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      鈦媒體 12小時(shí)前

      無招掌舵,釘釘“返航”:尋找 AI 時(shí)代的 PMF

      文 | 新立場 Pro

      舊的產(chǎn)品如何在 AI 時(shí)代找到新的 PMF(Product Market Fit 產(chǎn)品達(dá)到市場最佳契合點(diǎn))?或許是現(xiàn)在釘釘最關(guān)心的頂層設(shè)計(jì)問題。

      從財(cái)務(wù)數(shù)字上推測,釘釘今年的商業(yè)化進(jìn)展已初見端倪。釘釘去年曾公布其 2025 上半財(cái)年(2024 年 4 月至 9 月)的 ARR(年度經(jīng)常性收入)為 2 億美元,并計(jì)劃在 2025 年實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。然而在阿里近兩個(gè)季度發(fā)布的財(cái)報(bào)(24 年 10 月 -25 年 3 月),釘釘盈利情況并未被提及。

      作為阿里在 AI 時(shí)代的拳頭產(chǎn)品之一,財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)的隱現(xiàn)在某種程度上也成為釘釘接近盈虧平衡的晴雨表。雖然其業(yè)務(wù)邏輯看起來跟 AI 尤其是今年國內(nèi)爆火的 Agent 嚴(yán)絲合縫,但由于一季度末剛更替了舵手,釘釘目前的商業(yè)化進(jìn)程自然也會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)向。

      而釘釘現(xiàn)在的情況也與阿里此次財(cái)報(bào)發(fā)出后的市場反應(yīng)相呼應(yīng)——不差的財(cái)務(wù)數(shù)字,但未能滿足過高的市場預(yù)期。

      就在一季度末,釘釘創(chuàng)始人無招回歸釘釘,這意味著 2025 年一季度還在持續(xù)的 " 葉軍式 " 戰(zhàn)略將被改變,此前葉軍所計(jì)劃的 " 預(yù)計(jì) 2025 年實(shí)現(xiàn)盈虧平衡 " 的節(jié)點(diǎn)或?qū)⒁虼搜雍蟆?/strong>

      但無招這種激進(jìn)是否有助于釘釘找到在 AI 時(shí)代的 PMF?這會(huì)是一個(gè)關(guān)于個(gè)體創(chuàng)造力驅(qū)動(dòng) VS 組織規(guī)則 workflow 驅(qū)動(dòng)在 AI 時(shí)代如何平衡的問題。

      01、無招回歸釘釘后,盈虧平衡點(diǎn)延后?

      對于釘釘來說,現(xiàn)在的無招當(dāng)然是新官上任三把火。

      有社交媒體用戶爆料,釘釘已經(jīng)嚴(yán)抓考勤,開早會(huì)、晚報(bào)總結(jié)、午休后 13:15 要進(jìn)入工作狀態(tài)、上班時(shí)間不能玩手機(jī),甚至就在近日,釘釘 CTO 一栗此前通知的針對研發(fā)的 Python 考試也在進(jìn)行。

      而哪怕暫時(shí)忽略這些制度考核上該走的 " 新官式 " 流程,從目前爆料的消息來看,回歸后的無招對釘釘?shù)亩ㄎ粯?gòu)想本就比葉軍更激進(jìn)。

      此前《新立場》的文章《無招回歸釘釘,是阿里對 " 戰(zhàn)略糾偏 " 的糾偏》已分析無招和葉軍的風(fēng)格區(qū)別:無招的 " 產(chǎn)品主義 " 與葉軍的 " 運(yùn)營思維 ",本質(zhì)上代表了 To B 業(yè)務(wù)的兩條路徑——前者信奉工具價(jià)值,后者追逐生態(tài)捆綁。

      無招回歸后在產(chǎn)品層面的動(dòng)作也印證了這一點(diǎn)。根據(jù)媒體獲悉,在回歸釘釘?shù)牡谝惶欤瑹o招就已經(jīng)見了 P7 級別以上的所有產(chǎn)研和設(shè)計(jì)員工,了解產(chǎn)品情況。所有的產(chǎn)品和設(shè)計(jì)師,要對產(chǎn)品體驗(yàn)鏈路進(jìn)行全面排查。

      產(chǎn)品排查主要包括兩個(gè)方向。一是場景梳理,對每個(gè)產(chǎn)品功能,釘釘都要求梳理 N 個(gè)最小的 MVP 場景。二是付費(fèi)墻調(diào)研,付費(fèi)墻指的是一個(gè)企業(yè)從入駐、到用起來、到用得深,中間一共有多少道付費(fèi)卡點(diǎn)。

      據(jù)悉釘釘已有幾個(gè)產(chǎn)品功能下架整改,多個(gè)付費(fèi)墻被下線。這意味著,產(chǎn)品、客戶體驗(yàn),是現(xiàn)在無招個(gè)人層面來說重回釘釘要梳理的第一件大事。

      在這之前,釘釘還處于云釘釘一體戰(zhàn)略的余波中,亦即還處于葉軍推出的 PaaS 為釘釘商業(yè)化基座的構(gòu)思中。

      釘釘將此前這種構(gòu)思稱作 PLG(產(chǎn)品 Product 驅(qū)動(dòng)和底座 PaaS 驅(qū)動(dòng))+SLG(銷售 Sales 驅(qū)動(dòng)和服務(wù) Service 驅(qū)動(dòng))模式,并在此后踐行。直到去年 11 月,葉軍還在釘釘 2024 秋季峰會(huì)上表示," 釘釘已經(jīng)跑出一條適合中國 to B 行業(yè)的商業(yè)化路徑 " 指的就是 PLG+SLG 這條路徑。

      當(dāng)時(shí)釘釘同時(shí)披露了 2025 上半財(cái)年兩個(gè)季度 ARR 為 2 億美元,并預(yù)計(jì)將在 2025 年實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。值得注意的是,ARR 反映的是當(dāng)年客戶的簽約情況,而從 PaaS 高壁壘市場特性和強(qiáng)銷售策略的定位來講,其續(xù)簽和新開確定性本就較高,一旦跑通了商業(yè)模式并有了一定的 ARR 規(guī)模,那么盈利節(jié)點(diǎn)也較好預(yù)估。

      也就是說,能讓葉軍估計(jì)釘釘可以在 2025 實(shí)現(xiàn)盈虧平衡跟 PLG+SLG 的戰(zhàn)略深度綁定。而現(xiàn)在,這一戰(zhàn)略或?qū)⒂锌v向延伸,關(guān)于如何縱向延伸將在下文給出推測。

      但不可否認(rèn)的是,為了廣大客戶更好的體驗(yàn),一些功能和多個(gè)付費(fèi)墻被下線,釘釘盈虧平衡節(jié)點(diǎn)很可能會(huì)因此延后。

      從其在集團(tuán)的定位來看,其如今還扛不起阿里營收,半年 ARR2 億美元的規(guī)模于釘釘所在的 " 所有其他 " 板塊半年 141 億美元營收規(guī)模相比只能算是聊勝于無。

      從營收結(jié)構(gòu)來看,PLG+SLG 的模式偏向于以 KA(Key Account 關(guān)鍵客戶,通常是大客戶)為重心,KA 客戶具有客單價(jià)高、定制化的特點(diǎn)。

      此前釘釘曾公布過其付費(fèi)客戶的結(jié)構(gòu),截至 2023 年 3 月末,釘釘付費(fèi)企業(yè)數(shù)達(dá) 10 萬家,其中小微企業(yè)占比 58%,中型企業(yè)占比 30%,大型企業(yè)占比 12%。在近年,雖然具有上云以及企業(yè)管理數(shù)字化需求的新企業(yè)會(huì)更多,但中小企業(yè)也在逐漸成長為大企業(yè)。

      也就是說,雖然盈虧節(jié)點(diǎn)可能延后,但釘釘現(xiàn)在需要在 AI 時(shí)代找到新的 PMF,才有可能在將來撬動(dòng)更大的市場。

      02、從 SaaS、PaaS 再到 XaaS,AI 時(shí)代的 PMF 在于 " 重回創(chuàng)業(yè) "

      無招離開釘釘時(shí),釘釘已經(jīng)創(chuàng)立六年多。那是 2020 年,除了一些特殊情況促使釘釘大出圈,當(dāng)時(shí)完全沒有行業(yè)技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)化理念上的革新值得釘釘加碼,為集團(tuán)帶來更多收入(釘釘自身也好,結(jié)合云業(yè)務(wù)也好)自然而然是釘釘產(chǎn)品運(yùn)營層面的第一順位。

      但正如上述所說,2022 年底大模型時(shí)代到來,扛不起集團(tuán)業(yè)績的釘釘需要在 AI 時(shí)代找到新的 PMF,才有可能在將來撬動(dòng)更大的市場,這與無招的理念不謀而合。

      而阿里和釘釘想明白這件事又用了兩年。這兩年里,大模型和云服務(wù)的大行其道給了釘釘堅(jiān)持 PaaS 的希望,而今年年初 DeepSeek 和 Agent 爆火,AI 商業(yè)化落地加速,又使得這種無需重構(gòu)戰(zhàn)略底層邏輯就能進(jìn)入 AI 時(shí)代的希望落空。

      從現(xiàn)在無招回歸釘釘?shù)谋憩F(xiàn)來看,其并非徹底推翻 PaaS 底座戰(zhàn)略對于釘釘?shù)膬r(jià)值,而是看到了串聯(lián)釘釘在 AI 時(shí)代 PMF 的核心錨點(diǎn)已不再單單是 PaaS。

      早在此前,給企業(yè)提供融合數(shù)字化服務(wù)的 XaaS 思路就已在釘釘身上展現(xiàn):一開始釘釘被外界定義為 SaaS,跟阿里云綁定為云釘一體后,又將 PaaS 視為服務(wù)底座;再到 AI 大模型時(shí)代第一年的 AI PaaS,以及現(xiàn)在云釘解綁,大模型上釘釘,探索 Agent ……釘釘?shù)臉I(yè)務(wù)模式已經(jīng)是 XaaS 的風(fēng)格—— SaaS、PaaS、MaaS 融合。

      在企業(yè)數(shù)字化的行業(yè)視角來看,提供 XaaS 混合服務(wù)原本也是其中一個(gè)趨勢。會(huì)產(chǎn)生這一趨勢的本質(zhì)是,單獨(dú)的 PaaS,SaaS 或 MaaS 的既有商業(yè)模式已無法支撐現(xiàn)如今大多企業(yè)進(jìn)行高效數(shù)字化更迭的需求,而 AI 技術(shù)的普及更加催化了這一趨勢。

      在 XaaS 融合服務(wù)的趨勢下,需要先找到的是更多企業(yè)的共性需求,無招尋找更多企業(yè)的共性需求的方式就是 " 共創(chuàng) "。

      據(jù)悉,無招在回歸第一周,就帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)分別到北京、廣東、華東地區(qū),密集走訪調(diào)研,和釘釘客戶 " 共創(chuàng) "。

      根據(jù)媒體分享,無招在拜訪客戶時(shí),為了想聽到更一手的聲音,形式也更偏向 " 暗訪 ":沒有帶任何前線服務(wù)團(tuán)隊(duì),并且業(yè)務(wù)部門為無招提供的客戶調(diào)研名單無招也并沒有完全參考。

      這種近乎 " 再創(chuàng)業(yè) " 的狀態(tài)跟釘釘創(chuàng)業(yè)初期的狀態(tài)不謀而合。

      這種回歸 " 共創(chuàng) " 的做法底氣在于,關(guān)于付費(fèi)、產(chǎn)品、AI 的三點(diǎn)基本邏輯:

      1、To B 商業(yè)模式跟產(chǎn)品迭代之間的核心齟齬:付費(fèi)決策者往往不是產(chǎn)品第一使用者。

      2、To B 產(chǎn)品第一使用者的聲音往往難以上傳(并非不敢,更多時(shí)候是 " 公司不是我的 ",遵循規(guī)則下放的躺平心態(tài))。

      3、而 AI 產(chǎn)品的迭代,最需要的反而是第一使用者的真實(shí)聲音。反過來講,最需要 AIGC 或 Agent 的,是有望成為超級個(gè)體的個(gè)人用戶。

      事實(shí)上,從這三點(diǎn)基本邏輯來看,體量不如釘釘?shù)娘w書反而能更快在 AI 時(shí)代找到 PMF。畢竟相比而言,飛書產(chǎn)品理念更加接近個(gè)人創(chuàng)造力驅(qū)動(dòng),釘釘整體產(chǎn)品邏輯更加接近組織規(guī)則 workflow 驅(qū)動(dòng)。當(dāng)然,這兩方面的理念依然同時(shí)存在于釘釘和飛書中,畢竟其本就是所有組織和企業(yè)管理協(xié)同方式迭代要考察的兩個(gè)核心點(diǎn)。

      另外還有企業(yè)微信的私域營銷驅(qū)動(dòng)是另一個(gè)層面可以暫時(shí)忽略,而飛書跟釘釘此前在產(chǎn)品層面的主要探索就是在這兩方面的平衡上:去年大模型五虎集體上釘釘?shù)耐瑫r(shí),大模型五虎也在集體用飛書,就是一個(gè)典型案例。

      而在無招回歸之后,其如何平衡釘釘組織規(guī)則 workflow 驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品基因,與 AI 時(shí)代個(gè)人創(chuàng)造力驅(qū)動(dòng)的企業(yè)需求?

      答案當(dāng)然就在這二者驅(qū)動(dòng)力理念能夠分庭抗禮的所有企業(yè)管理者和一線使用者身上,這看來是一個(gè)企業(yè)管理哲學(xué)迭代層面的問題。

      03、寫在最后

      除了上述所說,釘釘更深層次的基因在于,脫胎于作為大集團(tuán)的阿里其內(nèi)部對組織效率的理解,又深諳阿里本身在方方面面服務(wù)企業(yè)的生存之道。

      所以釘釘仍有其積累的勢能,幫助其找到個(gè)人創(chuàng)造力驅(qū)動(dòng)與組織規(guī)則 workflow 驅(qū)動(dòng)在產(chǎn)品理念上的平衡點(diǎn),從而找到 AI 時(shí)代的 PMF。

      正如近期谷歌 CEO 埃里克 · 施密特(Eric Schmidt)在 TED 上傳遞的觀點(diǎn): AI 的進(jìn)展,不是線性,而是指數(shù)。

      至少現(xiàn)在釘釘需要想的是如何找到更大的加速度,而不是如何更快地找到加速度。

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