万万没想到，在2022年这样一个看起来光景不是很好的年份，却迎来了第一波中国SaaS企业赴港上市的浪潮。不是借壳，也非蹭热，而是真正做SaaS的一批科技厂商凭借SaaS的主营业务登陆国内主要证券交易市场之一——港交所。

离全球第一支SaaS股票Salesforce上市已经过去18年，中国自己的SaaS终于迎来上市敲钟，在全球SaaS市场的游戏中获得出牌的机会。

01 行业化的CRM命中企业数字化转型的脉门

中国SaaS的启蒙源于CRM，许多商业模式的探索、技术的创新也与CRM深度绑定，某种意义而言，中国CRM的发展史就是中国SaaS演进的索引。

从信息化到数字化，CRM没有错过一次机会，当然没有避过哪怕一个坑。从套装软件到CS架构，再到BS架构，再到多终端架构，CRM是所有TOB服务软件中走的最快的一名，虽有师但只能自通也是中国CRM最无奈的写照。

绝大多数CRM品牌看着Salesforce的背影愈发高大，直到2015年前后才有中国创业者敢说一句真话：“Salesforce成功的这条路，在中国并不能复制。”所谓望山跑死马可能就是中国SaaS长大之后认识到的第一个残酷真相，Salesforce是一个正确的方向，若1:1复刻最牛的终局也不过是高级山寨，何况中国市场并不具备1:1复刻的条件。

当一大批研究者发现，中国市场中诸如CAC/ARR等SaaS指标值愈发偏离实际时，才发现SaaS并不是一个“信息差+统计学”的游戏，这个游戏规则在中国变成了懂行、懂业务、懂场景、懂人。

不了解中国人做生意的模式，可能就永远无法理解小米+步枪是怎么刚过美式加特林的壮举，自然就无法理解CRM为何错过web1.0，而在web2.0异军凸起，用移动化和连接实现弯道超车的操作。

正如当前如火如荼的企业数字化转型，人人高呼“行业为本、场景为魂”的纲领，但具体怎么做鲜有人知，更有甚者或许不知道，这个纲领其实是当下结果的总结而非对未来的愿景。

因为，中国CRM早把这条路的对与错全都踩了个遍。

CRM在2013年左右就率先走上了行业化、场景化的路，当时通用型CRM火遍全国正在初步尝试行业化解决方案的探索，而诸如小满科技、玄武云（02392.HK）、勤策（原外勤365）等已经在自己选定的行业进行垂直领域的市场深耕。彼时，Gartner刚提出数字化转型概念仅两年，国内还在上云的初期阶段。

直到2019年数字化起风，那些率先在行业化和场景化道路上已经摸到门道的SaaS公司赢得先机。CRM也不例外，凡是占据行业和场景赛道优势的品牌无不逆势融资，若非疫情、政策大棒突然敲下，很可能在教培行业快速杀出一家“程咬金”式的品牌。

在CRM这个通用领域里，国内以销售易、纷享销客为最突出的代表，无论是概念、融资、产业趋势往往都绕不开这两个品牌的身影，而第三方观察一直认为这两家是最像Salesforce的中国品牌，也是最有希望冲击国内主板市场或者港股市场的CRM种子选手。

再一次，万万没想到。

在地图上东南角杀出的玄武云（国内运营实体为玄武科技）比上面两个品牌更快的达成上市条件，甚至比国内SaaS领域的另一家冲击港股的传奇HRSaaS公司——北森，更早通过聆讯。玄武云冲击港股成功，再次印证了中国SaaS、数字化转型市场的一个事实——行业化、场景化是更符合中国特色的成长之路。

玄武云CEO陈永辉在被问及为何做CRM一开始就选择扎根消费品行业时说道：“Salesforce给当时还叫玄讯的启发是技术+商业创新的方向，至于做通用CRM还是垂直到消费品行业的CRM，是玄武云根据自己存量客户的特征、对各个行业快速试探摸排，在从资源、市场天花板、业务熟悉等要素综合考虑，垂直化的CRM更适合玄武云的业务特征。”

很显然，玄武云（02392.HK）在做行业化CRM的时候并没有参考Veeva，也没有想到其发展轨迹尽然与Veeva更加相似。

无论如何，就结果来看，走行业化、场景化的SaaS服务，是摸到了中国ToB市场数字化转型的的脉门。

02 上市通过一张小王——数据+智能

玄武云（02392.HK）上市，对CRM市场而言是好消息的开始。上市颇具偷塔的味道，这个偷塔又是在众目睽睽之下完成，值得许多SaaS特别是非通用化SaaS服务去思考。

玄武云几乎没有融资信息，唯一的融资就是在IPO之前的复兴财富进场，可见玄武云本身对资本需求并不是非常迫切，这意味着消费品行业的客户需求足以催生出上市CRM品牌，而消费品行业的CRM品牌远远不止玄武云一家，深耕行业+商业创新+技术创新或许就是中国TOB市场数字化的最优解。

玄武云（02392.HK）上市的核心概念是智慧型CRM，这是否又是一个打着概念牌上市的套路，毕竟在国内这种独创概念上市的科技公司不在少数。

相比于CRM1.0理念——规范、科学化销售流程和动作；CRM2.0理念——万物互联、内外连接协作；智慧型CRM确实有些抽象，但玄武云依然提出了这样一个晦涩的理念，到底是因为CRM赛道过于卷，还是真的探知出新的蜀道？

用陈永辉的话来讲，对别的行业不太好评价，但在消费品行业，上游的头部品牌商已经具备了将CRM进阶到智能应用的两大条件——数据、场景智能。

玄武云创始人 陈永辉

得益于移动化、5G等基建的快速发展，消费品行业天然的由C向B的倒逼，且上游品牌商的号召力极强，这使得他们对产业链全链路数据、流程的掌控需求突出，第一步是内外部连接协作要打通，第二步是掌握全链路的数据来更快速响应最终消费者的需求。

奶制品、包装水、饮料等细分赛道的头部品牌X牛、X山泉、X可乐等品牌，在2000年左右的信息化时代其实就有意识的通过市场调研来帮助企业研发产品和营销策略制定，但这种数据采集周期、采集丰富度、数据体量等与当前基于多终端、多锚点的方式相比，其效率犹如耕牛与大型机械农用机具的差别。

这些头部品牌商自身的信息化基础强，内部生产协作数据掌握相对全面，同时对中下游的经销商、门店等终端也很早就开始通过软件（会员系统、营销系统等）、硬件（POS、货柜等）的方式布局信息获取终端，是最早一批直连最终消费者的企业。

这使得企业在获得包括社会数据、行为数据、交易数据的健全度方面比其他行业先行很多年，同时也能对数据的时效性更快的响应，这达成了应用智慧型CRM的第一个条件——数据可用。

有了足够的数据做基盘，接下来就是达成应用智慧型CRM的第二个条件——数据应用（大数据+AI赋能）。

当前大数据+AI的场景化应用在TOB主要集中在语音、图像、知识图谱等有限的几个领域，而消费品行业已经被轮番试验过之后，目前最成功的方向是在图像识别领域，包括识别货架、货品、巡店等已经是消费品行业极其强烈且明确的智能化刚需。

用人工智能的方式，准确率更高。企业在应用人工智能和数据智能的时候，远比以往CRM提升销售业绩、提高销售效率等价值更加明显化，表面化，令消费品企业体验到所见即所得的价值感。

消费品行业对数据和AI诉求爆发相对更加明确，这促使整个行业对CRM的价值期待不仅是把整个产业链连接起来，掌握的各种营销数据、促销数据、交易数据。企业更希望进一步对这些数据进行应用，通过数据的处理、人工智能的识别，做基于数据的决策，提高工作效率和准确率，实现数据驱动业务的目标。

03 CRM+AI是时代的Chosen One

为什么是CRM？而不是其他数字化应用在消费品行业率先突围？营销、生产、资源管理都历史久远，偏偏是CRM有望成为把大数据和AI集大成者的第一号种子。

除了前文提到的该行业头部企业客户信息化基础能力强，数据思维、数据意识启蒙早以外，可能另一个重要的因素——消费者主权时代来临，也是推动CRM成为该行业明星SaaS服务的重要驱动原因之一。

消费品行业产业链的数字化特征是生产供给端与消费者端的数字化能力强，分销链路流通过程的数字化能力略弱，下游向中游的倒逼和挤压感强烈，而中游数据的断层导致上游对全产业链的掌控力缺失，从而形成了一个大家众所周知的现象——C端倒逼B端。

而大家提出解决这一矛盾的方法也很适配——通过数字化彻底解决信息、数据、服务的不对称。在众多的数字化服务中，CRM流行过绝大多数的概念、踩过最多的坑，既能实现生产、营销、服务的连接，又能直接触达B端和C端客户，还能起到组织协同办公支点的作用，同时还有CDP承载最全面的客户数据。

CRM确实是消费品行业可见的数字化服务中，最符合时代特征的SaaS服务。

另一个可能被忽视的原因则是，对消费品行业而言，CRM从移动化的链接到多终端的智能应用，并不是颠覆式的创新，这是一个渐进的过程，对许多头部企业而言，这种温和的逐步改变方式更符合它们对未来IT的规划。

CRM的PaaS化服务在消费品行业的应用可以追溯到2013年，当时的SaaS市场都在做什么不用赘述。PaaS的长时间应用不只是业务灵活的体现，背后的数据治理也几乎同步开始，这种对业务、流程、数据的积累终于在数字化被提出后得以展现当初下过苦功的价值，也为后来应用大数据技术、AI技术提前铺设好没那么多荆棘的路径。头部企业在接受智慧型的CRM时并不会遭遇太多的挑战或不可翻越的障碍。

如此看来，CRM当初走过的弯路、吃过的亏如今都以另一种形式补偿给那些曾经被调侃但坚信自己做正确有价值服务的CRM厂商们。

04 结语

中国这一波SaaS厂商的上市，应该是疫情前就已经做好了准备，并不像外部揣度的那样是吃到了疫情在线办公的红利，毕竟做SaaS与做新冠检测不一样，前者需要长时间的积累。

只是令人唏嘘的是这一积累就是18年之久。

玄武云的上市算是第一个交卷的考生，相信中国SaaS产业开始集中交卷的时间不远了。我们更渴望看到的是整个产业的全面进阶，连接也好、智慧也罢，企业更愿意看到的是现状的实践。

在困顿中保持理智，在祝贺中人间清醒，CRM给中国SaaS开了个好头。

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