ChatGPT時代:所有SaaS都值得重做一遍

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ChatGPT的出現(xiàn),不僅僅給科技界帶來了震動,各行各業(yè)都在期盼著ChatGPT這個新科技能解決一些行業(yè)弊病,帶來新的機會。例如SaaS行業(yè),ChatGPT的出現(xiàn)會改變什么?本文作者對此保持積極態(tài)度,一起來看看他的想法吧。

一、SaaS的缺陷

幾年前,我給一家企業(yè)做咨詢。他們雖然投入了幾百萬建設(shè)CRM系統(tǒng),但是因為系統(tǒng)建設(shè)與實際業(yè)務(wù)不匹配,導(dǎo)致CRM系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存在很多錯漏。

為了收集準(zhǔn)確數(shù)據(jù),每個門店都配置了一名行政人員,其主要工作就是錄入數(shù)據(jù),整理和輸出相關(guān)報表??偛恳舶才帕撕脦讉€人來做報表管理的相關(guān)工作。

在把CRM系統(tǒng)的問題解決以后,運營數(shù)據(jù)實現(xiàn)了自動生成,不僅僅是各門店的行政人員,甚至總部的行政人員都被裁減了。

更重要的是,數(shù)據(jù)變得準(zhǔn)確、可追溯,并且實現(xiàn)了實時分析——在以前,他們要過半個月,才能把上個月的數(shù)據(jù)整理出來。

提高企業(yè)效率的同時,還能讓企業(yè)管理更加實時和透明,這正是SaaS產(chǎn)品普遍存在的價值。但是,它仍然存在諸多缺陷,比如:

1)信息錄入效率低

SaaS系統(tǒng)只是明確了“錄入要求”,一線員工仍然面臨大量的信息整理工作,信息錄入的效率并不高。

對于某些崗位來說——比如銷售人員——信息錄入甚至成為了負(fù)擔(dān)。

2)信息查找不友好

SaaS系統(tǒng)規(guī)定了非常嚴(yán)格的篩選條件,而且無法實現(xiàn)精準(zhǔn)、智能搜索,數(shù)據(jù)查找不友好。

3)信息整理與輸出僵化

SaaS系統(tǒng)對信息的整理和輸出,也是嚴(yán)格遵循寫好的程序代碼。但是企業(yè)的業(yè)務(wù)是動態(tài)成長的,這就導(dǎo)致SaaS系統(tǒng)的迭代跟不上企業(yè)需求的變化。雖然PaaS平臺能夠在一定程度上解決這個問題,但是PaaS平臺本身又帶來了新的使用問題。

就以前面的案例來說。雖然不再使用紙質(zhì)表格,但是員工仍然需要嚴(yán)格按照軟件的要求錄入系統(tǒng),除了做一些內(nèi)容上的校驗,SaaS系統(tǒng)無法有效幫助員工提高效率。

在數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)后,SaaS系統(tǒng)只能按照預(yù)先定義好的程序生成報表,如果管理層有新的想法,或者想要做假設(shè)性分析,就必須耗費大量成本去查詢和整理數(shù)據(jù)。

這就導(dǎo)致,數(shù)據(jù)的查找和整理占據(jù)了大量時間,而真正用于洞察的時間反而被大大壓縮。這在一定程度上也阻礙了企業(yè)的洞察和創(chuàng)新。

但是,ChatGPT的出現(xiàn),很可能改變這一切。

二、ChatGPT顛覆SaaS

ChatGPT能力的本質(zhì),是對人類語言的“理解”能力。這種能力的習(xí)得,源于利用AI模型對海量人類語言的學(xué)習(xí),并從中找到規(guī)律。比如ChatGPT3擁有1750億參數(shù),并且學(xué)習(xí)超過50TB數(shù)據(jù)。這是人類當(dāng)下不可能具備的數(shù)據(jù)處理能力,以及幾輩子都學(xué)不完的知識。

同時,ChatGPT作為計算機程序,在收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、輸出結(jié)果等方面,效率比人類高出N個數(shù)量級。這就意味著,SaaS的缺陷有望被彌補。

比如,當(dāng)銷售人員給客戶打完電話,以前是需要自己整理并錄入一段拜訪總結(jié),并安排接下來的拜訪計劃。

但是在衛(wèi)瓴CRM中,可以讓AI整理電話語音記錄,并且自動生成總結(jié)內(nèi)容,和草擬接下來的拜訪計劃。銷售人員只需要在AI整理內(nèi)容的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改,或者再次補充新的要求,從而優(yōu)化T的輸出。

毫無疑問,這將大幅提高銷售人員的效率,也使得SaaS產(chǎn)品的價值得到進(jìn)一步提升。

但是ChatGPT的應(yīng)用遠(yuǎn)不止于此,它很可能會創(chuàng)造出新的SaaS使用場景。

比如,銷售人員只需要告訴ChatGPT希望拜訪哪家企業(yè),它就可以自動聯(lián)網(wǎng)尋找該企業(yè)關(guān)鍵人員的相關(guān)信息,并且分析可以通過什么樣的人際關(guān)系鏈路觸達(dá)這些關(guān)鍵人員,以及可以通過什么策略來打動這些關(guān)鍵人員。

當(dāng)然了,以上場景的實現(xiàn)可能需要SaaS系統(tǒng)與ChatGPT的深度融合。

比如,自動生成的總結(jié)內(nèi)容,需要符合企業(yè)規(guī)定的信息結(jié)構(gòu),需要滿足企業(yè)對內(nèi)容質(zhì)量的要求。

再比如,ChatGPT生成的銷售建議,需要結(jié)合企業(yè)的產(chǎn)品優(yōu)勢,以及過往的成功和失敗案例,這樣才能生成有實用價值的建議。這些正是SaaS產(chǎn)品可以幫助ChatGPT完成的任務(wù)。

除了ChatGPT本身強大的能力,我們還必須考慮ChatGPT背后有更多強大的AI產(chǎn)品。

以前,受制于無法理解大眾語言,這些AI產(chǎn)品的應(yīng)用場景被大大限制,無法走入業(yè)務(wù)一線。但是有了ChatGPT作為溝通橋梁,他們將發(fā)揮出巨大的價值。而且,他們會相互結(jié)合,產(chǎn)生1+1>2的效果。

這就意味著,未來沒有對接ChatGPT(或類似大語言模型)的SaaS產(chǎn)品,很可能被徹底顛覆。

三、所有SaaS都值得重做

ChatGPT-4推出以后,某著名投資人斷言:企服賽道的寒冬可能漫漫無期。

但是我認(rèn)為,真正會陷入困境的,只是那些跟不上ChatGPT前進(jìn)步伐的SaaS公司。而與時俱進(jìn)的SaaS公司,反而有可能抓住機會,完成對行業(yè)的重新洗牌。

ChatGPT時代,可能會帶來以下幾個機會:

1)改善商業(yè)環(huán)境

以ChatGPT為代表的AI應(yīng)用,一大特征就是以云為載體。相比于私有化部署,基于云的SaaS軟件,更容易與AI進(jìn)行融合。

同時,AI的普及也意味著數(shù)據(jù)安全等問題將進(jìn)一步得到重視,并最終形成大家普遍遵循的數(shù)據(jù)安全規(guī)則。

而私有化部署、數(shù)據(jù)安全恰恰是SaaS產(chǎn)品推廣所面臨的兩個關(guān)鍵難題。

2)開拓更多使用場景

為什么移動互聯(lián)網(wǎng)的普及會催生SaaS產(chǎn)品的浪潮?很大程度上是因為在移動互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,SaaS找到了新的使用場景。比較典型的場景包括外勤人員管理、移動辦公等。

通過與ChatGPT的深度融合,SaaS產(chǎn)品有機會開拓出更多新的使用場景。

雖然ChatGPT自己也可以完成新場景的開拓,但是在很多場景下,它需要SaaS產(chǎn)品的配合,才能更好的滿足企業(yè)需求。

比如,要讓ChatGPT得出可用的答案,可能需要一定的預(yù)處理:把用戶的需求轉(zhuǎn)化為合適的提示語,并且把相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)“喂”給ChatGPT。不管是這些預(yù)處理工作本身,還是把相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)喂給ChatGPT,都需要SaaS軟件的參與。

再比如,ChatGPT并非真正意義上“理解”了人類的語言,只是根據(jù)算法“推導(dǎo)”上下文。這就導(dǎo)致,如果使用不恰當(dāng),可能會產(chǎn)出誤導(dǎo)性的內(nèi)容。

如果是個人日常使用,比如寫作、發(fā)郵件,這些誤導(dǎo)性內(nèi)容危害不大。但是如果是在企業(yè)辦公場景下使用,比如生成業(yè)務(wù)分析報表,制定銷售策略——如果沒有SaaS產(chǎn)品的約束和引導(dǎo)——可能就會導(dǎo)致重大事故。

實際上,ChatGPT雖然強大,但是在很多業(yè)務(wù)場景下,仍然需要通過“ChatGPT+SaaS”來完成交付。這將成為SaaS公司的新機會。

3)提升客戶粘性

很多SaaS產(chǎn)品的客戶粘性不足,本質(zhì)上是因為客戶使用得不夠深入。比如很多功能雖然理論上有用,但是使用的成本很高,客戶無法真正從中獲得價值。比如,CRM的拜訪管理功能,很多銷售人員就抵觸使用。

另外,客戶在使用SaaS產(chǎn)品的過程中,可能產(chǎn)生了大量過程數(shù)據(jù)。這些過程數(shù)據(jù)理論上可以提高客戶粘性,但是由于數(shù)據(jù)價值未得到充分挖掘,實際上并未起到客戶留存的作用。

比如,SCRM系統(tǒng)產(chǎn)生的大量潛客行為數(shù)據(jù),并沒有起到促進(jìn)成交的作用。

再比如,知識付費產(chǎn)品中大量的問答信息,由于無法智能化查找,成為了“沉默的寶藏”。

但是在ChatGPT的加持下,以上問題都有望得到解決。而客戶粘性的增強,將有利于提高SaaS公司的盈利水平。

4)形成行業(yè)化AI模型

SaaS產(chǎn)品常常強調(diào)行業(yè)化解決方案,但是有了ChatGPT的幫助,在處理好數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)安全等問題后,有希望訓(xùn)練出行業(yè)化的AI模型。

這樣,即便是一個新客戶,也能受益于行業(yè)化AI模型,這必然會降低SaaS獲客的難度。

行業(yè)化AI模型也將和行業(yè)化解決方案一起,成為SaaS公司的差異化競爭力。

四、結(jié)語

ChatGPT最可怕的,不是它的模型能力,而是它的進(jìn)化速度。

比如,強大的GPT-3.5已經(jīng)有1750億個參數(shù),而新發(fā)布的GPT-4——據(jù)報道——已經(jīng)擁有高達(dá)1萬億個參數(shù)。這就意味著其能力又有了量級的飛躍。

在能力快速增強的同時,其成本反而在快速下降。比如,3月2日發(fā)布的官方ChatGPT API,每輸出100萬個單詞,價格才2.7美金(約18元人民幣),比已有的GPT-3.5便宜10倍。

正是憑借其可怕的進(jìn)化能力,ChatGPT不斷在刷新我們的認(rèn)知,也讓我們不敢簡單揣測它的應(yīng)用邊界。

但是,不管如何,盡快把ChatGPT運用起來,學(xué)習(xí)如何利用ChatGPT更好的工作,甚至把ChatGPT融入我們的SaaS產(chǎn)品,是每個SaaS創(chuàng)業(yè)者,乃至每個產(chǎn)品經(jīng)理都迫在眉睫的任務(wù)。

專欄作家

王戴明,微信公眾號:To B老人家,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家,多年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品與信息化管理經(jīng)驗。

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  1. GPT4并沒有萬億參數(shù)哈,糾正下。

    來自北京 回復(fù)
  2. 引入成本怎么算,萬一停服怎么辦

    來自廣東 回復(fù)
  3. 相關(guān)拓展方向 著實引人深思.

    來自北京 回復(fù)