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To B 企业的护城河,到底需要挖多深?
To B 企业的护城河,到底需要挖多深?
投资人眼里,什么才是 to B 企业的核心竞争力?
来源 |
常垒资本
过去十年,大家一直在困惑:为何中美 SaaS 的差距越来越大?一边是
百花齐放,枝繁叶茂;
一边是累觉不爱,慢慢成为“冷门赛道”。
历史总是何其相似,今天的新能源有多么狂热,当年的互联网、手游、P2P、O2O、AI、共享经济、区块链就会显得多么落寞;其实什么都没变,变的只是你心中的欲望,但热钱还是会周而复始地涌向新的概念,直到产生下一个泡沫。
其实,无论是 SaaS 还是所谓的数字化转型,都要遵循商业的逻辑;它的本质是“一串串代码”商品化的包装和售卖,跟卖水、卖衣服没有什么差别。本篇没有太多大道理,希望用公开数据,给大家还原一个全球软件产业的缩影。
当然,我相信 SaaS 不会消亡,但也不会那么快爆发。也许当下它更像是 2008 年左右的中国半导体产业,想要爆发,它还需要更多的“催化剂”。
01
商业的本质就是不断卖出产品
商业的本质就是不断售卖产品或者服务,赚取利润。
SaaS 全名是 Software as a Service,它其实是把软件做成了一种服务,无论是私有化本地部署交付、SaaS 远程交付还是一次性买断套装软件产品,
本质依托的都是底层代码的商业化变现。
如下图所示,我选择了德国本土三家大名鼎鼎的企业
(抱歉,我没有放西门子,因为那样大家将看不到最熟悉的阿迪达斯)
,大众今天有 1168 亿美元市值,SAP 是 1134 亿市值,阿迪是 320 亿美元市值,它们都是非常成功的商业公众公司,它们的目标都是一样的,那就是自家产品卖得越多越好。
如果抛开 SaaS 的具体实物形态,我们会发现一些更有趣的底层商业逻辑。究竟什么样的公司是一个好公司呢?很显然,一个公司不会因为是 SaaS 形态就会变得与众不同。
同样,一个公司也不会因为持续高研发投入冠以“高科技”的帽子就会变得更值钱。研发投入高,代表这家公司是好公司吗?未必。
高研发投入能成为好公司的前提是:研发投入建立了一道绵长的护城河,并且此后长期的收益远远足够覆盖此前的研发成本。
但大部分所谓的科技型企业,看似研发成本都不低,但并没有形成长期的护城河效应。
一个公司高估值的核心原因在于,它给了投资人一个预期:
从长期看它能给股东持续贡献足够多的利润,
这才是优秀公司的第一性原理,所以抛开外衣,上面提到的三家德国企业都是好公司,并没有本质区别。同样互联网公司本质卖的是信息流或广告,那些大市值的互联网巨头最终都在财务上体现出了丰厚的利润。
因此,要想真正深入理解 SaaS,我们必须搞清 SaaS 本质的商业模式。
那么
,SaaS 的商业模式好在哪里?
任何一个赛道的优秀商业模
式都可以抽象为下图五部分的自由组合:
边际成本非线性增长、产品标准化、可实现超卖、可规模化扩张、高粘性。
SaaS
属于云计算的大范畴。
云计算这个商业模式的优势具体表现为:
边际成本非线性增长、可实现超卖以及可规模扩张。
从某种程度
上来
说,云计算和互联网在边际成本的非线性增长上十分相似:
每一次新增加的用
户访问或使用,后端的单位可变成本并不会呈现线性增长。
SaaS 在后端构建了一个巨大的虚拟计算资源池,这点跟银行是很像的,资源的调拨是数字化的、跨租户的,因此可以实现超卖和复用。
另外,云计算的虚拟性决定了它不像一般的实业,可以快速搭建全球化的部署,实现弹性规模化
扩
张。
这些才是云计算乃至 SaaS 精妙的地方。
02
国内外 SaaS 公司对比
让我们来做一些有趣的对比。
从上图的左下角可以看到,Shopify 过去半年股价下跌较多,但直到今天,其市值依然接近五百亿美金。其 2021 年收入达到 46 亿美金,而且利润增长很多。但值得注意的是在 29 亿利润中,28.5 亿和主营业务无关。这是因为它投资的两家公司都已经上市,专业术语称为“投资收益或者账面浮盈”。虽然抛开非主营业务收入,仍然有 0.5 亿美金的盈利,但相较 2020 年收入 29 亿,净利润 3.2 亿美金来说,并没有给股东带来更多的主营业务利润。
国内也有一些 XX 企业号称对标 Shopify,其实相去甚远。在我看来,国内唯一能对标 Shopify 的公司就是拼多多,它们本质上都是对传统电商发动了新的挑战,而不是国内所谓的一些企业,活在巨头的阴影之下,只是巨头生态的一个子集。尽管 Shopify 今天的收入中,基本赚的是支付的钱,软件订阅只占 30%。但作为一个软件,它已经做到了 take rate,从软件起家,到和 GMV 挂钩,Shopify 已经有了明显的货币化转化率,这是一个很典型的 SaaS 商业模型衍变。
再看上图右侧的 Synopsys。这家公司成立年限远长于 Shopify,在过去 30 年中,它都十分稳定,通过不断收购整合,始终保持着 EDA 的全球龙头地位,但整体收入增速并不高,稳定保持在 20% 的净利率。虽然这家公司并不是 SaaS,但一点不比 SaaS 差,关键在于它的商业卡位好;世界有时就是这样不公平,同样都是软件公司,只是因为服务的行业不同,居然体现出了完全不同的禀赋。
这点跟石油分布很像。同样都产石油,中东的石油开采成本每桶不到 10 美金,你在那边随便打个洞,石油就会喷薄而出;但是如果在中国,每桶石油的开采成本可能要到 50 美金,你需要下探很深才能打出油。
EDA 它服务的赛道有个独特的助推剂,那就是摩尔定律。因为每隔 18 个月,全球先进制程的集成电路设计都要做一次工艺上的迭代升级,这就会使得全球头部的芯片设计厂商每隔 18 个月都要重新升级 EDA 软件,进行一次复购,这是极具杀伤力的,几乎没有第二个产业可以复制媲美。所以 EDA 这个软件赛道是得天独厚、可遇而不可求的。
当然并不是每个产业都具有“摩尔定律”这样的特质,比如做服装的、搞餐饮的在研发投入上对软件的依赖远没有集成电路产业这么高,这是特殊行业带来的独特禀赋。你看尽管 EDA 并不是 SaaS,但是由于行业特性,它的软件粘性和依赖可一点不比 SaaS 差。
除了提供软件工具之外,Synopsys 还有 IP 和集成业务。它也是继 ARM 之后,全球第二大 IP 公司;它从单纯的软件为切口,逐渐渗透到集成电路研发的核心领域,甚至对产业都产生了深远的影响。可以看到,很多大市值的软件企业做到最后,都不是单纯的软件企业,这点也引人深思。
我们再来看一组有趣的案例。
上图左侧的是一家叫 Snowflake 的公司,它在 2020 年 8 月上市,市值 506 亿美金。这家当初在上市时,由股神巴菲特做基石的科技公司,在 2021 年收入达到 12.2 亿美金,收入相较上一财年实现了 100% 增长,而且还有 7 笔合同客单价竟然超过 3000 万美金 (每个客户每年要给它付 2 亿人民币)。在今天列举的四家企业中,它也是唯一一家不盈利的企业。但这并没有影响它的估值表现,尽管过去半年市值下调了不少。
Snowflake 收入的 95% 来自于云数据仓库的数据存储和计算分析业务。它的优势在于,一方面,利用云原生数仓实现了存储和计算的分离;另一方面,它是唯一一家在“虎口”与巨头周旋的企业。它把云架在 AWS、微软和 Google 这三家公有云之上,而这三家也都有自己的云数仓业务,它既是与狼共舞,也是与狼竞争。
那么 Snowflake 为什么能在“虎口”活下来,而且还能保持高速增长呢?核心在于它创造性的将数仓业务做了进一步技术分离计费,实现数据存储和数据分析单独计费。如果把行业内几家巨头做的云数据仓库比喻成租车服务,那么 Snowflake 把云数仓业务做成了计程车的模式,计费更精细也更合理。
原来的云数仓都是把计算和存储混在一起计费,就好比你租了一台车,别管你开不开,租车公司就是按天计费;Snowflake 开创性地用技术方式把云数仓的计算和存储分开单独计费。这就好比你打出租车,一方面按照行驶里程收费,另一方面根据低速等待时长计费,这样使得计费方式更合理,更符合使用者习惯。
如今它坐拥 6000 家付费客户,付费超过 100 万美金的有 184 家,此外,它在存算分离之外,又在各个云数仓上做了门户的统一管理。如今除了做分析型数据库以外,它也在向高性能事务性混合云数据库延伸。
最后来看看上图右侧的 SaaS 老大哥:Service now。
Service now 是当之无愧的 SaaS 巨头,从纯软件功能角度看,它的收入体量仅次于目前的 Salesforce 和 Intuit。我们看到它的股价在过去半年有所下降,但并没有一泻千里。
这家公司的商业模式跟上面几家也不一样,它不做流量,也不深入产业运营。它是真正把 SaaS 当成 SKU 产品去卖的。它的本质就是不断扩大自己产品的SKU,不断做大做强。
最初从 IT 运维服务的工作流切入,简单说就是给 IT 运维工程师使用的 ERP (简单说就是,你公司的电脑突然黑屏了,是找张师傅还是李师傅;又比如你公司的网络很卡,该找哪个网管师傅来调试等等;当然实际情况远比上面复杂地多,因为运维工程师管的可不是公司的几个台式机,而是整个公司的 IT 资源),这个业务本质属于 ITSM(IT service management)。
此后,Service now 从只做事务性的工作流逐步拓展到 IT 的性能监测——ITOM(IT operation management),即对后端的数据中心服务器、上层应用做性能监测。再往后,它不断扩张业务,从 IT 运维服务工作流、IT 性能监测,到人力资源、员工协作和客户体验管理等等,最后到面向研发的创新工作流。在其累计的 7400 家客户中,年付费在 200 万美金以上的客户超过 1000 家。Service now 的目标就是让一个公司不同岗位的员工都可以用上它们的产品。
上面的这 4 家企业,客户数量从规模看都已经很大了,而且很多客单价都大多在 100 万美金以上;当然我们也看到他们面向的客户除了涵盖大型客户,同样也涵盖 SMB 这样的群体
(比如 Shopify 的客户客单价并不高)
。巧合的是,上面几家公司基本都是年收入 50 多亿美金的体量
(Snowflake 的收入虽然没到 50 亿美金,但也超过 10 亿美金)
,对应的市值差不多 500 亿美金上下。
当然除了上述公司以外,还有 Autodesk、达索、Atlassian、Palo Alto Networks、CrowdStrike、Vmware、Workday 等一系列 500 亿美金市值俱乐部的企业,我就不一一列举了,但这个体量在软件领域只能算是小巨头。
看完了上面有代表性的小巨头,那么全球软件领域的巨头是什么样子呢?我们一起来看看全球软件领域的收入天花板。
上面的这张图是当之无愧的软件千亿美金俱乐部成员。抛开其它因素不看,我们重点关注软件产品的收入天花板,收入最高的是 Cisco。这家美国公司本质其实是一家软件企业,华为最早做的就是它的国产替代。
其它企业中,AWS 也可以找到它的中国对标企业:阿里云,不过 AWS 一年也创造了超过 100 亿美金以上的净利润,去年它的母公司 Amazon 全部净利润达到了 330 亿美金,AWS 至少贡献了三分之一。
Office 大家再熟悉不过了,这让我们也想到了它在国内的竞品:金山办公。当然收入体量差距还是非常大的。
Oracle 一直稳坐全球数据库的头把交椅,当然它在应用软件市场也有很高的渗透率。它在过去一年的净利润达到了 137 亿美金。
SAP 一直是全球高端管理软件的代名词,甚至很多时候,SAP=ERP。这家德国企业过去几年增速变化不大,但依然每年创造超过 60 亿美金的净利润。
Salesforce 这两年利润有些起起伏伏,但每年也保持在十到几十亿美金之间。Adobe 收入虽然少,但市值并不低,因为它的年净利率达到了 30%,利润总金额接近 50 亿美金。
大家可能对年 100 亿美金净利润没什么概念,要知道在过去的 2021 年,全球芯片巨头英伟达的全年净利润只是接近 100 亿美金,并没有突破;而阿里巴巴在 2021 年的净利润是低于 100 亿美金的。
美国的 SaaS 公司估值高,并非只是因为概念好,而是这些企业无论在商业模式上,还是财务回报上都取得了优异的表现。高估值的背后,最终还是业绩的长期兑现,这一点是我们必须要清醒认识的。
我们把视野聚焦回国内。
广联达和金山办公这两家都是 A 股上市公司,过去半年虽然它们市值都跌了一些,但还保持在一个不错的水平:一个市值接近 500 亿人民币,一个市值 800 多亿。可以说,这两家是目前国内 SaaS 领域的绝对优秀代表。
广联达的第一曲线都来自建筑行业造价软件,造价软件分为三个产品——计量、预算、造价。2021 年,它的云收入达到 25.6 亿,其中造价软件云收入占比 67%。第二曲线是深挖建筑领域的智能化业务,从 3D BIM 建造到智慧施工,包含数字化工作流、打卡、考勤、安全施工,以及施工现场的整体监管。公司深耕建筑领域,过去一年的云收入达到 25.6 亿(这一块是真的云业务),比前一年增长 58%。
金山办公 2021 年净利润是 10 亿,2020 年是 8 亿多,收入从 22亿 到 32亿。事实上,金山办公的崛起也是三浪叠加的产物:国产采购、云化和强大的海外对标。其订阅模式,无论是机构订阅还是个人订阅,都是纯云化的,有着增长快、决策轻的特点。
可以看出:广联达和金山的云化程度,至少在相应的主营业务板块里占比都超过 50%。所以,它们的云业务还是颇具规模的,可以看作是目前国内 SaaS的天花板。
03
从更高维度来看中国软件赛道
软件赛道在 A 股通常被划在计算机板块。如果从更广义的角度看,中信证券之前的一个报告把它分为五个维度,我在这些维度上做了公司划分,我们一起可以感受下:
第一维度是项目化,这也是中国本土软件公司最早的成长路径。
这类企业营收体量通常很大,但是市值和利润都不高,这类企业业务的特点是项目制收入占了营收的大部分比例,一直走定制化的路线。东软是 A 股第一家软件类的上市公司,但它本质属于集成商,核心体现在卖人头上,所以核心价值不高,毛利也不高,市值也不高。
第二个维度是产品化,中国软件行业现在整体都在从项目化到产品化过渡。
这个维度的企业除了做项目定制外,已经有了自己的核心产品线,而且一般会培养生态和渠道去代理他们的产品,在这个阶段他们的软件产品可以实现规模化的复制和扩张,因此毛利和可扩展性都相比于项目制软件公司好很多。
第三个维度叫云化
,这里面很多企业也会涉及到项目制业务,但在主营业务中,SaaS 业务比重逐渐增大,每年的收入中都会有相对高比例的 SaaS 续费,因此即使收入到了一定体量,每年收入仍然还会保持较高增速,把软件做了一个有粘性的“科技消费品”。
第四个维度是智能化,
科大讯飞、海康、华为是典型代表,阿里云计算是云化和智能化的混合产物。这类企业通过数据和 AI 的方式跟企业产生粘性,已经从软件的单一产品功能需求上升到更高层智能化需求。很多时候,数据流经他们的管道,产生了更高级别的上层需求。
当然最顶层的维度是产业互联化。
在这个维度里,一个企业通过数字化的链接甚至可以主导一整个行业;比如腾讯改变了整个游戏行业,阿里改变了整个零售行业,字节改变了整个广告行业,美团改变了本地生活……金字塔的最顶端是产业互联。
我们把上述不同维度企业的市值拉出来看,发现了一个有趣的现象是:
从低维度到高维度,这些数字化企业的市值是逐渐增高的,可见投资人在二级市场对于好公司的共识是高度一致的。
看完了上面的总结,我们对于 to B 创新的护城河效应也做一个总结。
通常来说,我们会从上图中的不同维度去判断一家企业的核心竞争力。上图不同维度我们划分出上下两行:下三路和上两路。
在下三路中,
首先看软件逻辑功能是否强大,是否具备面对复杂场景的敏捷开发能力,是否以产品为导向,
这些因素决定了一家企业基本的产品化能力。
再延伸下去,就涉及到了算法模型的壁垒和行业 Know-how,一个公司除了提供基础化的好产品,是否还有数据化和智能化的高维能力。再往后,如果 Infra 足够强大,数据处理能力也很强,这款软件可以算作是异常强大了。最后,如果还能有 SaaS 的网络化扩张能力,那就更加完美了,这家公司就会非常值钱。
不管是 VC 阶段还是成长阶段的投资人,都会关注企业是否具备上面几个标准,当然,这样完美的企业是极其罕见的,对于非上市的企业,都会在不同维度有欠缺;投资人在投资的时候,只能根据自己的判断,在不完美中做一些取舍。
上两路中,我们值得关注的有两点。
第一点叫客户关系强。
当然懂行业也很重要,在 VC 投的很多软件企业,早期阶段或许看不出产品的绝对技术壁垒,但是它是否理解客户、理解行业却很重要。
第二点是产品多矩阵。
SaaS 做到一定程度,光靠直销不太可能,高成本的直销服务必须要以高客单价的大客户作为基础。
在美国,单客户做到一年两百万美金以上付费贡献已经很厉害了。中国大部分企业的客单价可能只有几十万、一两百万人民币,这类客户中,很多就要靠代理去获取和维护,如果仅靠直销肯定是规模不经济的,长期一定是亏损。所以这就需要你的产品 SKU 要多矩阵,一旦建立好网络化渠道,单位客户的获客成本就会被稀释,长期看才有可能实现规模化盈利。当然,如果你的产品是以真的 SaaS 模式出现 (绝不是糊弄人的假订阅),那么一旦具备网络扩张效应,增长还是十分惊人的。
04
一些投资总结
做了这些年的一级市场投资,在我看来,做好一个企业,本质就是做好两件事:
管事和管人。
很多企业的 CEO 认为自己能同时把这两件事都做好,但实际上,能做好的人少之又少。
首先是管事,
我们从道和术两个层面去看:道的层面,就是定好大方向,这至关重要,企业的创始人需要有足够的经验,至少在大方向上少犯战略性的错误;术的层面主要体现在:抓产品线、制定定价策略、建立销售渠道、品牌建设。
其次是管人,
很多成熟的公司都有董事长和总经理,他们的作用其实是不同的。一个处于成长阶段的企业,如果核心团队始终没有稳定下来,迟早会出大问题。管人从道的层面看,就是能够把公司的人员有机地形成一个整体,统一大家的思路,明确目标。从术的层面来看,就是不断招揽优秀和顶尖的人才,做好利益驱动、奖惩分明、安定军心。
中国的软件产业发展至今已经走过了 30 年,SaaS 这个概念在中国也走过了 10 年历程;几乎每年初,都会有一批文章出来讲:今年是 SaaS 爆发的真正元年。但一年又一年,中国的 SaaS 产业并没有朝着大家预期的方向去走,我并非对 SaaS 产业悲观,而是想让这个领域的创业者或者投资人用更理性的心态去看待这个产业。无论是之前的 SaaS 还是这两年出现的数字化,本质还是软件产业在中国的这片土地上寻找到落地机会。
也许从今往后,当 SaaS 这个词出现在 BP 中,并不会赋予某个项目特别的亮点,就像当下我们去看消费,很少有人抛出电子商务这个词,一切回归到商业的本质,这才符合真正的第一性原理。
那么,中国未来的 SaaS 大势会不会来临呢?或者更准确地说,中国未来软件产业是否会迎来像美国那样的大繁荣呢?很多时候,并不是说美国有一个行业出现繁荣,而同时期中国正处于低谷,长期来看中国就一定会跟美国对齐;这是一种“偷懒”的思考方式,这跟刻舟求剑讽刺的事情很类似,明明船已经开走,你还按照固定的标记寻找失落的宝剑,结果当然是失败而归。
接下来,我也抛出一些我个人对未来中国软件产业发展的思考。
其实中国和美国的 SaaS 之所以存在巨大差异,我认为主要有两个原因:
一是中美全球产业链的分工不同;
过去的二十年,除去美国跟中国两个超级大国,全球经济其实增长得并不多,尤其是金融危机之后。中美两国过去二十年高速发展,得益于两国产业的高度分工。
美国一直做的是顶层设计的事情,美国从源头食物链的顶端开始,无论从上游的设计,中间的产业链协同,下游的全球化制造控制,这一系列的流程想要保证正常、高效地运转,都需要软件在全球全产业链中发挥重要作用,所以美国的软件企业涉及到全产业链,同时也是全球化的。
反观中国,在过去 20 年,一直承载的是下游制造业的分工,甚至用的高端设备都是美国特殊指定;中国唯一做的事情,就是高效地利用中国人口红利组织生产,保证产品良率,一句话:干就完了!这个过程哪里需要软件?更别提用软件降本增效了,因为你的成本已经足够低了,软件的新导入成本远高于降低的各项成本。
另一个原因是中美两国企业的主人翁意识完全不同。
中国的 IT 预算是分布不均匀的,央国企可能只占 20% 的企业数量,但却拥有本土 80% 的 IT 预算。因为央企的主人是国家,决策者也不是职业经理人,一切以国家总体规划为核心,单方的效益并非其考虑的对象。
而且中国的企业普遍会认为做大就什么都要自己干,自己要控制,因而缺乏产业链分工的意识,这就导致大企业的业务涉及各行业,产业分工被打破,很多外部的机会,都被成本内部化。这给软件初创企业只保留了很狭窄的生存空间,最终不得不沦为大型企业的附属品,任劳任怨地做着配套服务,很难去做真正的创新。
但我们站在远期的视角,仍然能看到一些必然趋势正在推动软件这个产业向着好的方向去发展,当这些底层因素变化积累到一定量级,也许就能催化拐点的出现。
比如随着中国职业经理人群体的不断壮大,企业管理理念才会真正逐渐普及并落地,软件从另一个角度看就是管理理念的数字化展现。
如果中国的企业,未来大多数由职业经理人管理,他们的薪酬跟业绩挂钩,那他们就会想方设法提高效益、关注精益管理,SaaS 就会变成一种管理理念落地而不是单纯的工具。
再比如,随着八零后逐渐成为企业的核心决策者,他们对于数字化的接受度远高于上两代的管理者,同时他们的付费意识也在提高。
另外,随着整个中国经济增速的放缓成为常态,大家更关注存量经济的效率和发展质量,软件一定会成为必不可少的粘合剂,助推产业的良性升级。
最后,人才供给也是软件产业蓬勃发展的核心要素。
随着智力劳动成本的不断上升,当到达一个临界点,企业很难以较低成本招到足够多的工程师时,内部成本就会逐渐变为外部的产品购买;随着更多优秀的顶级工程师加入到软件产业,中国的软件产品也会变得更有竞争力,甚至可以走向全球市场。
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