国内做 SaaS 不容易,最近对于这块也有很多争议和讨论,不过我最近了解到的一款产品,在最近这 4 年已经连续实现了超过 100%的规模化增长并实现盈利,预计 ARR 即将在明年破亿,而产品才成立 5 年时间。

这款产品就是 PingCode,它是一款类似 Jira 的智能化研发管理工具,由 Worktile 团队在 2019 年打造。尽管 PingCode 还不到 5 年时间,但团队在国内做 SaaS 已经整整 10 年,可以说走过了中国 SaaS 一个比较完整的周期。

为了更深入了解这个过程,我约 Worktile&PingCode 创始人王涛,详细聊了聊他和团队这 10 年的 SaaS 创业经历,以及如何打造出在当前这个环境下实现高速规模化增长的 PingCode 这款产品。

作为认识了 10 年的老朋友,我们聊了很多话题,很多地方都给了我非常深刻的印象,我非常认同王涛所说的在中国做 SaaS 的关键是赛道的选择以及应该从垂直应用场景开始的观点。

而 PingCode 这款产品取得现在的成绩,我觉得除了赛道和场景的选择外,跟整个团队的克制和基于客户需求所做的大量本地化创新有很大关系,包括 PingCode 在 AI 领域的布局,这点在国内的 SaaS 产品里也非常难得。这个对话比较长,我尽量把关键的一些内容呈现出来。

1 Worktile 的经验 B 端产品依靠流量变现不现实

在移动互联网刚起步的 10 年前,王涛创立了 Worktile,这是一个通用型的团队协同工具。跟大多数创业者一样,Worktile 的团队早期对商业化完全不了解,就想着先做产品,然后通过流量的方式来赚钱。那时市场环境不错,整个用户的增长也比较快,因此早期也比较顺利。

这个阶段大概持续了 3 年时间(2014-2016 年),但其实在 2015 年年底的时候,团队就发现这个方式可能无法持续了,即使是今天拥有几亿用户的钉钉,这个模式似乎也没有跑通,因此 B 端产品想靠流量变现这个命题其实是不现实的。

2016 年开始,Worktile 将公司调整为一个 SaaS 公司,开始考虑如何通过工具本身提供服务去赚钱,并将公司的架构进行调整,引入了销售团队。在此之前,整个公司没有销售团队,也没有所谓的客户运营、客户成功以及交付等 SaaS 产品的基本标配。

可以说是被迫去思考商业模式做商业化,因为有之前的流量基础,在 2016-2017 这两年整体表现还不错,刚开始 1 个月就有收入了;但也就 2 年时间,团队就发现流量消耗的差不多了,似乎也不可持续,因此整个团队又不得不重新思考 SaaS 在中国市场的现状。

得出的结论是 Worktile 如果停留在当前的打法,最多就是一个小而美的事情,但团队是有更大梦想的,于是从 2018 年开始,整个团队开始思考未来的方向,是做海外市场还是新的产品。通过大量的市场调研以及对前几年做 Worktile 踩过的坑进行重新梳理,最后得出结论做 PingCode 这个产品。

2019 年 1 月 1 日开始,公司正式立项做 PingCode 这个产品,这里最大的转变在于,从原来做通用产品的逻辑转向了做垂直产品的逻辑,这里的垂直在 SaaS 行业就两个方向:一个是行业的垂直,比方说金融、物流行业等;另一个是人群的垂直,比方说 Moka 是做 HR 人群的,纷享销客是做销售相关的,而 PingCode 选择了产研这个群体

2 为什么做 PingCode 赛道的选择是中国 SaaS 市场的关键**

王涛跟我分享了当初选择做 PingCode 这个产品背后的几个逻辑:

首先,是基于团队对中国 SaaS 市场在宏观层面的理解。王涛认为,从宏观来看,美国的 B 端市场有一大堆百亿美金市值的公司,中国在 C 端有很多很好的产品,但在 B 端就很少;尽管中美市场的付费习惯、软件的发展阶段以及数字化经济发展阶段这些差异会有影响,但这个现状是不太符合整个宏观环境的。

其次,在中国市场要把 SaaS 做成,赛道的选择是最重要的。王涛把赛道比作“矿”,你选择的是一个金矿、银矿还是土矿,才是影响你成功的决定性因素,如果赛道选错了,后面再怎么努力都很难成功。

美国市场的特点是金矿特别多,大量单点功能的市场也能做到 1 亿美金 ARR,这种产品我之前介绍过很多,典型的比方说 Calendly 和 Zapier 等;但在国内市场,之前行业流行的一种说法大概定义了王涛所说的 3 种赛道:6X4、4X6 以及 5X5,也就是 6 位数的客单价 X 4 位数的客户数,其中 6X4 和 4X6 都是比较有机会的,而最难的就是 5X5 这种类型。

而 PingCode 所在的产研领域,王涛认为它是一个 6X6(6 位数的客单价 X 6 位数的客户数) 的市场,这个赛道可以克服国内大环境存在的一些问题,比方说痛点不够强;如果一个市场的痛点不够强,那么意味着 SaaS 里面的 2 个基本东西是不成立的:一个是续约很难,另一个是客单价不会很高,客单价是 4 位数还是 6 位数取决于痛点。

在产研这个赛道,痛点是毋庸置疑的,一般来说,一个拥有 20 人以上的产研团队,一定是需要一整套的工具去支持的,否则没有办法很好的协作。在一线城市,一个开发者一年的成本最低也得 30 万,那些拥有 3 年以上工作经验的成本会更高。如果一个公司在这块有任何的浪费,都会增加公司的成本。所以这个痛点是由这种协作模式本身决定的,这就是 6 位数客单价的逻辑。

而 6 位数的客户数也很好理解,企业只要有研发就会有需求,所以客户数也挺大。我们看 Jira 在海外市场的用户画像,开发者群体是中间最核心的,往上是 IT 从业者角色,这个比例大概是 1:5,再往上是所谓的知识工作者人群。这三层基本上也对应了 PingCode 最核心的用户人群。

从 GitHub 等数据看,中国开发者在全球的占比大约是 20%-30%,如果全球有 100 万个目标价值客户,那在中国也能有 20-30 万左右。按照这个比例来看,6 位数的客户数也是差不多的,所以这个 6X6 的模型就决定了 PingCode 本质上找到了一个金矿,这是为什么当初决定做 PingCode 最核心的一个原因

王涛说,之前他们做的 Worktile 是一个比较通用型的产品,像餐饮业的海底捞、地产业的龙湖也会用Worktile做一些项目管理,通用项目管理场景的客户基数足够大,Worktile 也做出了自己的特色,这也是为什么各类厂商涌入这个赛道,而他们依旧能保持增长的主要原因。

但问题也同时存在,那就是客单价较低,属于 5X5 的类型。这种类型在海外是比较成立的,比如 Monday.com,它的客单价也就 2000 美金左右,换算下来 1.4 万人民币,和 Worktile 其实差不多。所以总结来说,就是要找到一个痛点“更痛”、规模效应更好的点去做,也就是要找到一个“金矿”。
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第三点,要看这个赛道有没有形成一个既定的格局,如果这个赛道已经有标杆企业在客户群体中形成了认知,那也没法做。而当时他们做 PingCode 的时候,团队认为这个赛道还处于起步阶段,虽然有很多玩家,但还没有形成一个固定的格局,PingCode 有机会成为定义这个赛道的领先产品,而其它行业无论是销售、财务还是 HR 领域都已经形成了一个比较强的玩家格局。

最后,就是信创和国产化给他们带来了一个机会,特别是面对 Jira 的竞争时。

现在回过头去看,王涛认为当时的这些判断基本上是正确的,他们从 2019 年做 PingCode 这个产品,2020 年底开始商业化,PingCode 的客单价是 Worktile 的 5 倍,而且踩过了 Worktile 的各种坑后,PingCode 整体商业化也比较顺利,成为前景极为广阔的第二增长极。

3 坚定做 SaaS 订阅 公司健康是第一位**

目前 PingCode 的客户主要集中在 2 大行业:

一个是软件互联网,B 端 C 端都有,比方说游戏、电商以及工业软件等领域,它们最大的特点是其产品是数字化的:比方说小红书是其 C 端的标杆客户,而 B 端则主要集中于企业服务这块。

另一个行业是制造业,它们最大的特点是产品为软硬件结合,从数量上来看制造行业是其第二大客户群,但是从收入来看已经是 PingCode 的第一大客户群。

说实话,制造业这块的比例还挺让我感到意外的,不过王涛说这也是他们跟其它类似产品的区别所在。PingCode 想做的是一个 All-In-One 整体解决方案,也就是他所说的研发操作系统(OS),而这个 All-In-One 的核心特质就是要最大化的连接起来。

王涛指出,中国是一个以制造业立国的国家,因此在软硬件行业的需求就比较本地化,Jira 在国外可能 80%以上都是敏捷场景,而国内 60%左右可能都是非敏捷的。但是硬件行业的敏捷化正在成为一个趋势,软硬件研发过程中的协作对整个行业来说都是一个新命题,现有产品的发展速度已经不太能跟上这种需求的变化,因此 PingCode 针对这块需求做了大量的工作。

同时这块的需求也比较标准化,因此在适配客户需求这块也非常的快速,这也是为何制造业成为 PingCode 第一大收入来源的原因。在过去的 3 年,PingCode 的 ARR 收入增长都超过了 100%,今年仍然延续了这个增长速度。

在收入增长的过程中,王涛认为最大的一个收获就是通过 3 年时间,将买断型客户的比例从 80%降到了现在的不到 20%,而实现这个过程,主要依靠对行业的选择对 SaaS 订阅模式战略定力的坚持。具体的手段对内核心是销售激励规则向订阅倾斜,对外强化云版本的产品能力和迭代能力,用价值引导客户做选择。

这种转变对公司的早期来说比较痛苦,收入会有一个非常大的变化,但是一旦老客户在某些月份的续约超过了你的销售,就是你收获的时候,你会发现那个时候的投入产出比极高。

现在,PingCode 的付费客户到明年差不多能做到 1000 家,平均客单价从 3 年前的 4 万左右能做到现在的 15 万左右,因此明年的 ARR 过 1 亿问题不大,甚至会有更大惊喜。

虽然增长很快,不过王涛一直强调说,从 Worktile 到 PingCode 的 10 年 SaaS 经历,让他树立了整个公司发展的基本理念:首先是健康发展,其次才是增长,也就是在保证公司盈利的基础上去做增长。这个经营理念也是我非常欣赏的地方,经过这 2 年市场估值的大调整,我想这已经是全球 SaaS 行业的共识了。

为了实现这个目标,他们在公司内部以各个维度的 ROI 构建了整个公司的健康发展模型,其中最核心的一个就是标准化的构建。拿销售模式这块来说,因为有 Worktile 的经历,客户运营(PLG)从一开始就成为了 PingCode 非常重要的一部分。随着产品的完善和客户类型的变化,销售模式也开始越来越转向 SLG 的方式,客户的选择也放到了 ROI 更高的核心客户上。

得益于产品本身的标准化,他们现在把销售的过程也标准化了,并且为了这个标准化还在内部做了一个 CRM 系统,这个系统包括了客户运营、客户服务以及财务的打通等,通过销售过程的标准化,PingCode 的单人销售人效涨了 3 倍多

接下来还会加大对 SLG(销售驱动增长)的投入,它不再基于线索的转化逻辑,而是直接锚定客户。比方说芯片领域,目前 PingCode 已经成交了差不多 100 多家客户,但在中国真正有支付能力的芯片公司有 3000 多家,接下来他们希望把 100 家变成 300 家再变成 500 家。

同样,中国整个汽车产业链条有 13 万家企业,跟 PingCode 直接相关的可能也有上万家。这就需要一种新的渠道和方式来经营,对于像 PingCode 这种业务来说,如果你能有 3000 家付费客户,上市基本上就没什么问题了。

不过维持这种健康的状态,你需要做不少克制,比方说上面提到的坚定做 SaaS 订阅制,PingCode 从第一天开始就不做定制化。王涛认为,一定要做垂直,你越垂直,你产品的标准化程度会随着行业的发展越来越强。

现在 PingCode 的标准产品能满足 80% 客户 80% 的痛点需求,而剩余的 20% 在目前阶段就选择了克制,其逻辑是把核心客户的核心需求做好就可以了。这里的平衡,王涛认为你做 SaaS 踩坑踩多了,可能就比较能理解。

4 AI 对研发管理行业的重构

经过 5 年的发展,PingCode 的产品已经迭代到了 5.0 版本,尽管其 ARR 在明年突破 1 亿没啥悬念,不过王涛认为这个时候他们才算真正找到了 PMF,路径和周期其实挺长的。在 DevOps 这个链条上,目前 PingCode 的产品在 Dev 这部分已经比较成熟了,这从其 35%以上客户从 Jira 迁移过来可以看出,当然国产化替代带来的红利也是存在的。

在产品的迭代过程中,除了一些标准化需求外,其面向的客户具有不少的本地化需求,特别是制造业客户的硬件研发过程跟软件之间的协作,比方说基于芯片开发对评审节点的需求,他们开发了基于版本的基线能力。另外为了提升研发效能,他们将整个研发过程进行了数字化沉淀、BI 化并提供洞察。这些本地化创新一开始基本上都是通过与客户共创的形式开发的。

除此之外,PingCode 在最新的 5.0 版本推出了一系列的 AI 能力,成为国内第一家用 AI 赋能研发管理的产品,在 AI 的加持下,整个研发管理工具链可能会被重塑。
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王涛说,PingCode 一开始的定位就是新一代的智能化研发管理工具,核心体现在数据化、自动化和智能化上,经过 5 年时间的打磨,数据化和自动化这块已经做到非常不错的阶段,但是智能化这块一直没找到支撑点,直到 AI 的爆发。

经过调研和对客户需求的了解,目前 PingCode 在 AI 这块确立了 2 个核心能力,我觉得切入点都比较精准,和我之前介绍的一些 C 端 AI 产品类似,将业务流程中所有能通过 AI 解决的细节都 AI 化了:

  1. 第一个是基于 AI 的 Copilot,类似于一个智能伙伴,帮助你用好 PingCode

这是未来所有 SaaS 软件都要具备的一个能力,不过对于 PingCode 来说,王涛认为核心是让客户与产品的交互变得更加简单高效,一个很简单的例子,PingCode 的客户需要做很多查询,之前的方式是需要可视化的做大量配置,其实有一定的门槛,但现在借助 AI,直接输入就可以获得答案了,大量的任务直接通过 AI 的对话即可完成,因此这里 AI 呈现的价值一个是软件交互的改变,第二个就是使用效率的提升

  1. 第二个能力是基于 AI 的 Workflow 也就是研发工作流

相比于效率的提升,我更看好 AI 对业务流程改造的价值,我之前曾说过,生产力的提升最后一定会带来生产关系的变革,放在企业业务里,就是工作流程的改变。PingCode 的产品涉及到了产品经理、设计师、开发者、测试、IT 等,是一个庞大的工作流程,每个开发者环节还有非常多的小流程,王涛说 PingCode 本质上是解决这个 workflow 的问题,它构造了一个数字化效率。

这个工作流里的每个角色之间都涉及到协同,而这里面的每一个细节都是 AI 可以发挥巨大作用的地方,举个非常简单的例子,PingCode 有的客户仅需求池就上万了,对于产品经理来说,如何从这上万个需求里把真需求挑选出来,挑出来后如何做优先级排序,这些都是非常耗费时间精力的,他们可能 50%的时间都耗在了需求规划这块,剩余的 50% 时间才是将需求产品化。

现在通过 AI 可以非常快速的帮你形成一个结果,你只需要在上面做一些修正微调即可,对于这个小的 workflow,AI本身就带来了巨大的效率提升,当每一个环节都得到提升后,其带来的这个价值是无法想象,而所有可能需要人参与的 workflow,本质上都可以借助这个 AI。

王涛拿他们自己举例说,现在他们的需求已经超过了 4000 个,但这里面很多需求其实是可以合并的,需要产品团队做定期的需求清洗,但实际上误差还是很大的,而这个步骤其实可以前置,用户提交需求时直接通过 AI 就可以先判断是否重复。所以在 workflow 里面有很多东西是可以被 AI 重构且加速的。

总结来说就是一方面需要人力来实现的东西,AI 可以替代掉大部分;另一方面 AI 加速了自动化,以前的自动化可能需要从 A 流程走到 B流程,你必须每个流程都走完,现在则可以跳过某些流程。下面是 PingCode 在 AI 这块的一个视频介绍:

5 PingCode 未来的 4 个发展方向

目前的 PingCode 在我看来已经获得了非常不错的成绩,不过王涛对未来已经有了一个非常清晰的发展路径,他希望 1-2 年内 PingCode 可以实现定义产研这个赛道的能力,成为行业 No.1,在客户心智上实现 PingCode和 Jira 同频,同时通过本地化能力的创新占领核心客户群的市场占有率,目前 PingCode 的周活和月活已经是国内第一了。

除了产品层面的持续创新外,王涛谈到的这几个方向我觉得是当下非常合理的选择:

  1. 首先是在产品的深度和广度上做延伸

在产研这个赛道,场景和人群的可扩展性是天然就存在的,产研它不是一个单点功能,它从前端的客户开始,到产品的角色、设计师的角色,再延伸到程序员、测试、运维、IT 以及安全等,是一个非常长周期但又非常碎片化的场景。

因此第一个拓展是场景跟人群的汇合点,目前 PingCode 已经形成了 Devops 在 Dev 端(需求管理与开发管理)的完整闭环,后续 Ops 这一部分是其可扩展的方向,这块客单价更高,但在国内的挑战在于如何平衡标准化与个性化的矛盾。

  1. 将 PingCode 与 Worktile 做整合

这点我觉得也是其另一个不同点和优势所在,目前 Worktile 有 6000 家左右客户,但两个产品是独立的,PingCode 的核心仍然是围绕产研这个群体,解决的是最内核的开发者的诉求,需要做到足够的深;而 Worktile 可以起到补充非产研群体的需求,这个人群更加的广泛,简单来说就是 PingCode 做深度,Worktile 做宽度
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我觉得将两个产品打通是一个必然的选择,对于更喜欢 All-In-One 解决方案的国内客户来说,打通后可以让企业有更多的价值获得感。

  1. 全球化

国内 SaaS 产品的全球化一直是我非常关注的一个方向,对于像 PingCode 这样无论是场景还是人群都比较通用的产品,我觉得全球化是有很大机会的。因此,上面提到赛道的扩展性里除了讲到的行业和人群外,王涛还提了一个是区域扩展性的概念,我觉得更加务实一些。

事实上,王涛说 PingCode 目前在海外其实已经有商业落地,后续要做的是进一步扩大经营和落地方式的选择,这可能会先从日本市场开始,因为团队对日本市场已经做了不少的了解,比方说它重度的代理体系,非常成熟的软件销售文化等。在他看来,对市场的了解最重要,产品层以及多语言这些都是次要的,因为这些可以很快实现。

  1. 深化 AI,引领研发管理智能化革命

在生产力革命的大命题下,王涛认为 AI 能力将是 PingCode 持续的平台级能力,在现有能力的基础上,PingCode AI 将飞速迭代,会变得足够好,以配得上 AI 时代的新开发者,包括不限于:

  • 客户提交的庞大需求和工单,将可能通过 PingCode AI 实现快速的需求判断和分析,进而形成需求优先级和排期自动化
  • 需求到测试用例的过程,由 PingCode AI 来辅助完成
  • 代码片段、代码审查、自动化测试过程由 PingCode AI 来完成
  • 搜索将以全新的方式交互,客户和信息的连接出现不同的体验
  • PingCode AI 将给出研发团队最佳的负责人建议,让对的人做对的事、辅助决策成为可能
  • 通过 PingCode AI 将自动实现流程定义,信息和人的流转将简单高效

跟王涛的交流让我学到了很多,特别是如何做选择、坚持以及克制。最后我问他对这 10 年 SaaS 经历的总结,王涛回答:“内核稳定,越过山丘”。

八字真言帮助 PingCode 发展成中国研发管理这座“金矿”上的 Top 玩家,是否能继续催化 PingCode 蜕变成下一个Jira,我拭目以待。

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