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“SaaS+AI”的誘惑:場景、定價與差異化

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AI 對于 SaaS 是利好,還是利空?AI 原生公司會顛覆現有 SaaS 公司嗎?AI產品如何定價?如何在通用大模型的基礎上做出差異化?

在本期“大崔會客廳”對話中,崔牛會創始人、CEO崔強,與北森聯合創始人、CEO紀偉國,以“SaaS+AI 的誘惑”為主題,圍繞SaaS廠商打磨AI產品的場景選擇、定價策略、先發還是后發等話題進行了深入探討。

紀偉國分享了北森在 AI 創新方面的實踐和思考:

“打磨 AI 產品,關鍵要找到適合大模型的場景,堅持‘能力可控原則’。目前大模型更適合起到一個助手的作用,在一些重要的決策場景,不能把方向盤交給AI,背后還應該由人做決策?!?/p>

“AI 對于 SaaS 是一個巨大的增量,SaaS 公司應當堅定地尋找合適的場景,做出能創造客戶價值的 AI 產品。”

“如果想實現更好的銷售,應當把 AI 產品做成一個獨立可收費的產品,而不是一個更高級的 AI 版本?!?/p>

“最大的風險點,在于能否找到正確的客戶場景和真正的機會點,客戶能夠為之獨立付費的 SKU。這需要花大量時間反復研討,直到無比確認后再做;我們希望研發能成為一個確定性的戰役,要做就一定會成功?!?/p>

“弄清楚了再做,遲幾個月沒關系,但別晚幾年。AI 作為戰略機會點,如果投入太晚了,追趕的難度就會變大,就變成了一個風險點。”

以下是對話內容的文字整理:

從看見,到All in

崔強:今天直播的主題是“SaaS+AI的誘惑”,這里的“誘惑”有幾層意思:2022 下半年 ChatGPT 發布后,為許多 SaaS 創業者帶來了很大的信心和動力,總體上看是幾分興奮,幾分焦慮,幾分挑戰,幾分期待這樣一種復雜的心情;經歷過2023年,我們更多的感受是去年通用大模型比較熱,真正在應用端落地的還比較少,但還是能看到一些商業化應用的出現。今天就請紀總聊聊北森在這方面的思考和動作。

紀偉國:北森是一家 HR SaaS 公司,我們在 AI 上探索了很多年。大模型出現之后,我們就在觀察、研究大模型技術,尋找它在人力資源數字化方面的應用場景,探索了大半年。后來,我們發現大模型在人力資源管理、員工全生命周期的很多場景中,是能夠為客戶創造巨大商業價值的,所以我們在戰略上決定“全面擁抱大模型 AI”,開始尋找并打磨大量的 AI 場景和產品。北森稱之為 AI Family,就是人力資源數字化的 AI 家族?,F在,我們圍繞人力資源場景打磨了七款 AI 助手,將對人力資源數字化產生一個非常大的變化。

崔強:北森在打磨 AI 產品的過程中經歷了哪些坑,積累了哪些經驗和原則?從看見大模型,到 All in 大模型,北森大概用了多久,經歷了一個什么樣的歷程?

紀偉國:其實在上一代 AI,北森就做過很多AI的東西。我記得當時北森內部有過激烈的爭論,最后還是找不到能夠創造巨大客戶價值的點,都是一些小場景;這一代大模型出來后,我們也是心存顧慮、擔心,所以我們開始去調研國內大模型、以及海外的大量實際 AI 應用場景,并在一些小場景上進行嘗試、理解大模型的技術本質。

差不多有一年多時間,我們最終確認:在很多人力資源場景中,生成式 AI 是可以創造巨大客戶價值的。然后戰略上一旦篤定,就聚焦、壓強、飽和攻擊,這是北森的研發邏輯。

崔強:生成式 AI 看上去很美,但真正落到企業業務場景中,它的幻覺和 B 端業務的嚴謹性之間,還是有一定沖突的。你們的解決方法是什么?

紀偉國:關鍵要找到適用的場景,我們有一個“能力可控原則”。在很多場景下 AI 是做不好的,比如在員工調薪、晉級等場景,目前還不能代替人做出決策。當前的 AI 大家叫 Copilot、Agent,說明它還只能起到一個助手的作用:在一些重要的決策場景,我們還不能把方向盤交給 AI,最后的決策需要由人來做出。

關于大模型幻覺,在某些場景下有成熟的解決方案:通過RAG(檢索增強生成)技術,建立向量數據庫,然后把企業知識放在向量數據庫中,用大語言模型做向量解析,這樣可以控制解答問題的邊界,解決大模型幻覺的問題。

崔強:在招聘場景,候選人的簡歷篩選是耗時耗力的,用 AI 可以做到接近人的篩選效果嗎?

紀偉國:其實在上一代 AI,我們就已經基本做到了 AI 替代人,但每個客戶的模型調優成本太高了,沒法商業化應用。這一代基于大模型做的 AI 招聘助手,可以進行簡歷的篩選,可以做到接近人的篩選效果。不僅如此,它能夠從客戶的歷史人才庫中推薦適合的簡歷,甚至通過外呼的方式再激活候選人,這些方面都大幅提升了招聘效率。

崔強:在服務客戶的過程中,有沒有一些客戶關心,但短期內讓你們很困惑的問題?

紀偉國:客戶經常會問你有沒有某種場景的 AI 應用?但很多情況下,這是客戶的好奇心,并非真實的需求。如果真按這個做出來產品,客戶并不一定會買單。所以,客戶好奇的與客戶真正想購買的,應當區別來看,這是 AI 創新的一個風險點。

以北森選擇的 AI 場景為例:AI 面試官,可以替代 HR 進行遠程面試,完成第一輪的初篩面試;AI 陪練,AI 和員工基于場景進行一對一的演練,通過練習來提升員工能力;AI 員工助手,回答員工關于人力資源的政策、制度詢問,提升 SSC 的回答效率。這些點都是基于業務場景的痛和需求來設計的,并非基于客戶一個創新想象。

崔強:使用大模型,用戶的數據安全怎么解決?

紀偉國:SaaS 軟件。首先就要保證客戶數據的安全可控;其次,還要解決跨租戶的隔離問題。通過 RAG 方式,把客戶數據放在向量數據庫,形成不同租戶之間數據庫隔離;另外,先選擇恰當的業務場景,目前我們 AI 面試官、AI 做課、AI 陪練類似的場景,它們一般不涉及企業核心隱私數據,客戶比較容易決策并開始采用。

SaaS 軟件要解決數據的安全可控問題,以及客戶的顧慮,這是一個基本前提。

定價原則

崔強:AI 功能開發完成后,怎么制定產品收費策略?能否聊一下你們的定價策略?

紀偉國:定價問題非常復雜,我們做過很多研究,我們有幾個假設:

第一,大模型是不斷演變的,現在只是早期階段,未來的成本會不斷降低的;第二,你的 AI 創新究竟能為客戶創造多大商業價值,當下是不太好判斷出來,因為真正的規模化采用是需要一段時間的;第三,價格不應成為 SaaS 快速獲客、驗證產品價值的障礙。

因此,如果 SaaS 廠商現階段想用大模型賺很多錢,可能不是太現實。所以,目前 AI 產品的價格,應該基于成本制訂一個大家相對能承受、比較容易購買的價格,讓客戶用起來,驗證 AI 產品的價值,才是上策。

崔強:AI 對于現有的 SaaS 公司是利好還是利空?AI 原生的 HR 公司,會顛覆現有的 HR SaaS 公司嗎?相信你們肯定考慮過這個問題。

紀偉國:先回答第二個問題:肯定不會。HR SaaS 是一個流程軟件,入轉調離的審批、以及調薪、績效評定的決策,都要由管理者來做出的,AI 更多是一個助理的角色,提供部分參考信息,并不能夠代替人做審批、做決策。

對于第一個問題:AI 對 SaaS 是一個巨大的增量。因為有了AI產品,SaaS廠商可以銷售更多產品,獲得更高的ARR;另外,基于大模型的AI場景只能通過云端方式做,如果客戶想采用各類的AI場景,就要接受SaaS的部署方式,這對SaaS公司是一個很大的利好。

崔強:在“SaaS+AI”的過程中,你們踩過哪些坑?有哪些原則可以分享給大家?

紀偉國:一開始我們也想在軟件中增加很多小的 AI 功能點,比如簡歷篩選,生成招聘圖片、生成職位描述等等。這些特性,客戶會覺得挺好的,但讓客戶付費還是比較困難的;推出一個更高價格的 AI 版本,也不行,根本原因是特性太碎、價值太小。

所以,如果想要有一個更好的銷售業績,還是應該把 AI 產品做成一個獨立的 SKU,一個獨立可收費的產品,一旦可以獨立收費了,客戶就能真正感受到 AI 產品的獨特價值了。所以北森的原則是:盡量做可產品化的 AI 場景。

崔強:這些新的 SKU,會和你原來的產品沖突嗎?比如原來沒有 AI 加持的老版本,和有 AI 加持的新產品之間,會不會因為升級和替換,互相影響?

紀偉國:不會,原有產品里面小的、碎片化的 AI 場景,客戶價值感不明顯,我們就盡量不收費了。而所謂的獨立產品,就應該和原來的產品耦合比較小、但又會促進原來的產品的應用。

比如:北森的 AI 面試官,就是一個獨立的產品,客戶可以單獨購買,是一個獨立的 SKU,又和招聘管理系統相互促進。AI 面試官和北森其它產品之間是一個弱耦合關系,又有自己獨立的價格,客戶就能夠體會到 AI 產品背后的獨特價值。AI 陪練助手、AI 做課助手和北森的學習系統也是同樣的邏輯。

崔強:如果要給 AI 產品定價的話,應當遵循一些什么原則,能否具體再講一下?

紀偉國:在 AI 產品定價方面,我們認真研究過國外的做法,有一些收獲。對于 SaaS 軟件,AI 產品定價的第一原則:還是應該按用戶數收費,這樣未來更容易獲得銷售增量;第二,是按照使用量收費。比如 AI 面試官,是按照面試者的數量收費;第三,是按照調用量收費。大模型廠商是按調用量收費的,但是 SaaS 廠商按照調用量向客戶收費,落地上比較困難,客戶不容易理解。這些是計費點的一些原則。

另外,還要考慮價格及競爭因素。目前 AI 產品的價值不一定說的清楚,產品也還有一些差距,而且大模型還在發展,價格也在不斷降低,所以我覺得可以定一個比較保守的價格,甚至就是盈虧平衡點,不賺錢,但可以通過 AI 帶動原 SaaS 產品銷售,或者與針對老客戶的交叉售賣,獲得更高的 ARR。原則是:價格不應成為客戶大規模采用的障礙。

崔強:你怎么看國內 To B 軟件的價格競爭?

紀偉國:正常、所有行業都有殘酷的價格競爭。

同質化的產品肯定會陷入價格戰的,這個是我們無法改變的。但我們應該有應對的策略:1)通過技術創新,例如AI產品,創造差異化的優勢,從而獲得額外溢價。2)通過內部運營能力,使自己的運營成本低于競爭對手,也可以獲得相對的競爭優勢。

崔強:我覺得價格戰,其實對廠商、客戶來說,都沒有太大益處。我說的價格戰,是指惡意競爭,而不是一個合理的競價區間。比如同樣的服務價格差三倍,這雖然可能是為了獲客,但其實是會干擾整個市場的。

我們看到中國整個企業軟件市場其實是沒有溢價的,價格是偏低的。管理軟件的價值,并沒有被客戶充分認同。這個問題未來一定要通過市場競爭解決,慢慢讓行業回到一個比較良性的軌道上。總的原則還是希望大家不要打價格戰,而是去關注自己的產品和服務,真正能為客戶帶來價值;另外,客戶看待報價時也需要更理性一些,因為很多東西并不是越便宜越好。

崔強:你們本身用了哪些 AI 的能力嗎?

紀偉國:北森在蘇州有一個大的客服中心,現在通過AI去回答一部分簡單的客戶問題,這個效率改善還是挺大的。我們也通過HR員工助手,替代SSC來回答員工的日常問題,還挺好的。

差異化競爭

崔強:有網友提問,在 AI 能力上,比如單獨的招聘模塊,我們怎么看與同行之間的競爭?在產品策略上如何應對?

紀偉國:大家都是基于大模型去做,場景和產品的外觀不會有什么差別。真正的差別,一定是在行業 Know-How 上。但行業 Know-How 最終也可能被同行理解,關鍵還在于你底層的知識積累。比如北森做的 AI 面試官,結合了北森在人才測評上 20 年的積累,包括:北森的能力圖譜、測評技術、及發展技術,這些獨有的知識和能力,是保證 AI 面試官評估準確的前提,這就成為我們AI面試官產品領先友商的絕對優勢。

崔強:在應用軟件和 AI 的結合中,技術差異其實沒那么大,最重要的還是行業 Know-How,以及多年以來獨有的經驗積累,這可能是最終能夠體現差異化的地方。

紀偉國:是的。

崔強:現在的 HR 軟件是一個全員應用,不像原來只是 HR,或者管理者用,也橫跨了員工從入職到離職的全生命周期,這個鏈條和行業 Know-How 的跨度是難以想象的。這對北森未來會帶來什么挑戰?

紀偉國:人力資源的場景太多、太碎,要做的東西就很多,需要足夠的人力和研發投資,才能形成規?;瘍瀯荨?/p>

所以,北森還是保證了足夠的研發投資,近 600 人產研團隊,接下來的用戶大會,我們一次性推出了 7 個 AI 助手,這個研發投入是相當大的。同時,我們還要保持耐心、持續打磨產品,挑戰很大啊。

崔強:越基礎的職位,簡歷越結構化。越高端的職位, AI 決策可能越困難。你們會不會遇到這樣的問題?

紀偉國:不同群體,比如藍領工人、知識員工、學生,我們考察的維度是不一樣的,招聘的場景也不同,通常大規模招聘才會用到 AI 面試官。而在高端的職位上,HR 不用使用 AI 面試官的。

在 AI 面試場景中,目前大模型能做的:一是可以基于簡歷去追問求職意愿;二是可以衡量應聘者的一部分外在表現;三是它能考察求職者的知識和技能。高端的職位,往往要評估個人的后續發展潛力,這方面 AI 是做不到的,我們把人才測評和AI面試官進行了深度融合、彌補了 AI 的短板,形成了“不僅測現在的能力,更要評未來的潛力”的六合一評估模型。

先發,還是后發?

崔強:有一種觀點,企業服務市場, 在 AI 上的先發優勢并沒那么大。如果看到別人成熟的、可以商業化的產品,是可以快速跟進的。比如一年前,可能有很多人先在 AI 上投入了很多研發,最后并沒有結出很好的果實;相比之下,那些在后邊看清楚后再投入的,反而可能結果更好一點。你怎么看這種情況?

紀偉國:要找到好的 AI 場景,最好的辦法是掃描市場,讓別人先做,確認市場機會點后再做。北森做得比較好的一個地方是:我們沒有直接沖進來,而是一直在旁邊觀察、判斷、等待,篤定了再去做,這也與北森的研發理念有關:我們希望產品研發是一個確定性的戰役,要做就一定會成功。

需要注意的是,SaaS 或者 AI 公司的老板,如果突然有個創新的想法,就按這個想法去做產品,大概率這個產品做完了是不靠譜的。一定要去觀察客戶要什么,或者客戶在做什么。比如去國外看有哪些新產品,友商在做什么,這些是不是客戶要付費購買的……弄清楚了再做,遲幾個月根本不重要,但別晚幾年。如果投入太晚了,在 AI 上的追趕難度就會變大,這其實是一個風險。

崔強:去年我們走進北森學習時,學習了北森整個研發管理的改變,北森是參考了華為的研發管理流程的,你說過華為是很難做出來像抖音這樣的產品的。剛才你提到 SaaS 公司老板,突然想到一個產品或者 AI 化的想法就去做,其實會害死一個公司。這樣是不是有點保守呢?

紀偉國:這是我們這么多年來的經驗。因為客戶真正要啥,只有和客戶聊了才知道。但一般老板是很少有足夠時間去見足夠多客戶的,這個想法就容易偏頗;此外,驗證這個想法的成本太高了,To B 產品的研發、迭代周期比較長。而且,一般情況下,老板提的想法,其他人也不好意思反對,這就比較消耗了。

所以,保守的打法是:要確定客戶的場景和真正的商業機會點,明確客戶愿意付費的 SKU?;ù罅繒r間反復研討,直到無比確認后再去做。

崔強:最后再用兩分鐘,談一下你對今晚話題的一些感受。

紀偉國:第一,我覺得大模型現在處在早期階段,它的技術還在不斷發展,成本也在不斷降低,所以在這個節點我們不要把它當成一個極其成熟的產品;第二,尋找場景,打磨產品,創造價值,是需要時間的,價值驗證比現在決定收多少錢更重要一些;第三,大模型有能力短板,它可以做很多事情,也有很多事情它做不了。在不同 SaaS 場景中,比如 CRM、客服、HR 等,一定能找到大模型生根發芽并創造價值的地方。

此外,to B 業務,確實不用過早去創新,但一旦當你識別到巨大的商業機會時,也不應該等太久。



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