分类: 战略决策

  • 10种商业模式类型拆解与创业选择逻辑

    商业模式是企业创造、交付和获取价值的机制。它需要回答三个问题:目标客户是谁?提供什么价值?如何实现盈利?初创企业的所有战略决策——包括定价、市场进入策略、产品架构和核心指标——都源自其商业模式。

    了解主要的商业模式类型很重要,原因有二。首先,你选择的商业模式决定了公司的单位经济、增长动态和竞争护城河。其次,投资者在评估初创企业时,部分会通过其商业模式的视角来判断——某些模式天生比其他模式更具防御性或资本效率更高。

    以下是10种最重要的商业模式类型及其运作原理,以及创业者可以从中获得的启示。

    1. SaaS 订阅模式

    运作方式: 客户支付周期性费用(按月或按年)以获取软件使用权。收入可预测且随着客户规模增长呈复合效应。由于软件通过数字方式交付且规模扩张不会导致成本同比例增加,销售成本相对较低。

    单位经济效益: 毛利率通常为 70-85%。客户终身价值(LTV)较高,因为留存率是核心价值驱动因素——续费五年的客户产生的收入是一年后流失客户的 5 倍。关键指标是净美元留存率(NDR):超过 110%意味着现有客户的消费增速高于流失客户造成的损失。

    示例: Salesforce、Slack、HubSpot、Zoom、Notion、Pitchgrade。

    为什么适合初创企业: 可预测的收入让财务规划和融资更轻松。高毛利率能为产品和销售端的再投入提供资金。客户组织内部可能产生网络效应(每新增一个席位都会带来价值提升)。

    风险点: 获客成本高昂,企业需要多年才能实现盈利。早期用户群的高流失率可能掩盖收入增长但结构脆弱的业务本质。

    2. 平台型市场

    运作方式: 该公司连接买家和卖家,并从每笔交易中收取一定比例的费用(即“抽成率”)。通过汇集原本难以相互找到的供需双方,创造了价值。

    单位经济: 毛利率取决于抽成比例和交易价值。Airbnb 每笔预订收取约 14-16% 的费用。Uber 收取约 20-25%。Etsy 收取 6.5% 加上 listing 费用。一旦市场达到规模化运营,毛利率通常为 60-80%。

    示例: Airbnb、Uber、Etsy、DoorDash、Upwork、Fiverr。

    优势逻辑: 平台既不持有库存,也不直接雇佣供应方参与者,仅通过促成的交易量被动产生收入。当规模扩大时,网络效应会形成几乎不可撼动的竞争壁垒。

    风险: 冷启动问题非常严重。没有供应的市场对买家毫无用处,而没有买家的市场对供应商也没有价值。解决这个先有鸡还是先有蛋的问题,要么需要大量资本投资,要么需要巧妙的顺序策略。

    3. 交易型

    运作机制: 公司通过处理每笔交易获得收入,通常按交易金额的百分比或每笔交易的固定费用收取。

    单位经济效益: 收入直接与交易量挂钩,这意味着没有经常性收入基础——每个周期的收入都需要重新争取。但如果交易量持续增长,收入增长就具有高度可预测性。

    典型案例:Stripe(每笔交易收取 2.9%+0.3 美元)、PayPal(类似模式)、Square(每笔刷卡交易收取 2.6%+0.1 美元)。

    运作原理: 业务随着客户的成功自然增长——电商商户规模扩大时,无需续约谈判就能自动为 Stripe 带来更多收入。这种利益一致性(客户成功即公司成功)形成了强大的用户留存动力。

    风险: 大客户由于交易量大,在定价上具有强大的议价能力。随着交易量的增加,单位经济模型会因折扣而压缩。在某些市场,交易费用面临显著的监管压力。

    4. 免费增值模式

    运作方式: 提供产品的基础版本供免费使用。需要额外功能、容量或支持的用户可升级至付费层级。免费层级作为分发机制——从免费产品中获得价值的用户最终会转化为付费用户。

    单位经济效益: 免费层级的毛利率通常为负或盈亏平衡(公司需要为不付费的用户承担服务成本)。付费层级必须定价足够高,以产生足够的毛利润来补贴免费层级。消费品从免费到付费的转化率通常为 2-5%,而 B2B 产品则为 5-15%。

    典型案例:Spotify(30%用户为付费用户)、Slack(转向企业市场前采用免费增值模式)、Zoom(40 分钟以内会议免费)、Dropbox(2GB 免费存储空间,超出需付费)。

    模式优势: 免费增值模式消除了早期用户购买决策的销售阻力。产品通过免费用户分享内容或邀请同事实现病毒式传播。最成功的免费增值产品会在要求付费前培养用户真实的使用习惯,从而最大化转化率。

    潜在风险: 将免费用户转化为付费用户需要强有力的付费墙策略——高级功能必须足够吸引人,才能让相当比例的免费用户选择付费。许多免费增值企业最终发现,其产品对免费用户而言过于优秀,但对付费用户又不够出色。

    5. 按使用量计费(消耗型)

    运作机制: 客户根据产品使用量付费——包括 API 调用次数、数据处理量、存储空间(GB)、发送消息数等。收入随客户实际用量浮动,而非固定席位数量。

    单位经济效益: 收入波动性大,导致财务预测困难。但这种定价模式能深度绑定客户价值——客户只为实际用量付费,既降低了采用门槛,又能加速业务增长。

    典型案例:AWS(按计算小时/存储 GB 计费)、Twilio(按短信/通话分钟计费)、Snowflake(按计算积分计费)、OpenAI(按 API 代币计费)。

    为何有效: 大客户可以在无需正式采购谈判的情况下扩大使用量。价格会随着所提供价值的增加而自然增长。对于基础设施产品,按使用量计费的方式允许客户从小规模开始,逐步扩展。

    风险: 收入每月波动不可预测。大规模使用量激增会在收入确认之前产生基础设施成本。客户减少使用量时,即使未流失,也可能显著降低收入。

    6. 广告

    运作方式: 产品对用户免费提供。收入来自广告商,他们通过展示广告、赞助内容或定向投放来支付费用,以触达这些用户。

    单位经济: 每用户收入(RPU)通常较低——主要社交平台每名月活跃用户每年的广告收入约为 30 至 60 美元。要使广告模式产生可观收入,需要达到一定规模。一旦广告销售基础设施建立,毛利率可高达 60%至 75%。

    示例: 谷歌(搜索和 YouTube)、Meta(Facebook 和 Instagram)、推特/X、Snapchat、Reddit。

    为何有效: 广告变现模式允许平台在不向用户收费的情况下获取大量用户,从而实现付费产品无法比拟的增长。对于具有高用户参与度和详细用户数据的平台,广告 CPM(每千次展示成本)可以非常高。

    风险: 用户数据监管(如 GDPR、CCPA)以及平台政策变化(如苹果的 App 跟踪透明度)已显著压缩了广告 CPM。该模式还可能在用户利益与广告商利益之间产生潜在矛盾。

    7. 剃刀与刀片模式

    运作原理: 以微利甚至亏本销售”剃刀”(主产品),通过反复销售高利润的”刀片”(耗材或配套产品)持续获利。初次销售锁定客户后,即可实现重复性高利润销售。

    单位经济效益: 盈利完全取决于客户全生命周期的耗材消费。若客户购买剃刀后使用竞品刀片,则无法产生持续利润。

    典型案例: 吉列(剃须刀与刀片)、惠普与爱普生(打印机与墨盒)、雀巢奈斯派索(咖啡机与胶囊)、美元剃须俱乐部(通过 DTC 刀片颠覆传统模式)、苹果(硬件构建生态系统以销售高利润软件与服务)。

    运作原理: 庞大的”剃须刀”装机量能产生可预测的”刀片”收入流。由于硬件与竞品耗材不兼容,用户转换成本较高。

    风险提示: 该模式依赖于维持耗材锁定。当锁定被打破时——比如通用墨盒、竞争性咖啡胶囊出现——商业模式会迅速恶化。

    8. 平台与生态系统

    运作方式: 平台为第三方开发者、合作伙伴或创作者提供基础架构,通过交易手续费、开发者授权费或从生态经济中抽成来获取收益。

    单位经济效益: 平台经济在规模化后往往能产生惊人效益。仅 App Store 一项业务,苹果就能从所有交易中抽取约 30%的分成,年毛利润超过 240 亿美元。相对于其促成的经济活动规模,该平台的销售成本微乎其微。

    典型案例: 苹果 App Store 与 iOS 生态系统、谷歌 Android 与 Play 商店、Salesforce 应用商店、Shopify(商家+应用开发者)、Stripe Connect 支付平台。

    为何有效: 每一位在平台上开发的开发者或合作伙伴都会为平台增加价值,从而吸引更多用户,进而吸引更多开发者——这是一个强大的飞轮效应。转换成本极高,因为整个企业都是建立在该平台之上的。

    风险: 构建平台需要在飞轮效应启动之前,成为某个类别的先行者或主导者。围绕平台主导地位的监管环境(如应用商店反垄断案件、欧盟数字市场法案)正变得越来越不利。

    9. 直接面向消费者(DTC)

    运作方式: 品牌通过自己的网站、应用程序或实体店直接向终端消费者销售产品,绕过传统的零售分销商和批发商。公司能够获得更高的利润率,但需承担全部客户获取成本。

    单位经济: 对于实体产品 DTC 品牌,毛利率通常为 40%-60%,而通过批发销售的同一产品毛利率仅为 18%-25%。通过数字广告的客户获取成本已大幅上升(2024-2025 年 Meta 的 CPM 上涨超过 40%),导致回本周期被压缩。

    示例: Warby Parker、Dollar Shave Club、Casper、Glossier、Athletic Greens。

    为何有效: 直接面向消费者(DTC)模式使品牌能够建立直接的客户关系,获取更丰富的数据,并获得比批发模式高得多的利润率。随着第三方 Cookie 追踪的消失,第一方数据的价值正日益提升。

    风险: 严重依赖付费社交媒体广告的 DTC 品牌,其获客成本已显著上升。该模式需要极高的利润率、强大的自然流量渠道,或订阅模式,才能实现可接受的客户获取成本(CAC)回收。

    10. 特许经营

    运作方式: 特许经营方开发出可重复的商业模式和品牌,然后将使用该品牌的经营权许可给特许经营者,后者需支付一笔前期费用和持续的特许权使用费(通常为总收入的 4%-8%)。

    单店经济: 特许经营方拥有极高的利润率,因为每个新门店的资本成本由特许经营者承担。一家拥有 10,000 家特许经营店的特许经营方,每家店年收入 50 万美元,支付 5%的特许权使用费,每年可获得 2500 万美元的特许权使用费收入,且额外的销售成本(COGS)几乎为零。

    示例: 麦当劳(93%的餐厅为特许经营)、万豪(94%的酒店为管理或特许经营)、赛百味、UPS Store。

    为何有效: 该模式可以在不需特许经营方进行资本投资的情况下实现地理扩张。特许经营者因投入了自身资金,通常比雇用的门店经理更有动力经营。

    风险: 品牌质量取决于特许经营商的质量,而在大规模扩张时很难控制这一点。特许经营商纠纷和诉讼是大型特许经营体系持续存在的运营挑战。

    选择商业模式

    适合您初创企业的商业模式取决于您的客户、您的产品以及您的竞争地位。具有高转换成本和大预算客户的 B2B 工具非常适合 SaaS 模式。连接双向需求的平台则受益于市场模式。通过使用量传递价值的产品则适合按使用量定价。

    最持久的企业通常会结合多种模式的元素——SaaS 与市场组件结合、DTC 与订阅层结合、平台与广告结合。理解每种模式的经济特性,有助于您设计出能产生最强单位经济性并拥有最稳固竞争地位的组合。

    Pitchgrade 的公司研究工具可对您所在行业的上市公司如何产生收入进行深入分析,这在评估哪种商业模式在您的市场中最具验证性时,是一个有用的参考。

  • 创始人与投资者视角的商业模式分析框架

    什么是商业模式?

    商业模式是企业为客户创造价值、交付价值并获取部分价值作为收入的系统。彼得·德鲁克的定义最为精辟:”商业模式回答了’你如何赚钱’这个问题。”

    但完整的商业模式分析远不止收入问题。它需要审视:

    • 价值创造: 该产品或服务为哪些特定客户创造了什么具体价值?

    • 价值传递: 需要哪些活动、资源和合作伙伴来持续传递这种价值?

    • 价值获取: 公司能以多高效率将所创造价值的多少比例转化为收入?

    在这三个维度中,任何一个维度的薄弱都会导致商业模式结构上的缺陷,无论其他两个维度多么强大。

    商业模式画布

    由亚历山大·奥斯特瓦尔德开发的商业模式画布,将商业模式分析划分为九个构建模块:

    区块 核心问题
    客户细分 你为谁创造价值?谁是你最重要的客户?
    价值主张 你们提供什么价值?解决什么问题?
    渠道 如何触达并交付给客户?
    客户关系 每个细分市场期望什么样的关系?维持这种关系的成本是多少?
    收入来源 每个细分市场如何支付?他们愿意支付多少?
    关键资源 实现这一目标需要哪些资源?
    核心业务活动 公司必须出色完成哪些关键活动?
    重要合作伙伴关系 关键合作伙伴和供应商是谁?你外包了哪些内容?
    成本结构 最大的成本是什么?哪些是固定成本,哪些是可变成本?

    画布有助于直观地绘制出完整的商业模式,并识别各模块之间的差距或不一致之处。

    常见的不一致信号: 价值主张需要关键业务活动,但公司无法以规模化的方式承担这些活动。客户关系模式需要人工接触,但收入模式却定价为自助服务。分销渠道无法触达所声明的客户群体。

    第一步:分析盈利模式

    盈利模式是公司获取价值的机制。核心问题包括:

    收入来源: 有哪些?是多元化还是集中于单一来源?哪些属于经常性收入,哪些属于交易性收入?

    收入类型 稳定性 估值倍数 示例
    SaaS 订阅 高 8-15倍年度经常性收入 Salesforce、Slack、HubSpot
    按使用量计费 中等 6-12倍年度经常性收入 Twilio、Snowflake、亚马逊云服务
    基于交易量 中等 2-5倍营收 Stripe、PayPal、Shopify
    广告投放 中低等 3-8倍营收 Meta、谷歌、Reddit
    专业服务 低 1-2倍营收 咨询机构
    硬件 中低档 1-3倍营收 苹果硬件、医疗设备

    定价权: 公司能否在不损失大量客户的情况下提高价格?高定价权表明产品与市场契合度高且替代性低。低定价权则意味着处于大宗商品地位。

    客户集中度: 收入中有多少百分比来自前三大客户?单一客户贡献超过 30%的收入是一个风险因素。前三大客户贡献超过 50%的收入则表明存在结构性脆弱性。

    第二步:分析成本结构

    成本决定了收入模式是否可行。关键区别如下:

    固定成本: 无论收入如何都存在(办公室、核心团队、软件许可)。固定成本较高时,需要规模效应才能实现盈利。

    可变成本: 随收入规模变化(实物产品的销货成本、每笔交易费、基于使用量的基础设施)。高可变成本会在规模扩大时压缩利润率。

    毛利率:(收入 – 销货成本)/收入。这是衡量商业模式质量最重要的财务比率。高毛利率(70%以上)能为销售、营销和研发提供动力。低毛利率会限制增长和盈利能力。

    运营杠杆: 成本结构是否随规模扩大而更高效?一家固定工程成本为 100 万美元的 SaaS 公司,若年经常性收入从 500 万增长至 5000 万美元,就能实现巨大的运营杠杆——成本缓慢增长的同时收入增长 10 倍。

    第三步:分析单位经济效益

    单位经济效益是指企业基于单个单位(每位客户、每笔交易或每个用户)的经济效益。它决定了商业模式在任何规模下是否具备根本可行性。

    客户获取成本(CAC): 总销售与营销支出 ÷ 新增客户数(建议采用3个月滞后期以提高准确性)

    客户终身价值(LTV): (客户月均收入 × 毛利率%) ÷ 月流失率

    LTV:CAC 比率: 可持续模式下应为3:1或以上。低于1:1意味着每个客户都在亏损——无论规模多大都无法弥补这一问题。

    回本周期: CAC ÷ (每个客户的月收入 × 毛利率%) 18个月内实现盈利表现强劲;12个月内实现则堪称卓越。

    为何单位经济效益比营收增长更重要: 一家年增长率 100%但 LTV(客户终身价值)与 CAC(获客成本)比为 0.5:1 的企业,每新增一个客户都在消耗资本。高增长伴随糟糕的单位经济效益,实则是价值毁灭机器。

    第四步:评估护城河

    护城河是指能够保护商业模式不被复制或颠覆的持久竞争优势。护城河的强度决定了在竞争对手做出反应时,企业能维持其单位经济效益的时间长短。

    护城河类型:

    网络效应: 使用产品的人越多,产品价值就越高。市场平台(Airbnb、Uber)、社交平台(LinkedIn)以及拥有生态系统的开发者工具(GitHub、Figma)都具有强大的网络效应。检验标准:每个新用户是否为现有用户增加了价值?

    转换成本: 转向竞争对手需要付出高昂代价(时间、金钱或风险)。具有深度集成、数据历史和熟练用户的企服软件转换成本极高。检验标准:客户转向竞争对手需要付出多少成本?

    数据优势: 专有数据能够随着时间推移不断优化产品,且在没有进入市场的情况下无法被复制。人工智能和机器学习产品通常从训练数据中获得护城河。测试方法:该数据是否在其他地方可获得,还是由服务客户时独特生成的?

    规模优势: 随着规模扩大,单位成本显著下降,从而对规模较小的竞争对手形成定价优势。制造、物流和云基础设施企业通常具有规模护城河。测试方法:一个规模大 10 倍的竞争对手是否具有显著更低的单位成本?

    品牌与信任: 基于品牌声誉,客户愿意支付溢价或接受更高风险。在监管行业、医疗保健和消费者市场中,信任至关重要,因此品牌与信任的影响力最为强大。

    第五步:识别商业模式风险

    每个商业模式都存在结构性的脆弱性。请明确识别这些脆弱性:

    平台依赖性: 如果业务依赖谷歌、苹果、亚马逊或某个社交平台进行分发,政策变更或算法更新可能会严重损害该模式。提问:如果平台更改其条款,会发生什么?

    监管风险: 受严格监管的行业(金融服务、医疗保健、能源)面临监管变化可能破坏商业模式的风险。提问:当前有哪些监管规定支持或限制了该模式?

    技术颠覆: 新兴技术是否可能使竞争对手以更低的成本提供相同的价值?提问:如果人工智能能够自动化核心价值交付活动,会发生什么?

    客户集中度: 虽已在收入分析中涉及,但值得明确量化风险。如果头部客户流失或重新议价会怎样?

    利润率压缩: 随着市场成熟和竞争加剧会发生什么?许多平台都面临这个问题:早期高抽成率会随着卖家议价能力提升而下降。

    常见问题

    1. 商业模式中最重要的因素是什么?

    毛利率。它决定了每美元收入中有多少可用于支持增长、研发和利润。高毛利率企业能实现价值复合增长;低毛利率企业则难以自筹发展资金。

    2. 一个单位经济状况不佳的商业模式在规模化后能否被修复?

    很少能。如果你的毛利润从根本上偏低(软件行业低于 40%),增加销量并不会改变其结构。如果由于市场动态(而不仅仅是早期阶段的低效)导致客户获取成本(CAC)相对于客户终身价值(LTV)过高,规模化也无法解决这个问题。要区分早期阶段的低效(可修复)和结构性问题(通常致命)。

    3. 商业模式与收入模式有何不同?

    收入模式是商业模式的一个组成部分。完整的商业模式包括价值如何被创造、传递和捕获——而收入模式仅描述了捕获部分。

    4. 商业模式画布是否足以进行分析?

    不足。它虽是实用的规划工具,但缺乏财务分析维度。需结合单位经济效益、毛利率分析和护城河评估才能形成完整视角。

    5. 如何分析尚未盈利的初创企业商业模式?

    关注结构合理性:假设的毛利率在该品类中是否现实?根据销售模式和目标客户,假设的客户获取成本水平是否可实现?是否存在可比公司,其单位经济效益可作为基准?收入前分析必然是假设性的,但基于可比公司的合理假设能降低不确定性。

    6. 什么样的商业模式具备”风险投资价值”?

    三大特征:(1) 巨大的可触达市场(10亿美元以上),(2) 高毛利率(70%+)支持复合增长,(3) 无需成本同比增加即可实现规模扩张。多数成功的风险投资企业具有网络效应或高转换成本,这使得其商业模式在规模扩张时更具防御性。

    结论

    商业模式分析不是单一问题的练习——它需要同时评估价值创造、交付与获取;理解单位经济效益;梳理成本结构;并评估使商业模式长期具备防御性的护城河。本指南中的框架提供了系统化评估任何商业模式的方法,无论您是创始人对自己模型进行压力测试,还是投资者评估投资机会。

  • 苹果 vs 谷歌 vs 微软:三大科技巨头如何构建差异化商业模式

    苹果:高端硬件 + 生态系统护城河

    收入构成(2025财年估算):

    • iPhone:占收入的 52%(2130 亿美元)

    • 服务业务:占总收入的22%(900亿美元)

    • Mac、iPad、可穿戴设备及配件:占总收入的 26%(1060 亿美元)

    核心模式: 苹果以消费电子企业通常难以企及的利润率销售高端硬件(iPhone 毛利率:~45%)。

    硬件产品构建了用户基数,这一用户基数又衍生出服务收入(App Store、iCloud、Apple Music、Apple TV+、Apple Pay),其增长与硬件销量脱钩。

    成功原因:

    • 垂直整合: 苹果自主设计芯片(M 系列、A 系列)、操作系统和关键应用程序。这种模式带来的性能优势是任何安卓设备制造商都无法企及的,也使得在碎片化生态系统中无法实现的优化成为可能。

    • 生态锁定: 隔空投送、iMessage 信息、连续互通功能、iCloud 同步以及 Apple Watch 集成等功能形成了转换成本,用户每多拥有一款苹果设备,这种成本就随之增加。普通苹果家庭拥有 3 台以上设备。

    • 高端品牌: 仅就硬件规格而言,iPhone 的定价就比安卓竞品高出 40%-100%。这种溢价得以维持,得益于品牌价值、生态系统以及真实的产品质量。

    毛利率对比:

    收入来源 毛利润
    iPhone 硬件 ~44%
    Mac/iPad ~38%
    服务 ~74%
    混合模式 ~46%

    服务飞轮: 每售出一部 iPhone,实际上都相当于获得了一位订阅客户——苹果公司会从每部活跃的 iPhone 中持续获得服务收入。随着用户基数的增长和各项服务的渗透率加深,服务收入的增长无需依赖硬件销量的同比例增长。这正是华尔街在 2019 年左右认识到的商业模式转变,推动苹果从硬件估值倍数转向服务估值倍数。

    谷歌(Alphabet):意图数据 + 广告飞轮

    2025财年收入构成(近似值):

    • 谷歌搜索:占总收入58%(1650亿美元)

    • YouTube 广告:占总收入 11%(310 亿美元)

    • 谷歌云:占总收入12%(340亿美元)

    • 其他业务(Google 订阅服务、硬件、Play 商店):占总收入 19%(540 亿美元)

    核心商业模式: 谷歌通过提供免费产品(搜索、Gmail、地图、安卓系统、YouTube)大规模吸引用户。这些用户产生的行为数据——特别是通过搜索查询展现的意图信号——使谷歌能够以无与伦比的精准度投放广告。广告主仅在用户点击时付费(效果付费模式),这种价值主张对广告主而言几乎零风险。

    成功要素:

    • 意图数据护城河: 当你输入搜索查询时,你以其他任何广告媒介都无法捕捉的精确性表达了你的意图。谷歌能够将商业意图(例如“最佳 CRM 软件”或“我附近的水管工”)与相关广告匹配,从而获得品牌广告无法支撑的高 CPC(每次点击成本)。

    • 免费产品飞轮: 谷歌提供的每一款免费产品(Gmail、地图、文档、Android)都会吸引用户,这些用户产生的数据能够提升广告定位效果,并为下一款免费产品提供支持。每个新增用户的边际成本几乎为零;而每个新增用户数据带来的边际收益为正。

    • Android 的分发: Android 在全球智能手机市场中占据 72%的份额,确保谷歌搜索成为世界上大多数移动设备的默认搜索引擎——这种分发护城河是竞争对手难以复制的。

    云业务对冲: Google Cloud 每年增长超过 30%,为公司提供了远离广告业务的收入多元化途径,并带来了一个具有企业软件经济模式的第二业务。这降低了谷歌对广告市场周期的依赖。

    微软:企业级合作关系+云基础设施

    收入构成(2025财年预估):

    • 智能云服务(Azure):占总收入 34%(1100 亿美元)

    • 生产力与业务流程(Office、LinkedIn、Dynamics):占总收入 31%(1000 亿美元)

    • 更多个人计算(Windows、Xbox、Surface、搜索):占收入的 35%(1130 亿美元)

    核心模型: 微软最初凭借 Windows 和 Office 建立起其业务——这些软件深度嵌入企业 IT 基础设施,导致切换成本极高。这一庞大的用户基础(15 亿台 Windows 设备,4 亿名 Office 365 订阅用户)成为 Azure 云服务的基石,企业采用 Azure 时阻力较小,因为信任关系早已建立。

    为何这一模式有效:

    • 企业信任积累: 微软花了 40 年时间建立与 IT 部门的关系。当微软推出 Azure 时,首席信息官(CIO)们已经与微软建立了供应商关系,拥有安全审查历史和采购基础设施。Azure 的采用是向已知供应商的扩展,而非承担新的风险。

    • 捆绑优势: 微软将 Azure 信用额度与 Office 365 企业协议捆绑销售,使 Azure 成为许多企业工作负载的默认云平台。这种捆绑创造了交叉销售和升级销售的机会,而 AWS 和 GCP 若没有生产力软件,则无法复制这一优势。

    • AI 助理集成: 对 OpenAI 的 130 亿美元投资使微软在将生成式 AI 集成到 Office、Azure 和 Dynamics(全球最大的企业软件套件)方面获得了先发优势。Microsoft 365 的 Copilot 每用户每月 30 美元,仅在现有客户中就带来了每年 120 亿美元的收入机会。

    转换成本的累积:

    层级 转换成本
    Windows 重新培训、硬件兼容性、应用认证
    Office 365 数据迁移、工作流程中断、重新培训
    Azure 应用重构、数据迁移、安全重新认证
    团队 沟通记录、工作流集成

    每增加一层就提高转换成本。每项新服务的采用都加深用户黏性。这就是企业的复合增长飞轮——与谷歌的免费产品飞轮截然相反。

    并列比较

    维度 苹果 谷歌 微软
    核心资产 已安装设备基础 意图数据 + 分发 企业关系
    收入模式 高端硬件+服务 广告+云服务 软件许可 + 云服务
    毛利率 ~46% ~57% ~70%
    增长驱动力 服务渗透率 云 + YouTube Azure + AI(Copilot)
    锁定机制 生态系统的转换成本 免费产品依赖度 企业部署深度
    消费者 vs. 企业 以消费者为先 消费者 + 企业 企业优先

    初创企业可以借鉴的经验

    慎重选择你的资产。 这些公司都围绕特定资产(设备装机量、意向数据、企业关系)构建了商业模式。在选择盈利模式前要问:我正在打造的资产是什么?哪种盈利模式能从中获取最大价值?

    免费策略必须以规模为前提。 谷歌的免费产品模式只有在超大规模下才有效——数十亿用户产生的数据能带来高额广告溢价。初创公司若在没有规模路径的情况下提供免费产品,只是在白白消耗价值。

    企业级关系的积累虽慢但持久。 微软的商业模式构建速度虽不及苹果或谷歌,却能产生最持久的经济效益。企业用户的转换成本会随着每次系统集成而递增。若你面向企业市场开发产品,从一开始就应投资于系统集成和工作流深度建设。

    捆绑销售是规模化时最具杠杆效应的盈利策略。 这三家公司都通过捆绑销售来增强用户黏性并提高单客收入。对于初创企业而言,只有当拥有足够大的客户群体和互补产品时,才能采用捆绑销售(为同一客户提供多种产品)策略。要有意识地朝这个方向布局。

    服务业务才是利润所在。 硬件(苹果最初的商业模式)、广告(谷歌的核心业务)和套装软件(微软最初的商业模式)都能产生强劲的现金流量——但这三家公司都在增加服务业务占比,因为服务具有更高利润率和更可预测的增长性。

    常见问题

    1. 哪种商业模式最适合 B2B 软件初创公司效仿?

    微软的企业模式最为直接适用:将产品深度整合到客户的日常工作流程中,利用生产力或基础设施作为切入点,从而在客户组织内部扩展,并叠加更多服务,每采用一款新产品都会增加客户的转换成本。

    2. 谷歌的广告模式能否被小型公司复制?

    在核心(免费产品 → 用户规模 → 精准广告)模式中,需要大规模市场分销,而大多数初创公司无法实现这一点。这一经验教训更适用于旨在实现社交或效用网络效应的消费类应用程序,其中免费层级能够建立必要的用户规模,从而为最终的数据/广告收入层奠定基础。

    3. 为什么苹果的毛利率低于微软?

    苹果公司制造实体硬件,其利润率天然低于纯软件业务。微软的高利润率反映了其以软件为主导的商业模式。苹果的利润率增长机会在于服务业务(毛利率74%)在总收入中的占比持续增长。

    4. 每家公司面临的最大竞争风险是什么?

    苹果:面临应用商店监管(反垄断行动导致服务业务分成比例下降)。谷歌:遭遇绕过搜索意图广告的 AI 驱动型替代搜索方案。微软:在企业整合云支出背景下,Azure 需与 AWS 和 GCP 展开成本竞争。

    5. 为何三家公司都在相近时期重金投入 AI?

    AI 代表着类似移动互联网(2007-2012)和云计算(2010-2015)的平台级变革。平台更迭会创造领导者更替的时间窗口。三巨头均通过重金投入,确保 AI 技术在其现有平台体系内落地,而非被边缘化。

    6. 哪家公司在2026年将拥有最稳固的商业模式?

    微软拥有最具有结构性防御能力的商业模式,这得益于企业客户转换成本的深度以及在现有客户中利用 AI Copilot 的机会。苹果的商业模式最为可预测,这归功于硬件升级周期。谷歌的商业模式则最为脆弱,因为 AI 搜索替代方案可能会在查询量转向 AI 界面时降低搜索广告的 CPC(每次点击成本)。

    结论

    苹果、谷歌和微软各自通过截然不同的战略选择打造了价值万亿美元的业务——分别是硬件生态系统、意图数据飞轮和企业关系的复利效应。对初创企业而言,教训不在于复制其中任何一种模式,而在于理解每种模式所基于的底层资产,有意识地选择自己的核心资产,并设计出能够随着资产增长而最大化提取价值的收入模式。那些在规模上取得成功的企业,始终是那些能够早期识别自身独特资产,并构建出每增加一个客户都能使其价值不断提升的商业模式的企业。

  • 初创公司的决策框架

    如何停止每次都从零做决定

    作为创始人,你每天要做100多个决定。到了下午3点,你已经精疲力竭。到了5点,你要么完全回避决策,要么做出一些明天会后悔的冲动决定。

    大多数创始人会想:“我需要基于每个决策本身的价值来评估,因为这才是好的领导力。”他们没有意识到的是: 每一次从头做起的决策都会消耗你的认知能力。那些能把公司做大的创始人,并不是做出最多决策的人;而是那些通过框架把决策过程自动化的人。

    决策疲劳不只是感到疲倦那么简单。它会让判断力明显变差。研究表明,法官在一天开始时批准假释的概率是 65%,在午餐前降到接近 0%,然后在休息后又恢复。相同类型的案件,相同的法官,只是因为决策疲劳,做出了不同的决定。

    在运营公司的同时,你还要在同样已经耗尽的认知状态下,对招聘、产品、客户、定价和战略做决定。除非你建立起能够减少决策的框架,否则你做出的关键选择,其判断力就和那些精疲力竭的法官一样受损。

    下面将介绍如何建立决策框架,把你的心智能量留给真正重要的决定。

    为什么决策框架对初创公司很重要

    认知负荷的现实:

    你大脑每天可用于决策的能力是有限的。从“早餐我该吃什么?”到“我们是否应该彻底转变整个商业模式?”的每一个决定,都会消耗同一个决策池。

    小决定会不断累积:

    • 我应该现在回复这封邮件,还是晚点再回复?

    • 我应该接这个客户电话,还是专注于产品?

    • 我今天应该发社交媒体帖子吗?

    • 我应该审查这个 PR,还是直接发布?

    • 我应该雇用这个人,还是继续寻找?

    等你真正来到那个重要决策时(“我们应该进行 A 轮融资,还是继续自筹资金更久?”),你的决策能力已经消耗殆尽。

    初创公司特有的决策负荷:

    不同于流程已建立的企业工作,初创公司需要不断做出新的决策:

    • 没有先例可循

    • 信息不完整

    • 高风险

    • 快速节奏

    • 多个相互竞争的优先事项

    框架解决方案: 预先为反复出现的决策类型设定你的默认响应。把你的认知精力留给真正新颖、且高风险的决策。

    需要框架的四类决策

    类型 1:重复出现的运营决策

    示例:

    • 何时响应客户请求

    • 接下来要构建哪些功能

    • 如何优先处理漏洞与功能

    • 何时开会,何时使用异步沟通

    • 如何处理客户投诉

    为什么这些需要框架: 你每天或每周都会做这些决策。每次都从头思考一遍,只会造成认知浪费。

    类型 2:基于阈值的决策

    示例:

    • 何时雇用某人

    • 何时把钱花在工具/服务上

    • 何时解雇一位客户

    • 何时应当接受合作伙伴关系

    • 何时应当投入时间建立流程,而不是直接把工作做完

    为什么这些需要框架: 清晰的阈值可以消除“我到底该不该做?”这种内心纠结。

    类型 3:基于时间的决策

    示例:

    • 何时工作,何时休息

    • 何时查看电子邮件/Slack

    • 何时进行深度工作,何时参加会议

    • 何时审查指标

    • 何时发布,何时继续开发

    为什么这些需要框架: 如果没有默认规则,你就会不断地问自己:“我现在应该做这件事吗?”光是这个问题就已经让人筋疲力尽了。

    第 4 类:基于人的决策

    示例:

    • 如何回应员工的请求

    • 何时委派,何时自己做

    • 如何处理绩效问题

    • 何时给予权益调整

    • 如何回应候选人的问题

    为什么这些需要框架: 人员决策风险高且令人情绪疲惫。框架可确保一致性和公平性,同时减少决策疲劳。

    如何构建决策框架(公式)

    步骤 1:识别一个反复出现的决策

    问自己:“我在反复做出的、会消耗精力的是什么决定?”

    步骤 2:定义你的默认答案

    你在80%的情况下理想的回应是什么?

    第3步:制定明确的例外情况

    什么时候应该覆盖默认设置?

    第4步:将其记录下来

    把它写下来。如果相关,也与团队分享。

    第5步:按季度审查

    框架不是永久不变的。随着规模扩大进行更新。

    本周即可实施的创业决策框架

    框架 1:客户需求决策矩阵

    反复出现的决策: 客户会问:“你们能为我们开发[功能]吗?”

    这个框架:

    请求规模 决策
    少于 2 小时的工作 默认 YES(如果在技术上可行)
    2-8小时工作 如果满足以下任一条件,则为“是”:(a) 3 个以上客户提出过,或 (b) 战略客户,或 (c) 已在路线图中
    8-40小时工作 仅当满足以下条件时才为“是”:已签署合同,或有明确路径达到 1 万美元以上的年度经常性收入(ARR)
    40小时以上工作 默认不行,除非是多年期企业合同

    异常触发器:

    • 请求与产品愿景冲突 = 无论规模大小,均为否

    • 请求暴露了关键 bug/安全问题 = 无论规模大小,均为是

    • 客户愿意为开发付费 = 升级到定价讨论

    结果: 你已经消除了每天“我们该不该做这个?”的决策漩涡。

    框架2:招聘决策阈值

    反复出现的决策:“我们现在应该招人,还是再等等?”

    当你达到以下 3 个阈值中的 2 个时,默认 YES 进行招聘:

    1. 工作阈值: 现有团队连续 4 周以上每周工作超过 50 小时,以维持(而非扩大)当前工作量

    2. 收入阈值: 当前团队每位成员对应 1.5 万美元以上的每月经常性收入(可覆盖新员工薪资 + 适应期)

    3. 清晰度阈值: 能够撰写一份包含入职前 90 天具体交付成果的职位描述

    若满足的阈值少于 2 个,则默认为否。

    异常触发器:

    • 关键岗位招聘(CTO、首位销售招聘)= 用 6 个月最低 runway 覆盖阈值

    • 意外出现的完美候选人 = 进入面试,但在未达到门槛前不要发出录用 offer

    结果: 消除了“我们负担得起雇人吗?”这种持续不断的焦虑。

    框架 3:会议 vs. 异步沟通

    反复出现的决策:“这应该开会,还是发 Slack 线程?”

    默认使用异步方式(Slack/Loom/文档)适用于:

    • 状态更新

    • 信息共享

    • 有明确正确答案的决策

    • <15分钟讨论

    • 任何可以在接收者安排的时间阅读/观看的内容

    默认采用会议(实时)用于:

    • 与超过3人的头脑风暴

    • 冲突解决

    • 需要辩论的复杂决策

    • 建立关系(1对1、一团队凝聚)

    • 任何需要超过3轮异步来回沟通的事项

    基于时间的规则: 上午 10 点前(深度工作时间)或下午 4 点后(会议疲劳时段)不安排会议。

    异常触发器:

    • 危机 = 无论何时都立即同步开会

    • 跨时区远程团队 = 即使头脑风暴也默认异步

    结果: 保护深度工作时间,并减少日程混乱。

    框架4:支出审批决策树

    反复出现的决策:“我们应该把钱花在[工具/服务/雇员]上吗?”

    支出金额 决策流程
    每月<$100 团队成员可自行决定(只需在 #expenses 频道通知)
    每月$100-$500 需要经理批准,并说明 ROI 理由
    每月$500-$2K 需创始人批准,必须证明 3 倍 ROI 或存在关键运营需求
    每月$2K 以上 董事会讨论,正式 ROI 分析

    一次性支出: 月度阈值加倍(即,<$200 = 团队决定,$200-$1K = 经理,等等)

    异常触发器:

    • 法律/合规支出 = 无论金额大小均获批准

    • 面向客户的紧急事项 = 快速审批

    • “锦上添花” vs. “必需品” = 如果无法明确说明其解决的具体问题,则自动拒绝

    结果: 明确的支出授权,不再陷入“我该先请示吗?”的犹豫不决。

    框架5:工作安排决策(独立创始人和团队)

    反复出现的决策:“我现在应该工作,还是这已经算是过度工作?”

    每日默认安排:

    • 上午 8 点至 10 点:深度工作(最耗费脑力的任务,不开会,不看 Slack)

    • 上午10点至下午1点:会议、电话、协作工作

    • 下午1点-2点:午餐 + 恢复(不工作,不看屏幕)

    • 下午 2 点-4 点:处理响应性工作(邮件、Slack、行政任务)

    • 下午4点-5点:规划明天、回顾指标、分诊

    • 下午5点后:休息(除非明确的危机,否则不工作)

    每周默认:

    • 整整一天完全离线(不看邮件、不看 Slack、不做“快速查看”)

    • 周五下午:进行反思,不开展新项目

    异常触发器:

    • 客户紧急情况 = 下班后处理工作,但次日要预留恢复时间

    • 产品发布周 = 可接受延长工作时间,随后安排强制恢复周

    • 融资冲刺 = 压缩排期,且限时进行(最长 4 周)

    结果: 消除了“我现在是不是应该在工作?”这种持续不断的内疚循环。

    框架 6:功能优先级矩阵

    反复出现的决策:“我们接下来该做什么?”

    该框架:

    从三个维度对每个潜在功能按 1-10 分进行评分:

    1. 客户影响: 有多少客户需要这个?需求有多强烈?

    2. 战略价值: 这会让我们更接近 12 个月愿景吗?

    3. 实施成本: 需要多少开发时间?(10 = 低成本,1 = 高成本)

    公式:(客户影响 × 2)+ 战略价值 + 实施成本 = 优先级分数

    默认决策:

    • 得分 35+:构建下一步

    • 得分 25-34:列入下季度待办事项

    • 得分 <25:拒绝(不是“以后再说”——而是直接说不)

    异常触发器:

    • 安全/合规问题 = 无论得分如何,立即开发

    • 对客户的合同承诺 = 无论得分如何都要开发(但请注意:今后在评分前不要先承诺)

    结果: 产品路线图决策变得以数据驱动,而不是依赖 HiPPO(最高薪资者的意见)。

    框架 7:绩效问题应对

    反复出现的决策:“这名员工表现不佳。我该怎么办?”

    该框架:

    首次出现未达预期:

    • 当天对话:“我注意到[具体行为]。这是怎么回事?”

    • 文档:日期、问题、说了什么、商定的下一步

    • 默认假设:对期望的理解不清,而不是能力不足

    30天内第二次发生:

    • 正式对话:“我们在[日期]讨论过[问题]。现在它又发生了。以下是需要改变的内容。”

    • 书面跟进,记录对话内容

    • 包含具体指标的30天改进计划

    • 默认假设:角色与技能不匹配,或个人问题影响工作

    第三次发生(或30天后仍无改善):

    • 绩效改进计划(PIP),为期 30 天,包含每周检查、记录在案的指标

    • 并行措施:开始招募替代人选(不要等着看 PIP 是否有效)

    PIP 后仍无改善:

    • 终止雇佣

    • 进行离职面谈,了解出了什么问题

    异常触发器:

    • 骚扰、歧视或违法行为 = 立即解雇( 咨询劳动律师 )

    • 严重疏忽导致客户受损 = 立即解雇

    • 个人危机(家庭紧急情况、健康问题)= 暂停时间表,提供支持

    如何在你的团队中实施决策框架

    步骤 1:从你自己的决策开始

    不要试图一次性给所有事情都套上框架。先挑出本周最让你筋疲力尽的那个决策,建立一个框架,并测试 2 周。

    步骤 2:让框架可见

    文档内容:

    • 标题为“我们如何决策”的 Notion 页面

    • 团队常见决策的 Slack 频道描述

    • 员工手册:关于人员相关决策

    • 用于产品/工程决策的 README 文件

    第 3 步:培训你的团队

    在委派时,共享这个框架:“当客户提出功能需求时,我们会这样做决策……”

    第 4 步:审查并迭代

    季度审查:哪些框架有效?哪些需要更新?有哪些新的重复性决策需要制定框架?

    第 5 步:制定覆盖协议

    框架并不是僵化的规则。要预留清晰的例外情况,并让升级处理边缘案例变得安全。

    为什么初创公司需要决策框架

    你不可能靠每次都从头亲自做出每一个决策来扩展一家公司。 你的认知能力是有限的。决策疲劳是真实存在的。到了下午 3 点,你做出的决策质量会明显低于上午 9 点。

    决策框架并不是为了让人变得机械,或是回避艰难的决定。 它们的作用是提前为那些反复出现的决策做出预设,这样你就能把最好的认知精力留给真正新颖、风险更高、且确实需要全新思考的决策。

    数学上来说: 如果你每天要做 100 个决定,并且你能把其中哪怕 50 个建立成决策框架,你用于重要决策的认知容量就相当于翻了一倍。

    本周三个行动:

    1. 记录你的重复决策: 连续 3 天,记下每一个你做了不止一次的决定。这就是你的框架机会清单。

    2. 建立一个框架: 选出你最耗神的重复性决策,写下一个默认答案和明确的例外情况。测试 2 周。

    3. 分享一个框架: 如果你有一个团队,就挑选一项由多人共同做出的决策。创建一个框架并将其分享出去。你会看到决策速度提升。

    你的初创公司需要你在重要的事情上做出明智的决策。 不要再把认知精力浪费在本可以有默认选项的决策上。

    构建决策框架。节省你的脑力。就真正能推动公司前进的事情做出更好的决策。

  • 定价决定了你的商业模式

    定价与品牌、产品以及购买决策密不可分。它不能“以后再说”,因为它决定了你今天的商业模式。

    https://longform.asmartbear.com/pricing-determines-your-business-model/l-were-not-changing-anything-we-just-wanted-charge-more-773w.jpg

    人们常说,在进行客户开发访谈时不应谈论价格。通常的理由是,你的目标是挖掘潜在客户的生活细节和痛点,而提及价格会将讨论引向预算和与客户日常生活相距甚远的运营事务。

    但我不同意。价格对于决定产品与市场的“契合度”而言,和其他任何特性一样重要。

    你听过多少次有人同意“如果有人能做 X 就好了”,但当你向他们展示 X 的演示时,他们发现要花 700 美元,于是就不买了?或者你见过多少 iPhone 应用的评论,因为定价问题而被挑剔:“如果卖 0.99 美元就很不错了,但 1.99 美元就不值”?

    你见过多少人因为买不起更好的产品而不得不使用劣质产品?或者因为完全拒绝付费,即使他们喜欢并使用该产品,却只能用免费增值版?又或者,因为销售话术的影响——“贵就一定好”——而不是产品本身的质量,而购买了昂贵但低劣的产品?

    价格与品牌、产品以及购买决策密不可分 ——由谁购买、为何购买、如何购买以及何时购买。价格并非在产品完成后,再随意贴上去的一个微观经济供需曲线的计算结果。相反,它从根本上决定了产品的性质以及生产它的商业模式的结构。

    考虑一下不同数量级定价所带来的后果:

    0 美元/月意味着你的目标是最大化增长(信任和使用量),而非收入。你的产品设计中会自然地设置一些触发点,以引导用户升级到其他付费版本( 免费增值模式 ),或者不设置(商业模式留待未来的你自己去探索)。通常需要风险投资,因为你目前没有收入,而如果你成功了,就需要大量的人力和技术来运营业务。

    即使是像 WhatsApp(55 名员工,以 190 亿美元出售)和 Instagram(13 名员工,以 10 亿美元出售)这样效率极高的特例,也都筹集了数千万美元的风险投资。这种模式通常是面向消费者的(B2C),因为价值体现在客户数量上,而消费者数量是企业的 100 倍。

    每月 1 美元意味着你无法承担客服成本,且背后的技术必须能以近乎免费的方式增量运行——这两点都决定了你必须打造的产品类型(例如,足够简单以实现自助服务)。

    营销和销售支出为零(至少初期如此),因此产品必须存在通过口碑传播的理由,理想情况下,这种传播应如病毒般自然伴随产品使用而产生,或是通过充满热情、可能因共同使命而凝聚的早期用户发声实现。

    https://longform.asmartbear.com/pricing-determines-your-business-model/l-connoisseur-on-budget-we-lovely-tuesday-vintage-at-buck-fifty-1073w.jpg

    每月 10 美元意味着人们会认为你只是其他某种服务的廉价版本,但仍然期望能提供电话号码。(想想 GoDaddy)。自筹资金的企业或许能让这种模式运转起来(例如大多数共享主机公司),但它们只有在大规模时才能赚到有趣的钱(因为要达到每年 100 万美元的收入,至少需要超过 8000 名客户),而要达到这个规模需要很长时间。

    所以你可能最终能赚到数千万美元,但需要十年时间。(再次说明,就像共享主机公司一样。)这是一条艰难的道路。如果你想更快地扩大规模,就需要风险投资,一方面因为收入增长缓慢,另一方面因为否则你负担不起广告费用。

    这类自筹资金的公司常常吹嘘自己没有市场或销售部门,但事实是他们负担不起,而这些公司通常增长缓慢,常常被那些能以十倍速度增长的公司所超越。在巨大的市场中,这可能仍然可以接受,因为市场足够大,每个人都能以不同的方式蓬勃发展。

    这种商业模式的好处在于,人们常常会忘记自己每月支付10美元的服务费,即使他们并未使用该服务,这便产生了”免费收入”。当规模扩大时,这笔收入可能相当可观(再次类似于共享主机公司)。

    每月 100 美元意味着用户期望能够获得客服支持,如果竞争对手明显更优,那么转换服务商可能值得一试。此外,这几乎完全是面向企业客户的,除非是某种”奢侈品”。大公司可以毫不犹豫地购买,但小公司需要了解其价值,因此你可能需要销售材料和演示来说服他们。

    对于自举创业公司来说,我非常喜欢这个价格区间,因为它足够低,可以覆盖广阔的商业市场,同时又足够高,只需合理且可实现的客户数量(例如 200-300 个),就能获得可观的利润,并且你能够负担得起获取客户的成本 。

    每月 1000 美元意味着只有中大型企业才负担得起。这些公司会有围绕年度预算、审批流程、 投资回报率(ROIs) 和产品演示的采购流程。你的产品会被拿来与替代方案进行比较和权衡。 客户可能会要求你提供折扣 。

    你需要参与到这个对话中,这意味着你需要拥有专业的销售团队、销售资料、令人印象深刻的客户标志、案例研究以及可作为参考的客户。产品功能可能还需要包含大公司需要而其他公司不需要的特性,例如基于角色的访问权限和与 LDAP 的集成。

    这可能是一个出人意料地难以实现盈利的领域 ,因为销售、市场推广和工程成本与更大规模的销售相当,但却没有相应的收入。

    https://longform.asmartbear.com/pricing-determines-your-business-model/l-i-like-it-im-looking-more-status-symbol-any-you-can-double-price-873w.jpg

    每月 1 万美元意味着仅面向大型企业。产品很可能无法开箱即用,因此您可能需要内部专业服务团队,或与咨询公司合作进行实施——用行业术语来说,就是构建“完整产品”。

    杰弗里·摩尔 。如果出现问题,他们会取消订阅,不再支付剩余款项(无论你的合同如何规定;你难道要起诉你的客户吗?)。如果采用按使用量计费(例如 Zendesk、JIRA、Box、Slack)或按性能计费(例如营销优化 )的方式,中型企业也有可能达到这一价格点,因此产品本身需要创造并证明其价值,才能实现这一结果。

    每月 10 万美元意味着仅面向全球 2000 强企业,涉及需要多个部门决策和审批的大型项目,销售周期漫长(9-18 个月),在等待过程中需要大量现金支出。

    通常从试点或概念验证开始,最好能获得报酬,并且需要取得令人信服的成功,可能还需要与另一家供应商的试点项目竞争。即使在视频会议普及的今天,你仍然需要进行实地考察。例如:WorkDay(大部分收入来自咨询业务)、IBM。

    那么,哪种更好——高价、低价还是中间价? 这是个更好的问题。这里有一个类似答案的内容 。

    关键是要理解价格与一切息息相关,并将其纳入你的客户访谈流程 。讨论他们对成本的期望及其原因,谁会签发支票,谁需要批准, 投资回报率的论证是会受到欢迎还是被嘲笑 ,或者需要改变什么(如果需要的话)来 证明将价格翻倍是合理的 (在这一点上,也许你应该这样做,实际上将价格翻倍 )。

    价格不是事后考虑的因素,而是商业模式中至关重要的一部分。

  • 初创企业如何锁定巨头弱点,构建长期护城河

    如果初创企业能做一些现有大型成功企业无法做到或不愿做的事情,那么它就能击败这些企业。以下是这些事情。

    https://longform.asmartbear.com/startup-beats-incumbent/l-reaction-news-mixed-largely-because-we-asked-more-than-one-person-1085w.jpg

    一家初创公司要击败行业巨头似乎是不可能的。

    在位者拥有一切:资金、品牌、客户、销售团队、每月产生数千条线索的营销活动,以及持续交付产品的产品和工程团队。他们从庞大的现有客户群中挖掘创意,然后构建恰到好处的功能,并为此收费。

    他们的全天候支持团队提供的服务比穿着睡衣在家工作的人更快、更好。他们不必构建基础功能,也不必在 Twitter 上询问如何管理国际销售税。他们可以专注于创新。

    当然,如果你曾在大公司工作过,就会知道尽管这些情况大多属实,但实际感受并非如此。 大公司很少是运转高效的创新机器,也绝不会让你觉得自己一直在不断超越竞争对手。

    当我们分析现有企业为何脆弱时,就能发现初创企业可以利用的机会,从而取得胜利,而尽管现有企业拥有各种优势,却往往对此无能为力:

    • 承担无法量化的风险

    • 瞄准有利可图的细分市场

    • 做一些令人愉悦且有价值但无法规模化的事情

    • 无与伦比的客户服务

    • 利用新技术

    • 做出重大改变

    • 拥有鲜明个性

    • 做非零和博弈之事

    • 在多数维度上虽逊色但尚可接受

    • 针对利润中心保持低成本

    模式:每个大公司的优势都会产生可被利用的弱点

    大公司无法像上述那样高效运作的原因是规模化带来的问题会以超线性的方式变得更难处理 。

    当你正在考虑下一个功能应该是什么,或者准备推出第二款产品,又或者依靠口碑实现免费增长时,拥有十万客户是一项优势。

    但当你想要在产品上进行创新时,拥有大量客户反而是一种劣势,因为没有客户早上醒来会说:“哇,我希望我习惯使用的软件今天能发生巨大改变。”

    客户不想学习新的用户界面。客户有他们需要适应的工作流程。支撑这十万客户的旧技术不支持最新的技术。你必须更新文档和视频,以及需要重新培训的支持和销售团队。即使是一个简单的改动也可能 困难且昂贵 ,而且肯定回报率低。

    除了“规模”,大公司还必须适应初创公司可以忽略的事情。

    例如,还有法务部门。初创公司会做各种违法的事情。大多数初创公司没有正确缴税,有时甚至完全不缴税,尤其是在其他国家。初创公司不遵守所使用的所有产品的可接受使用政策。初创公司没有安全团队在发送敏感数据前审核供应商,或在将库集成到代码库前进行审核,导致他们所谓的“秘密知识产权”都变成了开源代码。

    https://longform.asmartbear.com/startup-beats-incumbent/l-just-says-you-wont-reveal-anything-about-our-nondisclosure-agreement-1172w.jpg

    因此,初创企业不仅行动更快——这是大多数人所描述的——而且他们可以完全跳过大型公司无法做的事情。例如,优步决定通过从事非法行为来实现增长。

    而现有的出租车公司则遵守法律,因此输掉了竞争。你可能会说这不公平。你也可以说,这正是监管应该防止的情况。但现实是,初创企业经常无视法律,而这可能成为他们的优势。

    初创企业获胜的方式,就是去做那些现有企业不能或不愿做的事情。

    那么,让我们来看看如何攻击他们无法防守的地方。

    承担无法量化的风险

    大型公司决定承担风险的方式,例如推出新产品线或进入新市场,是创建一份对机会的详细分析和成本估算。然后做出决策:

    1. 这是否是一个好的投资回报率?(潜在收入除以成本)

    2. 我们是否确信失败的风险很低?

    初创企业如何利用这一决策过程呢?

    从决策(1)开始,这种分析通常是错误的。到处都有研究数据——如果你曾在大型公司工作过,你自己的经验也会告诉你——大多数开发项目都会严重延期且超出预算,而且最终结果通常也比预期更差。ROI 的分子和分母两方面都变得更糟。

    我在一篇关于如何正确进行投资回报率(ROI)分析的文章中详细讨论了该如何应对这种情况。 如何正确进行 ROI 分析 。

    因此,无论哪些项目在传统的成本效益分析中看起来回报率低, incumbent(既得利益者)都不太可能去做,尽管这样做很可能(a)拒绝了真正好的创意,(b)接受了那些较弱但更直接的创意,仅仅因为这些创意更容易进行回报率分析。而选择“看似”低回报率项目的初创企业,很可能不会面临来自既得利益者的竞争。

    有了决策(2),大公司即使结果可能很大,也不喜欢承担大风险。失败的恐惧比创新的渴望,甚至成功的贪婪,要强烈一个数量级。原因之一是核心业务可能进行得不错,你“不想搞砸它”。

    另一个原因是没人想成为那个提出、争取,然后又主持了一场数百万美元失败项目的人。还有一个原因是,反正我们谁也不知道“大风险”到底是什么,因为即使是专家也无法预测会发生什么 ,而且我们也不知道如何谈论风险 ,或者衡量风险 ,即使在事后回顾时也是如此。

    在大公司里,说”让我们收集更多数据”和”让我们等待共识”比冒险更安全。

    https://longform.asmartbear.com/startup-beats-incumbent/l-we-agree-lets-go-back-desks-discuss-why-wont-work-1172w.jpg

    但创新的事物往往伴随着高风险或未知风险。因此,初创公司可以选择那些风险较高、或风险难以确定,但潜在回报很高,且现有企业不太可能跟进的事情。

    “高风险”意味着我们知道成功的概率,而且这个概率很低。”不确定性”则是未知的风险,意味着我们根本不知道这个概率是多少。尽管两者不同,但在这个语境下它们的结果是一样的:冒险太可怕了。

    事实上,这正是我在一般工作规划中所推荐的,即在选择和优先排序“大石头”与“小石子” 时的做法,其中那些能够“产生重大影响的‘大石头’” 应根据潜在成果来选择,而非投资回报率(ROI),而“小石子”则确实应以 ROI 为依据。

    初创企业可以做到这一点,而 incumbent 通常则过于畏惧。

    没关系,后来 incumbent 可以以收入的 10 倍价格收购你。

    解决利基市场

    一家想要拓展新市场或推出新产品线的现有企业,必须投入大量资金和人力——即便对他们而言,这也是一笔巨额投资。他们需要从这笔投资中获得怎样的回报呢?

    答案是:它必须显著影响他们的增长率。

    一个经验法则就是,它至少应该能增加其总收入的10%;有些人称这个为“重要性门槛”。然而,随着(感知到的)风险或(实际的)投资增加,这个数值也会提高。对于年收入达数亿美元的现有企业来说,这意味着该产品线必须有较大把握带来5000万至1亿美元的收益,否则他们甚至不会尝试(也不应该尝试)。

    以我们的规模,我们只能看到少数几个值得投资的好项目。如果我们规模更小,就能看到很多好的项目。
    —沃伦·巴菲特。

    另一个能设定重要性门槛的财务指标是损益表上的某个比率。

    一家规模化运营的软件公司 通常会将其收入的约 20%投入研发(R&D),研发包括产品、工程和设计等部门。一个全员配置齐全的团队,包括薪资、税费、软件、硬件、培训、管理、差旅、办公场地等各项开支,每年的成本可能超过 200 万美元。

    如果这笔开支占收入的 20%,那么该团队每年至少需要创造 1000 万美元的收入,这意味着他们所开发的产品本身必须实现这一收入目标,即使该产品只是一个小型附加功能,或者只是大型产品中的一个子模块。

    显然,这一情况会因地理位置、劳动法、税法以及团队规模和构成的不同而有所差异;上述估算基于美国地区,假设团队由8名工程师、1名产品经理、1名设计师和1名管理者组成,并为了论述简洁而进行了四舍五入。

    当然,一家小型初创公司并不会这样看待问题。一个由两位创始人和一名员工组成的团队并不会想着“我们必须每年赚取1000万美元,否则就是失败!”。这意味着初创公司可以专注于一个无需创造1000万美元收入的利基市场;它可能只需要创造100万美元的收入即可。

    初创公司可以专注于一个利基市场和理想客户画像(ICP),而大公司则无法负担去瞄准这些市场,原因可能是这些利基市场无法达到公司整体收入的重要性门槛,或者无法满足单个团队的损益(P&L)目标。

    有了这种专注,初创公司就不会面临来自现有企业的直接竞争。事实上,现有企业规模越大,初创公司就越不需要担心竞争问题。

    感觉很棒。

    做那些无法规模化的事情

    WP Engine 是我们所在市场中首个支持 LetsEncrypt 的公司。 4 我们知道几乎所有客户都会想要这项功能。我们很想大力推广它,但当时我们已经处于规模化发展的阶段,拥有十万客户,他们都有可能在第一天就使用这项功能。

    4如果你不熟悉这项网络技术,也不用担心——具体细节对这个故事并不重要。总之:这是一个非常受欢迎的功能,如今已经变得无处不在。

    https://longform.asmartbear.com/startup-beats-incumbent/l-bears-working-576w.png

    因此,在发布之前,它必须具备可扩展性。这意味着要将各个组件分解成队列,以防流程中某个步骤比其他步骤更快,或者某个环节出现故障,需要在系统继续运行前进行修复。我们必须监控这些队列,如果故障持续时间过长,就向相关人员发送警报。

    我们还需要进行大规模测试,确保在同时处理1000个随机故障请求时系统仍能正常运行。我们必须对技术支持团队中数百名员工进行培训,以应对预期问题;对销售团队中数百名员工进行培训,教他们如何利用这一系统促进销售;并与市场团队合作,确定如何传达相关信息。

    我们必须确保系统几乎没有任何漏洞,因为如果有成千上万人开始使用,而其中10%的人遇到漏洞,我们的支持团队将不堪重负,数百人会在推特上抱怨。

    我们在这些方面投入数月时间是明智的;发布第一天,确实有数千人开始使用它,第一个月用户数达到数万,确实有些组件出现了故障,许多人在技术支持中提出问题。而结果,人们在推特上对我们表示赞扬。

    拥有庞大客户群的好处在于,你可以在第一天就拥有1000名用户,第30天就能达到1万名。在这个案例中我们免费提供了服务,但通常来说,现有企业可以在短期内创造100万美元甚至1000万美元的年度经常性收入。初创公司无法做到这一点。

    但初创公司可以在几周内推出产品并快速迭代。我们不得不埋头苦干大半年。因此另一个创业机会随之浮现:初创公司无需在规模化状态下运营。

    你可能会说:大公司仍然可以制作产品的测试版本,展示给几十个客户,并在此基础上迭代。确实,我们也会这样做;这是个明智的流程。然而,大公司不愿做的是:花费数年时间才达到 100 万美元年度经常性收入,再用几年达到 500 万美元,然后再用几年达到 2000 万美元。对获取”实质性”收入而言,这个周期实在太漫长了,而且无法充分利用他们规模化资产的优势。

    但刚才提到的增长曲线对初创公司来说是理想的;实际上,这是一种非常成功的增长率。它让产品有时间站稳脚跟,慢慢达到规模化阶段。这是一条合理、有趣且可行的路径。没有人知道你的存在;这对销售不利,但对在不损害声誉的情况下进行迭代却是有利的。

    因此,如果某个产品想法从一开始就天然容易规模化,那么现有企业很容易复制它。但如果产品从一开始就天然难以规模化,这对初创公司来说是理想的。

    创始人及工程师提供的无与伦比的客户服务

    在 WP Engine,我每天亲自处理支持工单,直到公司发展到大约 35 人;这对于以客户为中心的创始人来说是典型的。没有比在产品出问题或不符合用户期望时与他们交流更好的方式来理解人们如何与产品互动。你会获得功能灵感,理解如何简化产品以及如何提高用户留存率。

    客户对您提供的支持质量和解决问题的能力印象深刻。这是那些拥有上千名技术支持代表的大公司无法比拟的。虽然并非所有初创公司都热衷于提供卓越的支持服务,但那些真正重视的公司,其支持水平自然且毫不费力地比大型现有企业高出几个数量级。这是人人都能获得的竞争优势。

    https://longform.asmartbear.com/startup-beats-incumbent/l-so-as-you-can-see-customer-satisfaction-considerably-since-phasing-out-complaint-forms-1073w.jpg

    如果说这些对客户和产品开发的好处还不够,它还能培养客户真正的喜爱和忠诚。这种喜爱意味着当您遇到问题时,客户会给予宽容;看看那些小而可爱的公司遭遇重大故障或安全问题时,社交媒体上涌现的大量支持性推文就知道了。

    它还会转化为口碑宣传,因为客户自然会投桃报李,因此卓越的支持服务能以低成本实现增长。 喜爱是“支付意愿”的最佳形式。

    哪些现有企业无法与之竞争。

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    随着初创公司的发展壮大,它会逐渐失去这一优势。我清楚地记得,在 WP Engine 的过去 16 年里,每当有新竞争对手吹嘘他们的“卓越技术支持”时,WP Engine 虽然客观上依然拥有世界级的支持服务,但那毕竟无法与创始人亲自关注客户所带来的体验相提并论!

    5曾赢得十二项斯蒂芬奖(Stevie Awards),并保持 98%的客户满意度(CSAT)。

    你也可以选择永远不做到那么大,将重点放在盈利和效率上,而非收入和规模,从而让“支持服务”成为一种持久的竞争优势。

    无论你选择哪种未来,这仍然是一个极好的起点。

    利用新技术

    当一项技术刚出现时,使用它的风险很高。

    也许五年后它就不再得到支持。也许你无法雇佣到数十名熟悉它的工程师。也许它会出现重大的安全问题。也许它在”Hello, World!”这种简单案例中表现良好,但无法扩展到大规模应用。也许它对单个开发者来说很高效,但三十人协作时就变得过于困难。这些都是现有企业避免采用新技术的绝对正确理由。

    事实上,它必然会存在许多安全问题……关键在于这些问题能否被及时发现并解决。

    但初创公司没有这些顾虑。这并不是因为大公司错了,而是因为它们面临的约束条件不同。真正会扼杀初创公司的,不会是技术栈;而是很难找到客户,或者客户没有预算来解决这个问题,又或者是竞争太激烈,或者资金耗尽,亦或是其他任何达到产品与市场契合度(Product/Market Fit)所必需的因素。

    新技术常常能创造竞争优势。新技术能让某些事情变得更高效,或者实现以前不可能做到的事情,就像目前的人工智能 (AI)案例。

    初创企业正在为这项技术承担风险。如果你依赖某个新的开源项目,而它最终没有流行起来,你可能会开发出一个基于不再受支持的平台的产品,即使你是一家小型初创企业,这也很糟糕。

    然而,假设到那时公司还没有倒闭,最坏的情况会是什么?那就是五年后,你已经建立了一家可持续发展的公司,但现在却不得不使用不同的技术重新构建你的平台。这对你们来说确实很糟糕。你可能需要暂停一年的新功能开发来完成这次迁移,工程师、产品经理和销售人员都会讨厌这一点。但如果这种代价能换来一家成功的企业,那它就是值得的。

    做出重大改变

    当然,拥有十万付费用户是件好事,但这同时也意味着任何改变都会变得困难、昂贵且充满风险。

    哪怕只是对用户界面稍作改动,都会引来铺天盖地的愤怒推文、困惑用户挤爆技术支持,还得更新所有文档和截图。你的品牌已经固化,用户对定位和定价抱有明确期待;改变其中任何一项不仅会引发混乱,更充满风险。而在后端,你已为规模化进行了优化和构建,这意味着你被架构选择、技术集成和商业伙伴牢牢锁定。

    新兴初创企业可以彻底改变其中任何一项,即使只有 100 个客户。显然你希望拥有更多客户,但在尚未实现时,不妨利用你能灵活调整以适应市场现实和自身优势的特点。尤其当市场发生转变时——比如今天人工智能带来的变革,以及昨天移动设备引发的浪潮——那些无法快速适应新环境的往往是现有巨头,而小型初创公司却能立即调整适应。

    “大公司之所以愚蠢”的部分原因在于,即使它们明知自己在做蠢事,也无法改变。而新公司却可以。

    拥有鲜明个性

    大公司很少会表现出个性。

    这背后有很多原因。他们希望服务一个庞大且多元化的市场,以维持收入和增长;因此,他们试图迎合所有人,结果却无法真正打动任何特定群体。

    他们拥有一个成熟的品牌形象,这建立了信任感,而信任正是他们赢得销售的原因之一,正如那句如今已过时的名言所说:“没人会因为雇用 IBM 而被解雇。”因此,产品主页和内部的用语需要强化这种信任感,这意味着语言必须保持非个人化但又可靠。

    另一个原因是,客户沟通分散在成百上千的人身上,从客服到销售,再到市场、产品和设计部门。根本不存在一种真实、人性化的个性和风格,能让上千人完全一致地表达出来。而大家却都能遵循一种通用但专业的语言规范。

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    但初创公司没有这些限制。事实上,创始人通常个性鲜明,对好坏、做事方式以及表达方式都有明确的见解。这至少是他们最初创办公司的部分原因。

    一些潜在客户会被这种个性所吸引,而另一些则会感到排斥。但在这个世界上,任何精彩、独特且强大的事物都是如此。

    你是一家小公司,现在就要有小公司的样子。 事实上,你将会直接赢得客户 ,正是因为如此。

    当大公司试图注入个性时,往往显得做作而不真诚。而初创公司则感觉真诚,因为它确实真诚。

    有些客户只愿意从市场领导者那里购买。这是理性的,如果这是主要的决定因素,无论初创公司的主页上说什么,他们都无能为力。因此,初创公司应该忽略这部分客户,专注于那些愿意从有想法的勇敢新秀那里购买的客户。

    做非零和博弈的事情

    商业中的某些事情是零和博弈。

    在零和博弈中,当一方获胜时,另一方必然失败。扑克就是一个例子:当一名玩家赢得筹码时,其他玩家恰好失去相同数量的筹码。二十一点则是一个反例:桌上的玩家各自输赢,不受其他玩家影响;没有玩家会因为另一名玩家获胜而失去筹码。

    营销为我们提供了每个方面的例子。当存在 幂律分布或存在排他性的情况。例如:

    • 搜索引擎优化 (排名靠前的位置带来的流量超过其他所有位置的总和)

    • AdWords (顶级广告位的流量总和超过其他所有广告位的总和)

    • 联盟营销(少数顶级联盟营销商产生的潜在客户数量超过其他所有人的总和)

    • 零售货架空间(可用面积有限)

    • 独家分销协议 (零和博弈由协议创造)

    • 政府法令 (供应商可以被写入法律)

    相反,也存在一些非零和的渠道,更关键的是,在这些渠道中,即使资金雄厚、根基牢固的现有企业也无法阻止他人成功:

    • 社交媒体 (任何人都可以建立出色的社交影响力)

    • 新闻通讯 (任何人都能创作出色的内容营销)

    • 联合推广 (双方都能获得比单独行动更多的收益)

    • 像 Salesforce 和苹果应用商店这样的生态系统 (所有参与者都能赚取更多利润)

    • 购买多种产品的消费者 (例如,3D 动画师通常使用多种工具)

    市场动态也可能催生这两种类型的博弈。停滞或萎缩的市场是零和博弈;没有新客户进入竞技场,赢得一个客户就意味着竞争对手无法获得那笔收入。在增长的市场中,新客户会带来持续的新资金流,因此许多竞争者都能实现增长。(这也是初创企业应瞄准增长市场的另一个原因,无论目标是建立一家小而盈利的公司还是成为独角兽。)

    在位企业在零和博弈中更具优势,因为它们可以投入资金和专业知识。它们甚至可以过度支出,因为其规模化商业模式能够承受低投资回报率的活动,有意亏损以阻止竞争对手使用该渠道。这并不意味着初创企业永远不应参与零和博弈,但这类博弈更为困难,有时甚至不可能成功。

    但在位企业无法阻止初创企业在非零和博弈中获胜,因此这正是初创企业应该投资的领域。

    在多数方面做得更差但仍可接受

    没有人希望自己的网站宕机。

    令人惊讶的是,要让一个网站全年保持正常运行竟然如此困难。例如,“99.9%的正常运行时间”听起来可能很棒,但这相当于每月有 44 分钟的停机时间!如果我们的公司 WP Engine 的停机时间接近这个数字,客户肯定会抗议,而且这是理所当然的。然而,大多数托管公司只承诺 99.9%至 99.95%的正常运行时间。

    包括主要的云服务提供商、像 WP Engine 这样的托管 WordPress 平台,以及像 Toasttab 这样针对餐厅的专业服务提供商

    原因是很难将这个数字进一步提高。要达到99.99%的正常运行时间,需要投入数倍于当前的直接支出、软件开发和流程优化,更不用说 工业运营有时追求的”传说中的五个九”。任何微小的、罕见的、奇怪的、不可预测的情况都会让你偏离合规要求;要解决所有这些情况既昂贵又困难。然而在定价页面上,99.99%看起来与 99.95%并没有太大差别。

    然而,现有企业往往确实需要投入资源优化这些昂贵的维度。原因之一是规模扩大后,罕见情况会变成常态 ;达到一定规模后你别无选择。另一个原因是这能在某些细分市场赢得销售机会;在 WP Engine,我们有些企业客户内部政策要求 99.99%的运行时间保证,因此我们凭借更优的保障承诺战胜了竞争对手。

    初创企业没有规模稀缺的问题,他们可以选择目标市场 ,使得客户没有极端需求, 8 因此初创企业能够在现有企业苦苦挣扎时获胜。

    8确实,初创企业应主动避开这类客户。一家拥有新产品的初创企业,从定义上就无法满足那些需求繁多且苛刻的客户。

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    更多例子表明,现有企业必须关注,而初创企业则无需如此:

    • 安全性

      WP Engine 每年在安全方面投入数千万美元,涵盖内部团队、公司政策、年度员工培训、SOC 和 ISO 合规、软件审查以及供应商安全审查。对我们而言,安全是我们主要的卖点之一,因此这对我们来说非常重要,无论是在规模扩张、品牌建设、降低风险方面,还是因为这正是客户为我们付费的原因。但大多数产品并非如此,大多数客户也不会提出这样的要求。

    • 质量

      如果产品在各个维度上都质量低下,那它就是一个糟糕的产品。我怀疑即便是作为 SLC(最小可行产品),也没有人会对此感到兴奋。例如,对于 WP Engine 来说,系统正常运行时间很重要;但对于一款仅在正常工作时间内使用的 SaaS 产品,且目标用户集中在某个“工作时间”定义明确的地理区域,即使在深夜出现一小时的停机时间,也完全不会影响客户。而大型跨国公司则没有这种便利条件。

    • 可扩展性

      如果一款产品永远不需要处理”大数据”,那么就可以基于各种简化假设来构建产品,这些假设能让开发更快速、更安全,甚至更有趣。如果用户只有基本需求,用户体验可以更简单,而不必像依赖外部 LDAP 服务驱动的嵌套安全组那样复杂。

    • 合规

      大公司会积累内部政策。这些政策的存在有充分理由,比如确保并非所有人都能访问所有数据(尤其是客户数据),确保 IT 团队有能力管理和升级数千台设备,保护其知识产权的所有权,以及满足不同垂直行业的大型企业和政府对供应商提出的政策要求。这是他们能获得数百万美元三年期合同而初创公司不能的原因之一。

      但这也会严重限制他们能做什么,或者以什么速度、什么成本去做,从而影响面向客户的定价。

    • 法律

      我们之前已经讨论过这个问题。虽然我绝不会主张初创企业故意违法,但一个简单的事实是,初创企业经常(在不知情的情况下)没有遵守所有法律法规。这并不会影响他们的销售;事实上,还可能促进销售。

    使用 PostgreSQL 而非 BigQuery,使用 SQLite 而非 PostgreSQL,使用 Python 而非 Erlang,将数据读入内存而非流式处理,使用批处理任务而非由队列和自动扩展组构成的复杂系统,使用标准算法而非分布式计算,使用常规调试器而非分布式日志,使用现成的库和供应商产品而非定制解决方案

    大多数客户并不关心大多数事情。这对初创企业来说是个好消息,因为它们可以选择一两个自己关心的维度,并找到同样主要关注这些特定方面的理想客户群体,从而赢得该细分市场,而现有企业则在各个方向上追逐复杂性。

    现有企业为了覆盖大规模多维度卓越的成本,不得不收取更高的价格,而初创企业则可以为在许多维度上客观上“较差”的产品收取更低的价格,因此初创企业可以在价格上取胜的同时仍然保持盈利。

    初创企业可以做到 “更差,但独一无二”,并在关键之处做得更好。

    在利润中心上保持低成本

    现有企业无法改变其商业模式。

    赋予现有企业优势的资产同时也是静态的约束条件。品牌已经深深扎根于消费者心智之中。软件依赖于平台、语言和库,若要更改则需要大规模重写,而这种重写几乎总是以失败告终。营销、销售、服务和盈利的商业模式已经确定;一家拥有全球销售团队成本、提供高端入职服务的团队、昂贵的基础设施、供应商成本以及股东期望利润只会增长的公司,无法降低价格。

    因此,现有企业无法与”以十分之一价格提供’精简版’”的初创公司竞争。

    这是对颠覆性理论的温和重述, 10 即现有企业看到初创公司崛起时,不会直接竞争,而是重新定位自身以专注于最优质、最盈利的客户群体,从而让初创公司得以蓬勃发展。

    这一理论在 《创新者的窘境》 中有著名阐述,其定义比我此处的描述更为具体——涉及”性能较差但价格更低,却在某些方面更优”的新技术,现有企业看似理性应对,最终却遭遇彻底颠覆。

    更具体地说:无论什么能为现有企业带来最大利润,那恰恰是他们最难以改变的东西。

    你必须小心谨慎,因为现有企业会投入大量资金和精力来保护其利润中心免受攻击。但价格不会成为他们的防御手段。这种防御意味着你应该利用本文中的其他策略;例如,现有企业可能会决定在 AdWords 上投入“过多”资金,使其成为对你而言更糟糕的渠道,但他们无法阻止你制定出色的内容营销策略。

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    现有企业在大多数方面都很强大,但它们也有弱点。

    初创企业唯一的错误就是与现有企业在它们强大的领域正面交锋。

    攻击你强而他们弱的地方。

    这就是构建一个制胜策略的方法。

  • 如何从0-1打造一家价值1亿美元SaaS公司

    大多数 SaaS 创始人都想要一次 1 亿美元的退出,但真正能把公司打造成更有可能实现这一结果的样子的人却少之又少。这并不是因为他们没有雄心。通常甚至不是因为产品或产品市场匹配的问题。真正的问题在于,他们误解了到底是什么在驱动大规模 SaaS 退出。正如我在视频里分享的:“那些估值能做到 9 位数和 10 位数的创始人,往往会把几件具体的事情做得非常好。”这篇文章就是这些结果背后的系统。

    这不是理论,而是一套顺序。只要你照着做,你就会大幅提高打造出真正具备退出条件的公司的概率,而不是只是在运营上把自己累垮。

    先决定你在玩什么游戏

    在你构建任何东西之前,你需要先决定自己要打造什么样的公司。

    很多创始人会在这里浪费很多年,因为他们打造的是一种类型的公司,却期待完全不同的结果。正如我在视频里所说,“你可以玩的游戏有很多种。”你可以打造一个能带来现金流量和自由的生活方式型企业,也可以打造一个面向退出、为被收购而设计的企业。

    这两条路截然不同。如果你想实现 1 亿美元以上的退出,你打造的就不是一份工作,而是一个系统。“买家不会为创始人支付 1 亿美元……企业真正卖的,是系统。”这意味着收入系统、增长系统,以及一支无需你也能运转的团队。

    • 尽早在生活方式型企业和退出驱动型企业之间做出选择

    • 优化系统,而不是个人产出

    • 打造一家即使没有你也能运行30天以上的公司

    • 尽早做出那些会不断累积、推动你做好退出准备的决策

    如果你的公司依赖你的拼搏、人脉,或你持续不断的参与,它的价值就一定会更低。买家就是这么想的。

    第一阶段:从 0 到 50 万美元 ARR——验证需求并实现产品市场契合

    一开始,目标很简单:证明人们愿意为你正在构建的东西付费。

    这是一个自筹资金阶段。你现在还不需要外部资本。事实上,过早融资是我最常见到的错误之一。正如我所解释的:“这里最聪明的路径是自筹资金,直到你的年度经常性收入达到50万美元。”到那时,你就已经证明了市场需求。

    在产品层面,速度很重要,质量同样重要。如今,AI 工具让你能更快地构建,但你仍然需要为客户交付真实的成果。我强调的一点是,糟糕的入门引导和薄弱的用户体验会在早期造成流失,而且随着规模扩大,这种影响会不断累积。你要让用户尽快获得价值,理想情况下应在前 15 分钟内。

    在获客端,你在不断试验。你在向早期用户销售,做外呼,测试渠道,并摸清什么最能引起共鸣。这正是在这里你学习你的 ICP、你的信息传达以及你的早期渠道。

    • 构建一个能解决真实问题的简单产品

    • 使用 AI 工具加速开发,但不要牺牲用户体验

    • 专注于快速实现价值和强有力的入门引导

    • 测试多个获客渠道,并加倍投入有效的渠道

    到 50 万美元年经常性收入时,你应该已经知道是谁在购买、他们为什么购买,以及如何触达他们。这种清晰度会解锁接下来的一切。

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    第二阶段:从 50 万美元到 100 万美元 ARR —— 打磨你的单元经济模型

    一旦你验证了需求,下一步就是让业务在经济上真正跑得通。

    这正是大多数创始人开始马虎的地方,而这会在之后让他们付出代价。正如我在视频里说的:“单位经济模型是一切的基础。”它决定了你的公司是值 1000 万美元,还是 1 亿美元。

    你需要深入理解四个核心指标:

    • ARPA(每账户平均收入)

    • Churn(每月流失的客户数量)

    • LTV(客户生命周期价值)

    • CAC(客户获取成本)

    关键基准是:你的 CAC 应该大约是 LTV 的 1/6。如果你的 LTV 是 8,400 美元,那么你的 CAC 应该在 1,400 美元左右。这样你才有空间去增长、招聘和投入。

    如果你的数字算不过来,扩张只会让情况更糟。“再多的增长,也无法弥补你在每个新增客户上都在亏钱。”

    • 目标 CAC ≈ LTV 的 1/6

    • 将 CAC 控制在年合同价值的 50–75%

    • 通过更好的产品和 onboarding 降低流失率

    • 通过定价和套餐设计提高 ARPA

    当你达到 100 万美元年经常性收入(ARR)时,你的单元经济模型应该已经清晰、可衡量且可扩展。那时,融资才开始变得有意义。

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    第三阶段:从 100 万美元到 500 万美元 ARR——构建可重复的获客系统

    公司要么在这里实现突破,要么就此停滞。

    这里最大的误区是认为融资就能解决增长问题。事实并非如此。你真正需要的是一个能够稳定、可预测地产生销售管道的系统。正如我所阐述的,这个系统由三部分组成:外联、付费获客和内容。

    外向开发始于使用 Apollo、Instantly、Clay 和 LinkedIn Sales Navigator 等工具构建一份精准的 ABM 名单。然后,你会开展协同的电子邮件和 LinkedIn 营销活动。

    付费获客也使用同一份名单。你将其上传到 Meta,投放匹配受众广告,对访客进行再营销,并创建相似受众。关键在于跨渠道保持一致性。

    内容把这一切串联起来。每周产出一篇强有力的内容,教育你的市场,建立权威,并同时为外呼和广告提供动力。

    • 构建与你的 ICP 精准匹配的 ABM 潜客名单

    • 通过电子邮件和 LinkedIn 协同开展外联

    • 结合匹配受众广告 + 再营销进行强化

    • 每周发布一篇高质量内容资产

    当这些渠道协同运作时,你就创造了我所说的无处不在。潜在客户会在各处看到你。转化率会上升,销售周期会缩短,CAC 会下降。

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    第四阶段:ARR 从 500 万美元到 1000 万美元——放大有效的方法

    在这个阶段,你已经不再是猜测了。你是在优化和扩张。

    很多创始人以为,规模化意味着花更多钱。其实不是。它意味着在已经有效的事情上投入更多。你要持续在整个漏斗中进行测试、衡量和迭代。

    哪怕是很小的改进也会产生复利效应。正如我所解释的, 在漏斗各环节提升 10% 可使 CAC 降低 33%,而 提升 25% 可使其降低 62%。这就是普通增长与爆发式增长之间的区别。

    • 加大对表现最佳渠道的投入

    • 优化落地页、演示和成交率

    • 通过更好的信息传达和目标定位缩短销售周期

    • 持续测试并优化漏斗的每一步

    到达 1000 万美元 ARR 时,你应该已经拥有一个可预测、可扩展且高效运转的获客引擎。

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    第五阶段:从 1000 万美元到 5000 万美元 ARR——建设公司,而不仅仅是增长

    这就是你作为创始人的角色发生根本变化的地方。

    在此之前,你可能一直深度参与所有事情。但到了这里,这种做法行不通了。正如我所说,“创始人不再是唯一的操作系统。”你需要一个真正的领导团队。

    你需要对各个职能全面负责:销售、市场、产品、财务和客户成功。并且你需要建立让这些团队能够独立运作的系统。

    这也是你建立组织架构的阶段:标准作业程序(SOP)、仪表盘、清晰的指标,以及责任追踪。你正在把公司打造成一个即使没有你也能运转的体系。

    • 聘请强有力的职能负责人(销售、市场、产品、财务、客户成功)

    • 记录流程并建立标准作业程序(SOP)

    • 在整个公司创建仪表盘和指标可视化

    • 用权益和所有权来对齐激励

    这对创始人来说是最难的转变之一。但这是至关重要的。一个依赖创始人的企业,并不是一个为退出做好准备的企业。

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    第六阶段:ARR 从 5000 万美元到 1 亿美元——为退出做准备

    在这个阶段,你不只是要增长。你是在为出售做准备。

    退出并不是自动发生的。它是一个过程,而你如何推进这个过程,可能会让结果相差数千万,甚至上亿美元。

    首先,你的指标必须干净清晰。买家会仔细审查一切:收入、流失率、增长、预测以及单元经济模型。如果你的数据混乱,你的估值就会下降。

    其次,业务必须具备可转移性。系统、团队和关系都必须在没有你的情况下也能正常运作。

    第三,你需要开展一个真正的流程。正如我所解释的:“你希望有多个感兴趣的买家……竞争性流程会极大地改变结果。”

    • 整理并审计所有财务数据和指标

    • 确保公司在没有创始人参与的情况下也能运转

    • 记录销售、营销和运营系统

    • 与多个买家开展竞争性并购流程

    现在不是临时应付的时候。代价太高了。请寻求专业帮助,并把它规范地运行起来。

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    将一切串联起来的系统

    在所有这些阶段,都有一套一致的系统。

    正如我所阐述的,这一切归结为六个核心原则:

    • 尽早把你的单位经济模型打磨到位,并加以保护

    • 建立可重复、可预测的客户获取机制

    • 通过内容层层递进,驱动自然流量需求

    • 只放大有效的部分,砍掉无效的部分

    • 通过制度和领导力,打造真正的组织

    • 有意识地为退出流程做准备

    这套系统并不炫目。它讲究纪律。而且确实有效。

    最后一块拼图是大多数创始人都会低估的东西:社群。正如我在视频里说的,打造一家 1 亿美元公司很难,而且“多数创始人都会感到极度孤立。” 结识合适的实干者,可以把原本需要几年才能学会的东西压缩到几个月。

    如果你遵循这个顺序,严格把控你的指标,并且构建系统而不是依赖,你就能真正有机会达成九位数的结果。不是靠运气,而是靠设计。

  • 细分市场优先:如何了解每个客户群体真正想要什么

    最快弄清真相的方法是停止把每个人都当作“顾客”。

    早期探索阶段往往感觉模糊不清,因为“客户”是一个不断变化的目标。

    您可能正在与以下人员交谈:

    • 每天都能感受到这种问题的人

    • 批准购买的人

    • 与核心部门相邻但并非核心部门的人员

    • 处于完全不同阶段的公司

    如果把所有这些混在一起,你会得到一堆笔记……但很难决定下一步该做什么。

    保持更简单的心态会有帮助:

    早期市场调研阶段你的任务是了解每个细分市场的需求。

    “分段”在实践中的含义(尽量轻量级)

    细分市场只是一个有用的分组,它可以改变人们的需求或行为方式。

    对于早期创业者和创始产品经理而言,最实用的细分通常来自以下几个维度:

    人物背景

    • 角色(用户/管理员/买家)

    • 资历

    • 对他们而言,“成功”意味着什么?

    公司背景

    • 舞台或尺寸

    • 行业限制(如适用)

    • 工具栈/工作流程成熟度

    你不需要追踪所有事情,只需要追踪那些能解释偏好差异的少数因素即可。

    为什么以细分市场为先的发现方式能够加快您的产品决策速度

    按细分市场进行学习,你就能开始获得真正驱动产品路线图和市场推广策略的问题的答案:

    • 哪一组人的疼痛感最强烈?

    • 哪个群体目前最迫切需要帮助?

    • 哪个群体拥有预算或决策权?

    • 哪个群体会采用轻量化设计?

    • 哪个群体负责整合和采购?

    最终结果并非“需要更多研究”,而是更快地定罪。

    实用的分段优先工作流程(简单易懂,非学术性)

    步骤 1:首先选择 2-4 个候选片段

    不是12个。也不是一个庞大的分类体系。

    候选人示例:

    • 种子轮前的创始人

    • 50-200人团队的运营经理

    • 产品主导型创业公司的产品经理

    • 销售团队执行创始人主导的市场进入策略

    步骤 2:选择区分这些细分市场的属性

    关键在于:追踪对你的市场至关重要的一切。

    常见高信号属性:

    • 角色(用户/买家/经理)

    • 舞台/尺寸

    • 行业

    • 工具栈

    • 工作流程成熟度

    • 预算敏感性

    如果你还在摸索目标受众,这一步就像护栏一样,可以防止你混淆不同的受众群体,避免日后出现混乱。

    步骤 3:以可比格式记录“他们想​​要的内容”。

    每次对话结束后,记录:

    • 他们试图实现的目标

    • 什么会阻碍它

    • 他们今天做什么

    • 什么会让他们改变主意

    然后为其添加分段属性标签。

    现在,在回顾主题时,您可以按部分进行查看,而不是将其视为一个混合的故事。

    真正的突破在于:“每个细分市场想要什么?”

    简单来说,每个部分可以概括为:

    细分市场:他们是谁; 工作:他们想要做什么; 痛点:哪里出了问题 ;偏好:他们对解决方案的期望; 限制:阻碍采用的因素。

    这样,创始人和产品经理就能摆脱“每个人都想要不同的东西”的心态,做出明确的决定。

    Intervool 如何融入其中

    Intervool 专为分段式学习而设计:

    • 您可以跟踪您关心的属性(而不是固定的分类法)。

    • 您可以将访谈和见解与这些属性联系起来。

    • 您可以总结主题,并查看每个部分中重复出现的内容。

    所以,与其说“我们听到了很多”,不如说:“A 群体想要 X,B 群体想要 Y,我们先选择 A。”

  • 产品-用户匹配:通往PMF之前的关键一步

    马尔克·安德森在 2007 年 6 月写道,在创业旅程的早期,产品市场契合是“ 唯一重要的事情 ”。通常来说,产品市场契合归结为市场通过早期信号表明:你的产品是其问题的最佳解决方案。在企业领域,产品市场契合无可辩驳的证据会在这样的时候显现:一批早期的布道式客户愿意支付更高价格,新潜在客户蜂拥而至地想要获得使用权限,而市场需求远远超过你满足它的能力。

    虽然你“ 总能感觉到产品/市场契合不存在 ”以及它何时存在,但要达到这种契合,需要既有正确的产品,也需要来自市场的引力推动产品向前。如果你已经实现了产品市场契合,你很可能会拥有足以证明这一点的收入和客户增长。产品市场契合不仅意味着你知道自己的产品解决了问题,也意味着市场正在等待你把潜在需求转化为付费客户。

    但如果你其实只是非常清楚什么样的产品适合什么样的用户……却仍然缺乏对所有合适用户所构成的更大市场机会的把握呢?如果除了你已经找到的那 200 个喜欢你的产品的人之外,是否还有一个更大的市场,仍然有待验证呢?

    “我们已经在一小群非常早期的核心用户中找到了产品市场契合”的更诚实说法其实是:“我们找到了产品- 用户契合。”

    产品-用户契合:你为合适的用户打造出合适产品的程度。

    我们经常听到创始人宣称,一旦他们已经对“适合正确用户的正确产品”有了清晰判断,便已赢得了产品市场契合,而此时距离把产品交到付费客户手中还只是很早期的阶段。在招聘有潜力的人才、与客户沟通、迭代产品,当然还有融资时,自我宣称已经实现产品市场契合,往往都在“剧本”之中。到了那一步,你或许已经非常清楚什么样的产品适合什么样的用户,但仍然缺乏对更大市场机会的判断。这样完全没问题!然而,这也意味着我们谈论的已经不再是产品市场契合了,我们真正谈论的是产品用户契合。

    产品用户契合是通往产品市场契合道路上的重要一步,其中关键在于把产品打磨到足以赢得正确用户的青睐。从产品用户契合到产品市场契合的路径,核心就是回答几个问题:今天究竟是谁真的想要这个产品?现实世界里有多少这样的人?产品还需要增加什么,才能把非用户转化为我们解决方案的用户?市场上必须发生怎样的宏观故事,才能显著激发整个市场的需求?

    从产品-用户契合到产品-市场契合的跃迁绝非小事。在产品-用户契合阶段忽略该聚焦什么、过早地急于激发市场采用,实际上可能会减慢你走向产品-市场契合的进程。对尚未准备好被更广泛采用的产品强行推动增长,最终并不会转化为一个由高留存、满意用户组成的市场。如果你没有足够仔细地倾听早期核心用户的声音,就可能永远发现不了那些能把你带向世界级产品的洞见。

    核心用户是产品-用户契合的最大信号。从产品-用户契合迈向产品-市场契合,关键在于倾听这些用户,并据此演进你的产品,以吸引更多用户。

    用于观察产品-市场契合的传统方法,在产品-用户契合问题上并不能告诉我们太多。理解产品-用户契合,就是理解为什么你的核心用户会成为核心用户、他们的用户行为是什么,以及如何演进产品以创造出更多核心用户。

    高级用户是公司真正找到方向的早期信号。也许只有整个用户群中的一小部分每天仍然活跃,而且没有任何流失警示,但即便高级用户只占当前用户群中的一小部分,在外面是否还有一大批和他们一模一样的用户,正等待采用你的产品?你是否会从用户那里听到类似愿望清单式的反馈,他们明确告诉你哪些功能会让他们成为高级用户?你的高级用户是否近乎传教般、甚至有点烦人地努力说服其他人成为用户?任何记得曾与一位在 Tesla Roadster 刚推出时就拥有它的人交谈过的人,都会记得那些早期用户根本停不下来地谈论它。你以为那些用户是在炫耀,因为 Tesla 很独特?也许吧,但 Dropbox 也拥有同样狂热的早期用户粉丝群。

    当探索那些刚进入市场不久的产品时,重度用户的行为往往比任何汇总指标都更有趣,也更重要。如果目标是“ 创造人们想要的东西 ”,那么持续与早期重度用户交谈并观察他们,是真正理解是什么驱动了用户留存 and 非用户激活的唯一方式。请特别关注以下三点:

    能够证明用户会长期留下来的持久留存:

    由于早期采用者往往最有实验不同产品的强烈意愿,哪些功能会在长期赢得他们的青睐?即使他们人数不多,早期用户是否仍在持续使用?他们是否每天都在使用你的产品?对于那些流失的用户,你知道原因吗?而对于其他只是偶尔出现、但始终没有真正转化为使用产品的人,他们的理由是什么?使用工作邮箱完成激活的用户,是否比个人邮箱用户表现出更强的留存意愿?产品中是否存在某些活动门槛,能让用户深深地被吸引进去,从而更有可能留下来?

    与自然用户行为相匹配的参与深度:

    用户行为与“如果他们真的喜欢这款产品时你所预期的行为”之间的契合程度,能够揭示你是否真的为正确的用户做出了正确的产品。用户的参与频率与底层活动的自然节奏匹配得如何?尽管这取决于产品,但这种动态应当能够在用户频率(例如 DAU/MAU、WAU/MAU、L7、L30 等)和活动深度(例如平均会话时长、每日总时长等)上通过实证体现出来。对于一个在与经理进行一对一沟通时使用的工具来说,看到用户每周只在产品里停留一小时可能已经很不错;但对于一种每天都会发生的沟通工作流来说,这样的表现就显得不够理想。

    为产品价值大力背书的用户证言:

    来自用户的定性反馈是否表明他们对你的产品求之若渴?他们是否把它说得像是已经改变了自己的工作生活?它是否比现状好上 10 倍?Superhuman 的 Rahul 会重点关注:如果用户失去对产品的访问权限,有多少人会回答非常失望,把这作为一个强有力的信号。“失望”和“非常失望”之间的差距,可能就意味着:一类用户会在一周内流失,而另一类用户则会容忍产品早期版本中的所有 bug。

    请注意,这些都与规模或增长无关。增长并不是在产品契合用户时到来,而是在产品契合市场时到来。如何把握让现有用户满意与寻找新用户之间的取舍,远非易事;但和产品市场契合一样,产品用户契合也是一种在真正到位时就能感受到的东西。

    而在企业创业公司中,从产品用户契合到产品市场契合的过程往往是:

    先做出人们想要的东西。

    然后,去探索还有多少其他人也想要那个东西。

    最后,尽快把你的产品交到他们手中。

    在极少数情况下,市场拉力从第一天起就会强到压倒一切,以至于从产品-用户契合到产品-市场契合的过程转瞬即逝,这两种状态之间几乎没有任何可感知的过渡地带。更常见的情况是,你需要有意识地根据早期用户反馈不断迭代产品,然后才有可能激发来自市场的引力。

    随着自下而上的企业软件采用浪潮,越来越多的产品找到了产品市场契合,而这些产品在过去往往只能实现产品用户契合。在最新一代企业技术中,终端用户用脚投票,而不是由深藏于 IT 部门内部的集中式采购方来主导采购。随着世界在整体技术采用方面变得更加成熟,SaaS 产品的市场机会比以往任何时候都更大。

    在自助服务模式下,只要实现产品用户契合,增长就可能自动到来,接下来就进入争相购买服务器、扩容以满足需求的阶段。此外,许多高度专业化的产品——无论是面向某个特定行业,还是公司内部某个狭窄的使用场景——如果放在十年前,可能都不足以支撑一家高速增长的公司,如今只要产品能为用户带来足够价值,就有机会打开巨大的市场。

    在几乎每一种情况下,自下而上采用的关键驱动力,是密切倾听早期重度用户的声音,以发现那些能帮助你打造世界级产品的洞见。随着你沿着路线图不断推进,合适的新功能会将非用户激活为用户,并进一步将新用户转化为重度用户。当你解锁越来越多的新用户时,最终该产品满足的市场需求会累积到足以构成一个前景可观的市场机会。

    因此,尽管我们仍然认为产品-市场匹配是“唯一重要的事情”,但产品-用户匹配几乎总是在最终唯一重要的事情之前那件重要的事情。

  • 创业公司唯一重要的事:产品/市场契合(PMF)

    这篇文章只讨论新创业公司最重要的唯一一件事。

    但首先,先说一些理论:

    如果你观察一大批创业公司——比如30家、40家,甚至更多;数量足以排除纯粹的偶然因素,从中寻找规律——你会立刻发现两个显而易见的事实。

    第一个显而易见的事实是:成功的差异极其巨大——这些初创公司中,有些极其成功,有些高度成功,很多算是比较成功,而当然也有相当一部分彻底失败。

    第二个显而易见的事实是:每一家初创公司的三个核心要素—— 团队 、 产品和市场 ——在质量和水准上都存在极其巨大的差异。

    在任何一家初创公司里,团队都可能从出类拔萃到明显存在缺陷;产品都可能从工程杰作到勉强可用;而市场则可能从蓬勃增长到毫无生气。

    因此你会开始思考——究竟是什么与成功最相关:团队、产品还是市场?或者更直白地说, 什么导致成功 ?而对于我们这些研究初创公司失败的人来说, 最危险的是什么:糟糕的团队、薄弱的产品,还是糟糕的市场?

    让我们先来定义一些术语。

    初创团队的水平可以定义为 CEO、高级员工、工程师以及其他关键员工,相对于他们面前机遇的适配程度。

    你看一家初创公司时,会问:这个团队能否围绕他们所面对的机会实现最佳执行?我更关注有效性,而不是经验,因为科技行业的历史充满了那些主要由从未“干过这事”的人组成、却极其成功的初创公司。

    初创公司产品的质量可以定义为:对于一个真正使用它的客户或用户来说,这款产品有多令人印象深刻。产品有多容易使用?功能有多丰富?速度有多快?可扩展性有多强?是否足够精致?它有多少个漏洞,或者更准确地说,有多少个漏洞——越少越好?

    初创公司市场的规模,是指该产品对应客户或用户的数量以及增长率。

    (在这段讨论中,我们先假设你可以通过规模化赚钱——即获取一个客户的成本不会高于该客户将带来的收入。)

    有些人对我这样的分类提出异议:“如果没人想要,一款产品又能有多好?”换句话说,产品的质量难道不是由它对众多客户的吸引力来定义的吗?

    不是。产品质量和市场规模完全是两回事。

    经典场景就是这样:世界上最好的软件应用,却运行在没人使用的操作系统上。只要问问任何面向 BeOS、Amiga、OS/2 或 NeXT 应用市场的软件开发者,就知道“优秀产品”和“大市场”之间的区别是什么了。

    所以 :

    如果你问创业者或风投,在 团队 、 产品 或 市场 这三者中,哪一个最重要,很多人会说是 团队 。这显然是最直接的回答,部分原因在于,创业公司刚开始时,你对团队的了解远比对产品或市场的了解多——产品还没做出来,市场也还没去探索。

    此外,我们从小就耳濡目染诸如“人是我们最重要的资产”这样的口号——至少在美国,亲人本位的观念渗透于我们的文化之中,从高中自尊教育项目,到《独立宣言》中关于生命、自由以及追求幸福的不可剥夺权利——因此,“团队最重要”这个答案在感觉上是对的。

    谁会想站在“人并不重要”这样的立场上呢?

    另一方面,如果你去问工程师,很多人会说 产品 。这是一个产品驱动的行业,初创公司发明产品,客户购买并使用 these 产品。苹果和谷歌之所以是当今行业中最好的公司,是因为它们打造了最好的产品。没有产品就没有公司。你不妨试试只有一支优秀的团队却没有产品,或者有一个很大的市场却没有产品。你到底怎么了?现在让我回去继续做产品吧。

    就我个人而言,我会选择第三种观点——我认为市场是决定初创公司成败的最重要因素。

    为什么?

    在一个好的市场里——也就是拥有大量真实潜在客户的市场——市场会把产品从初创公司中“拉”出来。

    市场需要得到满足,而市场一定会被满足,靠的是第一个出现的可行产品。

    产品不需要很出色;它只要基本能用就行。而且,市场并不在乎团队有多优秀,只要团队能做出那个可行产品即可。

    简而言之,客户会争先恐后地找上门来买你的产品;主要目标其实是接起电话,并回复所有想购买的人发来的电子邮件。

    而当你拥有一个很好的市场时,团队实际上非常容易在过程中随时升级。

    这是搜索关键词广告、互联网拍卖和 TCP/IP 路由器的故事。

    相反,在一个糟糕的市场里,你即使拥有世界上最好的产品和一支绝对无敌的团队,也毫无意义—— 你还是会失败 。

    你会花上好几年苦苦寻找并不存在的客户,为你这款出色的产品奔波折腾,而你那支优秀的团队最终会变得士气低落、选择离开,你的初创公司也会走向失败。

    这就是视频会议、工作流软件和微支付的故事。为了向安迪·拉奇列夫致意——他曾任 Benchmark Capital,正是他为我提炼出了这一定式——让我来介绍一下 拉奇列夫的初创公司成功定律 :

    公司失败的头号杀手是缺乏市场。

    Andy 这样说:

    当一支优秀的团队遇上一个糟糕的市场时,市场会获胜

    当一支糟糕的团队遇上一个优秀的市场时,市场也会获胜。

    当一个优秀的团队遇到一个优秀的市场时,便会发生一些特别的事情。

    你显然也可能把一个很好的市场搞砸——而且这种情况确实发生过,并不少见——但假设团队具备基本的能力,产品在根本上是可接受的,那么一个好的市场往往意味着成功,而一个糟糕的市场往往意味着失败。 市场最重要。

    而且,无论是出色的团队还是出色的产品,都无法挽救一个糟糕的市场。

    好吧,那么什么

    好吧,先问第一个问题:既然团队是在一开始你最能掌控的事情,而且每个人都希望拥有一个优秀的团队,那么一个优秀的团队究竟能给你带来什么?

    希望一个优秀的团队至少能带来一个还不错的产品,理想情况下则是一个很棒的产品。

    不过,我可以举出很多优秀团队把产品做得一塌糊涂的例子。打造出色的产品真的、真的很难。

    希望一个优秀的团队还能帮你找到一个很好的市场——但我也可以举出很多优秀团队在糟糕的市场面前表现得非常出色,却依然失败的例子。 不存在的市场不会在乎你有多聪明 。

    根据我的经验,最常见的情况是:优秀的团队配上糟糕的产品和/或糟糕的市场,往往出现在那些第二次或第三次创业、且第一家公司曾大获成功的创业者身上。人一得意,就容易犯错。现在有一位知名度很高、非常成功的软件创业者,他在最新的创业项目中已经烧掉了大约 8000 万美元的风投资金,却几乎没有拿得出手的成果,除了几篇很不错的媒体报道和几个测试版客户——因为他正在打造的东西几乎没有市场。

    相反,我可以给你举出很多薄弱的团队,但他们的初创公司却因为所做事情对应的市场爆发式增长而取得了巨大成功。

    最后,借用 Tim Shephard 的话:“在相同的市场和产品条件下,优秀的团队总能击败平庸的团队。”

    第二个问:优秀的产品难道有时不会创造出巨大的新市场吗?

    当然。

    不过,这只是最理想的情况。

    VMWare 是最近做到这一点的公司——VMWare 的产品一开始就具有极强的变革性,直接催生了整个操作系统虚拟化的新趋势,而事实证明,这又是一个巨大的市场。

    当然,在这种情况下,你的团队有多优秀其实也并不那么重要,只要团队足够优秀,能够把产品开发到市场所要求的基本质量水平,并让它从根本上进入市场即可。

    请理解,我并不是说你应该在团队质量上降低要求 ,也不是说 VMWare 的团队不够强大——它当时很强,现在也很强。我想说的是, 把像 VMWare 那样具有变革性的产品推向市场,你就会成功 ,仅此而已。

    如果做不到这一点,我不会指望你的产品能从零开始创造出一个新市场。

    第三个问题:作为一家初创公司的创始人,我该如何应对这一切?

    让我们引入一个 Rachleff 的初创成功推论 :

    唯一重要的事情就是实现产品/市场契合。

    产品/市场契合意味着处于一个良好的市场中,并拥有一款能够满足该市场需求的产品。

    你总能感觉到产品/市场契合点没有发生 。客户并没有从产品中获得足够的价值,口碑没有传播开来,使用量增长得不够快,媒体评论有点“平淡无奇”,销售周期太长,而且很多交易最终都无法成交。

    而你也总能感觉到产品/市场契合点正在发生 。客户购买产品的速度,和你生产出来的速度一样快——或者说,使用量增长的速度,和你增加服务器的速度一样快。来自客户的钱不断堆积到你公司的支票账户里。你正以最快速度招聘销售和客服人员。记者们打电话来,因为他们听说了你这个炙手可热的新东西,想和你聊聊。你开始从哈佛商学院获得年度企业家奖。投资银行家正在你家门口蹲守。你甚至可以在 Buck’s 免费吃上一整年。

    很多初创公司在实现产品/市场契合点之前就已经失败了 。

    事实上,我的观点是,它们之所以失败, 正是因为始终没有达到产品/市场契合。

    进一步说,我认为任何初创公司的生命周期都可以分为两个部分: 产品/市场契合之前 (简称“BPMF”)和产品/市场契合之后 (“APMF”)。

    当你处于 BPMF 阶段时,要近乎痴迷地专注于实现产品/市场契合。

    不惜一切代价实现产品/市场匹配 。包括更换人员、重写产品、进入不同市场、在你不想拒绝时对客户说不,以及在你不想答应时对客户说是,筹集第四轮高度稀释性的风险投资——凡是需要做的都要做。

    归根结底,你几乎可以忽略其他一切。

    我并不是说你应该忽略其他一切——只是根据我在成功初创公司中看到的情况,你确实可以 。

    每当你看到一家成功的初创公司,你看到的都是一家已经达到产品/市场匹配的公司 ——而且通常在这一路上,把从渠道模式到销售管道开发策略、从营销计划到公关关系、从薪酬政策到首席执行官与风险投资人上床之类的各种事情都搞砸了。但这家初创公司依然成功。

    相反,你会看到相当多真正运营得很好的初创公司 ,它们在各个运营环节都完全安排妥当,已经建立了人力资源政策,拥有很棒的销售模式,经过深思熟慮的营销计划,出色的面试流程,极好的餐饮供应,给所有程序员配备 30 英寸显示器,董事会里还有顶级风投—— 却因为始终没能找到产品/市场契合点而径直冲向悬崖 。

    讽刺的是,一旦一家初创公司取得了成功,当你问创始人是什么让它成功时,他们通常会列举各种与此毫不相干的因素。人们在理解因果关系方面非常糟糕。但在几乎每一个案例中,真正的原因其实都是产品/市场契合。

    因为,说真的,它还能是什么呢?