深度分析

“Be global”的第一步是“Being” | 出海101

GN
我思锅我在
Aug 31, 2023
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我多次自嘲,没想到22年录 OnBoard! 播客第一期讨论 2021 年 SaaS IPO 的三月初,几乎成为SaaS在资本市场的顶峰,随后行情急转直下。坊间还流传着一句话:

要不是AI,看软件的投资人都要下岗了!

来到湾区,这个全世界SaaS浓度最高的地方,第一件事情就是希望嗅到一些除了AI之外的复苏迹象。当跟一位本地投资人吃饭时听到:

“IPO窗口可能快打开了,投行最近忙疯了。”

我终于看到了“Silver lining”,上周我们播客第29期嘉宾所在的电商 SaaS 公司 Klaviyo  如期提交了S-1,还听闻多家 SaaS 超级独角兽近期动作频频,很多是这两三年无论受益远程办公还是 AI 下高速增长的企业,不禁感慨之余,也能预见上市对他们都只是一个起点。

近些年来跟 SaaS 应用甚至开发者工具相关的公司,大多都给我一种感受:

“小”切口,高增长,“大“道场。

Klaviyo绝对是这里面的翘楚:将近 6 亿美金的收入是由 13 万电商独立站卖家贡献,仅有不到 1,500 位每个月付费超过 4,100 美金,也就是 5 万美金一年,同时对ARR占前十的客户加起来贡献比例仅有 1.4% 。

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而让公司在如此规模的收入体量下还能维持超过 50%  增长的关键之一,是这两三年也同样经历了大起大落的独立站平台 Shopify,这几乎是所有电商 SaaS 调研用户和验证 PMF 最好的道场。在Klaviyo 内部,与 Shopify 关系的升温也不是在去年获得后者战略投资之后,而是早在拳头产品  EDM  发布之后不久:

初期明确自己是营销“数据库“的定位 -> 用 Shopify 验证中小电商未被满足的需求 -> 抓住 Mailchimp 与 Shopify 关系僵化的”天时“ -> 确立独特产品壁垒,受疫情推动高速增长。

这个非常典型的 PMF 增长之道,我在湾区跟有限的初创公司交流中竟然又听到两次,其中一个与 AI 相关的十分特别。

今年有一家从当地加速器出来不久,就已有清晰客户画像和收入的 AI 公司,他定位为当地 Pest control(害虫管制)服务商提供基于大模型的客服机器人,放在国内,我们一定会嗤之以鼻。

客服机器人即 Chatbot 在常人看来在美国也是一个非常红海的市场,然而创业公司的机会不就是在看似红海的地方找到“Unserved“的群体吗?

结合 NFX 的投资人经常说的,大模型应用可能最大的机会,或者对于初创公司的机会一定是找到过去 SaaS 或数字化服务商忽视的细分市场,这里面很可能是因为以前技术无法实现或获客成本太高所致。

Pest control 就是这样一个领域,而这里的服务商在本土却是一个很可观的市场,服务商小且非常分散及本地化。他们通常有自己的网站便于获客,也会使用传统客服座席回答客户来电,同时座席人员还需具备该领域的专业知识,因此当基于传统机器学习的智能客服还在尝试替代呼叫中心的时候,这个市场彻底“Unserved“。

而这一切矛盾对大模型似乎都不再是“问题“,他能同时承担咨询、应答和预约等全套服务,且能说多国语言和24小时在线。所以这个产品的验证和商业化路径变成:

定位聚焦“unserved“客群的 AI Chatbot -> 选择 Pest control 验证客户未被解决的问题 -> 积累该领域内的专业知识与工程化经验 -> 快速迭代让产品自发在客群传播,抓住口碑快速增长。

如果我不来到这里,可能不会第一时间听到这个有意思的创业项目和故事。而作为创业者,要做全球市场的创业者——

如果不亲自来到硅谷,你不可能成为第一个掌握用户需求的人。

尤其对于应用公司,早期用户的获得可能比你想象中要直接和“具象”,因为他们就在湾区每天几场的社群活动中、各路VC的加速器和正进入秋季如 SaaStr 和 Disrupt 的盛会里,但前提是:

You are there.

很惊喜的是,接触了好些去年才创立公司而今年便搬到硅谷的团队,大家通常有海外学习或工作背景,几乎从需求验证开始就在当地调研,积极参加本地活动,同时还有一个重要的作用:

知道市场在发生什么的同时,遇到问题也知道第一时间找谁。

不仅是投资,创业依旧是“People business”,只是价值点不同而已。

回过头来,市场到底在发生什么——几乎所有人都在想:

AI 还能帮我或我的用户做什么?

如果说这十天行在 AI 上对我最大的触动,可能是:

“AI native”的创新应用也一定诞生在这里,而非其他地方,但不一定来自本地团队。

YC 最新一届即将在九月路演,这次又有超过 200 家初创公司入选,据说门槛比 W23 有提高,AI 浓度依旧不减,仅在官网上选择“生成式 AI”和“AI”两个标签,就有 94 家公司,而根据里面一位入选公司的成员交流,实际 AI 浓度应该超过2/3。更令我惊喜的是,华裔包括创始人或创始成员的比例加起来可能有1/3。

这次还跟入选了其他当地加速器的创始人交流,有一个很明显的感受,VC 尤其这几年的新基金都在影响力上做足了功夫,尽显创意和诚意,比如大家熟知的前 Greylock 投资人 Sarah Guo 做的基金 Conviction、和旗下 Embed 加速营和非常精彩的播客 No Priors,加速器导师阵容深得年轻创业者喜欢。

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这样的加速营在湾区知名的除了 YC 外还有至少近十个,每一期都录取大约十家公司,也就是加上 YC 今年至少超过 200 家 AI 初创公司得到第一笔启动资金,而这个数量还不包括那些大佬创业,如Typeface、Inflection、Poolside等等。

同样,在所谓那些 Incumbents(现有SaaS公司)里,几乎每家公司都在“看似”积极推动大模型和相关应用落地。但是有意思的是,我也听到一些不同声音:

直到现在,不是每家 incumbent 都能坚定且高效地推动 AI 落地。

因为推动是一种从上到下的决策,CEO 的意志很可能极大影响公司的 AI 战略和执行。我的参照点还不够多,只是一个阶段性的看法:

初创公司的机会比我想象中多

很多时候,CEO 也会有比较严重的 FOMO(fearing of missing out),面对公司已有一定客户规模和收入,而无论是调用 API 还是模型微调和部署,现在都需要做不少前置投入,那么到底如何衡量 AI 的投入产出以及能否评估 AI 功能能否带来额外收入,就成了影响 CEO 决心的重要因素。

但是大模型本身能力的演进,以及在数据隐私和合规上的限制,都会在这些因素上时常反复,因此有时候 CEO 会突然对在进行的测试按下暂停,有时候又会害怕错过而变得激进,这会令下面的工程师感到困惑,尤其对 AI 有坚定信仰的员工失去耐心。

而这次 Llama 2 开源后,掀起的热潮也在饭桌和咖啡厅中迅速扩散。大家讨论更多的是,如果没有掌握那些像炼金术般的调试和部署 knowhow,以及背后神秘的数据集,即便站在优质的大模型肩膀上,可能依旧会得到反复不能持续进化的效果。

这就关系到一个重要点,如何“make LLM work good”,即“好用”,让大模型返回的结果和整个体验是达到生产要求(Production level),这个话题几乎每天跟人交流都会听到

我们离这个在生产阶段的普及还有多远,有人给出六个月,有人甚至觉得更久。

所以,无论投资人还是创业者,听到更多的都认为我们还在非常早期,Elad Gil 在播客里不断提醒大家,距离 ChatGPT 面世才不到一年,距离他真正火爆出圈才半年。

时间和高效的执行的确是任何产品和公司的壁垒,尤其对初创公司,不要害怕“Pivot(转型或调整)”,这可能是与 Incumbents 最大的竞争优势了。

既然优势明确,行业又尚在早期,那么给中国初创公司的机会也是平等的。

要做的,就是离这个机会更近一点。

MyMap 的 Victor 说,在这里每次参加 AI 相关的线下活动,无论碰到跟投资人的局还是创业为主的主题,都会不断跟别人讲我是做什么的,产品和价值定位是什么,而在几十上百次对方的提问和挑战中,不仅自己会想的更清晰,对方很可能是潜在用户,对用户的理解也在这个过程中更清晰了。

的确线上有一万种方式获得各类型用户,但线下也能通过面对面交流,更直接触达最理想的用户,或者最高效地明白谁不是我想要的用户

PLG,没有任何一个单词指向这样的增长,只来自线上。

我在这里也遇到好些“出海”或者已经 0 到 1 完成本地团队搭建的华人,在上半年完成产品和价值定位后,开始有一些收获。

进一步请教“Why now”的问题,发现大家有一些可参考的特征:

  • 已获得海外客户关注:这能给创始人很多信心,不管是在国内已经服务了国际客户并得到总部推介,还是有海外的渠道或终端客户间接找来,有这样的线索公司会非常敏感地抓住,借此机会先走出国门。
  • AI 加持寻找增量:这可能回到做 SaaS 最本质的目的之一,如何做大蛋糕,而不是切分。AI 的机会如前面所述,更多出现在“unserved”的地方,而我看到更快发展起来的中国公司也是试图在这些洼地寻找机会,错开不必要的竞争和关注。
  • 全球化与本地化并行:创始人和团队基本具有海外工作或学习经历,再加上对前两个问题的清晰思考,去年至今已经多次跟随展会或客户进行了海外探索,随后开始招募第一批员工,以销售和BD、市场为主,有些公司还很快招聘了本地研发,除了能及时提供技术支持外,也是希望从刚开始就规避 Tiktok 在美国备受诟病的合规问题。

到底什么叫一个好的本地化?

一个很粗浅的感受——最关键的是组织的本地化。

PLG形态的公司,团队需要跟本地社区和用户群时刻融入,内容营销上需要真的做到“local marketing(本地营销)”,如果与开发者工具相关的公司更需要创始人亲力亲为,奔跑于各类可能有潜在用户和场景的地方,这一套 playbook 需要创始人自己明确。同时,无论社区运营还是GTM的员工,很可能就会从用户群中来,典型例子就是 Copy.ai。

而SLG的公司,更需要彻底改变国内传统销售主导的组织架构形态,海外哪怕像Hubspot,Snowflake 等成熟的企业级软件,内部对 Product marketing 与 Marketing 的重视程度非同小可,以及所谓“PMM(Product Marketing Manager)”在对产品经理、SDR到销售的影响程度和链路都有一套标准流程,尽管每家公司略有差异,但重要的是需要有一套标准操作和管理办法。所以在美国, Martech 领域每年都有层出不穷新公司出现。

还有很重要的是思维模式的转变:

刚开始需要把自己做小,像最早期的时候去找切口。

这并不容易,因为过往我们太沉迷高举高打,或者习惯成为“全能型”选手。但这条路,如果在当地没有强大的资源网络,你也不是 Snowflake 的 CEO 拥有带领多家公司上市的经历和魄力,我们不可能成为一上来成为行业的领导者。

这也对应前面讲到的第二个观察,在垂直领域的 SaaS 依旧大有机会,所以生成式 AI 会率先在法律行业异军突起,但前提是需要有对该行业深刻的认知。

这里面也不是没有华人的机会,但可能更适合下定决心扎根在这里的团队。比如在湾区有一家为本地餐厅及其食材供应链提供 B2B 订购和营销系统的SaaS,逻辑与国内的“蔬东坡”相似。餐厅厨师在订购食材的时候,通过线上下单和算法推荐,可以为其上游的供应商带来高效反馈和增量收入。

也是在试图将蛋糕做大,但前提是团队是否真的愿意花几个月时间起早贪黑,跟随客户和上游供应链还有配送天天泡在一起,对以前未曾了解过的菜单上每种食材和不同类型餐厅的采购习惯逐一调研。这也让我想起 Workstream 的 Max 在一期播客里讲到,刚开始调研线下餐饮连锁和蓝领生态的时候,每天几乎要跟四五家客户拜访交流,线上 LinkedIn 进行 Cold call 的次数就要更多。

这就是看不见的壁垒。

最后,把自己做小,还有一个含义,是降低预期

可能到了这里,才能感受到“Stay humble and hungry”的不容易。尤其想要出海的团队可能在国内也是当年估值一飞冲天的明星项目,也怀有很想要在海外证明”产品力“的雄心,但到这里,就好像 CBA 的冠军到了 NBA  赛场,别人资历可能更优,融资也不必你少,但依旧很谦卑地在学习如何”build something people want“。

其次,便是对资本环境的预期。的确前几年,全球市场都给了过高的关注和资金。从近期上市公司的表现来看,阵痛有所缓和但仍没有明显好转迹象,早期投资的标准已经回归理性。

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比如每一届的YC,在 Demo day 后的新一轮融资,大多数项目处于产品有 MVP 或少量种子用户的阶段,估值不超过2,000 万美金左右。大约 10% 的项目已经有了还不错的 ARR,超过 100  万美金,如果是中小客户为主,说明已经有些产品验证或者正在通向 PMF 的正确轨道上,这样的项目可能达到 4,000 万甚至 5,000 万美金估值。但别忘了,他们将获得更多资金,并能更快速度触达更多一线用户,因为背后是庞大的 YC 校友生态。

以上便是十年后再次回到湾区,在密密麻麻的疾走后的粗略想法。在回忆见过的各种大厂和创业公司的小伙伴,还有一个感性的印象:

AI 让更多技术人才回归创新的同时,充沛的资本也让大家从容地探索长期价值。

无论可惜与否,Transformer 论文八杰的出走引领了许多大牛各立门户,而且许多这半年来获得融资的初创公司都获得了相当丰厚的资金。我问一些加入这些公司的中国工程师,选择加入某家公司的原因排前二的无非是:1.创始人对技术的思考高度和执着;2.有充沛资金的支撑。

而无论是 Incumbents 还是更早期的初创公司,我现在听到最多的进展,仍然是:

We are trying something new(我们仍在试验更多新东西).

今年是否是 GenAI 的元年,只能后证。但今年可能是做一家拥有全球化产品的公司最好的时刻。

很确定的是,远程或混合办公的时代已经到来且不可逆,可能在国内看到许多新闻说大厂开始要求员工回办公室,但在这里只要走一走,在每天下午 Palo Alto 中心的 Blue bottle 坐一坐,就能感到效率和结果才是公司和员工的北极星指标。

想起一位朋友说过,当年在看 Deel 的爆发完全不理解,但是去硅谷走了一圈,马上明白了。

有些认知和思维模式,是可以用最快的方式消除和升级的,比如:

You are here.


写于即将再次出发去湾区前。


一 END 一