探路AIGC,SaaS迎来了重估时刻?

2023-12-25 10:52

本文主要是介绍探路AIGC,SaaS迎来了重估时刻?,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在过去几个月内,大模型、AIGC等概念几乎全网风靡,不少企业在AI技术浪潮的助推之下,纷纷选择投身其中,这其中自然也包括一些SaaS企业。

从开始的讨论,到随后的研发、测试、发布竞赛,一波接一波,TO B软件和SaaS公司正在努力借助这波东风,踏上智能化、便捷化的时代东风,借以摆脱软件本身的高门槛和复杂流程壁垒,一步跨入全新的AIGC时代。

SaaS跑步拥抱AIGC

目前国内的SaaS公司们,正在加速冲上与AIGC结合的道路,甚至它们采取动作的时间,比大模型在今年年初爆火的时间还要早。早在去年11月底,提供智能客服服务的智齿科技,就在其内部设置了讨论组,不断交流着这一前沿技术的发展情况,随后随着AIGC的爆发,它们内部开始迅速跟进这波趋势。

几乎在行业爆发不久,钉钉、飞书等协同办公领域的巨头们,也开始加速切入SaaS领域。

早在今年4月份,钉钉就宣布接入阿里通义千问大模型;5月份,钉钉正式邀测企业客户。与此同时,字节跳动旗下办公软件飞书发布视频,预告了其专属智能助手“MyAI”。同年四月,金山办公正式发布具备大语言模型的生成式人工智能应用。在众多巨头纷纷涌入AIGC之后,SaaS向AI化演变已经成为了必然趋势。

一方面,AIGC本身在降本增效、易用性等方面的进步,已经使其一脚踏入了传统SaaS公司的禁脔,SaaS公司不得不进行改进。比如在客户支持和服务场景中,现在的AIGC可以作为第一响应者提供帮助,它可以生成快速、准确的解决方案,降低客服团队的压力,并且AI可以打通知识库、FAQ和教程系统;在业务流程自动化领域,报告创建、数据分析、文档审查等已经可以用AIGC完成;甚至在商业决策中,它还可以用于预测市场趋势、客户留存率和潜在收入等。

SaaS业内人士曾表示,2019年时候做SaaS,行业内特别卷,以至于我们只能做垂直、做聚焦才有生存空间,最后不得不砍掉许多不相关的功能,专注做细分领域。但是在今年,随着AIGC的到来,情况得到了彻底扭转。因为过去企业服务行业的产品重心是数据收集、流程管理和流程优化,而这些都是企业不太感心趣的东西,其原因可以归结为两个:一来,国内企业对数字化的认知较国外并不高;二来,国内企业普遍没有什么钱。而企业的软件投入过大,操作上又过于繁琐,这就让企业很难投入足够的心力投入其中,而AI的到来则直接将这些都给省掉了。

在这种情况下,企业老板自然更愿意为AI工具付费,而不是为SaaS付费,此消彼长之下SaaS企业自然不得不加速向AIGC的转型。

另一方面,虽然当下国内在模型通用能力上存在诸多不足,但是国内在垂直应用领域确实高度发达,这使得我们更可能走出与美国完全不同的一条路。比如,中国的SaaS发展模式,或许更可能会聚焦于特定的应用领域,比如电商、短视频、金融,而不是追求产品的通用化。这种模式有利于国内企业,聚焦垂直领域积累的大量应用数据,更好地把握产业应用机会。

另外,结合前文所述,传统SaaS企业商业化面临很多问题,整体表现比较“鸡肋”,而AI的商业化显然更好一点。因此,不论是基于商业诉求还是现实需要,SaaS转型AIGC自然也就成了题中之义。

谁在引领潮头?

事实上,不只是国内,美股SaaS巨头Salesforce,已经在入局AIGC过程中获得了实实在在的收益。今年3月,Salesforce推出Einstein GPT,号称是全球第一个用于CRM(客户关系管理)的AIGC产品,同时推出了2.5亿美元的AIGC基金,用于投资有潜力的初创企业。6月,Salesforce宣布推出AI云(AI Cloud),并将AIGC基金翻倍至5亿美元。截至目前,该基金已投资包括Hugging Face、Anthropic在内的11家AI创企。

在它的一番布局之下,从2022年就开始暴跌、市值腰斩之后Salesforce,终于扭转颓势,迎来了股价的重新上升。除了Salesforce之外,国内的微盟和有赞,也在积极参与布局AIGC,很显然对于这些SaaS企业而言,当下入局AIGC有着更为切实的转型意义。

一来,各个SaaS企业通过积极布局AIGC,使其应用生态和场景大大拓展。微盟此前推出AI应用型产品微盟WAI,通过开源自研及与百度文心一言、腾讯云行业大模型等AI技术伙伴合作,推进布局“AI+SaaS”。报告期内,微盟云平台新开发与发布39个云市场应用程序及服务,新增优质生态合作伙伴9家,累计上架应用程序及服务476个,游戏760个,模板及组件1165个。

官方数据显示,“618”期间,商家对微盟WAI的使用量呈倍增趋势,以SaaS融合场景为例,微盟WAI单周内容生成增幅达到63%,其中公众号推文增幅400%,种草笔记标题增幅达257%,轮播图增幅达到243%。另外,此前有赞发布首个人工智能产品“加我智能”,目前主要支持图文推广和活动策划两大场景。其中“图文推广”可以根据商品信息、活动信息、推广渠道和使用场景生成转化率更好、效果更被喜欢的推广内容;“活动策划”能够清晰理解活动目的并自动跨产品和功能生成营销活动。

二来,SaaS企业可以借助AI工具,大大提升SaaS的客户服务能力,极大改善用户体验。目前来看,中小商家使用电商SaaS工具本质上是为了效率的提升,而AI工具一方面是面向顾客的客服类型的对话,另一方面是图文生成,可以为商家提供更好的销售建议,有助于商家改进营销策略,增强消费者购物体验,商家GMV提升后会有效增强对SAAS产品使用的黏性,吸引更多商家付费。

基础能力依然至关重要

从当下来看,AIGC和大模型的到来,无疑会给SaaS和To B软件带来机遇,并助力其发展。但问题是,这些新机遇并不足以完全改变行业既定的运行规律,倘若忽视基础能力的话其仍然无法继续发展。

首先,AI的单点能力被过度夸大,导致实际应用达不到应有的预期。在行业AI化之后,AI带来的单点能力有被过度热炒的痕迹。不可否认,这些点都是性感的创新点,确实以崭新的面貌,在短期之内收获了一波市场的认同,可当一波热潮褪去,大量的人开始应用并给予诸多反馈之后,很多人才发现曾经的想法多么自以为是。

以CRM为例,其所涉及的客户关系管理问题,就包括了从挖掘客户到获得线索,再形成订单,最后完成交易的流程才是这个管理体系的重中之重。因此,对于CRM厂商而言,最重要的事情是,先把基础的流程做好,而不能只是局限于单点。只有在满足管理需求之后,再去优化单点对应的用户体验,才是破局的根本所在。

推而广之,对于其他SaaS、To B软件也同样如此。产品本身的功能是否丰富、功能是否好用,这些都需要行业经验和技术共同重视。在这种情况下,若是只注重单点效果,而不关注底层基础,就很容易造成“头重脚轻”的发展模式,从而导致其在成长过程中摇摇晃晃很容易跌倒。

其次,对于行业SaaS公司而言,SaaS行业的AIGC化,最终比拼的还是企业的know-how能力。所谓万变不离其宗,技术只是催化性因素,只能做到赋能还做不到颠覆,大模型的真正能力在于泛化能力,但是在专业领域,恰恰是更需要专业企业的。更具象的理解是,AIGC、大模型的出现,在于它可以“如臂使指”的调用各种复杂的功能,让使用简单化,帮助SaaS企业更加“言简意赅”地吸收各行业经验,让其满足需求的服务便捷化。

因此,过度重视AIGC、大模型,只顾着追热点,忽略基础功能的能力构造,最终往往只能被热点裹挟,待到热潮褪去之后便难以持续前进。

SaaS迎来重估时刻了吗?

当然,尽管目前AIGC对于SaaS的影响,只是赋能而非颠覆性的,但AI的大规模应用并嵌入B端产业之中,对于SaaS企业的价值依然不言而喻。业内人士表示,只有AI才能把SaaS软件,从不值钱的“生产工具制造”转化为值钱的“生产资料制造”的转变,实现直接交付。

如前文所述,过去SaaS是卖给准备好了且有强烈需求的客户作为“可选工具”,用以提高效率,同时有较高的实施、安装和学习门槛;未来,SaaS借助AI的能力,就具备了卖给所有客户的几乎没有使用门槛的“必备工具”,大大提升SaaS的客户接受度。

同时,SaaS+AI还可以极大地降本增效,改善SaaS企业的整体业绩表现。众所周知,截至目前为止,国内绝大多数的SaaS企业,都面临普遍亏损的窘境,毛利为负的比比皆是,其核心就是SaaS本质是个重研发、重营销的行业,研发和营销的花费,导致行业整体成本居高不下。业内人士认为,很多SaaS企业连基本的营销和销售毛利都没有打正,更不用说运营、服务等毛利为正了。

在这种情况下,解决问题的办法无非三个:一是使用最便宜的人,把事情做对;第二个,利用AI节省一半以上的研发和营销费用,改善成本结构;第三个,烧钱做规模,没有规模盈利就不存在。目前看这三种办法里面,只有第二种靠谱。因为AI可以节约40%的人力成本,节省50%以上的研发周期,从而极大地降低企业的运营成本,这样困扰SaaS企业的盈利商业化困局,就有了解决途径。

如此从商业模型层面,这条路子就可以跑的通了,在商业模型可以跑通的情况下,SaaS企业长期以来备受打压的融资环境,或许有望得到改善。

另外,随着AIGC的引入,一些原本综合毛利较高的SaaS企业,有望率先扭转商业化不利的局面,抢先在这一轮AIGC的洗礼之下,率先崛起为行业巨头,而一些长期陷入亏损泥潭的SaaS企业,则面临被洗牌出清的命运。

从这个角度来看,随着AIGC的应用,SaaS企业的商业价值和估值或有望得到改善。但具体改善的程度和水平,还取决于未来AIGC与SaaS、与产业结合的深度,而在一切还不够清晰之前,让资本对SaaS给出一个合理的估值,恐怕仍然存在困难。

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