企业如何避免为不合适的软件买单？

对于需要采购的企业用户来说，除了头部十年以上的老牌厂商之外，新兴品牌在市场上并没有足够的知名度。因此，当疫情一下子把“采购一款适合自身的数字化工具”这一难题丢给老板的时候，很多人需要从零开始。特别是一些中小型企业，在“新手学习期”仍然还要为错误的决策“交学费” 。

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（图片来源于网络）
那么，为什么公司不能一次性购买正确的SaaS呢？很多企业在进行数字化选型的时候，很容易一头扎入产品和功能的海洋，而忽略了更加核心的东西。
理解技术与现实之间的差距对于缺乏数字化经验的企业而言，采购SaaS的契机可能只是一种朦胧的“技术焦虑”——毕竟上上个时代被淘汰的企业都是吃了这个亏。如今，紧跟技术变革，已经是企业的一种本能。一些人甚至会非常极端，认为“技术越先进越好” 。
但事实上，现在人工智能技术与商业应用之间，仍然存在较长的差距。不仅技术仍然不够成熟，商业应用场景也十分局限。
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比如，2020年3月倒闭的智能会计工具 ScaleFactor曾是硅谷投资人热捧的独角兽，卖点是“通过人工智能自动化生成财务报表” 。在融资1亿美元后，ScaleFactor被媒体曝光出所谓的人工智能其实是“人工”的智能——该公司聘请了大量人工外包支持。在丑闻的冲击下，该公司在融资1亿美元后却迎来了倒闭。
"根据前员工的说法，‘人工智能’并没有制作财务报表，而是由数十名会计在ScaleFactor的奥斯汀总部或菲律宾的外包办公室手动完成大部分工作。一些客户说，他们收到了充满错误的账本，被迫重新聘请会计师，自己清理这些烂摊子。"
在B端市场，很多以人工智能为噱头的SaaS产品也是同样的情况。对于一些“冲动型”采购者，如果没有对技术有足够的理解，也就无法明白技术如何推动业务的具体逻辑。而如果技术与业务需求脱节，那么采购软件的钱多半会“打水漂” 。
平衡不同角色的特点在现代企业中，采购一款软件决策人的角色越来越多。除了“一把手”，销售主管、技术主管、市场主管、增长主管、产品主管等各类角色的支持。在这些不同背景身份的人看来，选型决策的要点也不一样。
比如高层管理者也许会执着于解决特定的人员管理问题，或对“花哨功能”更加看重。比如，最初CRM软件打动一些老板的吸引力不在于“赢单”而在于解决“撞单”问题。CRM软件中，设置了销售线索的公海池/私海池的模块，一个新线索录入后三个月没有任何进展，该线索会自动从私海池转移到公海池中，面向团队所有成员开放并从时间上判断决定客户归属——谁先建立了该客户的完整资料档案，线索就归谁。
而对于技术主管来说，数据的兼容性，功能的稳定性以及是否开源等，才是核心考察点。即使通过了技术、管理者的考核，也可能会在法务那里翻车——毕竟在数据合规问题上，法务具有一票否决权。不同角色的特点对采购的结果会有巨大影响。决策者应该认识到这一点，并将这一步骤更加前置。
问对问题，问对的人问题“选错软件不可怕，最可怕的是问错问题。”这句话经常出现在SaaS买卖双方沟通过程之中。比如一个企业要解决营销中“如何提升用户留存率”的问题。但如果将这个核心问题作为考核标准，那么市场上大部分的营销类SaaS都能满足这一需求。
更明智的做法，问对问题，然后不断细分拆解问题，使之更加具体和清晰，并在问问题的过程中明确知道指向的人。

最初问题是：“如何提升用户留存率？”
具体一点：“如何让看到营销物料的用户进入社群并留下来？”
翻译：“如何为所有用户打标签，并根据标签在社群中提供个性化服务，提升留存率？”
执行：“xx来使用xx工具，为不同标签的用户提供不同服务，从而提升用户留存率？”

这里，xx可以是社群运营，可以是售后服务，但不应该是前端销售和产品经理。只有真正了解用户，并真正使用工具的人，才有资格回答这个问题。
在实际场景中，运营的问题提给销售，销售的问题提给产品，产品的问题提给市场，市场的问题提给管理。这样的错位情况在现实中并不少见。
比如在一家公司，出于拓展新客户的需求，采购了一款能“利用大数据技术全网搜索新销售线索”的软件。但真正使用之后，公司的销售发现，虽然软件确实每天都给到了大量的新线索，但其中高质量的线索寥寥无几。本来公司希望新线索带来新增利润，但因为销售人员每天花大量的时间筛选线索，反而导致服务老客户的时间减少，销售量反而短期内有所下降。
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衡量投入产出比SaaS行业有一句格言：“业务才是核心，SaaS只是工具” 。但从商业的角度讲，企业购买SaaS的成本也是成本，有时这样的成本还很高（比如BI、ERP等产品就价格高昂）。这些产品往往与企业的核心业务息息相关，采购风险很大。
目前，SaaS行业的普遍收费模式包括：按团队规模收费、按使用人数收费、按套餐分级收费、按效果付费、按使用时长收费、按功能增值付费、一次性买断付费和定制收费等。第二年除了持续订阅费用外，还可能产生功能更新、产品升级、售后服务、培训课程等费用。
这些收费方式往往互相混合。比如智能客服产品网易七鱼采取统一的按照座席收费的模式，专业版本年费为3888元/座席/年。阿里小蜜的收费有流量、座席、功能三种计费模式，专业版本年费（2388/年）+座席包（2256元/年*1个）+流量包（188元./个*5个）=6000元/年。
传统的ROI有两个计算公式：ROI=利润/投资×100%，ROI=(成本降低+收入增长)/总成本。移植到企服领域：购买工具的成本可以算作总成本，企业通过使用工具后的收益可以替换为（成本降低+收入增长）。前者好说，后者真的可以得出标准的一个数据吗？
Gartner曾对营销领域CRM工具的ROI进行考量，认为除了可见的成本和营收指标外，CRM还未企业带来更多隐形的利益。如满足需求、风险管理、先发优势等
可见现实中，ROI计算公式无法直接套用到企服领域。就比如智能客服产品，企业初期采购的目标可能是降低人力资源成本。但在现实中，智能客服不仅通过替代人工客服降低雇佣成本，还体现在两者相互融合，显著提升成单率的收入增长部分。
目前行业比较推崇的是用户价值计算公式。这种计算方式也许更加符合厂商的期待。但对于企业来说，财务指标仍然是说服老板的第一理由。随着产品和数据埋点更加完善，也许会有更多可衡量、可监测、可追踪的数据，总有一天企业ROI将获得更加精准的计算方式。

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用户价值
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编辑点评：虽然对于需要采购SaaS的企业来说，虽然市场上可供对比选择的产品越多，但并不意味着选择更容易，反而因为选项增加而进入“HARD”模式。而在目前的市场环境中，过去采购软件的陷阱，仍然困扰新一代采购者。企业要想避免为不合适的软件买单，必须要看到产品背后的人、业务和方法。
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原文标题：《企业如何避免为不合适的软件买单？》
作者：Quincy
【企业如何避免为不合适的软件买单？】实习生Samuelzx对本文亦有贡献