重渠道会给SaaS带来什么

SaaS渠道策略解析
文章讨论了SaaS企业在选择渠道合作伙伴时应注意的问题,强调了直销的重要性,并提出了几种理想的渠道合作模式,包括与电脑制造商、IT综合销售商、IT专业卖场及电信运营商的合作。

本文讲的是重渠道会给SaaS带来什么,【IT168 资讯】目前大部分SaaS,无论是CRM的还是其他应用领域的,都看重渠道,希望寄托于渠道而得天下。但是,很多事情不是表面上的问题,更何况有些事情跟原来从事的虽然看起来有些类似,但是操作手法远远不同,甚至大有迥异,一旦有错便谬之千里也!所以叶开这回跟大家一起聊聊SaaS的渠道问题。

  虽然从事IT的时间也不短了,而且咨询客户中很多企业也都是IT相关的,所以大体上能够体会到对于IT而言“渠道为王”这句话的概念,也常常听到另外一句话:得渠道者得天下。在整个IT渠道管理中,渠道的核心话题是铺货、上量、业绩,渠道商看重的大多是是快速的市场份额和短期收益。

  对于一种产品尤其是CRM和服务而言,只有直销卖的好,渠道才可能做的好;如果直销都卖不动的,渠道也一样做不好。所以,SaaS在做渠道之前,先看看如果自己做直销会不会火,如果连自己直销都卖不动,那么不是用渠道就可以火起来的,而是你的产品策略、服务策略或者战略定位就有问题的,渠道只不过是花了冤枉钱再把错误放大一次而已。

  毕竟SaaS销售的是服务,不是硬通货,没有库存、零批差价、压货这一说。而服务,又因为是基于客户的基础上而产生的,如果没有客户则没有为客户提供的服务这一说。所以,基本上把服务作为分销来找客户的情况,是比较盲目的,除非你的服务已经标准化为一个可以脱离客户存在的标准快速产品。

  SaaS如果完全倚重分销式的渠道会很难堪,但是也不是说不需要渠道,扁平化、单层次的渠道代理还是有必要的,关键是要选对人。这个渠道的原有品牌,原有服务,以及原有客户资源,尤其是对一个或者几个特定行业沉淀的优势,更关键的是他的目标客户群与你SaaS服务商的客户群是相互吻合和互补的。

  那么,什么样的渠道才是最佳的合作伙伴呢?这是SaaS服务商所必须面对的一个问题,因为选择什么样的渠道合作伙伴基本上就确定了运作策略。我是很不看好SF与神码的结合,这让我看到了SF进入中国沉寂了几年后改走渠道策略的无奈,而这种渠道伙伴直接昭示了意图以渠道分销致胜,在我看来简直是天方夜谭。

  那么,SaaS应该选择什么样的渠道伙伴呢?渠道市场业务又如何运作呢?叶开以为SaaS的渠道伙伴在国内有几类最佳的选择:一是电脑制造销售商,如联想、戴尔;二是IT数码办公设备综合制造销售商,如三星、惠普;三是IT专业卖场尤其是连锁卖场,如宏图三胞;四是电信运营商、网络运营商,如电信、联通等。

  为什么这样子考虑呢?因为SaaS跟他们的客户定位有交叉,产品服务有互补,适合软硬互补的策略,而且也适合硬件制造商的服务转型的未来策略。同时,也有利于向中小企业提供一站式服务,可以方便的采购硬件设备并同时开通中小企业所必需的一些软件服务。

  这样的渠道合作,不同于以往的铺货分销等等,而是着眼于无形的服务。由于渠道伙伴已经有庞大的终端,并有庞大的相对吻合的客户群,这个时候SaaS服务商需要在提供更专业安全的系统服务之外,还需要加强SaaS系统的销售工具、使用工具,并结合权威机构出版不同层次的出版物来帮助渠道服务客户或者客户自助进行优化,同时通过一系列的巡展活动、专题论坛、公开课式的教育培训等,更好的培育客户的需求。

  SaaS带给企业的变化是扁平化,不再是分层分级的渠道和分销架构。所以SaaS自身也不应该是渠道和分销模式,而是有扁平化的模式和扁平化的伙伴。然而叶开和大家看到的往往是另外的情况,众多的CRM公司在用非CRM的方式向准客户推销CRM,众多的SaaS准备用分层次的分销渠道模式来销售给客户而去帮助客户实现扁平化。其实这些本不是叶开本意想说的,但是不吐不为快,还是说出来吧,接下来还是多些实际的东西来探讨一下SaaS服务的细节,比如什么样的应用才最受欢迎?


原文发布时间为:2009-08-26
本文作者:IT168.com
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原文标题:重渠道会给SaaS带来什么
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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