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。

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