企业级服务的作用大体上可以分为开源和节流。随着人力成本上升和劳动力红利消失，节流越来越受到重视，提升效率，节约时间，专注主业越来越受到认可。但不可否认的一点是，企业真正的强付费能力是开源，而且最好是 「可量化的商机」，即投入多少钱获得多少客户一目了然，百度广告投放就是一个很好例子。

强调 「可量化」 主要是因为如果可以带来商机，但不够量化，不够显性，会导致企业的相关预算很难评估，从而抑制付费能力。很多企业级服务公司的路径是先从工具入手，提升效率和降低成本，成为入门级强需求产品，随后逐步切入商机，最终触达客户的付费强点，Salesforce 就是典型例子。

8. 「客户成功」 的关键是深刻理解客户的状况和需求并提供服务，而不是简单基于功能。

随着美国大量 SaaS 公司的成功， 「客户成功」 成为了一个全新标配，这也拉开了新型 SaaS 公司和传统软件公司的区别，即前者提供服务而后者只实现功能。未来的企业需求，不仅仅是一个 IT 化的需求，外包实现一个软件就可以大功告成的，因为未来的竞争格局不一样了，企业需要的更多的是一种咨询式的合作伙伴关系，这样才能在商战竞争中脱颖而出。

这就让 「 服务」 的价值在某种程度上大于「功能」的价值，或者说必须让功能 「服务化」才能真正践行 「客户成功」。所以每一家企业级服务公司都应该有自己的 「客户成功」团队，这不仅仅是售后，技术部署，业务咨询，而应该是理解客户的实际状况，协助客户梳理自己的业务，最大化运用产品实现价值。

9. 大数据和 AI 化是最大趋势。

从美国顶级的企业级服务公司这几年的收购案里基本可以看出这个趋势：大数据和 AI 化。在竞争中有一个概念叫「积累优势」，即有先发优势的公司可以一直赢者通吃，后来者很难超越。Google 的搜索引擎就是一个很典型的例子，被 「大量数据训练过的引擎算法」是无法被 「一个所谓更好的新算法」打败的。

从一家企业级服务公司的角度来看，为什么让后起之秀无法简单模仿呢？功能和商业模式是很容易抄袭的，但如果一旦有了「积累优势」就完全不一样了，因为这个是无法短期内弯道超车的。

大数据和 AI 化显然是最好的积累优势，即客户越多，「引擎」越聪明，效果越好，不断良性循环。当然这里有一个核心问题就是客户数据隐私，即企业级服务公司的数据本质上是属于客户自己的隐私数据，如果期待在这块深耕必须获得客户授权，并严格执行「自己的数据服务自己造福自己」的原则。

10. 企业级市场是一个慢活细活，需要积累，坚持，和熬。

在经历了资本疯狂之后，大家已经意识到 toB 和 toC 是完全不一样的，toB 很难爆发成长，前几年需要潜心发展和投入，一年 2-3 倍的增长就是一个不错的速度。市场的预期就应该是这是一个慢活细活，没有 3-5 年的积累，很难成大器。这个行业需要更多有耐心的人才，有耐心的资本，有耐心的氛围。

这 10 点心得仅一家之言，分享出来与诸位共勉。没有一种东西放之四海皆准，引起思考和讨论才是本文最大的心愿。只愿 17 年不要「再元年」，中国企业级服务一路向前。