撰文| 吳坤諺
編輯| 吳先之
中國的to B軟件發展緩慢,很大一個原因是中國企業分布是頭部很大,尾部很多,但腰部企業很少。
王慧文在多年前對企服市場的判斷有如一道魔咒,要求大多數企服企業必須上浮或是下沉,才能定位到足量的客群與市場,從而有針對性地開發產品。
僅協同辦公三巨頭來看,除了背靠微信私域護城河的企微外,釘釘與飛書的路徑均在相似中走向了分化。
相似的是,兩者均在死磕AI的路上,將低代碼作為底層重要的落地載體。釘釘布道低代碼多年,本就是釘釘開放生態中的底層設計;反觀飛書,其明星產品多維表格本身就是低代碼的一種落地形式,而亮相于今年飛書大會的多維表格數據庫與低代碼平臺則可被視作是AI+低代碼的進一步落地實踐。
不同的是,一貫奉行開放生態的釘釘兜售能力,或主動或被動地“選擇”下沉,在普惠的道路上一騎絕塵;而從未放棄all in one的飛書兜售工具,不可避免地上浮,試圖以極致工具提效來做高客單價。
這一點,我們自兩者不同的定價模型中可窺一二:釘釘按組織收費,而飛書則是按人頭計算。以基礎付費為例,200人的組織便是分水嶺。
愈發明晰的路徑分野,指向了釘釘與飛書各自的“舒適區”。
PaaS讓步aPaaS?
大廠做to B都是有基因的,馬云那句“讓天下沒有難做的生意”,催生了堪稱最成功的“PaaS生態”淘寶,這也一定程度上推動釘釘成為時下用戶最多的協同辦公產品。
海量的用戶分屬不同群體,對應著的是極為復雜的落地場景,這意味著打造一個滿足所有人的通用產品基本不可能。另一方面,作為協同辦公龍頭,釘釘是為這個市場做出完整用戶教育的先行者,在投資人眼中,它同樣承載著這個市場想象空間的上限。
“如果中國企業更愿意為辦公軟件付錢的話,必然發生的變化是釘釘一定更賺錢。”按照這個邏輯,規模化成為釘釘故事里的主線,底座定位與開放生態亦由此衍生。與其自己越做越重,不如開放生態讓合作伙伴一起做大做強。
釘釘的低代碼也是該邏輯下的產物:既然無法滿足企業組織的精細化需求,那就打造一個通用的低代碼平臺,有什么業務需求,需要什么業務邏輯,“讓他們自己搞”。
在這個“劇本”中,釘釘只需要不斷擴大生態做一個流量入口,安心等待國內企業付費意愿增長。不過在這一過程中,釘釘與合作伙伴逐漸從合作走向了“競合”。
在釘釘這個基座之上,低代碼平臺(aPaaS)“宜搭”是第二層,而“酷應用”(PaaS生態應用)則是第三層。當宜搭在開發側的門檻足夠低,且企業自主搭建的內部應用足夠滿足基礎數字化需求之后,可能會對應用市場的生態造成擠壓。
通常來說,釘釘PaaS生態內的合作伙伴如北極星與e簽寶等,在釘釘應用分發平臺上發布的產品一般是入門級別的標準款。這些應用大多年費一萬元上下,即使只面向OKR、CRM等套件級別的類目或某條垂直賽道,其精細化程度依舊有限,甚至可以說是吸引企業主進一步按項目付費的“試用版”。
而企業自主通過宜搭搭建的內部應用可以起到“平替”的作用。由于自主搭建這一過程與定制化無二,低代碼應用甚至會相對更適配企業本身。隨著低代碼的AI化,無論是自開發側將AI能力更順暢地輸出自臺前,或是通過AI識別邏輯等面向無經驗開發者的功能,都進一步放大了低代碼可觸達的空間。
另一方面,低代碼本身不過是購買釘釘專屬版的“附加產品”,9800元的年費幾乎就是企業唯一的軟件支出。
自ROI的角度來看,使用宜搭自建應用相對更有“性價比”。
不受限地使用低代碼以及隨之而來的數據存儲、流轉等能力,是釘釘撬動渴望數字化轉型的海量中小企業的重要杠桿。但這也帶出了一個新問題:低代碼與生態之間的關系該如何處理?
目前來看,釘釘的解法是與生態伙伴共同開發開箱即用的原子化套件,為生態伙伴增加創收渠道和露出機會。
比較典型的是釘釘協同套件,作為生態底座自己的開箱即用工具,據官方今年6月在生態大會上放出的消息,包括北極星、e簽寶、Moka在內的生態伙伴在釘釘套件的合作收入已接近1億元。
另一方面,釘釘也在生態的基礎上不斷鞏固開放性。以電商行業為例,國內頭部電商平臺均向釘釘開放了數據接口,其便可以作為數據匯總與處理的中臺。而不同電商生態的企服工具也能自其中找到變現空間。
PaaS與開放生態并非易事,因為生態伙伴的渠道權重會隨著平臺商業化的腳步而不斷變化。公約數越做越大的同時,釘釘也需要思考該怎么把好這根平衡木。
認清現實
大廠的to B基因論放到飛書上同樣適用,不過出于賽道的特殊性,飛書在繼承了部分字節的基因的同時,還在極力對抗其中的某些東西。
字節的核心是效率,從頭條、內涵段子到抖音、西瓜視頻和番茄小說,本質上都是信息流的變體。而這“吸引人眼球”的生意,都遵循相似的商業模式——提升獲客+留存(時長+頻次)的效率,便足以一定程度上構建信息的入口效應,掌握分發權。
至此,字節商業化需要做的只有盡可能提高單位時間內的變現效率。無論是商業化的前置鏈路還是本身,極致效率都是其追求的至高目標。這一點延伸到飛書上,具體呈現為我們所看到的多維表格、People、儀表盤等產品,但是to B卻是南轅北轍的一套邏輯。
流量與算法的不適用,以及老生常談的以to C思維做to B都是飛書需要對抗的。此外,更大的問題或許在于其在產品上的過度投入,與產品變現效率的倒掛。
于外部來看,中小企業用人成本偏低,而邊際亦不明顯,這意味著飛書在其之上的變現效率并不高。為了匹配飛書all in one式產品的開發維護強度,提高客單價成為飛書最后不得不走的“獨木橋”。
試問一下,按飛書最新發布的產品來看,什么規格的企業用得上單表容量突破100萬行的多維表格,或是可以統計1000萬行數據的儀表盤?
更進一步說,在飛書的產品矩陣中,原子化的套件工具是其輸出效率的核心。在AI的重構下,前述其亮眼的產品表現也是集成了包括月之暗面、智譜AI等明星創企的能力。例如新多維表格的“字段捷徑”功能,便是通過封裝AI來批量操作表格中的結構化數據。
當集成的工具已經達到一定整合程度,其他內部應用就愈發顯得多余——客戶需要按飛書的邏輯開展業務,而低代碼平臺不過是開放給少數客戶“打補丁”的工具。反觀釘釘則視低代碼為抓手和底座,更大的權限留在客戶手上,AI相對更偏向于“打輔助”的定位。
如此一來,變現效率低的中小企業組織很“自然”地被飛書所拋棄。我們了解到,東南地區一家約200人的銷售組織,其每年在飛書上的開銷就達到了20萬。而另一家千人規模的SaaS企業,飛書年費高達200萬,占據公司現金流的五分之一。
按舶來的概念做定義的話,飛書的增長邏輯被迫從相對純粹的PLG(產品驅動)演變為PLG+SLG(銷售驅動)。不過,正如此前提到的基因沖突,飛書既無法在內部負擔龐雜的銷售組織,也未能打造成熟的層級代理體系。
一位曾與飛書有過接觸的集成商告訴光子星球,飛書的代理體系一度不夠清晰,還出現過內部直銷和代理“搶食”的情況:“基本上直銷接觸過的客戶,我們很難拿到返點”。
此外,飛書對集成商的組織亦有要求,除少數一線城市,難有集成商能滿足飛書需求的售前組織規模。
幸運的是,作為字節落地自身理念的“工具”,飛書的增長還有字節背書的助力。一位接近飛書人士表示,飛書囿于自身的定位,做KA的決心相比另外兩家友商更大。另一方面,字節的高速增長也讓KA客群產生了一定FOMO心態。這讓飛書成為2020~2022年間啃下相當多KA,收入規模上一度成為三家之首。
“(高客單價下)客戶不會輕易遷移,你稍微漲漲價他也能接受,這就保證了穩定的收入。”
在明晰自身定位以及戰略性放棄中小組織后,飛書果斷發起裁員,自負盈虧似乎也近在眼前。在KA戰略下一路狂奔的飛書,守著很大但很少的頭部,離腰尾部好像更遠了。
找到新故事
上浮與下沉既是戰略,也是釘釘與飛書在企服市場尋求增長的必然。但這并不意味著其完全放棄在優勢領域之外的增長機會。
正如我們看到時下越來越臃腫的Super App,當一個產品做到規模化后,產品本身是無法收斂的。于是我們能看到飛書在積極開放生態,而釘釘也在持續推出原子化的套件。
不過這些動作的意義更多在于“覆蓋”,隨著AI潛移默化地改變我們生活的方方面面,由AI賦能的個人成為協同巨頭新一輪財富分配的機會。
眾所周知,早在AI浪潮前,釘釘文檔的前身Wolai與飛書文檔便早已是許多內容生產者與數字游民的心頭好。這足以證明移動互聯網時代下,個體與組織具備相似的對效率的追求。
隨著協同巨頭在OA基礎上的擴張,這些原“屬于”個體的效率應用也在市場作用下為其所鯨吞。這并不意味著個體對效率的需求就此消弭,反倒是個體先于企業一步感受并接納了AI帶來的生產力革命。
微軟和 LinkedIn 此前發布的 2024 年工作趨勢指數年度報告指出,有 78% 的精通 AI 的員工,在未經雇主許可或是在雇主不知情的情況下使用了AI。個體的敏捷性決定了其必然會先于組織擁抱技術革命,甚至產品在海量個體的使用中,其邊界還能得到更有有效的拓展。
學者吳晨在一次小規模分享中也提到,AI時代不一定誕生超級巨頭,但一定會催生超級個體。正如開源社區對AI發展的推動一般,個體相對企業也是更敏捷的反饋體系建立者。
甚至在商業模式上,我們也能找到路徑相似的先行者。據WPS的母公司金山辦公2023年報,其2023年收入45億,其中訂閱收入36億,凈利潤13億。
做個體,或者說to P(professional )的生意,飛書的產品本身便存在一定優勢。不過自布局上看,釘釘卻是兩家中的先行者。據悉,釘釘最新推出的釘釘365會員便是針對這個市場的訂閱制付費產品,集成了包括AI助理、AI搜索以及包括自動回復在內的更為個性化的設置。
此外,協同辦公的新變化,還很可能發生在出海與國內企業新舊交替的這一輪重新分配上。數月前釘釘出海,以及其與飛書圍繞具身智能、AI創企等新興市場的客戶爭奪,便是產品之外的拉鋸戰。
隨著釘釘與飛書這兩家公司的戰略與路徑愈發明晰,僵持的格局也開始有了被打破的可能。這為更有可能打破僵局的AI,爭取了“發育時間”。
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