观点
创办一家拥有500名员工、融资1.25亿美元的企业，我是这样做到的
当我回首在过去的15年里所创办的4家不同企业（最近是Bigcommerce）时发现，如果我现在重新创业的话，有些事我会选择不同的处理方法，而有些，我将会沿用之前的做法。
如果你尚处于起步阶段的话，请记住，这将是一段最少7-10年的旅程，所以当事情变得棘手时，我觉得沿用一些其他创始人的经验也许会对你有所帮助，因为他们也是从你这一阶段一路走来的。
以下就是我所开出的清单，希望能对你所有帮助。
我会采取独有的解决方法
初创团队达到10人之后，我将按照职位的自上而下雇佣新员工
从一开始就雇佣设计团队或是机构
专注于你的愿景、问题陈述而非方式方法
预先定义客户角色，再根据难度或是需求进行划分
首先专注于某个单一难点及角色
做到少而精，特别是在产品及市场方面
竞争始于红海，但努力去将市场进行重新定义，这样它就会变成蓝海
不要依赖于具有高需求量但供给又有限的单一资源
将你的平台视为多种产品而非性能
雇佣那些拥有丰富行业经验的产品经理
进行为期六个月（至少）的封闭测试，在产品正式推出前敲定USP（独特销售主张）
提高客户获取的ACV（实际现金价值）
每个人的奖金都与客户成功指标挂钩
从一开始就建立一个开放的平台（同样也适用于内部的RESTful API）
保持耐心，按照5/7/10年的时间表进行工作---忽视竞争对手，专心于市场机遇而非产品特性之争
重视直觉，特别是当涉及到选人用人的问题时---假定所有的简历都是放屁，安排每个竞聘者至少与五个人共事，以便选择
以一种能够衡量自身成长的方式来倾听来自公司的声音（特别是那些在日常工作中需要与客户打交道的群体）
成立一个客户咨询委员会，以物质奖励的方式来鼓励他们经常性的提出有价值的反馈
通过建立、犒劳一个具有影响力的团队来增强品牌号召力
理解四种不同的领导方式，并因人而异的加以运用
清楚公司目前所处的阶段（产品市场适应情况，做好增产的准备），只阅读与现阶段情况相关的书籍和博文
确保所有的高级主管都有自己的行政指导
听取所有意见并进行反馈，但是请记住它们仅仅是意见
业务中别意气用事，注意平衡工作与家庭、朋友和健康间的关系
要知道没人像你一样对公司那么上心，并坦然接受这一事实
开除人的时候要干净利落，有些错误不能轻易原谅，特别是对于那些要与原始数据打交道的部门，例如销售和营销
别在会上发言，这将会浪费大量的时间
不要因为自己具有诚实的意愿就假设所有人都这样
不要因为自己犯了错就自责不已
我会照搬之前正确的方法
用最少的资源建立MSP，然后一旦产品适应了市场就尽可能快的进行一轮融资
经常性地在全公司面前认可他人的成就
用自己的经验去解决熟悉的问题，接下来的7-10年你都可以这么做
打造一种独一无二、具有创始人风格的企业文化
不断地问自己“谁是世界上能够帮助我解决X问题的最佳人选？”然后去寻求帮助，要知道你不可能依靠自己解决所有问题
为公司估值进行艰苦谈判，以便持有尽可能多的股权，在此之前进行有条件的让步
创业伊始，从那些“做过”（有过相同经历）的投资者那里进行募资，不要去找那些“图表型投资人”，因为他们所重视的只有那些图表上的数字
雇佣最佳人选，无论他们身处何方，并以大量的股权进行物质刺激
创业伊始，要尽可能多的以个人角度对支持性询问进行解答
在公司成立的前两年里就推出产品，以保证你的计划能够嵌入到整个团队的DNA中去
清楚真正的对手是哪些人并加以关注，但是不能让他们打乱你的最初计划
成为公司的门面，学习如何进行当众发言
要有信心雇佣年长者，要知道所谓的年龄障碍只存在于你的心中
庆祝美好的时光，但是当事情变得不顺利时也要坦诚告知每个人，并与他们分享你的解决办法，以便让一切都回到正轨
要勤于对自己的愿景进行交流，直到麻木，那也要坚持下去
做自己所擅长的事，把其他事情留给那些比你聪明且富有经验的人来处理
清楚该找人来替代自己的时机，对自己的技能、热情有着深入了解，在自己被完全掏空之前找到替代者
打造独有的企业文化，并不断地对其进行强化，反复强调它的重要性，剔除掉那些与之相违背的人员
让自己无路可退---没有副业、没有备选职业，也没有候补计划。用两年的时间来全身心的投入到公司中去，然后抬头看看自己目前所处的位置、想想该怎样继续，并决定是继续走下去还是就此打住
当有需要时，你要善于推销自己的愿景并对刁钻的问题进行作答
做一个真正关心他人的人，并试着以谦逊、诚实的方式去改变世界
来源：创业邦
观点
HR真的有必要运用大数据来进行招聘吗？
在全球性竞争逐渐增强的环境下，人才的获取已显得越来越重要。而人才获取作为企业的当务之急，也正在促使“大数据”分析的出现，同时，大数据分析也将会越来越多地影响到人才获取的决策。
一些企业正在快速进军大数据分析，以帮助他们做出招聘和晋升的决策。此外，互联网技术的提升也为企业充分利用庞大的招聘信息进行数据分析提供了可能。我们现在正处于利用大数据进行分析的初期阶段，这是令人兴奋的。然而，数据分析过程中还有许多我们不了解的，这可能会是一种可怕的陷阱。但是我们并没有很多探索，而且也没有出台相关的法律。或许今后法院审理的由数据分析引发的案件会帮助我们回答那些将会出现的问题。
“大数据”存在于各种不同的领域，有着各种不同的来源，它携带着丰富的信息并快速发生转化。随着时间的推移，大数据的概念已经演变到包括所使用的分析工具和用于检查数据的方法。这可能会使“大数据”这一术语逐渐消失，由一种更精确的说法取而代之。
互联网选择员工
一些具有科技资源的企业正在研究使用包含“大数据分析”的软件，以帮助他们进行人员招聘质量、甄选方法和人才获取战略的评估。这些软件就是通过互联网对大数据的分析来预测职位空缺和晋升的最佳人选。
企业利用计算机筛选的数据来建立可预测的分析项目，这些数据一方面来自从社会媒体和公共活动以及可通过网络技术获得的的外部信息；另一方面来自企业提供的关于员工的内部信息，如绩效评估和测试结果的信息。企业正在进一步探索最有影响力的、最有效的和最准确的方法去筛选满足组织要求的人才。
跟踪系统的申请并不新鲜，但是一些企业正在以一种创新的方式将其运用于大数据分析，这种想法是利用申请者跟踪系统获得的数据信息，来更好地了解组织如何可以获取拔尖人才。这些企业可能会有人力资源信息系统（HRIS），来帮助企业进行申请者跟踪信息的处理，实现了企业招聘“从开始到结束的全程”。
预测模型不是万能的
专家建议企业“你可以使用”大数据分析，但并不意味着“你应该使用”大数据。在企业决定使用大数据预测性的信息来确定潜在的应聘者之前，它首先应该建立一个“如何辨别企业空缺职位与应聘者工作能力是否匹配”的理论方法。
利用大数据提供的招聘甄选解决方案之前，企业需要基于招聘目标确立一套明确的方法。企业应确保他们所收集的数据已经被准确地审核过，是“清晰而良好的”数据。而将从多种消息来源收集的数据整合到一个统一的数据库确实是一个巨大的挑战。
大数据分析只是一个收集有关应聘者信息的工具。作为工具，它就像你有了问题，你就会去寻找解决问题的方法。 而工具只有更结构化和标准化才更好，因为只有这样你才会得到更多可靠性，有效性和可能性的支撑。
规则落后于技术
企业需要对人才的获取快速做出反应，而网络申请者的规则却未能跟上这样快的反应速度。根据规则，求职者必须达到网上申请的四个规则。包括以下内容：个人通过网络或相关技术手段提交就业意向书；第三方需要衡量这些求职者与求职岗位是否匹配；求职者的兴趣意向应该表明他们具有符合求职岗位的基本素质；求职者不放弃自己的进一步考虑，否则就会表明他们对这个职位不再感兴趣。
随着互联网技术的快速发展，求职者现在可以通过他们的移动设备快速申请职位，同时雇主也可以通过公共网络来检查潜在求职者是否合格的大数据。根据一些联邦承包商的说法，2006年的互联网应用程序规则不能满足当今企业的需求和要求，严重妨碍了企业合法经营的需求。如今，互联网技术仍在迅速发展中，规则是否能快速做出相应的反应仍然是一个摆在世界面前的挑战。
大数据在利益合法上存在担忧
一些企业可能会通过利用人才信息获取阶段的大数据（这个阶段人才还没有成为正式的“申请者”），从而避免网上申请规则，减少不良协议的风险。因此，这些企业可以将大数据的研究结果和工具应用于人员招聘的开始阶段，来快速淘汰那些不满足基本工作要求的应聘者。你可以减少最初需要筛选的求职者数量，大量的数字对于不良信息的统计分析而言是有害的。因为当你有大量的统计数据时，会更容易发现统计分析的显著意义。
在评选的过程中，利用大数据的预测分析模型可以避免主观性。这为所有候选人提供了一个公平的竞争环境，这可能会带来一些有利的结果，保护应聘者免受无意的歧视。不过，专家建议在这一过程中，用人单位应该认真审查预测分析模型编码带来的偏差。
然而，利用大数据也可能会引发不同的处理索赔事件。当大数据的分析和选择程序只用于某一个受保护的群体，而不顾及其他人的时候，依赖这样的预测准则将可能剔除很多可能合格的应聘者，则这些应聘者很可能会因为受到这种不公平甚至不合法的对待而引发各种争议。
本文来源Exerts discuss big data’s effect on hiring，bias claims，作者高凡，版权归原作者所有，如有侵权请联系，我们将及时处理。谢谢！
观点
教你打造大获成功的SaaS销售团队
来自公众号：SaaS
SaaS创业有两道关卡。第一关：产品关，SaaS多租户技术的入门门槛很高，小团队难以掌握；第二关：销售关，SaaS产品售价较低，无法使用传统软件产品大客户经理的方式销售，低成本快速获客是关键。
不管是集客营销还是电话营销都只是方法，最终还是需要一只适合SaaS销售模式的销售团队。那么如何打造一只这样的团队呢？
▼▼▼如何打造一支销售团队
Kelly Schuur（Manager of ADRs at Intercom）典型的SaaS销售团队一般会有一群人主要负责识别潜在客户，继而将这些客户转给更有经验的销售人员来跟进。接下来讲讲我们是如何改进这种销售模式的。
传统的情况是，该团队由销售发展代表组成（Sales Development Representatives，简称：SDR）。他们每天的时间主要花在照着营销团队提供的潜在用户名单拨打未预约的产品推销电话上（Cold Calling）。
以我的个人经历来看，这种传统方式偶尔会奏效，但在我们Intercom公司看来，还存在更加有效的工作方法，让一支充满智慧、富于创造力且积极进取的销售代表团队发挥效用。事实上，我们销售副总裁Russ有力证过“未预约的电话销售模式已死”，并且有财务数据支持该观点。
当我们搭建公司的SDR团队时，做的第一件事就是改名字——将销售发展代表（Sales Development Representatives，简称：SDR）改为客户发展代表（Account Development Representatives ，简称：ADRs)。这一看起来微不足道的改变实则意义重大，绝不仅仅是名字变更那么简单。它强调了我们的销售团队聚焦在与客户及他们的公司发展真正长期的关系，而不是仅仅是把东西销售给他们然后就继续寻找下一个商机。
作为一名 ADR，像传统的 SDR一样，有责任帮助客户主管构建合格的销售漏斗（Pipeline）。不同之处在于，他们不再是成天花时间按名单上随机的号码进行电话销售，而是去接触那些已经在和Intercom互动的群体。正如我们的CEO Eoghan 曾阐述的：销售人员并不能生产需求，他们不是要把人们强行拉进来，而是要助力人们购买产品而已。我们已经将传统的SaaS模型反了过来，不同于以往将资金投入在昂贵的销售人员身上的方法，而是转向将这笔资金花费在生产需求上。出书、网络会议、博客发表、事件营销等市场策略都可以产生足够的集客销售潜在客户线索（inbound leads ），足以支持一个30人左右的销售代表团队。
（Image by Vic Bell）
我们从一年前才开始使用这个模型的，但从一开始它就大获成功，使得我们不得不快速地扩展ADR团队。在这期间，我们的ADR团队从3人增至17人，其中3人已晋升成为客户主管。以下是我在此期间获得的一些重要经验：
1.新的候选人背景要求迅速扩展团队最难也是最重要的挑战在于找到合适的人。在过去的几个月内，我们调整了ADR候选人的背景要求，更加专注于到底是什么塑造了成功的销售。我们最成功的销售代表是那些对产品有热情、对客户满意度表现出不懈关注并有很强的写作能力的人。这些要求与传统招聘SaaS销售的要求不同，传统的SaaS销售更侧重较强的口头交流能力，对Salesforce.com知识的掌握以及发掘客户的经验。但是在顾问式销售的新时代，你需要雇佣更聪明、更加产品导向的销售人员。
2.不要高估潜在客户线索根据我过往的经验，SDR往往是拖慢整个销售组织进程的瓶颈。他们认为自己需要通过远超要求的表现来将某些机会归功于己。销售是一个数量游戏，我们希望客户主管能有尽可能多的机会去进行销售。如果一个潜在客户希望和销售主管面谈，那么应让SDR使用一些在线工具（LinkedIn, CrunchBase, Twitter和Clearbit等）来初步具备销售主管的能力，而不要总把销售排除在这类活动之外。
3.质量 vs 数量
（Image by Adam Wagner）
这并不一定要是一个零和游戏——有可能两全其美。在Intercom，质量和数量是同等重要的。在大多数销售团队中，完成10个100美金机会的SDR会比完成1个1000美金机会的销售代表得到更多的奖励。我们则是根据ADR创造的销售漏斗总量来奖励销售代表，而不是按照销售机会的数量。ADR的报酬也和整个团队的绩效紧密相连，而不仅仅与个人的销售绩效相关。
4.跳出仪表盘来衡量绩效绩效。这不仅仅是一个意识形态上的心愿单，这是我们考虑销售代表晋升时用以衡量的绩效指标。本来销售就相对团队而言更加个人主义，创造共同的价值观有助于把团队连接在一起，并且鼓励人们做出对公司整体有贡献的决定。
5.将ADRs当成你的未来，因为他们确实就是
（Image by Ryan Ford）
公司的ADR团队是我们挑选客户主管的首选资源。通过首先晋升内部的顶尖人才，我们营造了一种绩效会得到回报的氛围。我们聘用聪明且积极进取的人，让他们知道这一内部优势，从而了解到自己在Intercom的晋升空间 。 还记得我前文提到3个我们的ADR已经成为客户主管的事吗？即使仅从单纯的、冰冷的、金钱的角度来看这个问题，从外部雇佣客户主管的成本也都远远高于从内部团队孵化晋升优秀人才。
我们肩负的使命是：创造最佳SaaS销售团队，让我们的客户和社群在Intercom的助力下获得成功。我们相信ADR团队是踏上这条道路的关键。
翻译：滕方/剩马丁校对：清源/Abby
观点
Coursera慕课报告显示，中国在线课程学习者受益最大
2015年12月10日，北京 - 今天，Coursera 发布了第一份在线课程学习者学习成果的调查报告，参与该调查的均为完成过在线公开课的中国学习者。Coursera 是全球最大的开放式在线教育平台（MOOC，慕课），在全球范围内有1,700 万注册学习者，其中中国用户超过 100 万。Coursera 的该项研究旨在了解完成过大规模慕课课程的学习者的学习动机和成果。
调查结果显示，大多数完成在线课程的中国学习者表示，慕课对职场和学业均有帮助，其中78%表示完成慕课课程对职业发展有帮助，而表示完成慕课课程对学业有帮助的学习者比例更是高达80%。注册在线课程时表示首要目的为职业提升（在职人士）或教育深造（教育寻求者）的学习者比例则更高。
中国的在职人士
通过Coursera学习的中国学习者中，90%的在职人士表示 “提升了应聘新职位竞争力”、“能够更好地胜任目前工作”等。在全球，该数据为 87%。
通过Coursera学习的中国学习者中，40%的在职人士表示实现了加薪、晋升、找到新工作或开展新事业。在全球，这一数据为 33%。
中国的教育寻求者
通过Coursera学习的中国学习者中，95%的教育寻求者表示获得了诸如“建立现有研究领域的知识体系”、“决定新的研究方向”、“在返校前温习学科概念”，甚至是“提高入学成功率”等收益。在全球，这一数据为 88%。
通过Coursera学习的中国学习者中，28%的教育寻求者表示获得了学分或免修预科项目资格等实质性收益。在全球，这一数据为 18%。
Coursera 公司首席执行官 Rick Levin 表示：“我们的愿景是通过连接全世界最好的教育资源，来改变人们的生活。这一调查已充分显现，在线课程对中国人的生活以及职业产生了巨大的影响，帮助他们挖掘自身最大的潜能。 在线学习对于促进中国经济发展和社会繁荣有着重要作用。”
观点
中小企业怎么活下去？
主持人：IDG 资本副总裁张海涛，嘉宾：Talking Data CEO 崔晓波、Teambition CEO 齐俊元、51 社保CEO余清泉、会小二 CEO 杨亮。
作为中小企业怎么样平衡效率和生存的问题？
崔晓波：我刚刚创业的时候，跟我以前的 boss 有一个对话，我问我在做公司过程中，规模和管理的方法的对应关系是什么？当时他跟我说，他很认真的想了一下，告诉我第一个坎儿在 100 人的时候，一百个人之前是更多是面对面的沟通，一百人之后的话一定会有流程，会有其他的东西上来。第二个坎儿是在 300 人左右，那时意味着你存在着异地办公甚至是跨时区办公的情况，所以这对很多人的管理能力有要求。人再多，情况就一样了。我们都是 70 后的，但是绝大部分的员工是 80 和 90 后的，如何用创新的管理方式去让公司运营得更好，这我们花了很多的功夫了。我觉得很多公司规模起不来，或者是说规模起来以后很容易垮掉的原因是因为管理的经验包括从业的经历没有处理好。
齐俊元：我觉得首先问这个问题的人应该是没有创业过，原因是对于任何创业公司来说效率其实就是生存。我总结下来效果最好的是在这个公司里边尽可能的透明。我把我管人的逻辑，把我做决定的逻辑告诉员工，把我公司的薪酬尽可能的标准化的体系告诉员工，因为薪酬导致的员工之间的猜测，上下级之间的猜测很容易就减少了。所以你尽可能的把这个团队变得透明，绝对非常重要。
余清泉：首先我非常同意刚才说的，对创业公司来讲，生存和效率之间是有部分划等号的。我觉得创业早期专注非常重要，关注点在哪里决定你能不能快速的跑起来，再就是借助工具，把事情简单化，同时把数据呈现出来，能够有利于更好的往前走。
杨亮：我主动把这个问题延展一下，其实我理解效率由创业团队内部的效率问题，也有创业团队为他的客户，用户解决的效率问题，我觉得这个对于创业团队内部的效率问题的话，解决方法有很多，用各种各样的工具，像钉钉等产品来加强相同。我觉得可能对于创始人来讲，核心问题是找到对的人，他的习惯其实往往决定了他个人的效率。早期的团队，知道每个人知道该该干什么，是解决团队效率问题的最大的关键。
当巨头进入了你的行业，和你竞争的时候，应该怎么办？
崔晓波：我们定位和其他的几个不一样，我们是第三方数据公司，中立就是我们的壁垒，我们跟个领域的企业有合作，跟 BAT 关系也很好。因为在数据领域，BAT 实际上本身都不太客观，他们会经常出一些数据产品，包括一些报告。但是坦率的说，在我们的客户里面，包括其他的类型客户里面，他们不敢去用他们的数据，因为他们是直接利益相关者。为了保持中立，我们所有的报告是免费的，从来不和别人合作，你如果做数据本身不能靠，就这种数据报告去赚钱，这样的话就中立性很受打击。
齐俊元：企业级客户绝对不会因为你给这个公司贴钱，他就用这个产品，所以企业市场很难指望你通过洒很多的广告一下子铺开市场。企业市场说话的是自己的产品好坏。假设大厂进入，我们要看自己有什么优势，是不是比他们更好的产品经理，是不是有更好的销售，如果是的话，基本上大厂对你没有什么特别大的影响。另外一点很重要是找切入点，大厂出来的产品经理绝对是老板思维，站在老板角度做出来的，而我们是从员工角度开发的，这个方面大家的切入点不一样。后期产品能不能有人用，对产品能不能获得商业模式、站住脚，我觉得看这个切入点。
余清泉：我们在用互联网改变传统服务，传统服务已经有巨头了，有的已经做得非常大。因为社保这件事非常复杂，之前有过 10年 和社保有关的行业积累，所以我们在自己的领域里还是很自信的。之后做服务的时候，一定要想明白为什么传统巨头做不了中小企业，企业里面是 HR 在做，企业外是外包给别人做，这个里面非常重要的是如何去提升效率。to B 服务只有对这个行业理解的非常细，才知道症结点在哪里，才能真正提高效率。其实 to B 的服务，要想做大而全根本不现实，很多大的最后也是生态的概念。只要把你的核心做好，再往上可以很开放，然后这个生态也是小，最后纳入这个生态就可以了，我觉得要是想做互联网就要把这个东西想明白了。
杨亮：这个话题我既同意齐俊元也同意余清泉的观点。首先齐俊元说得很对，企业服务领域中，巨头的补贴可能能产生一定的效果，但是产生的作用的效果不是特别大，比如说我们行业中有大量的高频的采购会议的这个公司，动辄一年的会议上亿，有的企业一年的会议预算八亿。这是每一个巨头能补得起的吗？
刚才余清泉提到了认知自己很重要，我觉得也是如此的。比如说我把自己定义为一个中跑选手，而不是一个短跑选手，作为一个短跑选手来说，一上来模式特别清晰，产品也非常易于理解，巨头发现市场很好一上来就是一个冲刺，他们冲刺，你也冲刺，我想你跑不过巨头。而作为一个中跑选手来说如何在该积聚力量的时候积聚力量，该发力的时候发力很重要。我们做中长跑就是给了你一点时间去积累，去提高护城河。
拿我们自己举例，从前天开始已经正式的停止了所有付费的对外推广。因为我们整个模式比去年的效率提升了 15 倍，营业额也提升了 15 倍，大量涌入的客户已经超过了整个系统本身的能力，所以我们停下来去积累品牌，在有可能遭遇剧透阻击的时候可以有自己的护城河。
张海涛：我也有点感受，我们投的非常多的项目，我们看到绝大部分的项目上是不怕大企业、巨头的，因为他虽然厉害，但是在细分领域，大象游泳不见得像游得过小鱼。另外一句没有关系的话，大家做这个企业服务或者是 to B 的项目，给自己的要求是第一年至少要涨十倍，这个十倍是我看到的一定要达到的线，听起来要求很高，但如果你没有达到，竞争者达到了，你就落下了。
怎么样提升企业的续约力？
杨亮：续约力的问题是所有的企业都要先回答的，关键核心还是要看一个产品给用户提供了什么样的价值，核心点在哪。举例来讲我们是一个基于 SaaS 模式的服务，但是我们是按照 B2B 电商平台的服务模式来收费的，而不是交易收费的，因此的话这个过程中关键点是在于我们如何给两端客户提供足够的便利。
我们一开始的时候做了一个交易撮合的工具，用户端提需求，酒店端来响应，通过我们的工具给客户出方案，包括提供报价，包括这个过程中我们帮助甲方的客户提供一站式的会议解决方案，帮助客户快速的找到资源。在这个过程中，痛点非常多，他有一个你解决这个痛点的次序的问题，有一个你先解决哪一端用户的问题。
最初的时候，我们并没有像同行一样主动做大量的供端，而且先做了一个改变用户者习惯的工作，我们给用户端的用户免费提供会议和服务的解决方案，并且给他一个溢价。在改变用户端的习惯之后我们供应端的企业，就是说包括大量的酒店会上来，这个时候有一系列的痛点，他要掌握数据，他要掌握竞争对手的情况，他要解决他用标的效率问题和响应的问题等等。这些痛点本身可能你要做一系列的改进和迭代，才能够解决这些用户的问题。然后我们有一个产品，就是帮助酒店给客户端应标的一个工具，这个工具从今年六月一号上线，到今年的 3.1 版本，一次次迭代让用户养成了习惯。我认为这是解决用户续约一个最根本的体现。
余清泉：续约力在 to B 里面经常讲到，但是 51 社保有一个不一样的观点，这个可能跟我自己的方式有关。大部分的 SaaS 是工具类的，就是辅助这个企业去做事情的。但我们恰恰是从服务类的切入的，因为服务类的续约力非常高。我觉得很多做 SaaS 的一定要想清楚，我会认为决定续约力的第一的恰恰是内容和习惯。如果你没有把他这个管理习惯培养起来的话，很有可能不是因为你的产品不好，而是说做了很长时间了根本没有人用过，这个最典型的像我们有一款医疗产品，最喜欢员工报销，如果一个企业做了一年一例没有报销过，那就是他们根本没有这个使用习惯，就不用谈后续了。
其次是产品和服务，这个和模式有一定的关系的。因为我这种社保类的、服务类的产品，续约率至少是 90%以上，这个很有意思，我们要不断的增加他的服务，让他能用，他用了之后未来可能会好一些，但是如果说完全觉得没有用，或者是一年到头没有用过这个服务的话，这个就很麻烦了。所以这是可能服务类和工具类稍微有一点的差别。
齐俊元：我们擅长给员工做他们爱用的东西，但员工不是个爱付钱的人，我们需要让他们的头付钱。所以我们功课主要是做在产品上，用产品来做工作，我们想到的点子是怎么样让用户在这里有更多的数据以及员工产生的内容，这些数据可以帮助管理团队，让管理者产生一种强烈参与的感然后去付费。
C 端的产品，我做一个好东西免费给你的圈子用，企业服务一定不能是这样，因为这样的产品，没有一个长期的生命力。你若不收费，用户对你的信任是要溃败的，因为他不知道你这个东西要拿他企业的数据干什么样的事情。所以企业服务一定是靠一个不是互联网化的羊毛出在狗身上，非常简单，创造价值，用户买单，形成一个简单可靠的商业模式，最后跑得很好。
来源：36氪 ，作者：徐宁，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5040881.html
观点
真格基金副总裁张子陶 主题演讲：白领、蓝领、兼职
本文是真格基金副总裁张子陶 主题演讲：白领、蓝领、兼职
首先是白领，只讨论社招不讨论校招，因为校招的频次、地点、时间都是比较固定的，并且有成熟的招聘流程，无论是宣讲会，网上申请和面试，每年对应届生来说大家安排得非常成熟，不集中讨论。
而社招的特点是发生的频次比较随机，中间存在着大量的信息不对称。同时整个招聘流程对于白领来说是非常长的。在这个产业链中间传统的猎头公司和求职网站，包括社交平台和熟人推荐成了所有的白领主要的一个招聘途径。
我们在这个模式上进行一下反思的话：
综合招聘实际上是如何从一个广告的展示平台能够进入到 B 环的综合性服务平台，是我们认为下一步需要思考的方向。
对于垂直招聘来说如何在你特定的切入领域做深做细，形成在这个垂直领域的综合的一个数据库，实际上我认为是一个发展的机会。
对于新兴招聘来说，其实就是如何大量的引入用户，然后让用户在这个里边建立自己的品牌，通过社交的元素让雇主和员工之间形成互动，增加粘性。
再看蓝领，我看得比较多是蓝领，这个也写过一篇文章《白领招聘已饱和，蓝领招聘还空着呢》，不做赘述。
关键成功要素，我简单分析一下：
对于工厂蓝领想做的话，第一个切入区比较集中，我们不认为能够出现一个全国化的公司，像长三角、珠三角等工厂比较密集的城市，甚至是集中的城市昆山、苏州等等进行深耕细作，还有不要尝试代替劳务派遣，因为这中间有灰色的链条，作为创业公司，或者是作为想要寻求风险投资的创业公司来讲有一些环节还是不适合进入的。再有就是说这个创业团队，需要工厂的经验比较丰富，所以无论是在座的投资人还是说创业者，我们考察一个优质的工厂蓝领的创业项目，实际上对于创始团队的要求非常高，非常了解这个行业才可以。
城市蓝领这边我们认为第一个是应该切入的领域比较集中，就是说你可以从餐饮，导购等等来切，而不是说你想把整个的这个北京的所有的服务行业全部切入，保安、保洁、按摩等等全部做。这个我们目前来看有不少创业公司尝试这么做，几乎没有发展出来。
另外一个可以推荐的，就是说要尝试切入连锁企业或者是 O2O 的公司，比如说尝试服务于美团和麦当劳和顺丰，服务于这些的公司可以有助于你比较迅速的获取用户。这个对于比较零散的城市希望蓝领来说是很有帮助的，最后就是说要努力实现服务闭环，什么是服务闭环，就是说我们都知道招工，你去投简历，看简历和面试都不是最重要的，最重要的是你给我送多少人，尤其是针对蓝领来说我需要五个人今天或者是这周到达，你能够多快的实现。
再说一下这个兼职，我看来这是最透明一些的。其实比较简单，就是说作为大学生、职校生，他们想去公司做很简单的活动或者是说短期的零工，基本上走的是兼职的渠道，这个过程中实际上区别于蓝领的特点是它对于赚钱并没有那么强烈的诉求，他可能的一个关注点是我想获得更多的工作经验和社会经验，以便更好的走入社会。
兼职的频次非常高，而且更容易实现交易的闭环，我当天工作，我当天就可以拿工资，这个对于一个企业来说要频繁的，大量的当天发工资对于大多数公司来说，这是一个非常大的负担。而这个时候对于一个初创公司来说恰恰是切入的良机，我可以帮你发工资，统计入职的人数，统计一个人在哪天做了什么，这是实际上为什么很多初创公司愿意从兼职来切呢，一个重要的原因，当然兼职的弊端是因为市场相对小，而且他的市场的用户时间相对短，一个大学生可能中间只有四年的时间，相当于一个蓝领，22-30 岁的工作周期。成功要素方面来讲，简单讲讲就是说从推广的方面，如何去获取更多的数量和岗位，更多的有质量的岗位，并且对真实性，对于整个的岗位的信息的丰富性来讲，是一个可以让一个创业公司脱颖而出的。
从产品研发方面，我们也认为兼职的这个方向，实际上比较容易做增值服务，所谓的增值服务就是说现在像比如说分期和购物，以及分时租赁等等是比较容易切入的，因为他们相对高频，这个活跃度以保证你在做这些增值服务的时候的转化率相对高一些。
圆桌：58 赶集高级副总裁张川，找萝卜网 CEO 付浩，拉勾网的 CMO 鲍艾乐，Boss 直聘 CEO 赵鹏
主持人：招聘业务下一个可能的爆发点在哪里？
赵鹏：我心里认为招聘这个任务的频次低，毕竟是 12-18 个月搞一次的事，所以这种事情很难出一次爆发性的东西，不像蓝领人群差不多六到四个月换一次工作。但是有五亿人要上班，有一千五百万的企业要回来实现自己的梦想，所以机会一直存在，我们也一直活着。不过，像今年的 to B，去年的 to P，前年 to C，大前年是 to VC，每年都有爆发的，但我们这个领域是冷门，所以不要笑我们，我不觉得我们有爆发点。
鲍艾乐：我觉得这个爆发本身就是伪命题。如果非要说，假设智联、51 是第一春的话，可能我们现在正在第二春，我们的第二春正在发声。
付浩：找萝卜真正是在看现在中国整个广告招聘时代下现在发展到这个状况，HR 需要什么工具，我们不是一个获取 CN 的入口，不是做平台，其实就是做一件事，帮助 HR 做职位的分发。结合自己的业务来说，未来除了招聘就是之后可能也会有薪酬的管理，像今天我们看到的瑞普特，过去四五年的发展过程中从招聘向薪酬管理的方向去走，我们也是希望通过简单的增值帮助 HR 的用户。
张川：因为我一直是研究分类信息，其实分类信息在国内和国外都一样，这个业务本身的特征都是有爆发式的增长。为什么这个行业发展的慢，和刚才讲的低频有很大的关系，体验好要下一年，甚至是十年以后体验好，这是典型的生活服务业的特点，我觉得在本身这件事服务的基础上做什么事情会做得更好，低频的业务上首先把业务的本质做好。业务的本质有两特点：第一个是量大，一个是流动性高。
至于什么地方有爆发点或者是突破点。我觉得整个招聘市场上其实已经有了这么多的创新，从突破点上来讲我们一定要从一个贴广告，或者是贴信息的模式慢慢走向不是卖简历，而是卖人的过程。这个模型越慢，越稳的企业，五到十年之后，突然发力的企业，往往是最后的胜利。
主持人：大家与自己客户的交流过程中，觉得一个企业应该为招聘付出怎么样的精力和成本呢？
付浩：我们有关注二十到两百个人规模的公司，大多是中小规模，这个群体足够大，需求足够的统一和规范。我们今天招聘严格意义上来讲分为两大部分，第一部分是真正有效做招聘，大家可能都知道的内推，内推是我们过去研究过，其实对一个企业招聘效率最高的一个方式。真正的投入到这个企业内部的推荐，包括可能用一些奖励或者是提供其他的方式去做。剩下其实我们会理解为是通过渠道的方式，甚至是我们会理解为有 RPU 的业务存在，所以说这个里面，针对企业的 HR，必须要活用这些方式，无论是内部推荐还是外部的其他的管理使用，可能归占用 HR60％-70％的精力。
鲍艾乐：其实拉勾自己也是从几个人走到现在的几百人，现在我们服务的企业里面很多是创始团队，也有很多的超大型上万人的公司，像 BAT，小米，360 都是拉勾非常重要的招聘方。在这个平台上，我个人会觉得说一个企业怎么样去分配招人的精力，不同的阶段的做法不一样的。
我个人的感受，如果你是一个初创企业，在早期，花再多的精力都是不为过的。所以我非常建议早期团队的 CEO，一定要舍得把事情交给其他人来做，自己花更多的时间找到牛人，无所不用其极，因为这是你杠杆最大的地方。
更大一点的公司不一样了，比如说到三四百人的时候，我们开始重视企业文化的建设了，这个时候你会形成自己招人的方法论，会拥有一个比较专业的 HR 的团队，这个事情会交给专业的人去做了。
再大一点的团队，比如说叫做 BAT 这个阶段的公司，他的人力资源的体系变得非常的强大，他会更加看重我招聘的效率和人员的组织结构的建设，包括我的人员的特质，我要什么样的特质。
赵鹏：雷军是 BOSS 直聘的投资人之一，他有一句话是 “我用 80%的时间招人”。招人这事首先看成本，钱是最容易衡量的。然后是时间，还有一种成本叫做机会成本。例如企业通过猎头买到了什么，你是花钱了，但是你节约了时间，同时你还保护了自己的机会成本。
所以我会建议大家，年轻的企业的会在招聘上分为钱、时间、机会成本去看待，如果每个都想省的话肯定每一个都赔了，看看什么状态上什么事情最重要。早期的企业，特别重要的人让他进来的时候，慢一点下决定。如果说觉得不合适的话，走的时候快一点下决定。
张川：在赵鹏兄的后面回答压力很大，我觉得两个方向，一个是 58 和赶集的客户是如何考虑这个问题的，和在座的关系不大，我可以简单描述一下，大体上可以想象一下一个人五百块钱，着急的话就付这个成本，不着急就不付这个成本。
企业招人需要看具体业务需求。例如 58 和 58 到家，58 招人的时候更喜欢招稳重一些，年纪比较大，甚至是 30 岁以上的产品经理和技术，而 58 到家很容易招到刚刚毕业的大学生和人全身心的投入。所以我自己的经验是 for B 的更愿意招一个他更愿意长期为这个事业付出的人。
来源：36氪 ，作者：徐宁，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5040821.html
观点
数据是你的生命线，请待她如待初恋
原文：Your Data Is Your Lifeblood，（译者注：很多人坐在数据的金矿上而视若无睹，特此翻译了这篇文章，希望引起大家的重视。）
Ben Porterfield 在自己的 Linkedin 主页这样形容自己：一个有经验的冲浪者。除了在 Santa Cruz 海岸冲浪以外，他还帮助一系列初创企业在变幻无穷的互联网浪潮中破浪前进。他是 Sticky, Inc.（译者注：一个成功的硅谷广告数据公司）的首席工程师，接着与小伙伴联合创立了 Rally Up (译者注：移动 APP 公司，2010年 被 AOL 收购)。
他的经历，容易让人产生 “连续创业原来这么简单轻松啊” 的坑爹错觉。
Porterfield 的最新创业项目是 Looker, 一个商业数据分析解决方案提供商。Porterfield 带领着一帮工程师帮助小至初创企业大到行业巨头（比如 Etsy, Sony, Disney, and Yahoo）更好地做决策。Looker 帮助无数公司开发适合自己的算法，从而也更清晰地看到为什么会走这些弯路。
数据分析是一种经常被人视为假高大上的鸡肋工具。当你正在焦头烂额地为自己的初创公司设定市场定位的时候，你一定会把处理数据当做一种闲得蛋疼行为。但等公司走上轨道后，你需要更好地理解你的用户，而此时回头看之前积累得如同乱麻的原始数据，你会突然意识到你并没有很好地收集你想要的信息。
在本文中，Porterfield 将跟我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处？用什么工具分析最好？可以规避哪些常见的错误？以及，今天的你如何亡羊补牢？
听哥说，千万别等了
你的第一想法可能是由你团队里的工程师们胡乱拼凑点什么来储存这些数据。Porterfield 见过太多抱着这个想法而失败的公司。其实应该从一开始就投资更多的时间和金钱来寻找靠谱的数据收集分析工具。道理很简单：
每个人都需要方便地使用靠谱的数据。
把数据分析当做吃喝拉撒一样的日常基本需求，意味着让你公司的每一位成员，而不仅仅是技术人员，都可以便捷使用。每一个人，特别是直面客户的前线人员，都需要方便地获取及理解这些数据。而一个好的工具能帮助工程师以外的其他人都轻松地从这些原始数据中获得有用的信息，从而做出正确的决策。
而在建立这样的数据分析基础框架时，一定要考虑到如何让没有数理分析背景的小白使用者可以自主地设计数据跑出来的形式内容，因为这样的小白使用者往往更更理解产品业务流程，更能提出核心的问题。
Porterfield 还说到，若能把数据嵌入到各种唾手可得的日常应用中，企业能创造一种数据为导向的文化。从商业运营的角度来说，这样一个能自助生成数据的平台能释放原本专注于数据分析的工程师们，让他们更好地专注于产品设计或者是其他更高层次的问题。
企业的数据分析团队其实自身已成为许多公司发展的瓶颈。他们不应该像图书管理员似的，仅仅是按照别人的需求去读取和解读数据。Todd Lehr, Dollar Shave Club 的资深工程师分享了个类似的故事：有个叫 Juan 的开发者在公司负责生成所有数据报告。当他手头积压太多工作而卡壳时，我们也会因没有数据而无法顺利工作。我们把这种情况戏谑为 “Juan 式卡壳”。
而如果有一个良好的自助数据平台，企业则不需要聘请这样的专人负责管理数据，从而也避免了这样的 “Juan 式卡壳”。工程师们可以更好地专注于开发和优化产品。
The 6 Mistakes Smart People Make with Their Analytics
关于数据分析，聪明人常犯的 6 个错误：
帮助大量的公司梳理数据分析流程后，Porterfield 总结出 6 个企业常走的弯路。
1. 走得太快，没空回头看路。
初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。” 他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。
2．你没有记录足够的数据。
光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解读出各种细微因素对于销售或者用户使用习惯的影响。
与此同时，数据储存越来越便宜。同时做大量的分析也不是什么高风险的事情，只要买足够的空间就不会有 system breakdown 的风险。因此，记录尽可能多的数据总不会是一件坏事。
不要害怕量大。对于初创企业来说，大数据其实还是比较少见的事情。如果正处于初创期的你果真（幸运地）有这样的困扰，Porterfield 推荐使用一个叫 Hadoop 的平台。
3. 其实你的团队成员常常感觉自己在盲人摸象。
许多公司以为他们把数据扔给 Mixpanel, Kissmetrics,或者 Google Analytics 就够了，但他们常常忽略了团队的哪些成员能真正解读这些数据的内在含义。你需要经常提醒团队里面每一位成员多去理解这些数据，并更多地基于数据来做决策。要不然，你的产品团队只会盲目地开发产品，并祈祷能踩中热点，不管最终成功还是失败了都是一头雾水。
举个栗子。有天你决定采用市场上常见的病毒营销手段吸引新用户。如你所愿，用户量啪啪啪地上来了。可此时你会遇到新的迷茫：你无法衡量这个营销手段对老用户的影响。人们可能被吸引眼球，注册为新用户，然后厌倦而不再使用。你可能为吸引了一帮没有价值的用户付出了过高的代价。而你的产品团队可能还在沾沾自喜，认为这个损害产品的营销手段是成功的。
这种傻错误经常发生。而如果你的企业在一开始就建立起人人可自助使用的数据平台，来解答他们工作中最重要的疑惑，则可以避免上文所说的悲剧。
4. 把数据存放在不合适的地方。
先让我们来看一个正确示范吧。Porerfield 提到他有个客户整合了 NoSQL, Redshift, Kitnesis 以及 Looker 的资源自创了一个数据分析框架。这个框架不仅能在很高的量级上捕获及储存自己的数据，还能承受每月数以百万计的点击流量，还能让所有人查询自己想要的数据。这个系统甚至可以让不懂 SQL 语言的小白用户们真正理解数据的意义。而在数据分析的世界里，基本上如果你不会 SQL, 你就完蛋了。如果总是要等待工程师去把数据跑出来，那就是把自己陷入困境。而工程师在不理解需求的情况下建立的算法或者买的软件对于使用者来说往往是个煎熬，因为他们对数据的使用往往与前者不再同一水平线上。
你需要让你所有的数据都存放在同一个地方。这个是关键关键最关键的原则。
让我们回到前文那个假设存在的公司。他们做了一个又一个病毒营销，但是没有把用户活动数据放在同一框架内，所以他们无法分析一个活动是如何关联到另一个活动的。他们也无法进行一个横跨日常运营以及活动期间的数据分析比较。
很多公司把数据发给外包商储存，然后就当甩手掌柜了。可是常常这些数据到了外包商手里就会变成其他形式，而转化回来则需要不少工序。这些数据往往是某些宣传造势活动时期你的网站或者产品的相关数据。结合日常运营数据来看，你可以挖掘哪些活动促成了用户转化。而这样结合日常运营数据来分析用户使用历程的方式是至关重要的。但令人震惊的是，尽管任何时期的所有运营数据都至关重要，许多公司仍不屑于捕获及记录他们。约一半以上 Porterfield 所见过的公司都将日常运营数据与活动数据分开来看。这样严重妨碍了公司正确地理解与决策。
5. 目光短浅。
任何一个好的数据分析框架在设计之初都必须满足长期使用的需要。诚然，你总是可以调整你的框架。但数据积累越多，做调整的代价越大。而且常常做出调整后，你需要同时记录新旧两套系统来确保数据不会丢失。
因此，我们最好能在第一天就把框架设计好。其中一个简单粗暴有效地方法就是所有能获取的数据放在同一个可延展的平台。不需要浪费时间选择一个最优解决方法，只要确认这个平台可以装得下所有将来可能用到的数据，且跨平台也能跑起来就行了。一般来说这样的原始平台能至少支撑一到两年。
6. 过度总结
虽然说这个问题对于拥有大数据分析团队的公司来说更常见，初创公司最好也能注意避免掉。试想一下，有多少公司只是记录平均每分钟多少销售额，而不是具体每一分钟销售了多少金额？在过去由于运算能力有限，我们只能把海量数据总结成几个点来看。但在当下，这些运算量根本不是问题，所有人都可以把运营数据精确到分钟来记录。而这些精确的记录可以告诉你海量的信息，比如为什么转化率在上升或者下降。
人们常常自我陶醉于做出了几张漂亮的图标或者 PPT。这些总结性的表达看上去很令人振奋，但我们不应该基于这些肤浅的总结来做决策，因为这些漂亮的总结性陈述并不能真正反映问题的实质。相反，我们更应该关注极端值（Outliers）
The 3 Easiest Ways to Avoid These Mistakes
三个简单防护措施帮你少走弯路
少犯错误远比你想的重要，因为错误一旦发生，很容易耗费大量的工程时间和资源来弥补错误。如果不小心，你的工程师们可能花费昂贵的时间来为销售团队解码数据，可能错过无数宝贵的营销机会。每当数据变得难使用或者理解时，你的团队决策速度会变慢，因此你的生意进展必将受到拖累。
好消息是，如果你从有用户伊始就采用以下三个简单的防护措施，你一定可以避免走很多弯路。
1. 任命一个商业数据首席工程师
如果你能在团队中找到一个队数据分析真正有兴趣的工程师，你可以让他负责记录管理所有数据。这将为整个团队节省海量的时间。Porterfield 分享到，在 Looker, 这样的一个商业数据首席工程师负责写能记录所有数据的脚本，从而方便大家总是能在同一个数据库内获取需要的信息。事实证明，这是个简单有效的方法，极大地提高了团队的工作效率。
2. 把数据放在开放的平台上
Porterfield 强力推荐大家使用类似于 Snowplow 的开源平台，以能实时记录所有与产品相关的活动事件数据。它使用方便，有好的技术支援，可以放量使用。而最棒的一点，它能与你其余的数据框架很好的兼容。
3. 尽快将你的数据迁移到 AWS Redshift 或者其它大规模并行处理数据库（MPP）上
对于还处于早期的公司来说，类似于 Redshift 这种基于云端的 MPP 经常就是最好的选择。因为他们价格便宜，便于部署和管理，并且扩展性强。在理想状况下，你会希望从公司有记录之初就将你的事件与操作的数据写入亚马逊 Redshift 之中。“使用 Redshift 的好处在于这个平台便宜，迅速，可访问性高，” Porterfield 说。并且，对于那些已经使用 AWS 服务的人来说，它（使用 redshift）可以无缝接入你已有的架构中。你可以很容易的建设一个数据通道把数据直接传入这个系统中进行分析处理。“Redshift 能让你灵活的写入巨量的颗粒状的数据而并不根据事件触发量的多少这样难以估计的参数来收费，” 他说。“其它的服务会根据你储存事件的多少来收费，所以当越来越多的人使用你的产品时，越来越多的操作数据会被记录下来，这会导致最终的收费像火箭一样越升越高。”
如何用数据分析占领市场先机？
数据分析的价值取决于它能如何帮助你占领市场先机。作为初创公司，所有的数据应该被用于你对公司不同阶段设立的目标上。
举个栗子。一个快递公司通常会检测平均送达每件货物的时间。这看上去是很关键的数据，但如果没有充分的上下文（毕竟收货人可能在一个街区外，也可能在几百公里外），这也是没有意义的。另一个角度上，平均送货时间也没有收货人的整体满意度重要。因此，你必须确保你的分析囊括了正确的数据。
请列举量化你需要的结果：你希望你的客户体验是怎么样的？一些常见的成功数据分析会基于销售或用户转化率（即如果客户做了叉叉事情以后会购买或者成为用户），转化需要的时间，以及让客户产生负面体验的比例。你会希望第一个比例很高，而后两者降低。
通常来说，媒体网站会全然以网页浏览量论英雄。但现在他们也开始注意一个叫做 “注意力停留时长” 的指标：人们在某个页面专注多长时间，是否注意到某些字句，是否在上下拖动页面，是否有看视频，等等。他们不仅仅实在看用户在某个页面停留了多少时间，他们更需要知道用户被页面中的哪些部分吸引，且积极专注地浏览了多少时间。这样可以帮助媒体网站设计新的标题，页面设计和内容选择，以延长这样的注意力停留时长。这样，他们可以革新网站设计的方式，来更好地打动他们的受众。
另一个重点是监测留存用户。成功的数据分析可以同时涵盖日常运营数据以及活动数据，并横向分析。如果你仅仅看日常运营数据，你能指导那些人会回访你的网站，哪些人可以达成复购。但你还需了解哪些回访网站却没有复购的人群: 为什么他们不愿意再次购买？这样的问题可以通过介乎运营与活动数据分析来找到答案。活动数据会告诉你哪些没有购买行为的客户按照何种顺序浏览网站，注意到了什么，点击了什么，在离开网站前做了什么。当你跟踪这个线路，你可以了解如何修改这种行为，来增加他们下次访问时购买的可能性。
为了设计最适合你的数据篮子，你可以参考以下三个建议：
寻找一类合适的用户行为
测算多少比例的受众会有这一类的用户行为
测试这一类用户行为是不是包含了重要的信息
有时候，发明一个新的数据记录篮子可以促成对公司很大的改变。
拿 Venmo (翻译君注：一个纽约的小额支付平台) 举个栗子吧。有段时间，公司的支付 APP 团队听说很多本想向朋友索取款项的用户不慎把钱反而支付给了朋友，因为 “索取款项” 和 “支付款项” 的按钮放在一块很容易按错。然而公司并不知道这个问题有多普遍，是否值得公司重新设计用户界面。为了更好地做决策，他们设计了一个新的数据系统来检测这个索取 / 支付失误有多常见。他们把 “A 向 B 付款后不久 B 双倍将款项付给了 A” 这种奇怪的支付行为全都找了出来。结果显示，这个情况经常发生。所以在下次的产品更新中，他们修复了这个问题。
让你的数据可分享。
阻碍团队轻松分享数据的罪魁祸首常常是数据的定义。因此，从一开始你最好充分完整地定义你的数据。可以考虑建立一个中央词汇表 wiki page, 来让每个成员更容易理解。Porterfield 指出，人们喜欢用奇怪的词语给数据明明。比如 “Ratio” 这个词就常备滥用，因为他们命名时常没有把分子分母讲清楚。
数据是大部分成功公司的生命线。好的数据分享不仅能增加公司的透明度，还能加强不同部门之间的协作。比如在很多公司里，不同部门常常会各自找工程师生成不同数据来回答同一问题。而如果有一个好的分享数据平台这样的浪费时间精力可以被避免。
另外，让数据形象化也是一个好平台能轻易做到的。把颗粒数据形象化为图表可以让团队的每一个成员更好地解读这些数据。对于大部分人来说，理解图表比理解表格容易得多，因此把数据形象化可以帮助交流更加顺畅。
不好的数据分析框架只会打击人们的自信心。它会无形地把公司分为两个派别：懂数据的大神以及不懂数据的白痴。这是个很常见的危险错误。你必须让公司最小白的数据用户都能轻松地生成自己需要的图表并理解它。这是选择数据平台的一个基本原则。
Poterfield 总结道：好的数据分析能让人们更有准备地去开会，帮销售团队问出更到位的问题，免去了无谓的猜测。人们不用再猜测他们的用户在寻找什么，或者为什么他们达成销售，或者为什么他们不再回头。人们也不用再猜测其他团队的同事知道或者不知道什么。而这一切都要归功于从一开始就把数据框架设计好。
译者：Shuyue Xiao
观点
中美SaaS市场到底有何不同
作者：任向晖 明道软件创始人来源：“明道软件”公众微信号周一刚从硅谷回来，崔强约我写一篇文章来介绍美国的SaaS市场见闻。实际上，一个礼拜的确看不了多少东西，即使看了，也只是加深了既有的认知。所以，我利用这个机会谈谈我对中美SaaS市场差异中较为本质的问题。这些观点更多来自我多年的观察和比较，不是一朝一夕现象级的对比。总体而言，从2007年之后，我并不认为中美的SaaS市场有多么本质的不同，我认为市场的共性要大于个性。这正如中国已经不再是典型的发展中国家，和第一世界的距离在有些地区和行业已经非常小。这也意味着，我并不认为中国SaaS市场现有的问题是独特的，尤其是中小企业市场的SaaS服务，我们采取的基本运营模式，产品技术选型和硅谷公司相比并没有那么大的区别。互联网的影响不仅冲击传统产业，对互联网行业本身的全球渗透也起到了关键的作用，硅谷任何一家新创的SaaS企业，他们的创业背景，产品体验，市场营销方法隔了一个礼拜就能够出现在国内科技博客的文章中。美国有一家叫SaaStr的行业服务网站很有名气，他们的老板叫Jason Lemkin，而咱北京有崔牛会的崔强。从客户市场看，硅谷公司面临的美国企业市场也很复杂和多元，当然总体规模也很大。在硅谷有500万左右的科技企业从业人员，这决定了很多SaaS服务在初创阶段都可以轻而易举地影响这个早期用户群体，但美国市场也存在广泛的传统行业中小企业，小商户市场，他们同样分布在广袤的1000万平方公里上，在硅谷几乎人人听说过Slack，但到了芝加哥，你如果随机问10个人，有一个听说的就不错了。回到国内的现实，我们每一天也都在权衡市场的选择，进入的路径，到底是从大企业切入，还是从小企业发言，到底集中精力在一线城市，还是通过渠道覆盖更广泛的二三线市场。这个命题在两国是基本一样的。从未来趋势看，我觉得共同点就更多了。可能实现的周期会有差异，但是最终SaaS必然成为企业应用的主要模式，无论是大企业还是小企业。中国总有一天会彻底完成“发展中国家”的进程，在经济结构上体现出今天发达国家的特点，在发展成熟的经济社会，生产型技术和服务业占据超级主导的地位，拥有最高的市场价值，驱动几乎所有经济领域的发展。不管你愿不愿意，中国肯定会越来越像美国，至少在经济结构上。市场的共性就此打住。因为如果不继续描述清楚市场个性，就无法知道怎样弥补和超越。毕竟在中国，我们已经有了成百上千的B2B创业者，正在不同领域探索和试图解决市场问题，了解清楚市场差异，也许可以帮助我们更好地定位到问题背后的问题。接下来，我就谈谈我观察到的两国市场目前最大的三个不同。1.中国市场还没有那么强劲的需求市场需求特点是差异比较的首要问题，中国SaaS市场的客户需求密度要明显低于美国，注意我说的是密度，不是总量，也就说每100家随机企业中有多少具备现实的SaaS软件使用需求以及对应的使用量。造成当下需求密度差异的原因我觉得来自几个方面：a.经济结构中智力密集型企业还是不够多反之，在资金、资源和劳力密集型行业中，所有的经理人员都没有充足的动力投资效率工具。这个道理是很浅显的，从而也影响了几乎所有SaaS品类。这带来的现象就是业内普遍认为大多数SaaS应用缺乏需求刚性，比如我们所在的协作类目就是典型的例子，实际上，刚性缺乏背后的原因还是具有迫切需求的客户比例不够高，而一旦找对了客户群体，产品和市场需求更加适配，主流用户群体就有了充足的买单理由。例如销售人员众多的组织必然需要选择一个CRM产品，项目管理需求密集的行业必然需要协作工具等。b.大中企业还没有跨越心理鸿沟，SaaS企业也没有跨越主流市场鸿沟。Geoffery Moore在著名的《跨越鸿沟》一书中描述了技术产品的典型生命周期，揭示了任何新兴技术产品都会经历尝鲜者，早期用户，早期主流，晚期主流和末班车用户这几个阶段。在他最新的第三版中，更新了很多案例都来自SaaS软件行业，而其中最典型的案例之一就是Salesforce。在企业用户中，大中企业是重要的主流用户群体，至少他们的雇员人数在整个市场中占据了相当大的比例。如果SaaS不能广泛进入大中企业，需求的密度就谈不上高。对应中国市场的现实就是大部分大中企业（我个人感觉的边界在500人以上的企业）还不能容易地接受SaaS软件产品。尽管他们中的大部分还在使用或者寻求私有部署方案。今天不是辩论私有部署是否合理的时候，但可以肯定的是，SaaS公司如果继续提供折衷的私有部署服务，就永远不可能跨越这个鸿沟。咱们的任务不是获得一个大企业客户，而是说服一个具有代表性的大企业开始使用公共云的SaaS产品，而跨越鸿沟的过程就是这些典型的早期主流用户群体逐步聚集后，开始对更大规模的晚期主流用户产生影响，最终让新兴的产品变成了成熟而主流的方案。当年Salesforce拿到美林证券的10000坐席订单就是它跨越鸿沟的标志性战役。过去两年，我们行业一直纠结到底要不要做大企业市场。实际上，服务大中企业是无法回避的，否则产品就无法影响到达主流用户。真正的问题是，每个产品如何找到一个定点的对岸滩头，扎实地着陆在鸿沟对面的一个阵地上。整天想着如何攻克大企业市场，不如找一两家真正搞定。当然，还有另外一种做法，就是把大企业化整为零，变大为小，在事业部、项目组这个级别上用SaaS模式开始服务。Dropbox在美国，明道在中国大体是这么一个模式。一旦中国的大中企业开始接受或者事实上使用SaaS模式，我认为需求的密度问题就基本解决了。2.历史使用习惯和能力中美差别的第二点来自于用户的历史使用习惯。早在SaaS产业开始前的数十年，欧美国家的企业用户已经建立了使用信息产品的习惯，甚至建立了付费使用的习惯。过于久远的商业工具就不说了，PC时代开创以后（1980年代），几乎所有的中小企业都开始使用电子表格，财务软件等产品。像Intuit的Quicken更是在那个年代一统天下。在SaaS之前的年代，哪怕是这些盒装软件产品也培育了广大的用户群体。SaaS一出现，因为它出色的性价比和盒装软件无法比拟的好处，用户当然很快能够迁移，因为这不是习惯的新建，只是一个非常有动力的延续。另外一个差异是用户的使用能力。实际上，我并不认为SaaS产品需要多么独特的用户能力来开始使用，大部分品类的现代SaaS都能够做到简洁易用，我认为导致所谓的能力差异还是因为习惯上的差异。这就像不怎么阅读的人觉得读一本书好累，经常阅读的人就能够掌握快速阅读的技巧。咱们八十年代末的时候才开始有了基础的会计电算化，除此以外，企业接触的第一项现代信息工具就是打字机和若干年后的电子邮件。今天，很多企业依然抱怨SaaS产品不好用，员工用不起来，产品过于复杂。这个问题背后有很多层次的原因，包括厂商的产品设计与运营能力的问题，也包括下文我要提到的竞争结构问题，同时也有主流用户群体的使用习惯和能力问题。问题是，这个差距怎么来弥补呢？历史不会重来，中国市场的这个先天弱点是不是致命的呢？ 我的答案比较乐观。历史的问题只能靠历史解决，虽然我们不能改变过去，但是可以预见未来。要等待一个现代SaaS的适应用户群体需要多久时间？我自己的感觉是很快，不需要等待自然生育成长的一代人，只需要商业社会中的主流管理者群体完成代际交换即可。更具体地说，在中国，接近美国社会的商业管理群体大概就是1985年以后出生的一代。他们中最年长的已经30岁，再过3-5年，他们会take over. 也就是说，那时候，你面对的典型用户，都是受过西方商业与管理思想影响，具备足够的现代信息工具使用技能，他们过去帮助过上一代的老板们信息化，明天，他们主导自己企业的信息化。当然，不是所有的同行都同意我，至少在行动上，我注意到很多产品的设计思想上，非常重视迎合现有主流用户的使用能力，在产品繁简度上偏向于简，在功能导向上偏向于管控型的目的。我觉得这里并不是要争论谁对谁错的问题，而是反映了不同厂商对用户群体需求变迁的预判差异。3.激烈但是并不同质的竞争最后我要说的一个差异就是竞争格局和竞争策略。这可能是今天对比两国SaaS市场很大的一个直观感受。美国的SaaS公司并不少，BVP每年更新的产业图谱已经密密麻麻了，有些领域的竞争的确也十分激烈，头对头竞争的情况不在少数，比如Trello, Asana和Basecamp之间的争夺。但是几乎每个市场的竞争都不至于那么同质，产品并不雷同，每一家企业都会主动或者被动地选择一个定位空间，除了极个别的入口型应用外。但即使是这个领域，比如Slack和HipChat之间也不是完全的敌人关系，后者母公司Atlassian的其他产品，例如Jira，Confluence等也同样是可以和Slack集成的。这样的竞争合作关系对他们的客户来说，只有好处，没有伤害。中国市场的差异在于，很多参与同一个市场的竞争者都很难拿出差异化的方案，不得不进行同质化的竞争，在我们所在的协同领域，同质化更加严重。其实一般行业中同质化竞争也很普遍，但为什么对SaaS行业来说是灾难呢？因为SaaS产品的边际成本非常低，大多数成本都是固定成本，这导致在同质竞争压力下，厂商会无底线地在价格上退让，因为客户数量规模是唯一求生的可能，这种价格竞争的极致就是彻底免费。SaaS商业模式最大的优势（高毛利），此刻变成了最大的伤害。当然，有人不承认这个逻辑，认为免费模式的起源不是来自于同质化竞争，而是商业模式的创新。你说对了，那是因为总有人不愿意锁死在同质化竞争中，希望通过商业模式来差异化。但是，有个事实很清楚，选择免费商业模式并不足以差异化，事实上，今天选择这条路径的厂商已经不是少数了，真正能够差异化的依然在产品本身，选择服务不同客户需求的过程。关于最后这一点的未来预判，我觉得竞争同质化的问题在中国互联网各个细分市场的历史上是极其普遍的。在过去近二十年，几乎所有的热潮更迭都伴随了这个过程。同质化竞争也没什么不好，它会相对加快优胜劣汰，促使一部分企业退出，让行业更加健康起来。所以，哪怕是最后这一点，咱们也没什么可抱怨的。一切都会过去，风暴中的尘土终会落到地面，市场与竞争的规律哪怕没有人能够说清楚，它始终像重力一样稳定。风暴之后留下的企业，就是成功跨越了主流鸿沟的企业，一如新浪之于门户，网易之于游戏，腾讯之于社交，淘宝之于电商，携程之于流行，美大之于O2O，而在他们成功前的若干年，业界一样对各种商业模式的优劣吵个没完。
观点
财务外包要小心，招人千万别将就，500 Startups创业者告诉你怎么控制烧钱速度
感恩节期间，因为工作上的原因，我前往旧金山出差一周。故地重游，我回到 500Startups 在旧金山市区的办公室，也拜访了和我同一届的创业小伙伴们。
除了大多数在当地发展业务的创业者，还有一些来这里出差的小伙伴们。我们很开心能够在这里重逢，彼此询问对方的近况，更多的是对方公司和业务的近况。
通过和他们的交谈，我也收获了一些启发，希望分享给大家。
在创业公司的发展过程中，有一项很重要的指标，就是 Burn Rate（烧钱率），它反映的是一家公司烧钱的速度。
运营一家公司有很多花钱的地方，例如办公室、员工薪资、法务财务、硬件设施等等。在盈利之前，把你的 Burn Rate 控制在一个安全值以下，是一件非常重要的事情。
法务和财务
我见过很多创业者控制 Burn Rate 是从法务财务下手。老实说，这是我见过最愚蠢的行为了。你或许很难想象，居然有大把 A 轮以后的公司没有自己的常用律所。更令人难以置信的是，前不久媒体上看见的一篇文章，居然有创业者，敢把如此大金额的公司存款，交到一个会计小妹妹手里。
我犹记得，来到 500Startups 的第一课就是 Legal 101，强调法务对于初创公司的重要性。在北京，有一些律师事务所针对初创企业会有打包的服务方案，一般来说年费在 10 到 20 万人民币左右。这些法律服务覆盖了除融资协议之外，你日常所需的几乎所有法律需求，包括用户协议、合同、法务咨询等等。
有一个好的律师帮助，你做起任何事情来都会有很强的安全感。例如你和合作伙伴确定合同的时候，你可以把你的所有精力集中在合同的 business point 上，而不需要担心条款有什么陷阱或者未来可能让双方陷入扯皮的盲点。假设你的律师费一年需要花 15 万，这也不过就是在北京雇佣一个员工的费用，你雇佣一个普通员工，除了基本工资，还需要交社保、工位费，人员成本差不多也就是 15 万左右。但是如果你拿这笔钱去雇佣一个律所，为你提供服务的人就是顶级法学院毕业的专业人才以及拥有多年从业经验的合伙人。你想要达到同样的效果，如果自己去市场上找，一来你花不起同样的钱，二来这些人很难会加入一家初创公司。
然后说财务。对此我就更难理解一些创业者的行为了。你公司账上有几百上千万，放到银行理财，每个月的收益都够你雇佣一个注册会计师了。我真的不知道为什么有如此多的创业者居然会把控制这笔财富的权限交给一个初出茅庐的会计。他们会告诉你，有一些行政人事上的事情需要这个小妹妹去做，顺带就把财务做了。
对于这种行为，我只想说，一个不看重财务和行政的创业者，一定不会有太好的下场。深究起来，你会发现，他们所谓的行政，无非就是跑腿交材料，所谓的人事，就是搞卫生。你要跑腿的，就雇佣跑腿的，你要搞卫生，就雇佣搞卫生，哪有雇一个三流的跑腿加保洁来帮你做三流的财务的道理。这不是疯了是什么？
我至今都很遗憾刚开始注册公司的时候用了代理而不是自己亲自去办，导致我们第一份公司章程错漏百出。还好我们的早期投资人不在意这些细节。后来，我花了很大的精力，一点点修复了这些问题。在此之前，我们用的是每个月200 元的代记账公司。在此我劝告所有的创业者，绝对不要用他们。这真是最惨痛的教训，好在我们公司早年没有太多的账务，所以后期修正并不算太难。之后我们找了一位每月收费 1000 元的老会计，可是效果也并不好。直到我们雇佣了一位兼职的注册会计师，所有问题才得以解决。
和 200 元一个月的会计沟通，我感觉分分钟都要被对方的愚蠢逼疯，和 1000 元的会计沟通得耐着极大的性子。而那位贵了好多倍的注册会计师，不但大大节省了我的时间经历，她逻辑清晰、业务精湛，想要什么，根本不需要做过多解释。
老实说，我真的不认为一年在法务和财务上花二十几万的资金是多么一大笔钱，大到一个已经完成种子轮融资的创业公司负担不起，花掉这笔钱带来的价值比节省它重要多了。
Hire Slow
只要你的市场营销策略不是疯狂补贴（ 如果是的话那就是另一个议题了），基本上公司支出的大头就是在员工工资上了。
大多数创业者会经不住诱惑，去雇佣那些 OK player，而不是 A player。因为 A player 是百里挑一，而 OK player 的数量要多上几十倍。
我非常庆幸自己在过去的一年里体会到 Hire Slow 的重要性，真正相信并且严格执行这个理论。
首先，如果你的团队很小，那么就意味着你在员工工资上的支出很小，而你的 Burn Rate 就大大降低。
我们现在用着最好的律所和最好的财务，还有预算在湾区雇佣一家公关公司，都得益于我们的团队非常小。
很多创业者会把团队扩得很大，抵不住诱惑疯狂招人，实际上不过是把一个人可以做的工作分给了十个人去做而已。
一定要等到你不得不招人的时候再去招人，而不要因为你账上有钱去招人。你为了招这个人进团队，不得不造出一些工作量来，除了影响你公司的业务，没有任何好处。
我们现在人少，所以可以更清楚事情的优先级是什么，因为我们就这么点人，只能挑最重要的事情做。那些不那么重要的事情很自然就会被团队一致放弃。
除此之外，因为人少，迫使我们不得不把大量重复劳动、枯燥的工作自动化。过去，我们制作电子书都是人工转码导出，最近我的同事将他们自动化了。我相信这个技术在国内只有我们才有。老实说，这项技术并不是一项高精尖科技。只是因为我们是在没有预算去雇佣任何人做这种无创造性的劳动力密集型工作，所以我们的工程师费了不少心思想办法把它自动化了。而我知道的其他公司，会花钱雇便宜的人来做这件事，而当这些人多了以后，就变得很贵很贵。
如果你的 Burn Rate 很低，而你的银行账上的钱让你非常安全，你就可以有更多的时间去挑选真正价值观与你匹配的投资人（如果你还需要融资的话），而不是看见一个投资人就饥渴地扑上去，把宝贵的时间花在一个个毫无意义的会上。
我真的不敢相信自己过去花了这么多的时间试图说服那么多 Homer Simpson 一样的家伙我们的商业模式是可行的。很长一段时间，我压根都没有想过我应该找价值观和我们一致的投资人，但是现在越发感觉到这么做的正确性和必要性。谁知道把那些目光短浅的家伙加进你的股东名单里将来会出什么乱子。中国的公司法和美国的非常不同，任何一个写进公司章程的股东都非常重要。没有一致的目标，凑在一起将来就是一场悲剧。
除此之外，当你的团队都是 A player 的时候，尽管人数很少，可他们全都是在帮你解决问题，而不是制造问题。他们不会遇到麻烦就跑来找你，而是会自己想办法解决，他们更容易沟通，更抗压，更主动。我还记得我的团队里充满 OK player 的时候，每一次周会，对于我们双方都是噩梦。而如今的周会，所有人都知道自己要干什么，该如何解决困难。
来源：36氪
观点
为什么说中国企业级创业最佳时机只剩三年
编者按：本文整理自销售易创始人 & CEO 史彦泽的演讲，他认为，从 PC 时代到移动互联时代，国内经济正进入一个新常态，对于企业服务市场来说也是个绝好机会。本文经授权转载自微信公众号“红杉汇”（Sequoiacap）。
北美经验在中国市场是否行得通？
在创立销售易之前我在 SAP 工作，在中国、北美两地都有做过。创立销售易也是因为我一直在做销售和销售管理。我在 SAP 时发现很大的一个问题：作为当时全球最大的 CRM 厂商， SAP 中国用自己这套 CRM 系统时，销售用起来都非常痛苦；管理者也为此想尽办法。尤其在中国移动互联网时代智能手机普及得特别快，所以我萌生了这样的想法：怎样能在移动端用一种新技术去做一个我自己个人，作为一个销售人员或是销售管理者能够喜欢的东西，所以就是因为这些创立了销售易。
很多人说销售易是不是做所谓中国的 Salesforce，其实我们跟 salesforce 蛮接近的，有一点差异是 Salesforce 是在 PC 时代创立的一家公司，销售易则是诞生在移动互联网时代的公司。这个领域里管理软件已经经历了几代，尤其 CRM 这个领域，我们希望在移动互联网时代在中国建立一家新的公司，而现在中国的企业经营业务很多都是在 PC 时代营建的。今天中国的消费习惯，智能手机普及度，以及使用方式跟北美市场有一个很大差异，这是一个非常独特的机会。
销售易在 CRM 领域与众不同？
虽然做的是客户关系管理这件事情，但在技术应用这方面会有一些不一样的地方。过去的 CRM 仅仅是企业防火墙内运营工具，它与客户、外部的合作伙伴生态没有任何关联。目前我们虽然是从销售这个点切入，但下一个阶段的客户关系管理不仅是我们要覆盖的销售市场、客服的内容，更重要的是用什么样的技术可以帮助企业连接他的客户和生态。
对于社交我们觉得是基于移动技术非常重要的而不仅仅是办公协作。企业前端本质上其实是整个人与人的关系。以前没有社交这个技术就只能向 SAP、Oracle 这样老的系统做流程管理。现在用社交技术构建底层就可以很快把前端整个连接起来。前端就客户、销售、合作伙伴这么几类角色，如何让他们结合的更加紧密，那么它对于整个企业在下个阶段的客户关系问题会有一个非常大的改变，这是销售易致力去做的。这是我们在移动端和电脑端（我们也有 PC 端）方面的一些体验和感觉，也是我们的一个快速发展历程。
为什么是现在？
以创业者角度体验企业级市场发生了怎样的变化，从中有非常强烈的感觉尤其是我 9月 份来参加 Salesforce 大会，在硅谷拜会了许多一线的 SaaS 公司包括 Salesforce、Zenefits、Workday，有个非常深刻的感受，中国企业服务市场是刚刚开始，完全是初生儿的一个状况。
在 SaaS 领域，Salesforce CRM 在企业前端已经是不可动摇的霸主地位，Workday 在 HR、Financial 这些领域也已经形成绝对优势，再看包括 Netsuite 等一系列的公司在每个企业的核心职能部门都有一家非常同质性的云计算的公司。但在中国 CRM 或 HR 领域基本没有任何垄断者。从我们自己做了几年的观察来看，中国这个市场声音虽然很大，但真正专业做这个领域的公司没有几家。从市场的感触来讲这几年变化非常大，比如覆盖客户。前期可能客户对创业公司，对 SaaS、云、移动的接受会比较慢，但今天情况已经完全不一样。
有人问为什么现在是一个好的机会。我自己总结是国内经济进入了一个新常态。一些企业过去十年不关心内部效率，因为外部红利已经足够好。今天他们都在考虑效率怎么办。另外在中国移动互联网出现，而 PC 时代尤其是中小企业不可能买一批便携电脑给员工使用。中国人已经习惯了各种精美方便的手机应用，手机处理的事项从生活扩展到了工作，这是一个非常大的改变。因为以前 B2B 系统在价格、交付、实施等很多方面都有非常大的障碍。中国移动互联网 +、O2O 等很多领域在改变的过程中让不少传统企业老板都在深刻思考一个问题，见到你是搞互联网的马上就问，哎我这个企业你觉得我应该怎么用互联网技术避免我被淘汰。
资本涌入中国 2B 市场
另外做 SaaS 非常重要的一点就是资本的介入必不可少。在过去前十年资本在这个市场没有介入，因此陷入一个恶性循环，上一代云计算的公司为什么一直是很积极的发展，没有资本就要自负盈亏，去做项目，来做生活。用最便宜的人、最便宜的研发，那这个产品永远不可能跟 Salesforce 这样的国际厂商去做任何竞争。
在这个过程中我们非常感谢红杉，2011年 开始在中国做 SaaS 的时候真的是非常大胆，因为资本的支撑对于一个 SaaS 企业非常关键。
我 2011年 在中国创业，2012年 主要做融资的时候中国企业服务市场还是比较冷的，基本上我们找任何一家 VC 只是很礼貌告诉我，对不起我们不看 2B 市场。2013年 我们遇到红杉资本，红杉是非常重要的支持者。今天国内一些企业服务可能看到万亿市场，非常热。我自己也感受到仅仅几年时间这样的变化，能感受到市场的脉搏。我觉得很幸运，红杉资本在这个领域，在每个市场别人可能还不敢动的时候他们已经比较先见的看到这将会是下一个机会。
最佳 2B 创业时期只在这三年？
还有另外非常重要的一点是窗口期。SaaS 有一个最大的特点就是一家独大，大者独大。所以今天有资本在 SaaS 领域、CRM 领域、HR 领域还是一片蛮荒，还有很多机会。再过三年我觉得这机会的窗口期可能已经缩小了，因为我们这些领域的公司，因为资本、人才的介入必然会快速增长发展。
在这个过程中做一个新的创业者或者一个新的资本在这个领域里投资，机会可能越来越少。就会像美国现在的情况一样，在一个细分的点去做更多的创新和应用，所以现在还是一片蛮荒，还有机会。
我的几点创业心得
要对企业服务深刻了解，对国内市场一定要去了解，产品、服务、销售这三点对企业级创业家非常重要，资本也很重要，还有就是我们耐心和运气。
做企业服务的可能希望或是羡慕像 2C 这个市场一夜之间会怎样，但企业级市场真的需要产品积累，服务能力积累，销售体系的搭建，这些方面没有一个点是容易的尤其对于 SaaS 公司。现在很多人觉得非常容易在硅谷产生一个 SaaS 公司，销售不会搞、市场营销不会干可能就直接去挖别人的人。但今天对不起，中国还没有成功的公司，所有东西都像 Salesforce 当年去创立这个市场一样，每个点都要自己去摸索自己去干，这就是对于有心回国创业的人要思考的问题。
扫一扫 加微信
hrtechchina
观点
观点
观点
观点
观点
观点
观点
观点
观点
观点
扫一扫 加微信
hrtechchina
