saas企业pe评估(saas的erp)

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SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称,为企业搭建信息化所需要的所有网络基础设施及软件、硬件运作平台，并负责所有前期的实施、后期的维护等一系列服务，企业无需购买软硬件、建设机房、招聘IT人员，即可通过互联网使用信息系统。例如洗衣行业的SaaS服务，尤其是浣云科技的的SaaS服务，不但包含传统洗衣行业的需求服务，还包含当期比较热门的智能洗衣柜、智慧社区等服务。客户只需一次性付费就可以享受全套系统及对应的服务

ERP是Enterprise Resource Planning (企业资源计划)，是现代企业管理的运行模式。它是一个在全公司范围内应用的、高度集成的系统。覆盖了客户关系管理、订单管理、洗衣管理、会员管理、生产计划等管理工作，通过优化企业资源达到资源效益最大化。例如洗衣行业浣云科技的的EPR系统，包含门店的管理系统（客户关系管理、会员管理、订单管理），还包含工厂的生成计划，洗衣流程管理等

saas能力

SaaS并没有想象的那么好做。

软件销售需要对销售工作有较高的工作热情和坚韧的销售意愿,勤奋踏实,销售工作体系执行能力强,有较强沟通和表达能力,有较好的行业理解能力,理解客户需求和项目推进能力强,具备良好的演讲、谈判技巧,能根据客户的需求进行方案的交流和撰写,具备一定IT行业基础知识,既往业绩优秀者优先录取。

enterprise saas

SaaS，是Software-as-a-Service的缩写名称，意思为软件即服务，即通过网络提供软件服务。

SaaS平台供应商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据工作实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得Saas平台供应商提供的服务。

SaaS 应用软件有免费、付费和增值三种模式。付费通常为“全包”费用，囊括了通常的应用软件许可证费、软件维护费以及技术支持费，将其统一为每个用户的月度租用费。

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云桌面是saas

PAAS是在IAAS的基础服务上，增加部署了各种操作系统、中间件以及运行环境等软件服务。云服务商可以提供租赁开发平台或运行平台的服务。对于消费者而言，相当于租了个毛坯房，装修还得自己搞。

saas是在PASS的基础上，又增加了各种应用软件以及软件运行的数据服务。云服务商直接提供软件服务。对于消费者而言，相当于租了精装修的房子，拎包入住即可。

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乐刷科技有限公司是一家以支付驱动的创新型金融科技公司，以移动支付业务为基础和核心切入，为各行业线下商户提供支付、数据营销、SaaS运营管理系统及金融科技等云服务。

成立之初即获腾讯等知名机构投资，核心团队骨干来自于腾讯财付通团队。

2014年取得央行支付业务许可证，涵盖移动电话支付、全国银行卡收单业务。

现已成为金融科技领域的先行者，公司用户、数据规模均领先行业。

saas企业估值

创业6年，我们在健身房领域跑通了一个模式，建立了数智中台并开放，我们的合伙人门店90%以上能做到24个月回本。”9月11日，在由《中国企业家》杂志社主办的2021（第二十一届）中国企业未来之星年会上，乐刻运动创始人、CEO韩伟讲道。

做生意的底层逻辑是非常重要的。在2015年韩伟进入健身行业之前，中国没有一家估值百亿的健身公司，也没有一家连锁上市的健身公司，在韩伟看来，根本原因在于，健身房行业还在用很传统的方式在做，未被数智化改造。

从阿里巴巴离职后，韩伟改变了行业里一直坚持的“重销售轻运营”、“重销售轻服务”的粗放式发展模式，推出“用户导向”、可以办月卡、智能化的小型健身房，同时，在利益分配上，把利润大头留给健身教练，激发他们的产能。在这一模式跑通之后，韩伟开始将一整套基于产业互联网的方法论，赋能给更多的传统商业健身房。

在此次未来之星年会上，韩伟也第一次分享自己创业踩过的坑：“2018年，随着公司业务的迅速发展，我们开店开得有点膨胀，在供应链不齐的情况下去开店，造成了一二十家门店亏损，还好我们迅速调整，这曾给我们带来最大的业务损失。”

此外，韩伟认为，区分公司好坏的标准很简单：即是否降低了社会供应成本，是否提升了运营者的效率或者是产能效率，是否让用户体验更完善。哪怕表面做得再好，只要违背了原则都是有泡沫的企业。

以下为韩伟在2021（第二十一届）中国企业未来之星年会上的分享，经《中国企业家》整理编辑，有删节：

用产业互联网思维、数智化改造

乐刻一开始进入健身产业时，中国健身产业几乎没有过百亿的公司，也没有连锁上市的公司。

我们觉得这个行业需要被数智化改造，其实我没有做过健身房，也没有做过线下产业，我们想用互联网的方式去改变它，结果8个月做到中国健身房产业链的第一，五年做成世界第五，今年能够做成健身房世界第一。

为什么？因为原先这个产业是用纸和笔在运算，而乐刻用的是产业互联网的思维。

什么是产业互联网？产业互联网是用数智化进行产融销的匹配。1.0的阶段，以王府井为例，我们在线下进行交易；2.0阶段，我们把交易搬到线上去做。当消费互联网做到极致之后我们要转成产业互联网，也就是3.0阶段，用数据中台调节人、货、场的三环。

产业互联网是比消费互联网再往后深一步，要调节场端的产能匹配，这是我们对产业互联网的理解，产业互联网底层上不是SaaS，是供给改革，消费互联网把所有的货品和消费者进行匹配关系，但是产业互联网调整生产成本供价，调节到产能端。

所以从底层理解产业互联网要涵盖消费互联网，消费互联网从市场到C端，产业互联网从B端到市场端，从市场端到C端是全链条的。产业互联网涵盖消费互联网，调节产能。

长期主义在产业互联网领域是对产能的敬畏。调产能是非常复杂的活，BAT巨头包括很多大公司都在做，比如生鲜，但生鲜供应链非常长，难度非常大。还有房产领域，贝壳、链家和爱屋吉屋，他们走了完全不同的路线。不同的公司都在做产能调节，看起来都是给消费者提供方便，但实际上是不同的路线，包括组织升级。

今天我们是在一个组织变革的年代，传统力学到了量子力学，这要求我们一定要迭代突破和创新，要在不确定性当中寻求突破。

我们今天必须突破它才有可能在3.0的产业互联网当中建立新型的组织，一个组织的根本是要创造社会价值，这是对经济学和管理学底层的一个颠覆。

今天我们一定要想明白组织的本质，要让企业更多赚钱回报股东，让中国0.8%的健身房人口变成30%，像美国一样发达，所以我们不再是低价卖多年卡，可以卖月卡，健身房不再高门槛，利益分配上，把大头给教练，刺激教练的产能。

这一块在国外有非常大的颠覆，当我们以社会价值本质服务用户的时候，我们不是要做公益或者是慈善机构，而是在此前提下实现公司商业价值。

这就牵扯到未来组织形态会是什么样？曾鸣在智能制造当中提到认为是S2B2C，一个小作坊、小组织到一个中型组织再到一个大组织，最后发展形态是一个超级敏捷的大象吗？可能不是，所有企业S端功能被抽离出来，由S端赋能B端，S端加上B端一起服务C，这样就是一个S2B2C的组成模型。

但是这里我也同意很多人把S2B2C当中的S理解为SaaS，其实和SaaS无关，今天卫哲提到S端的三个特征，高毛利、高增长、现金流，我们以这样一个标准来看很多SaaS公司只是一个智能软件或者是ERP而已，是对一个环节进行优化，而S端是全链条组织同步优化和改革。

找冰最薄的地方深入

底层逻辑之外，赋能一定要基于方法论和好学生讨论，好的方法论，碰到一个坏学生，天天旷课，再好的授课老师、再好的方法论，学生也没有收益。按照国外的讨论，赋能改造在出行、住宿和应用健康三个领域可能会成功。

出行就是用数据打通消费者和车、司机这两方面的匹配；住宿，是消费者、房东、房源结合在一起；健康领域的人货场，就是消费者、教练以及健身房或其他场馆。

产业赋能并非在当前所有领域都可以获得直接效果的，这可能是需要找冰最薄的地方，要找到适合改造的领域。

中国互联网发展这二十年经历了很多，共享经济出来后，一堆人说自己是共享，新消费出来后，很多人都说自己是新消费。但我创业这六年多，也经常听到估值10亿美元的公司出事了。

其实区分公司好坏的标准很简单：是否降低了社会供应成本，是否提升了运营者的效率或者是产能效率，是否让用户体验更完善，哪怕表面做得再好，违背了原则都是泡沫的企业。

长期主义还是坚持产能供给的敬畏，这一点是我们要反复强调的，改造任何一个产业其实都是非常难的。

乐刻在做的，就是构建了一个数据中台，之前一直是维持着百人以上的体量，现在可能技术部的人员体量超过互联网公司的体量，因为数据中台去做通常可以拿到效率，让他们做盈利。

我们推出了月付、24小时、智能化的健身房，模式完全跑通了，完全知道方法论了，我们的合伙人门店90%以上能做到24个月回本，这是在现在商业当中非常卓越的业绩了。

我们把这块能力向传统商业健身房敞开，让他们从负反馈链条变成正反馈链条。现在可以把这个数据中台向居家场景去打开，我们希望让消费者在家里的客厅里面也可以变成健身房场景，有课件在家里就可以完成训练。

在数据中心的S端，我们构建研训中心，建立一致的能力，把服务产品切到在线交易流，而在此前互联网发展的过程中只是把标品在线上做交易流。

我们一直秉承产业互联网逻辑，而不是单纯门店端结合体连锁店，这是这几年发展能够活下来，活得还不错，没有倒闭的一个底层逻辑。

如何评估saas公司的经营状况

1. 发现问题

根据前面讲过的SaaS价值模型，客户在达成某个业务目标的过程中，遇到了难以解决的障碍或者问题。这个问题严重到足以影响绩效目标的达成，到了不得不解决的程度。这是客户采购的内部动因和流程的开始。

2. 寻找解决方法

客户这时候开始思考：这个问题有没有什么好的解决方法？其他人有类似的问题吗？它们是怎么解决的？

3. 研究解决方案

客户通过网络等各种渠道，搜集多种解决方案，并开始研究每种解决方案，这是最可能发现你的SaaS解决方案的机会。

4. 寻求帮助和咨询

客户向多家SaaS服务商发送咨询邀请。

5. 效果评估

通过方案交流分析，客户评估每家SaaS服务商的解决方案，形成心理排名。

6. 选择合作

客户SaaS服务商形成合作意向。

7. 预算范围

SaaS服务商提出的预算在客户可接受的范围内。

8. 问题解决

双方签约并实施解决方案，评价实施效果。

9. 达成目标绩效

影响目标达成的障碍解决了吗？这是采购正确性的唯一评判标准，也决定了客户是否会续约。

需要注意的是，实际的客户采购旅程不一定严格按照上述的步骤进行，可能跳过中间的步骤，或者在某几个步骤之间来回往复，但这并不影响销售流程的设计。

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一、Hadoop

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

二、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications（高性能计算与通信）的缩写。

1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

三、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC（远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务）、 ETL（Extraction-Transformation-Loading的缩写，即数据抽取、转换和加载）等等。Storm的处理速度惊人：经测 试，每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错，很容易设置和操作。

四、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill实现了 Google‘s Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

五、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

六、 Pentaho BI

Pentaho BI平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

七、Splunk

Splunk的功能组件主要有Forwarder、Serch Head、Indexer三种，然后支持了查询搜索、仪表盘和报表（效果真不是吹的，很精致呀），另外还支持SaaS服务模式。其中，Splunk支持的数据源也是多种类型的，基本上还是可以满足客户的需求。

八、EverString

everstring主要是通过大数据的预测分析建模为企业提供业务和客户推荐的SaaS服务，获取和积累了两个数据信息资源库，一个行业外部的资源库（公有SaaS收费形式），一个行业自己内部的资源库（私有），然后再通过机器学习和人工智能的方法对数据进行相应行业或是领域的建模，最后得到一个比较不错的结果，优化于人工可以得到的结果，而且Everstring也成为了初创大数据公司里面估值很高的公司。

saas平台 企业

SaaS的收入模型至少可以分为以下四种。

1.纯自动化的订阅收入模型

所谓纯自动化的订阅收入模式，即SaaS交付之后的运行不再需要人工介入，而是由软件自动化提供，即“SaaS收入=软件产生的收入”。这是一种理想的收入模式，由于CTS大大降低，所以这种收入模式的盈利能力强，不受服务水平的影响。

如果有可能，SaaS业务设计应尽量支持这种收入模式。订阅模式的优势是有更好的收入可预测性，就是说未来ARR是可预测的。但是这也有一个重要的前提，为了使订阅模式成立，需要保证订阅用户持续付费，也就是尽可能保证客户不流失。

如果SaaS业务依赖纯粹的订阅模式，客户一旦断约，将导致无法预测收入，还会造成续费损失。

2.自动化+人工服务的订阅收入模式

这种收入模式仍然属于订阅模式，只是收入的结构中由两部分组成，即“SaaS收入=软件产生的收入+人工服务产生的收入”。显然，与纯自动化的订阅模式相比，这种模式的一部分收入受到人工服务能力的限制。除了增加CTS外，效率也会受到人工因素的影响。

关键问题是，这种SaaS模式的复制能力较差，这是因为需要合格的人工服务资源，比如一个SaaS数据分析业务，多数情况下需要数据和算法工程师的配合，才能为客户提供数据服务。

如果收入结构中的人工服务收入占比过高，所产生的效率问题会使复制能力受到限制，导致盈利能力的降低。

3.混合收入模式

与完全订阅模式不同，在混合收入模式下：SaaS收入=订阅收入+其他收入。比如电商SaaS除了固定的店铺服务费（订阅）之外，还包括流量费、交易费、交易提成等非订阅收入。

如果订阅收入占比太小，收入的可预测性就会变差。这种混合收入模式在国内很流行，因为订阅收入占比小，所以更抗客户流失，这就可以不受订阅模式回款周期的限制，集中力量把其他收入做大，国内SaaS概念的上市公司大多是这种模式。

但这并不能说明混合收入模式一定是健康的。实际上，这种模式的风险比较大，因为其他收入不可控。特别是当其他收入占比较大时，如果业务模式不能形成稳定的其他收入，整个营收随时可能滑坡，使收益变得不稳定。

4.类SaaS收入模式

所谓类SaaS收入模式，是指除了服务平台架构是SaaS技术模式外，订阅收入的占比为0。也就是说，所有收入都是“其他收入”。类SaaS收入模式的形式很像订阅收入模式，商业模式是通过业务拓展（Bussiness Development，BD）开发客户，之后依靠客户持续复购取得收入。

虽然达不到订阅收入那么准确的预测，但收入曲线与订阅模式相似；虽然没有CTS，但为了维持客户的复购，BD的服务也是有成本的。