AI降低SaaS研发成本 行业整体盈利预期增强

SaaS行业在中国走过了近二十年,经历了多次起伏与挑战,隔几年就会有类似“元年”的追捧之声,也会有陷入寒冬之时。而近来,对SaaS的质疑又开始扩散:中国需不需要SaaS?SaaS是不是有前途?SaaS创业者的长期主义是否只是自我安慰?

然而,对任何行业来说,周期性都是种必然,到了谷底也就意味着绝地反弹的开始。而且,随着AI技术的迅速发展,SaaS行业正经历着一次全新的转变。


(资料图片仅供参考)

先来看本质,SaaS,软件即服务,是通过互联网提供软件服务的商业模式。说中国企业不愿意为好的软件服务付费,在当下和可见的未来,无疑站不住脚。对SaaS行业值得探讨的质疑集中在两点:一是国内大企业倾向定制以满足个性化需求,SaaS企业如何平衡服务标准化、需求满足度、以及成本控制;二是按需付费的方式降低了用户成本,却让SaaS企业本身陷入长期亏损。

而AI技术的快速发展,为SaaS行业带来了新的机遇。为什么这么说?

此前面对大企业的个性化需求,SaaS企业的策略之一是学习Salesforce,搭建PaaS平台。用平台解决共性需求,让生态伙伴来解决个性需求。如今大模型与生成式AI技术的发展,让SaaS企业可以更高效地在通用大模型技术的基础上,形成垂直行业共用的相对“小模型”、“行业模型”。更重要的是AI技术可以让研发效能大幅提升,满足个性化需求的成本自然得以降低。

成长期的SaaS企业利润较低,甚至亏损是很普遍的,因此在估值时适用市销率(PS),合理估值的PS水平在20倍左右。SaaS企业估值偏高,就是因为长期看营收增长,毛利提升,边际成本越来越小。而现在,AI技术的应用还能更进一步降低成本。

同时,AI也提高了SaaS产品的易用性。通过自然语言与产品的交互,例如文本或语音命令,使得产品更加易于访问和使用,可以快速上手产品。这种变化将使SaaS产品更加深入到用户的业务中,提高用户的效率和生产力。

另外,AI技术的应用,可以极大地提高数据的利用效率。数据价值虽然已经受到重视,可数据驱动的高效性,还远远不足,如今进阶的AI技术,可以帮助SaaS企业更容易的形成适用的算法、模型。

以笔者较为熟悉的零售领域为例,很多SaaS企业都在积极投入这场AI革命。无论是前端的个性化营销、智能客服、商品介绍自动生成,还是后端更为复杂的供应链、门店等智能化管理,都能以新技术加持。

观察头部企业的样本,其中有一家正在冲击上市的企业——多点DMALL,这是中国及亚洲最大的数字零售解决方案服务商,已经服务国内外500多家实体零售企业,包括东南亚、欧洲等地。多点的创始人张文中拥有30年的零售经验,多年前就提出零售企业应该“全面数字化”。他认为,面对人工智能革命,零售企业也必须和AIGC进一步紧密结合,这是不能错过的重大历史机遇,并且,多点近期已经在人工智能这一领域有了自己的探索。据媒体报道,“多点DMALL已经和国内外多家一流人工智能公司建立合作,积极投入智能客服、行业知识库、个性化营销等零售八大场景的应用开发,保持每周迭代。”

企业不能错过AI的浪潮和变革,但类似大模型技术,只有头部企业才有资格入场。但拥有行业数据资产的公司,可以进一步放大数据价值,迎来更大的发展机遇。比如零售行业需要管理大量的顾客、商品等数据,像多点这类有数据、算法积累的公司,如果能率先形成一套聚焦的零售行业大模型,显然大有可为。

招股书显示,2020年至2022年,多点的收入分别为亿元、亿元、亿元,三年复合增速高达50%以上;毛利率也快速提升,分别为-%、%、%。以多点2022年营收15亿元和上轮融资估值200亿计算,公司PS在14倍左右,正处于高速成长期SaaS企业估值的合理范围,有进一步上探到20倍PS的空间。

回暖中的资本市场,将如何重新对走出低谷的SaaS企业进行定价,让我们拭目以待。而如何充分利用AI技术,提高数据利用效率,提高产品易用性,降低成本,是SaaS行业未来发展的关键之一。

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