19、云计算SaaS：业务洞察与研究展望

云计算SaaS：业务洞察与研究展望

1. 从业者建议

云计算软件即服务（CC SaaS）领域的研究成果，为从业者和整个行业提供了宝贵的学习资源。对于从业者而言，这是首次针对CC SaaS客户流失管理的大规模实践性能数据研究。由于CC作为软件供应商的市场交付模式相对较新且发展迅速，许多企业刚刚进入或转型至这种订阅定价和交付的商业模式，所以很少有重要的云业务达到关注订阅续订或客户流失的成熟阶段。

目前，众多公司开始意识到，若要维持营收模式，就必须迅速了解并控制客户的续订情况。研究提供了订阅收入模型和续订路线图，能指导企业认识续订决策的重要性，并提供衡量和跟踪客户流失风险的模板。对于负责CC SaaS业务中关键续订功能的从业者来说，这一工具集为他们开展订阅续订工作提供了独特且可靠的途径，还为业务实施提供了有价值的见解和指导。

传统软件行业的前期许可证费用和持续年度维护收入的商业模式，并不适用于SaaS市场。在新的SaaS业务环境中，若SaaS提供商无法控制并降低客户和收入流失率，将难以生存。SaaS提供商应借鉴早期订阅服务提供商的经验，制定适合当前业务挑战的客户流失缓解策略。可以通过RFL（在相关研究中建立的指标）来衡量SaaS订阅者减少或终止服务的原因，并将这些测量结果反馈到客户生命周期的上游，以预防和减少客户流失风险。客户流失的原因受客观和主观因素的影响，主观驱动因素有时可能是最终RFL的前期表现，而了解订阅者的功能和数据使用情况，有助于SaaS提供商应对客户流失的影响。

2. 总结思考

要将CC SaaS作为传统软件行业转型的基础，需要在学术文献、理论基础和实践领域进行全面阐述。订阅续订分类法明确表明，续订表现可以进行映射和测量。研究显示，非续订或续订减少的原因可以被识别和缓解。从SaaS提供商的输入数据中提取的非续订原因，能够清晰地与原始分类法映射相关联，并可分为客观和主观原因或影响因素。这一映射在详细的研究阶段经过了严格测试，正式访谈结果证实了其在理论和实践上的有效性。

与传统软件提供商相比，SaaS提供商的主要区别在于，它是服务的托管方，能够全面了解客户的消费和使用模式，这是传统软件行业所不具备的优势。SaaS提供商可以在元功能层面了解用户对服务的偏好，从而测量使用情况，并根据需要主动促进服务的更广泛使用。通过整合这些使用模式，SaaS提供商可以在续订周期前加强薄弱的服务消费，提高客户续订服务的可能性。

这些研究成果将为行业知识基础做出重要贡献，不仅对现有云行业企业有益，也为新进入市场的企业提供了对SaaS全球商业机会的深入了解。随着行业的成熟，客户流失可能会对企业获取新客户以维持营收模式的能力造成挑战，因此这些研究成果的商业应用将尤为重要。

3. 研究术语解释

以下是一些云计算SaaS领域的关键术语解释：
|术语|解释|
| ---- | ---- |
|应用服务器提供商（ASP）|通过网络为客户提供基于计算机的服务，如使用标准协议访问特定软件应用程序的业务|
|异常检测|识别可能有趣或需要进一步调查的数据错误的异常数据记录|
|客户流失（Attrition）|也称为churn、turnover或defection，指在续订时失去客户|
|企业对企业（B2B）|描述企业之间的商业交易|
|企业对消费者（B2C）|公司与消费者之间的商业交易|
|商业模式|组织创造、交付和获取价值的基本原理|
|B2B应用|指使用计算机系统（如Web服务器、网络服务、数据库）在不同业务伙伴之间进行业务活动，包括采购、客户关系管理、计费、会计、人力资源、供应链和制造等|
|B2C应用|包括虚拟商场、定制新闻交付、交通监控和路线规划等，用于与个人消费者互动|
|云计算（CC）|一种模型，可实现无处不在、便捷、按需的网络访问，以获取共享的可配置计算资源（如网络、服务器、存储、应用程序和服务），这些资源可以快速调配和释放，只需最少的管理工作或服务提供商交互|
|云控制器|一种存储设备，可自动将数据从本地存储移动到云存储。大部分本地数据会被缓存以提高性能，而不常访问的数据则会被移动到云端|
|云服务提供商（CSP）|通过私有或公共云（网络），通常是互联网，为客户提供存储和/或软件服务|
|云存储|有时也称为在线数据存储，指通过互联网使用第三方服务存储电子数据的做法，是传统本地存储（如磁盘或磁带驱动器）和便携式存储（如光学媒体或闪存驱动器）的替代方案|
|聚类|在不使用已知数据结构的情况下，发现数据中某种程度上相似的组和结构的任务|
|社区云|一种云服务模型，为有限数量的个人或组织提供云计算解决方案，由所有参与组织或第三方管理的服务提供商共同管理和安全保障|
|试用软件（Crippleware）|客户端只能访问软件的演示版本，与诱惑销售模式相关|
|客户剥离|一种策略，用于识别对SaaS提供商无利可图且无战略重要性的客户，意图在续订时重新协商客户关系|
|客户终身价值（CLV）模型|试图预测与客户整个未来关系所带来的净利润，为客户关系赋予货币价值|
|客户关系管理（CRM）|管理组织与当前和潜在客户之间关系和互动的策略|
|客户保留|公司或服务在特定时期内保留客户的能力|
|客户服务满意度调查（CSAT）|一个广泛的术语，用于描述多种不同类型的客户服务调查问题，目标是衡量客户对公司产品、服务或互动的满意度|
|客户流失（Customer Turnover）|见attrition|
|数据挖掘|在大型数据集中发现模式的计算过程，涉及机器学习、统计和数据库系统的交叉方法|
|决策支持系统（DSS）|一种基于计算机的信息系统，支持业务或组织的决策活动，通常用于对替代选项进行排名、排序或选择|
|演示软件（Demo Ware，trial ware）|客户端只能访问软件的演示版本（见crippleware），与诱惑销售模式相关|
|依赖建模|也称为关联规则建模（ARL），用于搜索变量之间的关系|
|电子商务|在线购买或销售的交易|
|企业资源规划（ERP）|对核心业务流程进行集成管理，通常实时进行，并通过软件和技术实现。在SaaS模式下，业务活动可包括服务交付、营销和销售、财务等|
|诱惑销售模式|基于受限服务（如与Freemium、crippleware和demo ware/trial ware产品相关）鼓励订阅者冲动购买或升级现有服务|
|第五公用事业|CC SaaS被视为一种公用事业，就像天然气、电力、水和电话一样，SaaS作为一种弹性和可扩展的服务提供，用户按使用量付费|
|免费增值模式（Freemium）|基于未来收入预期，为订阅者提供免费的基本软件版本或特定试用期限，假设用户最终会升级到高级完整版软件和/或在试用期限结束后付费|
|Z世代|千禧一代之后出生的人群，在美国也被称为Centennials、Post - Millennials、Plurals或Homeland Generation|
|混合云|一种集成云服务，在同一组织内利用私有云和公共云执行不同功能|
|基础设施即服务（IaaS）|专注于提供技术、服务托管基础设施，本质上是通过互联网以订阅服务的形式提供虚拟计算资源。为消费者提供执行存储、处理和网络活动以及利用其他基本计算资源的能力|
|机器学习|计算机科学的一个子集，赋予“计算机在未明确编程的情况下学习的能力”|
|元数据|描述和提供其他数据信息的一组数据|
|千禧一代|也称为Y世代，其出生年份没有精确界定，通常人口统计学家和研究人员将20世纪80年代初作为起始出生年份，90年代中期到21世纪初作为结束出生年份|
|净推荐值（NPS）|一个从 - 100到100的指数，用于衡量客户向他人推荐公司产品或服务的意愿，可作为衡量客户对公司品牌或服务整体满意度和忠诚度的代理指标|
|在线数据存储|见云存储|
|开源软件|终端用户可以免费使用公开可用的全功能软件，无需许可证订阅。虽然可能有价格标签，但普通终端用户不太可能承担此成本|
|操作系统|支持计算机基本功能的底层软件，如任务调度和外设控制|
|平台即服务（PaaS）|提供技术服务，包括平台和开发环境。允许业务应用程序开发人员在经过验证的交付平台上构建功能应用程序和服务，并通过互联网访问该平台。便于将消费者创建或获取的应用程序部署到云基础设施上，这些应用程序使用提供商支持的编程语言、库、服务和工具创建|
|预测分析|专门设计用于深入分析SaaS提供商客户数据，并根据分析和探索这些数据所获得的信息进行预测的高级工具和应用程序|
|私有云|一种托管的单租户基础设施，虽然允许最终用户像使用云服务一样访问应用程序服务，但通过单一、独特的托管环境进行管理和交付，其许可模式更接近传统行业许可证，而非公用事业云|
|公共云|一种多租户环境，用户在云计算环境中购买“服务器切片”，与其他多个客户或租户共享资源|
|收入模型|描述组织的收入流|
|经常性收入|公司收入中极有可能在未来持续的部分。与当前SaaS订阅相关的潜在未来收入（假设续订）被称为经常性收入|
|回归|试图找到一个以最小误差对数据进行建模的函数|
|服务水平协议（SLA）|服务提供商和客户之间的正式承诺，规定服务质量、可用性和双方在协议中的责任|
|共享软件|鼓励用户免费复制和共享软件给其他用户|
|闲置软件|作为捆绑许可证交易的一部分购买的软件。通常在批量许可证定价的情况下，B2B订阅者为了获得折扣而购买了超过实际需要的软件|
|软件即服务（SaaS）|提供特定业务功能和流程的实现，并具备特定的云功能。即SaaS通过云基础设施或平台提供应用程序/服务，而非提供云功能。基于软件部署模型运行，CC提供商根据消费者需求提供应用程序供其使用，允许多个独立用户同时使用同一软件应用程序|
|订阅者|CC SaaS环境中的客户/消费者/客户端|
|订阅|基于使用水平/设定时间段的固定服务费用|
|供应商|CC SaaS提供商|
|版本控制|一种记录文件或文件集随时间变化的系统，以便日后可以恢复特定版本|
|虚拟化平台|为每个用户保持后端和用户级概念的不同|
|维基|用户可以通过网页浏览器直接协作修改内容和结构的网站|

4. 研究展望与下一步方向

本研究是一种“后视镜”式的分析，通过回顾过去的事件数据来澄清主观想法。研究结果反驳了最初研究阶段受文献引导的一些次要观点，即客户流失数据可以分为客观和主观影响因素。尽管这些发现很明确，但有时仍需要重新审视、聚焦和测试数据。因此，建议在相同的云计算或SaaS领域进行类似研究，以形成对该行业的多方面观点。

对于希望深入了解CC及其收入预期的研究人员来说，这项研究可作为继续构建CC SaaS知识基础的起点。以下是一些值得进一步研究的方向：
- 市场和产品细分研究 ：测量不同市场和产品细分领域的续订表现和影响因素，考虑某些细分市场对CC SaaS服务提供商是否无利可图。
- 信任和忠诚度研究 ：研究本研究提供的数据集中，用户和提供商对信任和忠诚度的不同解读，以及消费者如何将更高水平的需求满足作为信任或忠诚度的衡量标准。
- 细分和终身价值研究 ：探索数据中显示的细分和终身价值在续订决策过程中的相关影响，为进一步研究提供有效途径。
- 可衡量信任研究 ：考虑可衡量信任作为特定行业结果的看法，而不仅仅适用于其他订阅交付模式。

未来的研究还可以不局限于测量“事后”结果，而是像Armbrust等人（2010）提出的那样，研究CC订阅者的获取标准。可以对SaaS或云品牌价值和忠诚度对潜在客户的影响进行类似研究，而不是针对已流失或减少订阅的现有客户的续订决策。基于当前研究的经验，未来的研究可能由行业外部人员进行会更好。

总之，云计算既是一个具有广阔发展前景的商业范式，也是一个充满令人兴奋和富有成果研究机会的学术领域。希望未来的研究人员能在这个领域中取得更多的成果。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示SaaS提供商应对客户流失的基本流程：

graph LR
    A[监控客户使用情况] --> B{是否存在流失风险}
    B -- 是 --> C[分析流失原因]
    C --> D[制定缓解策略]
    D --> E[实施策略]
    E --> F[评估效果]
    F -- 有效 --> G[持续优化]
    F -- 无效 --> C
    B -- 否 --> A

这个流程图展示了SaaS提供商持续监控客户使用情况，识别流失风险，分析原因，制定并实施缓解策略，最后评估效果并持续优化的过程。

云计算SaaS：业务洞察与研究展望

5. 从业者应对客户流失的操作步骤

SaaS从业者要有效应对客户流失，可按照以下具体操作步骤进行：
1. 客户使用情况监控
- 数据收集 ：利用平台的日志记录、分析工具等，收集订阅者的功能使用频率、数据访问量、操作时间等数据。
- 建立指标体系 ：根据业务特点，确定关键指标，如登录次数、功能模块使用时长、数据上传下载量等。
- 定期审查 ：按日、周或月定期审查数据，及时发现异常变化。
2. 流失风险识别
- 设定阈值 ：为关键指标设定正常范围和预警阈值，当指标超出阈值时，视为存在流失风险。
- 综合评估 ：结合多个指标进行综合评估，避免单一指标误判。例如，登录次数减少且功能使用时长大幅下降，可能预示着流失风险。
3. 流失原因分析
- 客观因素分析 ：检查服务的性能指标，如响应时间、可用性等；分析市场竞争情况，了解竞争对手的优势和策略。
- 主观因素分析 ：通过客户反馈、满意度调查等方式，了解订阅者的主观感受和需求，如对功能的满意度、服务体验等。
4. 缓解策略制定
- 针对客观因素 ：如果是服务性能问题，优化服务器配置、升级网络等；如果是市场竞争问题，调整定价策略、推出差异化功能等。
- 针对主观因素 ：根据客户反馈，改进功能设计、提升服务质量；提供个性化的服务和支持，增强客户粘性。
5. 策略实施
- 制定计划 ：明确实施策略的具体步骤、责任人、时间节点等。
- 沟通协调 ：与相关部门和团队进行沟通协调，确保策略的顺利实施。
- 监控进度 ：实时监控策略实施的进度，及时解决遇到的问题。
6. 效果评估
- 设定评估指标 ：如客户流失率、续订率、客户满意度等。
- 对比分析 ：将实施策略后的指标与实施前进行对比，评估策略的效果。
- 持续改进 ：根据评估结果，总结经验教训，对策略进行调整和优化。

6. SaaS提供商利用数据优势的策略

SaaS提供商可通过以下策略充分利用对客户消费和使用模式的了解：
|策略|具体内容|
| ---- | ---- |
|个性化推荐|根据客户的使用习惯和偏好，为其推荐相关的功能、服务或升级套餐。例如，对于经常使用文档编辑功能的客户，推荐高级文档处理套餐。|
|精准营销|针对不同客户群体，制定个性化的营销策略。如对于新客户，提供优惠活动吸引其试用；对于老客户，推出专属的增值服务。|
|服务优化|根据客户的使用反馈和数据，对服务进行优化。如发现某个功能的使用频率较低，分析原因并进行改进；对于使用频繁的功能，进一步提升其性能。|
|客户教育|根据客户的使用水平和需求，提供针对性的培训和指导。例如，为初级用户提供基础操作培训，为高级用户提供高级功能的使用技巧。|

7. 研究展望的具体实施思路

对于未来研究的几个方向，可以按照以下思路进行具体实施：
1. 市场和产品细分研究
- 市场划分 ：根据行业、规模、地域等因素，对市场进行细分。例如，将市场分为金融、医疗、教育等行业，大型企业、中型企业、小型企业等规模层次。
- 数据收集 ：收集各细分市场的客户数据、续订数据、市场份额等信息。
- 分析评估 ：分析各细分市场的续订表现、盈利能力、竞争态势等，评估某些细分市场是否对CC SaaS服务提供商无利可图。
2. 信任和忠诚度研究
- 设计问卷 ：设计关于信任和忠诚度的调查问卷，了解用户和提供商对信任和忠诚度的看法和感受。
- 数据分析 ：对调查数据进行统计分析，找出用户和提供商在信任和忠诚度方面的差异和关联。
- 建立模型 ：根据分析结果，建立信任和忠诚度的模型，探索消费者将更高水平需求满足作为信任或忠诚度衡量标准的机制。
3. 细分和终身价值研究
- 客户细分 ：根据客户的特征、行为、需求等因素，对客户进行细分。例如，分为高价值客户、中价值客户、低价值客户等。
- 终身价值计算 ：运用客户终身价值模型，计算各细分客户群体的终身价值。
- 影响分析 ：分析细分和终身价值在续订决策过程中的影响因素，如客户满意度、服务质量、价格等。
4. 可衡量信任研究
- 定义指标 ：明确可衡量信任的指标，如客户推荐率、重复购买率、投诉率等。
- 数据收集与分析 ：收集相关数据，分析可衡量信任在CC SaaS行业中的特点和影响因素。
- 对比研究 ：与其他订阅交付模式进行对比研究，探讨可衡量信任作为特定行业结果的独特性。

8. 未来研究的流程示意

下面是一个mermaid流程图，展示未来研究的大致流程：

graph LR
    A[确定研究方向] --> B[收集数据]
    B --> C[数据分析]
    C --> D{是否有新发现}
    D -- 是 --> E[提出假设]
    D -- 否 --> B
    E --> F[设计实验或进一步调研]
    F --> G[验证假设]
    G --> H{假设是否成立}
    H -- 是 --> I[得出结论]
    H -- 否 --> E
    I --> J[应用研究成果]

这个流程图展示了未来研究从确定方向、收集数据、分析数据，到提出假设、验证假设，最终得出结论并应用成果的过程。如果在数据分析过程中没有新发现，则返回继续收集数据；如果假设不成立，则重新提出假设进行验证。通过这样的循环过程，不断深入研究云计算SaaS领域的问题。