來源：牛透社（ID：Neuters）

撰文：周效敬

編輯：燕子

做一家公司僅有好的想法還不夠，還要有韌性和適應能力。

2023 年 7 月，機械工業(yè)出版出了一本書，名字叫《初創(chuàng)公司的退出機制》，講的是創(chuàng)業(yè)者如何賣掉一家初創(chuàng)公司。

這本書并未引起過多關注，直到今天豆瓣上還沒法顯示評分，因為評價人數(shù)不足。

這是一本被低估的書，至少在現(xiàn)階段，國內很多 to B 軟件創(chuàng)業(yè)者正在考慮如何上岸，無論是上市還是被并購，退出已經是擺在臺面上的話題。

該書作者亞歷桑德羅·克里梅德斯（Alejandro Cremades）是投資銀行家、律師，也是連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，他的客戶是那些尋求并購和融資服務的中小規(guī)模公司。

讓人印象深刻的是，2024 年 8 月，克里梅德斯通過其播客“交易撮合者”（DealMakers）訪談了一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)玩家——Moveworks 的創(chuàng)始人、CEOBhavin Shah。

Bhavin Shah 從三歲起就在硅谷生活，小學五六年級就會組裝奔騰 386 等型號電腦，當時還被學校選中與蘋果聯(lián)合創(chuàng)始人史蒂夫·沃茲尼亞克共進早餐。斯坦福研究生畢業(yè)后，Bhavin 加入當時僅有 70 名員工的初創(chuàng)玩具公司 LeapFrog。

公司迅速擴張，2002 年在紐交所上市，員工增至 1200 人。在 LeapFrog，從產品管理到業(yè)務拓展，他積累了寶貴經驗。

Bhavin 第一次創(chuàng)業(yè)選擇了教育游戲，結果沒達預期。他發(fā)現(xiàn)做一家公司遠比他想象中復雜，自己在融資、管理、組織文化建設上都存在短板，僅有好的想法還不夠，還要有韌性和適應能力。

2011 年，Bhavin Shah 與 Paul Tyma 共同創(chuàng)立了聯(lián)系人情報軟件“Refresh”。這是一款 iOS 應用，整合用戶的社交媒體、郵件、日歷等數(shù)據(jù)，提供會面前的預測性洞察。他們早期從風投機構獲得了約 1000 萬美元投資。

2014 年，Refresh 推出企業(yè)版產品，登陸 Salesforce AppExchange，深化銷售流程集成。2015 年，也就是在 Refresh 創(chuàng)立的第五年，公司被領英收購。收購后，12 名核心員工加入了領英團隊。

Moveworks 創(chuàng)始人、CEOBhavin Shah

在 Bhavin 把情報軟件賣掉的第二年（2016 年），他又創(chuàng)立了 Moveworks，這是一個由 AI 驅動的企業(yè)服務支持平臺，幫助企業(yè)自動化處理內部服務請求，比如 IT 支持、人力資源、設施管理等。

Moveworks 延續(xù)了 Bhavin 對“數(shù)據(jù)驅動人際關系”的探索，與 Refresh 相比，Moveworks 更聚焦企業(yè)內部服務場景。

在 2024 年 DealMakers 這檔播客訪談里，Bhavin 特意談到了 to B 創(chuàng)業(yè)的長期主義：“打造重要的事業(yè)需要時間，需要堅定的投入和長期堅持。”

而堅持多久才算是長期，Bhavin 認為“通常需要 7 年以上”。

巧合的是，在這檔播客播出僅 7 個月后（即 2025 年 3 月），ServiceNow 便官宣 28.5 億美元并購 Moveworks 的消息。

此時，距離 Bhavin 賣掉上家公司整 10 年，Bhavin 再次成功上岸。

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一場雙贏的并購

2019 年 11 月，SAP 前傳奇 CEO 孟鼎銘（Bill McDermott）加入 ServiceNow 擔任 CEO。他的理念是，未來的企業(yè)級軟件必須像人類一樣思考。

基于這一理念，ServiceNow 這個市值超千億美元的 SaaS 巨頭，這些年一直在加碼 AI 布局。

2023 年公司與英偉達合作開發(fā)企業(yè)級 AIGC 工具，并于 2024 年推出 AI 功能套件 Now Assist，該套件成為公司歷史上增長最快的產品。截至 2024 年 12 月底，已有近 1000 家客戶簽約該產品，實現(xiàn) AI 產品年合同價值突破 2 億美元。

然而，ServiceNow 的 AI 智能體主要用于自動化特定的后端任務，偏向流程自動化，Moveworks 則是一個出色的前端人工智能助手，能夠直接集成到 Slack、Teams 等協(xié)作工具中，覆蓋 HR、IT、財務等場景，可執(zhí)行各種不同的任務。同一個界面，既適用于提出任務需求的人，也適用于通常負責完成這些請求的人。

這種能夠廣泛覆蓋員工群體的產品對 ServiceNow 很有吸引力，彌補 ServiceNow 在對話式 AI 與端到端任務處理領域的短板，使 ServiceNow 形成從流程設計、自動化執(zhí)行到智能決策的全棧能力。

目前，超過 350 家大型企業(yè)和 500 多萬員工都在使用 Moveworks，其中包括 10% 的《財富》500 強企業(yè)。其客戶包括赫斯特集團（Hearst）、Instacart、帕洛阿爾托網絡公司（Palo Alto Networks）、西門子、豐田和聯(lián)合利華等。

Moveworks 的業(yè)績表現(xiàn)也很亮眼。

2024 年 9 月公布的數(shù)字，公司年度經常性收入（ARR）突破 1 億美元，并以 21 億美元的估值籌集了 3.15 億美元資金，投資方包括貝恩資本、光速創(chuàng)投、藍寶石創(chuàng)投、老虎環(huán)球基金等。

而對于 Bhavin 來說，Moveworks 的出手也只是其連續(xù)創(chuàng)業(yè)的一部分。反觀國內 to B 軟件市場，尤其是懷揣著敲鐘夢想的創(chuàng)業(yè)者，很難接受中途將企業(yè)賣掉這樣的結局，Bhavin 的做法不失為一種借鑒。

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功能矩陣與應用場景

Bhavin 發(fā)現(xiàn)，企業(yè)運營中存在一個常見的根本問題——解決常規(guī)支持請求會浪費大量時間。

隨著 Slack、Teams 和 WhatsApp 等平臺興起，企業(yè)溝通工具發(fā)生了深刻轉變，人們更傾向于在這些平臺上高效工作，于是 Bhavin 他們選擇在 Slack 上啟動項目，構建 AI 助手。

Moveworks 的主要產品

Moveworks 就像一位藏在企業(yè)通訊工具里的“全能 AI 管家”，能聽懂員工五花八門的請求，并秒級解決問題。

Bhavin 將他們的產品定義成一個生成式 AI 超級應用，用戶可以通過它訪問各種系統(tǒng)，而且 Bhavin 強調，這是一個保持中立的超級應用。它的核心功能和應用場景有：

1.跨部門智能支持

整合 IT、HR、財務、銷售等部門系統(tǒng)，通過自然語言理解（NLP）處理多語言請求，并支持薪資查詢等財務事務。

此外，還提供 “Copilot” 功能，利用大語言模型（LLMs）構建多步驟計劃解決問題，例如自動化工單創(chuàng)建、審批流程加速等。

找合同、查流程、批申請？它能從幾百個系統(tǒng)里精準撈針，比大海撈針容易多了；新同事迷路？政策咨詢刷屏？AI 化身“人形 Siri”，連 HR 小姐姐的咖啡時間都保住了，畢竟回答社保問題這種活，AI 可比人類記性好多了；合同到期提醒比生日祝福還準時，客戶資料秒級調取，連客戶寵物的名字都記得，雖然它暫時還不會幫客戶遛狗。

2.自動化與集成能力

通過 “Creator Studio” 允許開發(fā)者自定義對話式 AI 用例，簡化復雜工作流。與數(shù)百種企業(yè)系統(tǒng)（如 ITSM、ERP、Slack、Microsoft Teams）原生集成，支持任務自動化（如軟件配置、設施請求）和跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合。

無論你用 Slack 發(fā)消息還是在 Teams 打字，它都能理解夾雜行業(yè)黑話的請求。比如制造業(yè)員工說“產線卡了要審批”，它能瞬間調取 ERP 數(shù)據(jù)并推送給主管，分分鐘完成流程。

3.知識管理與預測分析

整合分散的企業(yè)知識庫和公共數(shù)據(jù)源，生成實時知識片段，縮小自助服務信息差距，員工問得越怪，它學得越快。

4.數(shù)據(jù)分析與洞察

“Copilot Insights”和“Employee Experience Insights”分析支持效率和員工需求，生成可優(yōu)化服務交付的待辦清單。

作為生成式 AI 超級應用，它具備跨部門智能支持與自動化集成能力，既能整合多部門系統(tǒng)高效處理各類請求、優(yōu)化流程，又能實現(xiàn)開發(fā)者自定義及多系統(tǒng)融合，全方位提升企業(yè)運營效率。

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構筑商業(yè)的護城河

Moveworks 作為企業(yè)級 AI 與 SaaS 融合的頭部公司，其商業(yè)模式圍繞訂閱制收費+垂直場景深度定制+生態(tài)合作驅動展開。

它的收費模式，核心邏輯是基于企業(yè)需求的動態(tài)定價。

其訂閱制（SaaS模式）是以年度或多年合約為基礎，按企業(yè)規(guī)模（員工數(shù)）、功能模塊（如 IT 支持、HR、銷售自動化等）、使用量（如 AI 調用次數(shù)）綜合定價。比如，一些財富 500 強客戶通常支付數(shù)百萬美元量級的年費。

Moveworks 還設定了消費分級，針對中小型企業(yè)，提供低門檻的“按需付費”選項（如按 AI 服務調用量計費），降低初期投入風險；還有一些增值費形式的附加費用，包括數(shù)據(jù)集成（如與 Slack、Microsoft Teams 的深度對接）、定制化訓練模型、專屬技術支持等。

值得一提的是，Moveworks 對目標客戶做了分層，大企業(yè)客戶由 Moveworks 直銷團隊對接，提供高度定制化服務（如專屬 AI 模型訓練、深度系統(tǒng)集成），合同金額通常在百萬美元級別，采用訂閱制+定制費用模式；

中小企業(yè)客戶則通過 AWS Marketplace 提供標準化套餐（如 1000 個～2500 個用戶，每人每年 150 美元），降低采購門檻，滿足輕量級需求。

目標客戶分層的原因無外乎，大客戶銷售周期長、談判復雜，需投入大量資源。AWS 渠道則能覆蓋中小客戶的長尾市場， Marketplace 每月有數(shù)百萬企業(yè)用戶訪問流量，Moveworks 無需直接投入銷售人力，可以用比自建渠道更低的成本觸達潛在客戶。

Moveworks 的官網上沒有公開價格表，潛在客戶需通過銷售團隊獲取定制報價，這種不透明的報價策略讓公司團隊在大客戶的談判中有了騰挪空間。

要給 SaaS 產品定一個大家都認可的公允價格并不容易，畢竟不同的企業(yè)其客戶規(guī)模、功能模塊、部署方式等都會存在差異。在這里，必須要提一下Moveworks 的一個核心定價策略——行業(yè)錨定價。

這是 SaaS 領域廣泛應用的價格心理戰(zhàn)策略，通過第三方機構發(fā)布的標準化成本模型，為企業(yè)客戶提供可對標的成本基準，降低價格談判中的摩擦。

比如，F(xiàn)orrester 的復合組織模型將內部開發(fā)、培訓等隱性成本顯性化，形成了透明的參考點。

它將 Moveworks 的訂閱費與客戶自建同類系統(tǒng)的成本對比，以突顯 ROI 的差異。Forrester 測算，使用 Moveworks 三年可節(jié)省成本 1150 萬美元。

從 Moveworks 錨定價和微軟 Copilot 定價的比較來看，Moveworks 的錨定價策略通過全成本透明化和風險共擔機制，構建了比微軟等巨頭更穩(wěn)健的定價護城河。

我們看錨定價如何支撐 Moveworks 的商業(yè)邏輯。

它將抽象的 AI 能力轉化為可量化的成本節(jié)約，解決了企業(yè)客戶在采購中存在的技術價值認知障礙；

在競爭防御上，通過 Forrester 第三方背書，建立“總成本最低”這一認知壁壘，以此來抵御低價競爭對手的沖擊；

此外，錨定價模型還可以快速復制到新行業(yè)，只需調整行業(yè)系數(shù)，即可生成新的基準。

未來，隨著生成式 AI 普及，Moveworks 可能需要引入動態(tài)錨定價，比如按 AI 解決率浮動計價。但其核心邏輯不會改變，即通過標準化模型降低決策摩擦力，仍然是 to B 軟件企業(yè)的重要法則。

Bhavin 這樣的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者會是投資人的理想型。實際上，投資人更希望國內 to B 軟件培育一個健康的并購市場。

To B 軟件行業(yè)最應該做的是合并同類項式的并購整合，支持同行業(yè)或相鄰行業(yè)的合并，通過并購整合加快獨立上市進程，打開估值天花板。這也是投資人最快、最可行且收益最大化的退出方式。

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