“本文作者：用友研究院院长吕建伟（阿朱）

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本来我已经不愿意再谈SaaS了，这都谈了五六年了，不想再跟祥林嫂一样磨破嘴皮了。可惜还是好多人问，只好再老生常谈一次。建议这篇文章大家打印出来，划线，这样能记在心里，这样我就不用以后再写一篇类似的文章了。

企业SaaS，按流程来说是：产品研发-销售与售前-实施与培训-二次开发-运营-技术支持与运维。

咱们接下来就一个个环节说。我就不标红了，大家自己去标红。懂者自然懂，不懂者还是不懂也挺好。

我经常说一句话：

不要用软件的运营模式去搞SaaS
不要拿企业级的东西去想象产业级

值得大家时刻警醒自己啊。

一、产品研发

经常会听到做大客户要：私有化部署、定制开发。

我的建议是：

1、研发大数据平台产品，化成本为收益，解决客户私有化部署的需求。利用消息队列中间件，实时同步数据到客户指定的私有服务器上。当然，这需要客户的服务器端也需要安装一套标准化的消息中间件接收端以及数据存储平台。至于这些数据存放到客户的本地服务器后，客户自己如何挖掘与分析，那需要客户自己另外购买其他家的私有化部署的大数据分析产品，你并不销售私有化部署的大数据分析产品

2、研发Open API开放平台，免费开放出来，方便合作伙伴搞集成开发。优先把同四大ERP厂商（SAP、Oracle、用友、金蝶）的接口开放出来，再把五大OA厂商（泛微、致远、蓝凌、钉钉、企业微信）的接口开放出来。另外，你还需要开放一套标准接口，方便不是这四大ERP厂商、五大OA厂商的系统来对接。这就和阿里奇门系统一样，我不管你使用什么乱七八糟的软件，我公布出我的接口，我的接口是稳定的，只要是按照我的接口方式接入进来，我内部处理就又顺畅了。

3、说到定制开发，无代码低代码的阿里宜搭平台难道不香吗？

想想一个客户，经常提所谓的定制开发，不外乎就是：

●查询与报表（通过大数据平台云来解决）

●集成开发（通过Open API开放平台来解决）

●扩展开发（通过无代码低代码平台来解决）

●性能优化（通过SaaS持续运维来解决）

最不好解决的就是现有的产品代码，客户要定制修改，这是真正的定制开发。这对于产品研发的架构是个挑战，这需要通过产品经理和应用架构师多个维度：那就是，该功能的哪些点，不同客户会不一样。那么，这些点，就要预留出来Open API，以便做插件。这样通过插件市场来解决这个问题。

二、销售与售前

做产品，就需要有明确的目标客户群定位以及画像，你不可能让所有客户都满意。

所以把目标客户群细分为三个层次，划分层次太多就会让销售与售前乱了，也会让产品设计乱了。

三个细分群体，每个细分群体的关键TOP 3诉求是什么，这是做客户画像的关键。

针对每个细分群体的关键TOP 3诉求，产品的落实点是什么。

形成标准话术，做好录像。给营销、售前、销售，一个个的培训、练习、指导、考试认证。谁不通过认证，谁就不能上岗工作。

如果不是这三个细分的客户群体，不是这3x3的TOP需求里的客户，不要碰。

企业是靠品牌化溢价、规模化/市场占有率挣钱的，不是靠一家家客户挣钱的。

三、实施与培训

实施周期一般拆分动作为：

1、业务流程梳理：这其实在欧美是独立的咨询公司、独立的咨询项目、独立的咨询费用来完成的。在中国没有这个独立市场，只好IT公司来搞。

2、数据初始化：这往往会涉及到数据标准讨论、原有数据的清洗修正、原有数据的升级。

3、功能配置：权限配置、业务开关参数配置、审批流程配置，其实这三件事反倒省事，不花费太长时间。

4、开发：集成开发、扩展开发、定制开发，这是另外一支流程，但确实需要开发完，验证完，才能实施上线，才能验收，才能回款。

5、测试验证：UAT（用户业务处理流程测试）、安全测试、性能压力测试、兼容性测试。

6、培训：讲课、练习与指导、上岗认证。

7、上线：试点运行、对账、结账。

8、扩大范围使用：使用的人群扩大、使用的功能点扩大。

其中这里最费功夫是前两个环节：业务流程梳理、数据初始化。

我的建议是，发挥SaaS运营的力量。这个解决方法，我一会再讲。

另外我还有个建议，那就是化成本为收入，把培训认证做成一项业务，放给培训认证生态合作伙伴。不要把培训放到实施环节中，要把培训环节和培训费用独立出来。既然独立出来，你就必须有独立的培训部门，专门进行培训课程研发、培训讲师训练与认证、培训合作伙伴开拓、培训营收KPI指标考核。

这样拆来拆去，其实实施真正就变成实施，那就是：项目管理、功能配置、推动上线。

四、SaaS运营

我给SaaS运营部门的一个终极使命就是：打死实施。

SaaS运营部门的人员要有能力：埋点、分析数据、制作模板、制作标准数据、制作自动化脚本。

SaaS运营部门的人员要不断观察实施人员和客户，经常会对什么配置、模板、数据进行初始化或变更，那么这些事就需要SaaS运营部门的人来搞定。由SaaS运营部门的人制作好模板、标准数据、自动化脚本，可以按客户所在行业、客户细分三大群体来分类。以后就内置到SaaS产品中。如果有些东西SaaS运营人员也无能为力优化，那么就反馈给产品研发部门，在产品研发环节优化掉。反正是SaaS，一套代码一个版本，代码所有权和运营权都归自己，产品研发持续优化持续上线就行，无须搞一年两个版本这种传统软件的套路。

每个新客户，一实施，不用搞业务流程梳理、需求探讨、数据标准讨论。客户的业务部部门骨干先和实施人员一起来选择这些标准的模板、数据。在这些标准之上再做微调。这样，实施的工作，以后越来越标准，越来越少。

2019数据猿年度榜单：

●2019大数据产业趋势人物榜TOP 10

●2019大数据产业创新服务企业榜TOP 15

●2019大数据产业创新服务产品榜TOP 40

2020年度榜单，尽情期待！

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