文新眸，作者｜李小东，编辑｜桑明强
中国 SaaS 行业前段时间发生了一个大事件，常年亏损的有赞终于实现了 2023 全年经营性盈利，利润大约 3552 万元。
字里行间，年报将盈利的动因，归结为商家整体的交易额和 KA 付费群体的上升，背后是有赞的客户画像从为中小商家提供工具，到为 KA 零售商提供服务的转变。
但事实上，这些并不能算是利润的直接原因。新眸调研后发现，据公开信息统计，2021 年底，有赞员工数 4500 人，到 2022 年底不到 2000 人，截至去年第三季度，员工进一步缩减到 1879 人，裁员覆盖从销售、营销、研发、产品、运营以及职能管理，有刚入职的新员工，也有中高层管理人员。
也就是说，有赞的盈利是建立在多轮无差别的人力降本后，行政支出得以节省了数亿元，以至于在总营收同比下滑的情况下，公司还能传出单季度要盈利的信号。从这个角度来看，有赞盈利对行业而言，就很难说是好消息了。
那么隔壁的微盟怎么样呢？
还在亏损。据新眸不完全统计，过去四年微盟累计亏了 40 多亿，市值跌了 90%。前不久的 2023 年财报显示，微盟期内经营亏损超 6 亿元，但由于大幅削减研发及销售人员，降本的同时亏损同比又收窄了一些。
有赞和微盟这两家公司的现状，让不少业内人士开始质疑 SaaS 行业国内落地的可行性，尤其去年以来，投资人话锋一转，不碰 SaaS 这一说法广为流传。一时间，质疑声四起——600 亿左右的天花板，30% 左右的年增长率，分散的市场，难伺候的客户，非标的各种需求，这就是中国企业 SaaS 的现状。
就像一些业内人士总结的，不同于若干年来互联网带给人们的爆炸式、一夜暴富的认知，SaaS 让市场回到了步步为营的发展场景，遵循最朴素的经济学定律：持续满足需求，才能持续得到回报。
和海外比产品是好的，但路径出了问题
SaaS 模式本质上是订阅付费，把一次性买软件的行为变成分期服务订阅，灵活部署、协同合作，客户既省钱又省力，对服务商来说还有规模经济效益，从各个角度来看，SaaS 可以说是相当完美的商业模式。
国内但凡在早期做 SaaS 的，产品大多对标国外，都想成为像 Salesforce 一样的巨头，包括投资人也如此期盼，毕竟国内地大物博、大大小小有需求的公司很多，任何一家有上进心的企业，都知道与时俱进转型数字化智能化，都应该知道这么做的目的是为了提高效率。在这种情况下，人们相信下一个传奇会诞生在中国。
拿有赞和微盟来说，前者成立于 2012 年，后者是 2013 年，同一时间 Salesforce 已经在 CRM 市场份额超过软件巨头 Oracle。当时流行的一句说法是，SaaS 在国内越来越火还因为云计算、大数据等技术进步，直接导致软件市场逐渐向云端迁移，有赞、微盟当然嗅到了这个趋势。
有赞和微盟两家的产品形态很像，都是帮品牌商家做独立站，类似海外的 Shopify，简单来说就是社交购物平台的工具商，给商家卖铲子，帮助他们开独立网店，产品刚开始最大的噱头是告诉客户，传统电商的流量是平台的，不是商家的，但在独立站，流量是商家的。
不过这两家对接的平台存在差异，就目前来看，有赞支持微信小程序、快手、微博等大部分内容平台，微盟主要对接的是微信生态和抖音小店。除此以外，对于商家来说，有赞和微盟在支付提现、手续费、结算周期等操作流程上差异也很大。
但这些都不是讨论的重点，他们最大的差异其实体现在运营的方式上。
有赞卖的是商家系统，不是中心化平台，没有流量，所以不做流量分发；创始人白鸦在阿里做过产品，有赞的初期定位就是一个帮淘宝店在微信上运营的工具，在素材组件、行业模版上积累丰富，功能大而全，还有支付牌照，可以实现渠道支付的一体化。
微盟的创始人孙涛勇出身百度搜索，据说以前向微信公众号提供过宣推服务，擅长精准营销，这也是微盟和有赞的区别所在，它不仅提供开店工具，还充当一个数字媒介。产品介绍上，微盟称能为客户提供营销服务，包括受众定位和数据分析，利用掌握的优质媒体源，产品中可内置广告投放渠道，降低前期推广成本，为客户提供一站式精准营销投放服务。
这里补充一下，微盟的广告业务在形成利润之前是成本项，微盟购买媒体资源后，增加一定价差再卖给广告主，资源方给微盟佣金，微盟也赚取广告差价。需要注意的是，广告主投放广告时，都要求有一定账期；但资源方通常没有账期，需要先付款后投放，微盟充当托盘商的角色先垫付广告费，账期后再回款，这里垫帐、回款环节会压缩到服务商的毛利。
但有意思的是，两家业务上的区别，并没有直接造成他们营收来源的差异化，同样一边是订阅解决方案（SaaS 软件），另一边是商家解决方案（TSO 全链路营销），订阅解决方案包括 SaaS 产品订阅费、云服务费及 PaaS 产品的服务费；商家解决方案包括交易费、广告收入及有其他的增值服务带来的收入。
站在客观角度来看，即使和国外的产品进行对比，国内的有赞、微盟这类 SaaS 工具在功能上也并不逊色，甚至因为要适应国内竞争激烈的电商环境，以及商家更复杂的个性化开店需求，他们的产品功能生态可以说非常完善了。
但为什么赚不到钱呢？
近十年，国产 SaaS 都在解决什么问题
通过有赞和微盟的财报，有赞收入下降，是核心订阅解决方案业务和云服务费减少；微盟亏损增加，被外界认为是在外面的电商渠道变化多端的时候，微盟还过于依赖微信生态圈，限制了进一步发展。
回到 SaaS 的本质来看，客户选择什么软件，就是为了获得某个具体的服务；而从整个客户的生命周期看，SaaS 供应商只要能够获得客户稳定的续费率，就能从一个单一客户身上重复获得收入，这里的效益会高于一次性买断。毕竟，只有稳定的、持续的收入才能够支撑起 SaaS 的持续增长。
按照这个逻辑，如果 SaaS 公司没持续增长，就说明没有稳定的客户续费。那么归根结底，要么是甲方公司不在了，要么是甲方公司还在，但供应商没能满足对方需求，这种需求并不是针对某个具体功能，而是没给客户带来实际满意的收入增长。
举个例子，很多企业客户，尤其是电商客户会反馈，SaaS 类的工具往往是重建设，轻运营，交付后就啥事不问了。他们的意思是，现在整个市场并不缺工具，而是缺流量和高转化，客户要的不是一套系统，而是行业的解决方案，很多客户卖了系统根本不会用。
那到这里，又有一个争论，客户因为不会运营所以才花钱买工具，但如果客户还用不好工具，那是因为客户缺乏运营人才；另一方面，是否产品设计本身有问题，没考虑到客户运营能力，供应商没跟上后续的服务。总之双方总是各执一词。
回到有赞和微盟两个产品体系，如果说刚开始最大的优势是独立站的“去中心化”，问题已经出现了，流量是商家自带的话，这显然不是很利于中小微玩家，要经营好私域，那自身原本最好要有一定的用户池来引流，再基于私域利用工具做一些营销管理。
按照这个逻辑，当下的 SaaS 服务商，在服务 KA 之外，还应该把重心落在交付后，帮助客户做曝光和进一步的运营优化。先前已有 Shopify 作为先例，其收入构成在 2015 年后发生明显变化：订阅解决方案收入占比逐渐下降，商家解决方案逐渐成为收入主要来源。
某种程度上，这也是 Salesforce 的经营逻辑，一开始只专注 CRM，有了用户之后慢慢兼并其他需求。但也是国内行业里经常被诟病的短板，销售靠话术把客户签约之后，忽视了持续性，后续怎么留存，甚至是客户到底适不适合用产品。
但把这件事放在国内的场景讨论，大家发现要解决的不单单是客户的留存续约，因为这不仅要考虑客户企业的质量，也受 SaaS 厂商服务和产品设计影响；同样要解决的另一个难题是，获客变得越来越难了，成本越来越高。
简单来讲，前期的研发、中期的获客、后期的服务，都是成本怪兽，而且它并不会随客户规模增加而显著降低，可以说，这是目前中国 SaaS 厂商最难却又不可言说的真正痛楚。
具体来讲，SaaS 公司的成本项包括多个方面，交易渠道成本、人工开支、服务器、宽带及硬件等等。以有赞举例，2019 年底，有赞存量付费商家有 8.2 万户，年 ARPU 是 7208 元，根据当年数据计算 CAC（获客成本）为 6487 元（5.32 亿/8.2 万）。
根据 LTV（客户终生价值）>3CAC，有人计算，要保持当前 ARPU，用户至少使用产品 32 个月有赞才能获利，但中国中小企业平均寿命才不到 30 个月。
2021 年之后，有赞就开始了持续至今的大客户战略，其实就是因为中小企业存活时间短，客户贡献收入少，投入大的问题。另一边，付费用户锐减也直接减少收入，后面的财报也反映出，有赞的获客成本仍然维持在 1 万元左右的高位。
结合前面，获客成本高企，后续进展不持续，这对于任何一家 SaaS 公司来说简直就是灾难。
SaaS 需要对新技术合理祛魅
近几年，伴随着 AI、大模型这些技术的爆发，各行各业都在尝试技术加成，SaaS 也不例外。
就目前来看，AI 最具应用价值的还是其学习和归因能力。比如微盟去年发布了基于大模型的 AI 应用型产品 WAI，官方介绍能够垂直于所有业务领域，通过 AI 为商城搭建、营销、图文创作等工作赋能，诸如当商家要统计会员数据时，只需问 WAI 一句，就能获得精确结果和页面链接，提高了检索和某些运营步骤的效率。
但对于这点也有不少人持反对意见，大模型、AI 的注入可能只是起到秀肌肉的作用，并没有从本质上解决原有问题，即通过实现客户价值来达到产品价值。
过于去追求新技术的加成，可能会本末倒置，过高的研发费用还会进一步压缩利润空间。此前有赞为了支持个性化大客户交付，年支出 3.4 亿研发，远超收入增长，带来的压力不是短期能够消化和填平的。
所以有人坚持，SaaS 是实用派，客户价值才是服务商长久的追求，他们不应该追求技术的先进性，这是现在 AI 大模型厂商，研究机构的工作。Notion CEO 甚至提出了“AI 大语言模型甚至会替代 SaaS”的观点，他的理论依据来源于：
SaaS 模式下，不同的软件和服务可能会将信息分散在不同的地方，导致信息碎片化。用户可能需要在多个不同的 SaaS 应用中查找和整合信息，增加了难度和成本。但 AI 能够解决这个问题，大模型在信息检索方面表现出色，能快速、准确地找到所需信息，可以更好地整合和组织各种来源的数据，提供更全面、统一的视图，从何简化操作，提高效率。
以上说法，都是当下 SaaS 领域讨论比较多的点。
不得不承认，直到如今，Salesforce 铸就了圈子里每个参与者的白日梦想，故事仍然要讲下去，国内依然有一些 SaaS 玩家抱有“对标国标市场和模式，落地国内后能够在体量上弯道超车”的想法，但残酷的现实已经给出了答案，在一个完全不一样的市场环境下，参照国外的考量指标，最终更大概率会导致橘生淮北的效果。
但也不能完全怪 SaaS 厂商，毕竟最早的赛道也是靠资本投出来的，新的事物刚出现时，国内没有参考，他们就只能参考国外，以至于忽略了国内外的环境和市场差异。这个市场是个怪圈，悲哀的是过去、现在及未来的淘汰者们，他们在被新事物取代之前，可能还没想好自己是为了取代什么。
