中美企業(yè)級大PK：為什么中國沒有誕生市值百億的企業(yè)？

　　在2C市場，美國三大巨頭Google、Facebook、Amazon，市值加起來達8000億美元，與之相對應的，中國BAT三巨頭綜合起來接近3萬億人民幣，約5000億美元?！?C領域，中美兩國企業(yè)差距不大。

　　但在2B領域，美國有Salesforce、Oracle為代表的估值百億美金以上的國際巨頭，而中國約4000萬家企業(yè)(含中小企業(yè)與創(chuàng)業(yè)型小微企業(yè))中，卻沒有一家市值百億美元的SaaS公司。

　　這是為什么?

　　近期，英途率近20位一線科技公司和投資機構高管深入硅谷，實地探訪了超過20家標桿性企業(yè)級服務公司，總結(jié)了中美企業(yè)級服務大環(huán)境的異同以及硅谷投資熱點，從中可以看出一些端倪。

　　中美大環(huán)境比較

　　1、美國產(chǎn)生了以Salesforce為代表生態(tài)鏈，產(chǎn)業(yè)環(huán)境開放兼容，小公司夠?qū)Ｗ?/p>

　　Salesforce通過API開放接口接入各種各樣的應用，有類似Appstore的Appexchange，通過接入Salesforce，用戶能選用各類垂直細分的應用和小插件;這樣的生態(tài)在中國非常困難。這導致的結(jié)果是，美國的大企業(yè)形成了大平臺，小企業(yè)專注于某個小領域。像這次考察看了銷售預測里最好的四家，底層技術都差不多，都是基于Salesforce，但上層把自己隔離開來，不做直接競爭;而國內(nèi)大家都喜歡獨立做，比如海爾、美的、TCL在智慧家庭領域都希望做成封閉的市場，這樣很難做大。

　　2、美國企業(yè)提供的服務習慣放在云上，人們習慣線上模式及移動辦公

　　美國Saas模式接受較好，這樣充分支持了后來的各種云計算，有利于解決數(shù)據(jù)孤島的問題，還有人們的工作習慣于線上模式及移動辦公，像考察的Pandadoc就是做銷售文件的管理，需要的就是電子文件、電子簽名、印章以及信用卡的電子支付等，而中國在接受全線上的模式還需要一段時間;另外，看的Intacct，是一家財務管理的應用，因為中國很多企業(yè)有兩套帳，或自己的記錄方式，很難做到規(guī)范地放到云上。

　　3、美國企業(yè)級服務喜歡收費的銷售模式，注重用戶的生命周期價值

　　據(jù)統(tǒng)計，美國有40%的企業(yè)To B;中國只有5%的企業(yè)To B;而中國的普通用戶對收費較為抗拒，也影響到本身To B企業(yè)的收費模式。并且原來中國企業(yè)尤其是傳統(tǒng)企業(yè)都是習慣一次性訂單支付;而美國注重客戶的生命周期價值(LTV)，留存率很高，長期通過按賬戶或年費的形式來獲取利潤，大客戶很愿意為服務付費，像考察的BridgeEdge用戶留存率達到了100%。

　　4、美國注重開發(fā)者文化，對底層技術很看重，注重通過數(shù)據(jù)推動效率提升

　　美國的人力成本比中國貴，所以很注重通過數(shù)據(jù)來解放人，提升效率，哪怕是一點效率的提升對成本都有很大幫助，這也是本次考察有幾家銷售預測公司;而中國企業(yè)的人力成本低，與其購買銷售分析預測軟件，挖掘潛在客戶，不如用傳統(tǒng)方式掃樓，或鋪開整個渠道。除此之外，美國企業(yè)級服務公司都有自己聚焦的領域，有核心的技術和算法，舍得投入時間進行默默開發(fā)，像考察的Graph SQL和Alation都花費了3-5年的時間進行核心技術的開發(fā)，并且投資人也對回報退出有較長的忍耐。

　　硅谷熱點總結(jié)及建議

　　SaaS模式、云端、大數(shù)據(jù)、連接、開放是大勢所向。目前美國SaaS產(chǎn)業(yè)占軟件的15%，2年前還只是2%-5%，再過3到5年會有50%;中國企業(yè)能學習的就是打造生態(tài)鏈，進行微創(chuàng)新，關注垂直的制造業(yè)大數(shù)據(jù)及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，以及數(shù)據(jù)預測分析。

　　1、打造生態(tài)鏈

　　國內(nèi)企業(yè)最大的優(yōu)勢是地面部隊，要學會打造生態(tài)鏈，把自己和生態(tài)的優(yōu)勢發(fā)揮出來，把已有的資源充分地利用好，就像App Store一樣，分一部分利潤給第三方。做生態(tài)鏈要大氣，雖然會犧牲一定自己的利益，但是給了各個角色生存的空間，在長遠來看是共贏的，這點參考Salesforce。

　　2、微創(chuàng)新

　　相較于美國，中國也許有一些后發(fā)的獨特的優(yōu)勢。比如，美國的企業(yè)級服務大部分都是PC端的，移動端非常少，智能手機的普及率并沒有國內(nèi)高，這方面的創(chuàng)新值得探索。

　　3、制造業(yè)大數(shù)據(jù)及工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

　　這次參訪的企業(yè)中，有3家是物聯(lián)網(wǎng)相關的，在過去的四年里，傳感器的布放數(shù)量增長了5倍，且傳感器都能通過互聯(lián)網(wǎng)連接到一起，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這在過去是不可能的。中國是制造業(yè)大國，使用制造業(yè)數(shù)據(jù)做預測分析，有很大的市場，這使得相關企業(yè)級服務公司能很快積累經(jīng)驗。

　　4、數(shù)據(jù)和預測分析

　　數(shù)據(jù)作為公司資產(chǎn)，會成為核心競爭力。預測分析是使用數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計、建模和機器學習來分析當前的數(shù)據(jù)去預測未來，Gartner預計，到2020年，預測分析會吸引商業(yè)智能和分析領域的企業(yè)40%的投資。

　　美國現(xiàn)在的銷售預測分析公司前5家，包括我們此次參訪的Infer等，共有幾千家用戶，然而這個市場的總量是巨大的，據(jù)SalesPredict高管透露，美國共有25萬家企業(yè)需要銷售預測分析的服務。