中国为什么产生不了Salesforce?

本文探讨了中国企业老板不重视软件的原因,并分析了中国产生类似Salesforce的可能性。指出中国企业在营销和交易领域的独特需求,并预测了未来企业服务的发展趋势。

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一、根因


很多人说中国企业老板不重视软件有几个原因:

1、我国正在高速发展,每2年就会出现一大波新机会热潮,不管你是跳高还是做俯卧撑看起来很努力的样子,其实你是坐在一部上升的电梯。对精益化管理还不感冒,强悍厮杀攻城略地更见效果。(大家也可以换个思路想,如果我国停止高速发展,进入发展中国家中等收入陷阱,中国企业和中国企业软件公司会如何?是走向精益管理呢?还是走向...?)


2、我国虽说各项成本(原材料、土地、物流、税收、人工)近十年高速飞涨,但相比欧美发达国家来说,我们的消费人口红利、生产人口红利、区域集群制造产业链红利,仍然在。


3、我国企业原始创业主还在把持着企业实质,二代接班还笼罩在父辈构建的权力网络和运行规则内。虽说二代基本是接受欧美教育,很多都在国外上过大学甚至硕士,有国际视野,了解国际规则,了解欧美前沿资本和科技,但新老业务、新老山头,还需要稳中求新。很多二代宁愿不接班,去通过风投的力量去投资创新业务(如互联网社交、游戏、娱乐影视体育赛事、智能硬件、企业SaaS)


4、我国人民对能实实在在摸得着的东西付费,就连购买个云计算也得去机房参观后才可以下定决心。可能这是东亚人的通病,日本人也是只有把软件放在硬件里才能成功。


但其实大家都没有说到点子上,我说一下本质吧:

老外是一条线:遗产税-家族信托基金-基础研究-产学研风险投资-职业经理人-MBA商学院-管理理念方法模型研究-咨询顾问-ERP软件系统。咱们这条线没有。这是本质。你仔细想想。


再往上捋遗产税,可能就追溯到民主政治了(英国社区牧师区、无Owner新大陆、各国移民、松散邦联、新教、持枪冷兵器、遗产税、平等教育)。


也有人说,这不就完了么,中国不可能构建这条链,中国永远不可能重视科学管理和IT系统了。


No,NO,大家看《乔家大院》。晋商在几百年前就构建了:东家-掌柜-跑街的三层体系,所有权和经营权分离。掌柜的有期权股份可分红,如果干满到60岁还可以退休还可以继续吃股份分红但股份不能继承,掌柜人死后股份要无偿收回。跑街的因为是骨干业务营收,在店里工作的时候也可以有一份期权股份,退休后不能继续吃股份分红。


晋商为啥能构建这样一个很像西方现代企业治理结构的:东家-掌柜-跑街的,就是因为这是几百年退化,财富大族已经很难找出强悍人来栓在日常细节生意中年年增长,也很难吃苦穿越大沙漠、狼群、土匪去货通南北。


所以,火候不到,肉不烂,火候过了,肉就化汤了。一代人有一代人的使命,大时代需要什么就会产生什么英雄,不适合时强求也没有用,识时务者为俊杰。


二、中国会产生Salesforce,但不是这样的Salesforce


Salesforce从销售管理软件起家,管理销售线索、合同、回款、销售人员业绩、销售人员行踪。


Salesforce也一路并购,从基础技术(云计算技术平台、大数据平台、人工智能技术平台、移动技术平台、协同技术平台),到客户成功交付服务商(如咨询、实施、定制开发),到密集并购数字营销全链条厂商(投放、监测、统计)。话说现在IBM、Adobe、SAP也并购了很多电子商务、数字营销的企业。


我之所以揭示Salesforce的本质,就是想告诉大家,在软件这个业务表象之下,以下模式本质才是真正的核心:营销引来客户、销售加速加大交易转化、客户成功加速加大持续交易,这三个,是一切企业存在的根本,这三个,是一切企业作为一个商业盈利机器所生存的核心。至于你是IT,或者IT+业务,或者IT+业务+金融,来兑现这三个核心,来适应中国环境打造这三个核心的护城河,那都是表象变种而已了。


中国要产生中国版的Salesforce,一定要切入营销和交易两大领域。甚至在中国这样的商业竞争环境,风投资本+供应链金融也是必要的护城河。


三、风宜长物放眼量


中国企业服务风为啥起来了?我上一篇文章就说过,不是因为中国人口红利结束了,不是因为互联网创业没什么大机会了,而是因为:经历了互联网热(Web2.0)、电子商务热(2010-2015),经历了营销流量引流、电商交易与支付,我们就继续往后走,那就是企业服务(电商的后台业务处理)。这是自然而然的事情,和中国人口红利消失、中国企业红利消失没啥关系,也和国外流行云计算风投热潮无关,也和中国大众创业万众创新热潮无关。


如果从2011年云计算风潮起来来算起,中国企业服务已经走过了6年的风光,已经从IaaS、PaaS、SaaS建立起来比较丰富的产品体系。而且我们都有一个共识,2019年下半年到2020年,中国一大批新兴企业服务商(IaaS、PaaS、SaaS)将会上创业板(高科技,连续3年3000万盈利)。


如果从企业服务这个词汇来算起,中国企业服务至少已经走过30年历史,咱们日常见惯的:财务审计、代记账、报税、工商注册、融资代办、上市辅导、贷款代办、商业诉讼、招聘、猎头、外训、背调、社保、知识专利商标代办、资质申请、项目申报、企业保安企业清洁、企业公文快递、营销活动外包、品牌设计、销售外包、客服外包、舆情监控,这都算企业服务。这都存在很多年了,一直是碎片化长尾、低调、低毛利市场。


因为碎片、长尾、低调、低毛利,所以必须需要互联网来聚合资源,尽量通过互联网来提供服务处理业务(而不是线下、人工)。你看,这就和电子商务就很像了,只不过不是面向消费者的,而是面向企业的。


去年3-6年的中国企业服务互联网化的轰轰烈烈发展,已经提供了很多基础支撑(如云计算、网上工商注册办理、网上报税网上代记账、电子合同、电子发票、网上购买网上报销、网络人才招聘、网上视频面试、网上培训与考试、网上业务系统处理、网络音视频会议、网上量化绩效考核、网上客服、网上销售管理、网络数字营销等等)。现在正是爆炸前夜,爆炸营销、大规模销售网络、客户成功持续推进交易,就成为核心之重。


客户成功,是企业服务互联网化讲的最多的最重要的东西,这里面可能有:客服支持、多业务系统集成、专家服务(IT规划、解决方案设计)、培训(业务培训与技术培训)、大数据洞察与分析报告、流程梳理与优化、KPI设计、组织设计、人才招聘与猎头、员工标准流程规范培训考核督导。一切的一切,以解决客户问题为目标,以和客户打成一片成为血肉利益共同体为原则。


以企业服务尽力互联网化(极致目标就是100%线上100%自动化)为目标,直接解决客户业务问题,这才是正道。


内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了重要参考。文章最后还给了未来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
内容概要:本文介绍了基于WOA-GRU-Attention模型的时序数据分类预测项目,旨在提升时序数据分类准确率,实现智能优化,并提供强泛化能力的分类框架。项目背景指传统机器学习方法难以处理时序数据的复杂特性,而GRU、注意力机制和WOA的结合能有效应对这些问题。文章详细描述了项目的目标与意义,包括提升分类准确率、实现智能优化、推动元启发式算法的应用等。同时,文中列了项目面临的挑战及解决方案,如高维数据特征复杂、超参数调优难度大等。项目模型架构由WOA、GRU和注意力机制三部分组成,通过Python代码示例展示了模型的具体实现,包括模型定义、训练过程和WOA优化算法的核心步骤。; 适合人群:具备一定编程基础,尤其是对深度学习、时序数据分析感兴趣的开发者和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升时序数据分类准确率,特别是在金融、医疗、智能制造等领域;② 实现模型训练过程的智能优化,避免传统调参的局限;③ 提供具备强泛化能力的时序数据分类框架,支持多行业多场景应用;④ 推动高性能时序模型的工业应用落地,提高智能系统的响应速度和决策质量。; 其他说明:项目不仅实现了工程应用,还在理论层面对GRU结构与注意力机制的融合进行了系统分析,结合WOA优化过程对模型训练动力学展开研究,促进了深度学习与优化算法交叉研究领域的发展。读者可以通过提供的代码示例和链接进一步了解项目的具体实现和应用场景。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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