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最近幾年涌現(xiàn)了很多SaaS公司，很多資本也進(jìn)入了這個(gè)行業(yè)，但是大家不能因?yàn)榭吹綆准颐绹鳶aaS公司成功，就認(rèn)為SaaS在中國也會(huì)成功。
這種對(duì)比過于簡單，忽略了很多客觀因素。就像韓信背水一戰(zhàn)成功后，我們也去類比模仿一樣。
所以，本文會(huì)從SaaS優(yōu)缺點(diǎn)兩個(gè)方面來談?wù)?，是不是中國所有行業(yè)都適合使用SaaS？SaaS是「包治百病」的良藥嗎？
01 SaaS出現(xiàn)的背景原因和優(yōu)勢
SaaS把軟件售賣改成了租用模式，倒逼軟件企業(yè)去提升產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)，否則軟件公司的續(xù)費(fèi)率很難保障。
這是SaaS模式積極的一面。在美國出現(xiàn)SaaS服務(wù)之前，軟件巨頭的產(chǎn)品非常昂貴，昂貴就限制了軟件的推廣應(yīng)用，導(dǎo)致很多中小企業(yè)很難受益于信息化發(fā)展。
SaaS模式降低了中小企業(yè)的進(jìn)入門檻，做大了中底層用戶，然后再向高端沖擊。Salesforce在美國的成功，就是適應(yīng)了美國社會(huì)的時(shí)代需求，給用戶帶來了福利。
SaaS模式適應(yīng)了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的需求，相比傳統(tǒng)軟件的單機(jī)或者局域網(wǎng)部署，SaaS部署在云上，方便企業(yè)進(jìn)行管理，也讓很多互聯(lián)網(wǎng)C端的需求可以更方便對(duì)接。
例如，餐飲SaaS和外賣平臺(tái)進(jìn)行對(duì)接。因?yàn)槭墙y(tǒng)一部署，所以升級(jí)相對(duì)比較方便，只要升級(jí)服務(wù)器端即可。
在SaaS出現(xiàn)之前，很多連鎖管理軟件都采用手動(dòng)傳輸，實(shí)現(xiàn)各個(gè)門店和總部的數(shù)據(jù)傳輸，即使有些聲稱自動(dòng)化傳輸?shù)膽?yīng)用，也普遍存在丟包、數(shù)據(jù)不同步等問題。SaaS因?yàn)閿?shù)據(jù)都放在云上面，所以客觀上回避了數(shù)據(jù)傳輸?shù)葐栴}。
SaaS模式讓軟件公司收費(fèi)也變得簡單，不續(xù)費(fèi)直接斷掉服務(wù)即可，也不用去催賬。
02 SaaS天生存在的局限性
不過，SaaS天然存在嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)依賴癥。網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性就和天氣一樣，影響的因素非常多，不同時(shí)間段、不同地區(qū)、不同商場都可能不同。
我在前面文章打了一個(gè)比喻，90年代北京路不寬，但并不經(jīng)常堵車?，F(xiàn)在北京路寬了很多，反而常常堵車，那是因?yàn)檐嚩嗔恕?/p>
就像現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)雖然快了，可使用的人和應(yīng)用更多了，網(wǎng)絡(luò)資源永遠(yuǎn)都是一個(gè)寶貴資源，是有價(jià)資源，這和道路擁堵的道理是一樣的。
現(xiàn)在的SaaS軟件一般都在云上，云便宜嗎？穩(wěn)定可靠嗎？這個(gè)可以看看我在一個(gè)服裝軟件群收集到的一線網(wǎng)管人員的感受。
很多SaaS軟件是基于瀏覽器的，瀏覽器兼容性就是一個(gè)大問題，比如IE，經(jīng)常因?yàn)槭裁床寮蛯?dǎo)致莫名其妙的問題。
阿里云現(xiàn)在還是虧損的，現(xiàn)在云帶寬已經(jīng)不便宜了，以后只會(huì)更貴。某知名餐飲SaaS平臺(tái)前段時(shí)間也被爆出穩(wěn)定性問題，大家都可以百度一下。
因?yàn)閲?yán)重依賴網(wǎng)絡(luò)，一般SaaS結(jié)構(gòu)的軟件都會(huì)實(shí)現(xiàn)分頁查詢，限制用戶一次查詢的數(shù)據(jù)的數(shù)量。比如幾十條，因?yàn)閿?shù)據(jù)查詢量小，占用帶寬少，這樣對(duì)服務(wù)器的壓力也小。網(wǎng)絡(luò)依賴癥的問題會(huì)阻礙SaaS向高端用戶發(fā)展。
對(duì)于通常的收銀業(yè)務(wù)流程，SaaS還是沒有問題的，但如果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析就麻煩了。當(dāng)然SaaS用戶很多都是小的餐飲用戶，對(duì)數(shù)據(jù)分析沒有啥要求，但對(duì)上規(guī)模的連鎖企業(yè)就不適合了。
03 SAAS更適合什么行業(yè)？
SaaS不適合操作性強(qiáng)的行業(yè)，例如重餐飲行業(yè)，SKU多的行業(yè)，反之就適合。
重餐飲行業(yè)的特點(diǎn)是每個(gè)門店都由多個(gè)部門、多個(gè)電腦組成，有的還要連接大量不同的打印機(jī)等終端設(shè)備。
這類門店本身就是一個(gè)獨(dú)立性很強(qiáng)的局部機(jī)構(gòu)，因?yàn)椴僮髁看?，?duì)穩(wěn)定性要求也很高，使用SaaS反而會(huì)出現(xiàn)穩(wěn)定性隱患。
反之，輕餐飲如奶茶店這些，因?yàn)橥ǔＶ煌瓿墒浙y，設(shè)備也很少，所以SaaS還可以使用。
在我看來，SKU多的行業(yè)，比如服裝連鎖行業(yè)是不太適合使用SaaS的。
因?yàn)橹写笮头b連鎖SKU數(shù)量超過5萬是很普遍的。由于每季都要上新款，一款因?yàn)轭伾统叽a的原因往往包含10個(gè)以上的SKU，導(dǎo)致SKU的膨脹非?？斓?。
SKU多的還有超市門店，超市收銀點(diǎn)多，收銀量大，對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性要求非常高，所以使用SaaS的概率幾乎等于0。
很多生產(chǎn)制造業(yè)的ERP，MES和倉庫管理等系統(tǒng)，對(duì)穩(wěn)定性要求也很高，使用頻繁，對(duì)操作性要求也非常高，這些行業(yè)也不適合SaaS模式。
上面講的這些行業(yè)應(yīng)用，多是在供應(yīng)鏈管理方面，業(yè)務(wù)之間關(guān)聯(lián)性非常強(qiáng)，一個(gè)地方穩(wěn)定性出現(xiàn)問題，往往會(huì)影響到很多方面，一個(gè)錯(cuò)誤就可能導(dǎo)致后續(xù)多個(gè)錯(cuò)誤發(fā)生。
所以，SaaS適合的行業(yè)往往是數(shù)據(jù)多、讀取操作比較少的行業(yè)，比如CRM。這類產(chǎn)品多是看客戶的數(shù)據(jù)信息，客戶數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)性也很弱。即使需要錄入新的客戶數(shù)據(jù)，強(qiáng)度也不會(huì)很大，哪怕網(wǎng)絡(luò)發(fā)生問題，后面錄入也可以。
SaaS適合不適合某個(gè)行業(yè)，關(guān)鍵還是要看數(shù)據(jù)量和關(guān)聯(lián)性。數(shù)據(jù)量越多關(guān)聯(lián)性越大，則越不適合。
大家可能有疑問，人家淘寶和微信那么多數(shù)據(jù)，為啥也使用云模式，即數(shù)據(jù)集中在服務(wù)器端的模式，和SaaS本質(zhì)差不多。
記得前些年很多人把雙十一和12306買票做對(duì)比，覺得12306和雙11相比簡直弱爆了，一般外行人或者行業(yè)非資深的人都會(huì)這么看。
之所以這么看，是因?yàn)檫@種對(duì)比只考慮了數(shù)據(jù)量，而沒有考慮到數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，單純數(shù)據(jù)量的比較是不科學(xué)的。
為了解釋關(guān)聯(lián)性，我舉個(gè)行政部門辦事的例子。如果大家辦的事情都是一件事而且是一樣的，提升處理能力的方式很簡單，投入10倍的辦事人員，就能提升10倍的速度，因?yàn)檫@些事務(wù)之間是獨(dú)立的，無關(guān)聯(lián)的。
可當(dāng)大家需要辦理多個(gè)事情，而且事情之間是有先后順序的，事情辦理的時(shí)間也存在不確定性，我們還能夠簡單的加多處理人員來提升效率嗎？
因?yàn)殛P(guān)聯(lián)度高，導(dǎo)致問題變得復(fù)雜，任何一個(gè)地方都可能出現(xiàn)瓶頸，簡單加人可能帶來混亂，導(dǎo)致相反的效果。
淘寶微信這些場景，大量數(shù)據(jù)都是非關(guān)聯(lián)的，而且是生成后就很少變化的數(shù)據(jù)，非常適合使用CDN(一種非常成熟的互聯(lián)網(wǎng)緩存技術(shù))。
因?yàn)閿?shù)據(jù)之間是獨(dú)立的，所以可以直接通過添加機(jī)器量來擴(kuò)大處理能力，專業(yè)名稱叫做線性擴(kuò)展。
再有，當(dāng)大家去羨慕人家強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力的時(shí)候，其實(shí)也要看看這些巨頭投入的機(jī)器數(shù)量是多少，帶寬資源是多少，人力成本是多少。
再加上盈利模式不同，也讓巨頭可以通過壟斷，承擔(dān)這些高昂成本，同時(shí)實(shí)現(xiàn)非常高的利潤。
所以，很多SaaS企業(yè)喜歡拿淘寶和微信來做類別，覺得以后自己規(guī)模擴(kuò)大了，數(shù)據(jù)處理能力不是問題。這種思路往往忽略了很多SaaS行業(yè)的數(shù)據(jù)都是強(qiáng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，“他人的金剛鉆未必能搞定你的瓷器活兒”。
04 影響數(shù)據(jù)量的多種原因
影響數(shù)據(jù)量的因素是多個(gè)方面的，門店數(shù)量、SKU數(shù)量，顯然這兩個(gè)數(shù)量越多，總體數(shù)據(jù)量越多。
另外一個(gè)因素大家往往會(huì)忽略，就是用戶使用的模式習(xí)慣。例如，服裝門店的應(yīng)用，如果收銀員只完成收銀工作和查個(gè)別款的庫存，提交和返回的數(shù)據(jù)量很少，所以出現(xiàn)問題的概率會(huì)降低。
所以說，單純比較一個(gè)系統(tǒng)支撐了多少個(gè)門店是沒有意義的，如果是高價(jià)值商品收銀，頻次低而且SKU少，確實(shí)容易支撐很多門店的并發(fā)。畢竟單店數(shù)據(jù)量不多，對(duì)服務(wù)器和帶寬壓力不大。
因此，為了提升并發(fā)的門店數(shù)量，很多系統(tǒng)會(huì)限制單店的數(shù)據(jù)訪問量，比如通過分頁技術(shù)減少一次返回的數(shù)據(jù)量，這個(gè)在SaaS產(chǎn)品中是非常普遍的，幾乎成了標(biāo)配。
本人曾經(jīng)讓朋友去某國際知名品牌的時(shí)裝門店工作過2個(gè)月，目的是調(diào)研他們使用的軟件系統(tǒng)。
該系統(tǒng)使用了SaaS一樣的直連服務(wù)器訪問模式，軟件系統(tǒng)只能查到當(dāng)季貨品的情況，這樣可以減少SKU數(shù)量，門店人員一般只查詢簡單報(bào)表，返回?cái)?shù)據(jù)量都比較少，庫存查詢一般也是查詢某個(gè)款的數(shù)據(jù)，所以返回?cái)?shù)據(jù)量比較少。
其實(shí)這些還算可以接受，但會(huì)員部分就有些差了，只能在收銀的時(shí)候，在對(duì)話框中查看到單個(gè)會(huì)員的簡單信息，如積分?jǐn)?shù)量。
因?yàn)镾aaS直連模式對(duì)門店數(shù)據(jù)訪問量做了限制，所以門店不能執(zhí)行高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析。例如和歷史銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，做深度的會(huì)員畫像分析。
因?yàn)檫@些分析需要讀取的數(shù)據(jù)量大，容易觸發(fā)性能問題，所以，數(shù)據(jù)分析一般都是總部來做的。
最能理解數(shù)據(jù)場景和業(yè)務(wù)背景的門店人員不能去分析和解讀數(shù)據(jù)，而總部的人只能在數(shù)據(jù)表面上理解數(shù)據(jù)，可他們未必清楚門店的具體情況，數(shù)據(jù)的理解和解讀可能就會(huì)出現(xiàn)問題。
所以，最可靠的辦法是門店和總部都做數(shù)據(jù)分析，讓雙方進(jìn)行交叉驗(yàn)證，避免決策的失誤。
上面講數(shù)據(jù)分析的事情，就是想說明企業(yè)的經(jīng)營模式也會(huì)影響數(shù)據(jù)量，也就是用戶模式習(xí)慣。如果企業(yè)希望門店店長能夠把握市場戰(zhàn)機(jī)、隨機(jī)應(yīng)變，一定要提升店長的數(shù)據(jù)分析能力。若只希望店長是聽命令的，則不需要提升店長IT能力。
隨著消費(fèi)市場越來越多樣化和快節(jié)奏，能夠靈活應(yīng)變和分析市場的店長會(huì)更加具備優(yōu)勢，也能更好的給總部反饋市場信息，實(shí)現(xiàn)門店和總部雙向互動(dòng)。這才是更具價(jià)值的方向。
05 廣域網(wǎng)分布式計(jì)算，解決多門店系統(tǒng)穩(wěn)定性的利器
通過上面的分析，我們可以看到SaaS自身的網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)依賴性，導(dǎo)致在一些行業(yè)領(lǐng)域是達(dá)不到要求的，而廣域網(wǎng)分布式計(jì)算可以完美的解決這個(gè)問題，結(jié)構(gòu)如下圖：
廣域網(wǎng)分布式計(jì)算，可以保證每個(gè)門店都有各種數(shù)據(jù)庫，門店的運(yùn)行只依賴門店自身的數(shù)據(jù)庫。即使互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)不穩(wěn)定或者斷網(wǎng)，都不會(huì)影響到門店自身的運(yùn)行，保證了門店系統(tǒng)穩(wěn)定。
因?yàn)殚T店自己有數(shù)據(jù)庫，所以可以存放大量的門店自身的歷史數(shù)據(jù)，可以支撐門店自身的各種數(shù)據(jù)分析要求。
數(shù)據(jù)交互則通過數(shù)據(jù)傳輸平臺(tái)來完成，總部是數(shù)據(jù)交換中心樞紐，門店變化的增量數(shù)據(jù)會(huì)實(shí)時(shí)傳輸?shù)娇偛浚缓髠鬏數(shù)狡渌南嚓P(guān)門店，增量傳輸大大降低了網(wǎng)絡(luò)的傳輸量，大大提升了帶寬的使用效率。
因?yàn)镾aaS是全量重復(fù)傳輸，每次查詢數(shù)據(jù)，全部數(shù)據(jù)都需要重新傳到門店，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)資源浪費(fèi)。而分布式計(jì)算則充分利用了本地計(jì)算資源，大大降低了對(duì)總部服務(wù)器的負(fù)載壓力，讓總部服務(wù)器的應(yīng)對(duì)能力提升了幾十倍以上。
少資源，高效率，讓分布式計(jì)算可以節(jié)約企業(yè)的大量成本。
其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)計(jì)算，云計(jì)算都是建立在分布式計(jì)算上面的，不過局域網(wǎng)分布式計(jì)算和這里提到的廣域網(wǎng)模式是有很大區(qū)別的。
局域網(wǎng)分布式計(jì)算通過大量廉價(jià)的服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了比之前昂貴的巨型機(jī)強(qiáng)大太多的計(jì)算能力，為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大大節(jié)約了成本，是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)爆發(fā)的基礎(chǔ)條件。否則，利潤都被IBM和Oracle這些傳統(tǒng)巨頭拿去了。
同理，廣域網(wǎng)網(wǎng)分布式計(jì)算，可以為企業(yè)節(jié)約在計(jì)算力和網(wǎng)絡(luò)方面的大量成本，還保證了更高的穩(wěn)定性，提供了更強(qiáng)大的門店數(shù)據(jù)分析能力。
下面是一個(gè)真實(shí)的費(fèi)用花銷對(duì)比，我們的一個(gè)服裝連鎖客戶，有200家門店，使用廣域網(wǎng)分布式計(jì)算。
一臺(tái)幾年前的PC服務(wù)器帶動(dòng)了全部門店，而且還要支撐幾十個(gè)總部人員的使用。2個(gè)分析師在工廠以遠(yuǎn)程SaaS方式訪問總部服務(wù)器，常常拉取1G以上的數(shù)據(jù)量?？偛糠?wù)器連接到200M的商業(yè)光纖帶寬上面，每年網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用是3000元。
因?yàn)槲覀儾皇侵放?，所以客戶老板在個(gè)別人忽悠下，嘗試換知名品牌的系統(tǒng)，老板不懂系統(tǒng)，簡單認(rèn)為品牌越大，系統(tǒng)也就越好。
一個(gè)阿里投資的行業(yè)頭牌企業(yè)提供了云SaaS解決方案，每年的SaaS固定費(fèi)用是6萬(不是系統(tǒng)購買費(fèi)用)，帶寬不到5M。下面是阿里云的帶寬費(fèi)用表，可以看到6M以上的帶寬，成本會(huì)大幅增加。
下圖是分析師拉去全部庫存信息，導(dǎo)入到EXCEL表格進(jìn)行分析的案例。
廣域網(wǎng)分布式計(jì)算的應(yīng)用場景
前面提到的重型餐飲，SKU多的超市和服裝連鎖行業(yè)都是這種技術(shù)的應(yīng)用場景。傳輸平臺(tái)解決了互聯(lián)問題，可以對(duì)接各種電商平臺(tái)，電商的訂單和信息實(shí)時(shí)的傳輸?shù)较鄳?yīng)的門店系統(tǒng)中。
例如，電商下訂單，指定門店進(jìn)行發(fā)貨，用戶在平臺(tái)進(jìn)行訂餐和選臺(tái)，用戶線上購買超市貨品，不用擔(dān)心庫存不足問題，因?yàn)榫€下超市庫存情況會(huì)實(shí)時(shí)傳輸?shù)骄€上平臺(tái)。這種計(jì)算模式還支持系統(tǒng)的遠(yuǎn)程自動(dòng)升級(jí)，讓后期的系統(tǒng)維護(hù)變得自動(dòng)化和簡單。
總結(jié)
所以，SaaS模式相較于傳統(tǒng)軟件產(chǎn)品，雖然是先進(jìn)的，可并不是包治百病，可以解決所有企業(yè)信息化的良方。
企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、軟件部署，一定要對(duì)癥下藥，要使用最適合自己的產(chǎn)品，而不是最新穎、最前衛(wèi)的概念。
SaaS好與不好，是否適合某個(gè)行業(yè)、某家企業(yè)，需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求和使用場景，具體問題具體分析。
從最基本的判斷點(diǎn)來看，企業(yè)一定要清楚自己的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，以及用戶對(duì)穩(wěn)定性的接受程度。
