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行业观察
SaaS是Software - as - a - Service的简称 —— 软件即服务。
跟常规软件相比,SaaS特征是:企业不用购买、构建、维护使用软件的基础设施,只需要向SaaS厂商购买软件服务,按服务内容和时间长短付费,通过互联网使用服务。这就类似,从自己买车到手机叫车。
SaaS针对各行各业都有,针对美业的就是美业SaaS。我们曾经报道过多家美业SaaS,例如《“美管加”获京东金融5000万投资,美业SaaS+京东=?》、《现场 | 有赞发布美业SaaS,不玩流量只做软件的白鸦这样诠释“新零售”》。
在《中国美业报告2017》里,我们估算市场上知名的15家美业SaaS,覆盖率不超过整个美业门店市场的10%,即使用SaaS的门店不超过20万家。
时至今日,美业SaaS到底发展如何?机构对于SaaS真实需求是什么?SaaS未来可能发展方向是什么?今天我们做一个分析。
文 /《美业观察》龚伟 发自成都
大数据
▷ 谈到SaaS,就不得不谈下耳熟能详的“大数据”。SaaS就像汽车,数据就像汽油,用户就像油田,只有实现:用户生成数据(产油) → SaaS收集、分析和使用数据(用油)→ 机构通过SaaS提升运营效率(开车),SaaS价值才能体现。
▷ 那么,到底什么是大数据?
▷ 美国第一家信息技术研究和分析公司Gartner Group定义:
1、大数据是信息资产;
2、信息资产是海量的、多样化的、高增长率的;
3、具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的新处理模式,才能用好这种信息资产。
▷ 全球最著名管理咨询公司McKinsey & Company全球研究所定义:
1、大数据是数据集合;
2、数据集合的规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围;
3、具有海量数据规模、快速数据流转、多样数据类型、价值密度低四大特征。
▷ 需要明确的是,大数据涉及到“数据”和“信息”两个概念,这两个概念完全不同:
数据:对信息的数字化记录,本身并无意义。
信息:把数据放在一定背景下,对数字进行解释、赋予意义。
▷ 进入信息时代后,人们趋向于把所有存储在计算机上的信息,无论是数字还是音乐、视频,都统称为数据。因此,SaaS储存的数据可能有客户数据、营收数据、进销存数据等,通过对这些数据分析后,才能获得信息。这些信息,才是真正的“大数据”,才能有商业使用价值。
▷ 总之,大数据 = 数据存储 + 数据解读 + 数据使用。
美业机构怎么用好SaaS?
▷ SaaS落地实施,不在于“机构花钱购买了软件”,不在于“机构已经安装了软件”,也不在于“机构已经培训所有人使用软件”,而在于“机构的SaaS是否产生持续增长的数据,且数据被用于持续提高机构运营效率”。
▷ 对于美业来说,SaaS可选择种类有:核心全流程SaaS,以及某个模块SaaS(例如:CRM、推广、预约)。同时,使用SaaS目的也分为:用作日常工具,用作增加收入。
▷ 不少机构在采购SaaS时,自己需求也不明确,最常见的是希望SaaS能一次性解决所有问题,既能提升管理,又能拓客,还能提高客户满意度。然而,这显然不是SaaS能解决的,只是使用SaaS会让解决这些问题的概率更大一些。
▷ 那么,到底怎么用美业SaaS?
▷ 正如上一节所说,SaaS分为数据存储、数据解读、数据使用3个步骤,先说数据存储。以医美为例,客户流程大致是:看到机构推广信息 → 在线/电话询问客服 → 到机构见咨询师/医生 → 成交 → 医生/护士/美容师服务 → 客服部维护。
▷ 在这个流程里,医美机构有机会获得的数据有:
身份数据:姓名、电话、性别、住址、身份证号等。
对接数据:哪个在线/电话客服登记的?聊了什么?(在线聊天记录或电话录音)哪个咨询师接待的?聊了什么?(有些医院会在咨询时录音)哪个医生/护士/美容师服务的?哪个客服维护的?
消费数据:买了什么项目?分别花了多少钱?做了哪些项目?存了哪些项目?
其它数据:从哪儿知道医院的?来医院做过几次?开什么车?家里有什么情况?
▷ 接下来就引出一系列问题:假设机构已有强大SaaS系统,上面这些数据能在每个环节被全部录入系统吗?录入系统的数据真实吗?缺失的数据怎样补充?伪造的数据怎样识别?
▷ 此外,还有很多数据,目前几乎是无法记录的:
客户到院后等候了多长时间喝到水?
在等候过程中被关怀了几次?
等候了多长时间做到治疗?
治疗时间是多长?
治疗使用了多少耗材?
术后休息时间多长?
客户今天一共在院内呆了多长时间?
给今天医生/美容师服务打多少分?
▷ 事实上,恰是这些几乎无法记录的数据,对机构的使用价值更大。
▷ 这就涉及到两方面,一方面SaaS厂商需要提供更强大的数据抓取功能(例如通过人脸识别、摄像动线分析等技术,获取客户线下行为数据),另一方面机构需要设置更完善的数据目录,找到具有核心价值的数据。
美业机构需要怎样的SaaS?
▷ 解决数据储存之后,更难的题目出现了:如何解读数据?
▷ 现有SaaS数据分析功能已算完善,一些数据可视化功能也做得不错。但是,机构人员解读数据能力参差不齐,老板、高管扮演“看报表”的角色,把他们分析出的结论,转化成行动方案,让一线服务人员照此执行。而问题就容易出现在这里。
▷ 服务业数据复杂度高于零售业,特别是“服务质量数据”本身来源就不太可靠,加上管理层跟客户之间始终隔着服务层,对数据解读难免出错,造成行动方案也跟着出错。理论上,让服务层解读数据,得出的信息更准;但是,服务层因为多种原因,数据解读能力极其有限,无法胜任。比起数据存储,机构或许更缺乏的是数据解读能力。数据解读能力提升以后,数据使用才更加可靠。
▷ 至此,我们就设想,门店或许真正需要的不是这样的SaaS —— 把客户到院频次、消费、项目等变成一张好看的图表,便于机构阅读和分析;而是需要一个人工智能SaaS —— 小王,不用管这张图表是什么意思,你只需要给张姐打电话推荐C套餐卡,她一定会买。
▷ 总之,美业SaaS绝不是伪需求。只不过,现在机构提出的需求是不是真正的需求?现在SaaS厂商提供的供给是不是正确的供给?还需要继续探索。
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