（图2）
近日，HR和软件圈被北森（beisen.com）公司官微发布的两幅广告刷屏了。先是一个具象又抽象的形状（图1），看官们还在浮想联翩之际，又来了一组依然玄乎的数学符号（图2）。而当业界纷纷猜测北森可能又要在测评业务上憋大招时，10月21日，北森公司揭晓了谜底——“北京北森测评技术有限公司”正式更名为“北京北森云计算股份有限公司”（图3）。这时，我们才恍然大悟“岂止于测评”的涵义。当然，真正熟悉北森的业内人士都清楚，从“测评”到“云计算”，北森更名的背后绝不仅仅是叫法的改变，其环环相扣的前瞻性战略布局才是此次更名真正的动因。
（图3）
一体化：进军人才管理SaaS，北森岂止于“测评”？
据报告，近年来出于对传统软件功能不足、实施、交付和售后服务不到位的极大不满，已有18%的中国企业逐渐摒弃传统eHR软件，转而选择SaaS。预见到企业在人才管理上的转型将引发人才管理SaaS软件市场的“刚需”出现爆发式增长，北森于2010年正式推出了人才管理云计算软件平台iTalent，致力于为中国企业提供一体化人才管理SaaS软件。
但是，正所谓“喜也测评，忧也测评”，一家从2002年起步的老牌测评服务领导者进军全新的SaaS业务，一开始并不为外界看好，但北森的这一步战略扩张并非无本之木。其实早在2003年，北森就开始率先通过互联网以订阅模式为企业提供人才测评服务，是国内SaaS模式真正的先行者。而后，随着测评等业务范围覆盖了人才管理的全流程，北森意识到测评作为人才识别的工具只是撬动了人才管理的起点，无法完整地解决人才管理的痛点，于是开始着手研发针对企业人才管理的流程性软件。经过几番摸索，2010年北森推出了国内首个一体化人才管理云计算平台iTalent，其首款主打的SaaS产品——北森招聘管理系统也正式面世。但此举并非如当时某些人士猜测的北森要放弃测评业务、专攻软件，相反地，北森通过测评多年积累的人才识别及发展技术与招聘管理软件形成了有机的一体化，使招聘系统这一流程管理软件在优化招聘质量上具有了差异化的优势。
“时至今日，对于早已实现了招聘管理、绩效管理、继任管理、核心人力等多业务一体化的北森来说，‘北森测评’这个名字显然已不能准确地诠释公司的业务。北森的视野也早已不只是测评这一细分领域，而是整个人才管理软件市场。”知情人评论道。
平台化：HR界的Salesforce，北森岂止于“SaaS”？
在业内，北森一直不走寻常路。当一些人以为北森只做测评时，北森却早已提供人才管理SaaS软件；当大家热议SaaS模式时，北森又开发了PaaS平台——BeisenCloud.com。
如北森CEO纪伟国所说：“北森是中国SaaS圈里的另类。”不同于中国SaaS厂商普遍瞄准中小企业的客户定位，北森的目标锚定在大企业身上，并坚定地认为单纯标准化的SaaS产品不足以满足客户需求，更不能完全解决大型企业复杂的业务问题。打造一个开放的PaaS平台，基于多租户的架构确保单一客户可以在平台上进行个性化功能和流程的配置，并允许客户及其他第三方开发者在平台上开发个性化的应用。SaaS的标准化能够降低成本、保证运维水准，而PaaS带来的个性化能够满足企业复杂业务的需求，这才是客户真正需要的价值。北森打造BeisenCloud.com的这一想法和企业级SaaS鼻祖Salesforce打造Force.com平台的战略思路不谋而合。
而展望未来，基于BeisenCloud.com，北森必将着力构建自己的生态体系，通过丰富的外围合作伙伴体系，在产品、服务上满足客户更加广义的一体化业务需求。
但从SaaS到PaaS的战略扩展，北森也可谓是早有准备。“在2009年刚刚涉足人才管理软件的时候，我们的产品就是基于平台化架构来开发的。过去几年里，我们在此基础上逐渐抽象并打造出了BeisenCloud.com，将进一步扩展我们的平台能力，从而更加适应客户个性化的需求。”北森CEO纪伟国表示。
如此说来，BeisenCloud.com作为北森云计算技术整体架构的核心，是北森酝酿多年的产物，更是顺应客户定制化需求的产物。
大数据化：深谙云计算的本质，充分挖掘并释放人才大数据的价值
如果你认为北森只甘心于做HR领域的Salesforce，那可能又错了。“我们其实是比较晚才知道自己做的是SaaS和PaaS，我们只是在不断摸索的过程中，爬过了无数的坑，才摸到了现在这条路。不过庆幸有人证明了我们的路是对的，面对未来，我们有自己明确的方向。”纪伟国说。
而挖掘人才大数据为企业客户提供深入的业务洞察、支持业务决策就是北森云计算未来重要的战略发展方向。
十几年来，北森通过人才测评积累的人才识别与发展技术，并与人才管理软件整合，在平台上沉淀了大量人才数据。而借助BeisenCloud.com上线不久的商业智能平台BTI（Beisen Talent Insights），可以深入挖掘这些人才大数据，进行人才全生命周期的分析与预测。如纪伟国所说，“通过人才大数据的挖掘形成人才迁移地图，帮助企业预测人才流动趋势；形成人才画像，帮助HR在茫茫候选人中锁定最符合企业需要的高绩效人才；建立人才云梯，帮助企业运用涵盖招聘、绩效、培训、继任、发展等过程的数据，对员工进行从入职到培养再到晋升的全人才生命周期的管理。这才是客户能够体验到的云计算带来的最重要的价值。”
始于测评，不止于测评；发于云计算，又将不止于计算。北森的发展历程就是一个不断超越自我的历史，而每一步超越都是在更努力地接近企业服务市场最核心需求的真相。
马云在不久前的“2015杭州云栖大会”上提到：“这一次技术革命是IT时代走向DT时代。我们正进入一个新的能源的时代，这个核心资源就是数据。未来，计算能力会成为一种生产能力，数据将会成为最大的生产资料。但是人类对于内心世界的了解是非常浅薄的，而数据将会帮助人们对自身有巨大的了解。”
我们期待着DT时代下的颠覆性变革，更期待看到变革中的中国互联网企业卓越的身影，无论是北森，还是更多……
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企业级SaaS服务公司“笨鸟社交”获坚果资本首轮数百万美金投资
2015年10月15日消息，企业级SaaS服务公司笨鸟社交今日宣布完成首轮百万美金级投资，此轮投资方是国内知名风险投资机构坚果资本，坚果资本是一家以追求价值投资与品牌投资为核心理念的全国性新锐互联网风险投资公司。
根据笨鸟社交创始人的介绍，本轮融资主要将应用于全国市场拓展与分公司成立，深化产品研发、大数据平台研发以及支付系统建设。
笨鸟社交构建以客户为核心，以社交为驱动的企业社交SaaS云服务平台，旗下两大工作平台：社交营销SAAS平台，社交销售管理平台；笨鸟社交致力于让企业与消费者、客户之间的信息交流更加敏捷，使营销变得更加社会化、移动化、开放化。最终使得企业升级成为Social Enterprise，加强企业整体竞争力，这已经成为未来国际业务企业的发展方向。
笨鸟社交是朝企业云计算前进的先锋，重新定义了现代营销模式与销售模式。据作者了解，其从社交媒体管理发展之始，领先于全球创新，发展到集成“B2B自动化营销”“内容营销”“SocialCRM”等极具领先与竞争力的工作平台，并推出以云计算大数据为核心的销售因子搜索引擎，完成了跨境电商企业、外贸企业、旅游机构的以数据为驱动的全营销生态链管理平台。
笨鸟社交创始人孙锦彬介绍，笨鸟社交致力于“让人人掌握社交的力量”，以客户价值打造为核心目标，在全球化的大背景之下，力求帮助中国的全球化企业与机构利用互联网更好地打造在世界范围的竞争力，升级企业为Social Enterprise,提升对外贸易机构的综合素质与能力，变得更加敏捷，更加主动。
笨鸟社交都想将营销和销售变成一种可微调的科学。平台杠杆的时代已将结束，在移动化与社交化时代，信息更加透明与碎片化，企业级营销的生态系统将由开发者与消费者来共同建立。笨鸟社交首创的BAM营销模式(Based Ac-count Marketing)，基于社交大数据与移动大数据所打造的跨境跨屏营销SAAS平台，有着最好的云服务，同时也有着最难的代码。
坚果资本合伙人王志伟表示，制约国际业务企业级软件服务发展的主要原因有两个：以传统销售与服务的软件功能模式和以传统坐等客户上门的流量批发思维模式。随着云服务的兴起，移动互联网与社交网络的普及，企业市场效率提升的需求以及碎片化时间的有效利用等行为发生巨大变化。企业级国际化SaaS服务的风口已经打开。
坚果资本合伙人孙鸿达则认为，随着2016年的临近，以及市场营销态势的不断发展变化，全球跨境电子商务市场呈现一下四个特征：交易服务化、社交化、移动化、一体化，这将极大的影响当今中国跨境电子商务的市场营销与管理模式。而运用“智慧”理性把握即将到来的发展趋势，并找出企业需要作出的调整是明智之举。可以肯定地说三大领域的持续发展将很可能影响企业的业务：社交媒体，移动电子商务、以及大数据。合理运用方法并着手解决对业务影响最大的一或两个领域，与这些领域保持同步将会对那些谋求保持竞争优势的企业至关重要。通过对比中美两国企业级服务市场的数据，在F2C（Factory to Customer）伴随着互联网与社交媒体的快速发展，中国未来的企业级服务必然将出现百亿级美元估值的新型公司。美国领先的企业级SaaS服务公司Salesforce估值已达474亿美元，中国也将有很大的机会产生同等量级的SaaS服务公司。
笨鸟社交已在上海、北京、深圳、苏州成立分公司，注册与活跃用户数均成指数级增长。创始人孙锦彬表示，未来他们的预测平台甚至可以预测客户的购买决策并将倾向性数值化、标准化，同时预测他们会在何时做出购买行为。
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对标ZenPayroll的“薪人薪事”，想让中小企业的薪资管理省点心
来源：猎云网（微信：ilieyun） 文/阿莉莎
“薪人薪事”是一个面向中小企业、基于SaaS的薪资管理系统，为企业提供薪资自动计算服务，并且可自动生成符合银行、社保、公积金格式要求的报表。
创始人常兴龙告诉记者，自己在百度任职期间负责商业系统方面事务，接触了很多中小企业。他发现在薪资管理方面存在很多痛点，企业缺少标准化软件而导致需要出高昂的维护费。
薪资管理本身又是一件令人头疼的事情，HR常常要一遍一遍改Excel，一趟趟跑银行，格式不符合银行要求还可能导致延迟发薪。另外加上绩效、社保、公积金，足以让人焦头烂额。
因此常兴龙曾霸气地说：“发工资是好事，但发的过程毫无意义！”
简化发薪过程，解放HR也成为薪人薪事想完成的事情。
在薪酬管理平台中，ZenPayroll宣布已完成6000万美元的Ｂ轮融资，国内方面金柚网、薪资无忧、XToolsSalary等也专注于该领域的业务。
相比竞品，薪人薪事有何优势
与竞品相比，常兴龙认为薪人薪事主要有一下三个方面的优势：
一、专业度：合伙人楚亚虹曾有10年HR经验，曾经完成一个团队从团队组建到上市的全过程，对中小企业薪资管理问题，以及周边如线下资质、审计、财务问题有深入了解。
二、服务质量：薪人薪事专注于企业薪酬管理，打造纵深。
三、产品体验：团队成员多来自百度、美团，拥有很强的互联网思维意识，产品体验更加贴合用户需求。
将受众定位于中小企业的机遇和挑战
中国中小企业的基数非常大，根据工商注册信息，中国中小企业占总数的90%以上，目前有4800万家中小企业。
机会和挑战同样是由中小企业的性质决定的，中小企业的数量决定了这是一个很大的市场，中小企业的体量决定了它们的付费意愿比较低。
因此，关键就在于从免费到付费的转换。
数据安全问题如何解决
安全问题其实是所有SaaS服务都面临的问题，常兴龙从三个方面阐述了他的看法。
一、薪酬数据的敏感度没有经营数据高，纷享销客、外勤365等同样基于ＳaaS的企业系统，用实事行动证明在更敏感的数据方面企业的也有较高的接受度。
二、薪人薪事的内部安全机制，加密传输，将数据分版分块分机房存储，任何一个人都不会看到全位的数据。
三、数据传输过程存在不可避免的客观风险，但SaaS是个大趋势，大众的接受度在变高。
未来，薪人薪事会与银行合作，开展中小企业的增信业务。银行提供采信模型，平台得到企业授权后采集数据，建立其信用体系。
今年7月初上线以来，薪人薪事已在北京积累数百家活跃企业用户，每月计薪总额达千万。全国通用版本和员工端产品将在11月份上线。目前产品对30人以下部分免费，30人以上部分19.9元/人月。
据悉，团队目前正在积极洽谈A轮融资。
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Zendesk 以 4500 万美金收购 BIME Analytic，拓展智能客服
Zendesk与BIME联姻，持续增添生命力。
都是出来创的，别这么见外，Zendesk 以 4500 万美金收购了 BIME Analytic 的母公司 We Are Cloud ，这就代表着 zendesk 将进一步提升它的智能云服务能力。
这种在线智能客服最近很火，上周 Amazon 还推出 QuickSight 工具，而市场上本身就有 Microsoft 的 power BI，再者说跟 Zendesk 同领域的Salesforce 去年就推出智能客服了。收购完成的话，在市场方面，zendesk 现在开始就可以跟 Salesforce 抗衡了。另外像Birst、Domo这种小的创业公司也已经推出了独立 BI.
种种信息给了市场一个讯号，智能服务会是资本下一个关注点。确实，尤其是国内，一些创业公司太需要那些基因了，创业公司很缺人，如果智能客服能做好，那能解决很大一批用户体验问题。
不过国外的这些公司进不来中国，因为 saas 服务需要 IDC 托管服务，这块国家有明确规定，国外的企业想进来做电信类服务，就得有商业行为，占比还不能超过 51%，可想而知，这些外国公司肯定得衡量好了再来。所以说，现在国内这块是空缺的，很显然这会是个机会。现在国内也有做 saas 服务的公司，之前我们跟进过一家叫作美洽的在线客服平台，但似乎市场还很宽阔。
原创文章，作者：等雨停
来源：36氪
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