就在 7 月 1 日,Gartner 发布了 BI 产品的魔力象限, 而瓴羊又入选了
两年前, 我写过一篇文章《瓴羊出现, 谁更紧张?》, 提示在大数据服务领域, 可能会有一名有影响力的「后起之秀」出现。其实, 当时瓴羊也才刚刚成立, 根本还看不出会对数据服务或 BI 领域有什么影响。只因为瓴羊出身阿里, 以及我对阿里的了解, 所以充其量也就是个猜测而已。
然而, 事情发展的结果, 还真的被我所言中。
就在 7 月 1 日,Gartner 发布了 BI 产品的魔力象限, 而瓴羊又入选了。为什么说是「又」呢? 原来这已经是瓴羊旗下的 BI 产品 Quick BI 连续五年入选 Gartner BI 产品的魔力象限, 瓴羊也是连续获此殊荣的唯一一家国内公司。之所以对 Gartner 的魔力象限产生关注, 是因为之前也参与过其调研和评价过程, 因此, 深知 Quick BI 的入选实属不易。
按理说, 前有如帆软、思迈特等 BI 领域的老牌公司, 又有观远数据等专注于大数据的新锐服务商, 尽管瓴羊背后有阿里的丰富资源, 也服务阿里内部很多年了, 但是要想在 BI 或数据服务领域脱颖而出, 也没那么容易。
实际上, 在任何行业和领域, 虽然看起来那些成功公司的路径都各不相同, 但其实它们都有一个共同的特质, 即对商业方向的准确判断, 以及为了实现商业目标所具有的独特能力。
如果将瓴羊放到这个视角下观察, 就不难发现它的发展路径。
一、瓴羊BI的「新草原」
说实话, 瓴羊 Quick BI 进入这个领域的时机并不算太好。一方面,BI 领域早已是一片红海;另一方面, 大数据虽然很热, 但当时更像是一个技术概念, 离商业化还有一段相当长的距离。
但有一个机会, 被瓴羊准确地扑捉到了。
有 IT 行业统计数据表明, 早在 2015 年前后, 企业采购服务所花的钱, 就已经超过了采购 IT 产品的花费。这释放了一个重要的信号, 即从工业化以来的产品经济, 正在向服务经济快速转变。甚至还产生了「即服务」(Everything as-a-Service) 的概念, 即 XaaS, 它既是一个新模式, 也是一个新机会。
在这个转变过程中, 如果还是沿用「生产产品」和「销售产品」的传统商业模式, 企业赚钱将会越来越难,BI 企业当然也不例外。而只有用「即服务」XaaS 的思维, 构建新的商业模式, 才可能获得经济转型中的红利。
实际上,XaaS 可以代表任何一种「即服务」形式, 即其中的「X」可以代表各种形式的应用或解决方案, 例如,SaaS(软件即服务)、DaaS(数据即服务)、MaaS(模型即服务) 等。
随着传统商业模式下的产品竞争的加剧, 任何产品都将进入微利时代。而 XaaS 所代表的新服务商业模式下, 可以重新发现新蓝海, 也能产生 XaaS 时代的新红利。
对于瓴羊来说, 与其和传统 BI 厂商一起打混战, 不如换一种新的游戏规则。因此, 瓴羊并没有完全从传统 BI 产品层面与竞品展开竞争, 而是采用新的 SaaS/DaaS 商业模式, 抓住 XaaS 时代的服务红利而迅速成长。
二、瓴羊BI的进化
在当今的 BI 或数据服务领域, 如果不进化, 就意味着被淘汰出局。
事实上, 经过二、三十年的发展, 传统 BI 也走到了市场的尽头。这就意味着, 现代企业仅仅依靠数据的驱动, 已经远远不够了, 它们必须从单纯的数据驱动, 向 AI 驱动进行转变。因为今天的企业要想成功, 就必须由 AI 驱动, 才能增强和扩展自己的生产力和决策力。也只有这样, 企业才能在激烈的竞争中, 更快地找到发展机会。
因此, 智能化 BI 也成为领域发展的共识。而 BI 智能化的真正意义在于, 不但可以减少客户业务过程的大量手工工作, 而且对专业化的要求也大大降低。以往那些需要具备「数据科学素养」的专业人员的工作, 现在普通人也能干。
实际上, 数据与人工智能原本就是密不可分的, 也可以说, 没有数据也就没有人工智能。也正因为如此, 现在几乎所有的 BI 公司都在向 AI 方向靠拢, 每家 BI 公司都声称自己的产品是智能化 BI。
但瓴羊认为:真正的智能化 BI, 并不是简单地给自己的产品贴上 AI 的标签, 而必须是一家 AI 原生公司。其主要特征包括:
1、人工智能是其商业模式的核心组成部分。
2、每个内部工作流程都以利用 AI 功能的视角来处理。
3、通过人工智能利用自动化提升效率是首要原则。
4、管理层在决策中, 优先考虑数据驱动、分析驱动的决策。
凭借强大的技术能力, 瓴羊的 Quick BI 中率先推出如:智能搭建、智能问数两智能化功能。同时, 瓴羊也深知, 搭建、问数等功能要实现真正落地, 需要深度结合用户使用场景 (如行业知识库的输入) 和不断调优的算法能力, 才能真正帮助企业用户提升效率。
要知道, 在智能 BI 的世界里, 只有依靠数据分析模型, 在实际业务中提升了效率, 或者做出了正确的决策, 才是体现数字生产力的唯一证明, 而其它解释和说辞都毫无用处。
因此瓴羊认为:未来 AI 驱动的智能化 BI, 是由三个维度构成的框架:
1、全组织、全业务和全数据驱动的决策。
2、提高业务效率和降低业务成本。
3、增强客户业务一体化的应用体验。
通过从产品向服务的转变, 以及从基础应用到高维应用的目标提升, 瓴羊产品 Quick BI 将人工智能有机地集成到客户的核心业务实践, 以及数据驱动的决策中, 因此才能服务如子不语、极氪和外企德科等行业龙头企业。
三、从跑得快, 到走得远
BI 领域存在着两种模式和经营思路:跑得快和走得远, 它们是由所采用的商业模式决定的。
所谓跑得快, 是指传统「生产-销售」的商业模式, 这种模式与套装软件产品销售相类似。虽然可以通过大量渠道或代理商, 可以迅速产生很高的销售收入。但是作为独立的 BI 工具, 为客户带来的价值其实并不大。这不但要面临激烈的市场竞争, 而不可避免的价格战, 也将导致公司经营利润微薄, 甚至是亏损。更大的麻烦是, 独立 BI 产品的使用度普遍较低, 还存在客户弃用的可能。
事实上, 早期独立的 BI 公司, 很多已经被企业软件公司收购, 如 Business Objects 被 SAP 收购,Cognos 被 IBM 收购,Hypersion 被 Oracle 收购。这些并购事件也足以说明, 只有 BI 与客户业务的结合, 才能产生强大的威力。
而走得远, 则完全采用 SaaS/DaaS 的商业模式。这种模式不追求客户的绝对数量, 而强调的是客户生命周期价值。即通过帮助客户不断实现他们所期望的业务成果, 就能促使客户持续使用产品或服务。客户在平台上留存时间越久, 就越可能获得更多持续的续费、增购或复购。
实现这种商业模式, 需要开放和集成能力作为技术基础, 而客户成功的服务能力, 才是根本的保障。
从 Quick BI 的产品形态可以看出, 它既可以作为开箱即用的 BI 工具, 也可以被集成到其它业务系统中。对于一般 BI 公司来说, 通常都会将 BI 工具作为主要推广目标;但对于瓴羊 Quick BI 来说, 走开放和集成之路, 可能更符合自己的商业模式和商业利益。
这里有一个值得探讨的点是, 虽然与阿里云应用市场和钉钉应用市场的关系非常紧密, 但作为独立 BI 产品分销,Quick BI 本身其实并没有太大的优势。因为包括阿里云和钉钉在内的所有应用市场, 都是完全市场化的需求驱动, 因此它们并不会为瓴羊带来比竞品更多的机会。换句话说,Quick BI 即使作为产品推广, 也只能靠自己的能力获得机会。
反倒是瓴羊因继承了阿里强大的商业服务基因, 因此在 SaaS/DaaS 商业模式下, 通过其擅长的客户成功服务能力, 以及拥有链接阿里和其他生态伙伴丰富的服务场景, 因此有更大机会走得更稳和更远。
四、瓴羊BI的「长尾」
无论是 BI 还是智能 BI, 厂商总能听到客户的抱怨:「我们花了不少的钱, 拥有了所有的工具, 但我们没有看到成功」。对于 XaaS 模式的数据服务商来说, 这是一个十分危险的信号, 因为所有的 XaaS 模式的成功, 都是赢在「长尾」。
所谓长尾, 指的是客户的生命周期的长度, 而一家客户的价值, 也就是其客户生命周期价值 (CLTV)。实施长尾策略对服务商有很多好处, 比如, 竞争者数量明显减少, 获客成本 (CAC) 被长尾所不断摊薄, 更有利于实现盈利, 收入有更大的可预测性等等。但站在客户立场, 长尾可能带来很大的风险, 如果客户长期看不到其价值的实现, 他们就可能会弃用产品和流失。而数据服务商损失的就不只是收入, 还要搭上自己的产品声誉。
很多 BI 厂商认为, 只要自己产品做得好, 交付给客户以后, 用户就能正常使用下去。殊不知, 这其实是 BI 业务的一个大坑, 而实际情况往往是, 大多数客户内部都缺乏成熟的 BI 战略。因此一个 BI 产品从售出到客户获得成果的过程, 往往是费尽周折, 很可能会半途而废。
实际上, 大部分 BI 业务, 都需要跨越 Gartner 所说的「幻灭低谷」(Trough of Disillusionment )--一条在产品与成果价值之间的巨大鸿沟。因此,BI 业务的失败, 大都不是因为找不到客户, 或者技术不精所致, 而是没有帮助客户跨越「幻灭低谷」所导致的「双输」结果。
然而不幸的是, 在当前浮躁的行业氛围下, 多数 BI 公司都是追求当下的交易额, 而不是关注长期的收入, 能坚持长尾策略 BI 公司并不多。
而瓴羊对于长尾服务的认知, 显然是更高一筹。比如, 瓴羊为此配备了近百人的专业客户成功团队, 帮助客户实现他们期望的业务目标。不得不说, 这样的客户成功投入, 在 BI 领域也是不多见的。
五、写在最后
国内的企业数字化转型大潮, 无疑对 BI 产生巨大的需求。但是国内企服市场环境复杂, 要满足千行百业的业务需求, 也绝非易事。因此瓴羊所取得的成果, 也只能算是开局顺利。
实际上, 与所有 BI 公司一样, 瓴羊也面临诸多挑战。比如, 如何能够规模化增长, 以及如何实现规模化的盈利?
这些都是无法回避, 且必须思考的问题。
来源：互联网
