Salesforce崛起给我们的启示：为何Salesforce的CRM模型，到中国就不灵了？

1CRM雏形初现

1999年，Gartner 提出了CRM概念，也正是在这一年，Salesforce成立。但这其实还并不是CRM最早的历史。

早在1993年，Siebel就横空出世，创造了全球第一代的CRM工具。故，从业者们称其为CRM的“鼻祖”。

在Siebel还叱咤风云的年代，CRM的核心是让销售团队可以更好地协同工作。

具体来看，如果一家公司要去打单，首先涉及的角色是商务人员。商务首先思考哪里有商机，然后针对商机写方案，方案写好后，就进入到第三步的招投标。当然，这里面还需要考虑客户是否有预算，有多少预算。这些信息都在一个项目组里共享，最后预测出这个标能挣多少钱。

众多这样的标书就组成了销售团队一年的KPI，如此一来，销售人员就可以大致预测到今年的KPI能完成多少。如果按这样的情况，难以达到KPI标准，就可以思考是商机不够，还是招投标过程中丢掉的订单太多，又或者是招标之后的实施做得不够好，导致回款不够快。

让顾问式销售团队，项目式销售团队能做项目协同、信息共享，并且能让项目经理尽可能准确预测公司今年的销售完成率，这是Siebel推出的CRM的本质。

而在这之后，Salesforce将这套理念搬到了Web上，引领了SaaS行业。Salesforce之所以能成功，在于它当时抓住了一个核心点——SFA（Sales Force Automation），而SFA是最容易让销售标准化的一个过程。 

试想一下，如果你的销售过程是足够标准化的，你的工作结果自然就可以相对准确的预测。

当然，其成功与美国本土市场的特性有极大关系，也正因如此，当Salesforce的这套理念被人挪到中国时，就出现了“滑铁卢”。

2中美销售市场差异

我们发现，Salesforce的这套思想放到中国当真是有问题的，最直接的体现就是：最早沿用这种理念的两家中国企业，销售额到了两千万美元的时候，就很难再进一步了。除此之外，国内企业互联网巨头用友曾参考Siebel做了一款产品，尽管用友有着国内最顶级的渠道团队，但最终在国内搞定的客户也不过一千家，销售额不过三千万，最终夭折。

但这并不是说用友，又或是其它先驱实力不够，相反，他们都是业内最出色的一批厂商，否则不可能走在行业之前。那么，他们为什么都失败了呢？

我们来深度解剖源于Siebel，并在Salesforce手中进一步发扬的这套模型。国内厂商都尽数失败主要有两大原因：

这套模型很适合知识型的销售

通俗地来说，适合那些“牛逼”的销售。比如：用友、金蝶、IBM这些公司的销售，这套模型很合适。

但要知道，国内这样牛逼的销售员其实非常少，这与美国截然不同。美国属于典型的知识输出国，大部分的企业都是知识型的企业。而知识型企业的销售，又是典型的项目型销售。我们所熟悉的：IT企业的销售、品牌和设计的公司的销售、营销广告类的销售，皆属于此。

但问题在于，这类销售在美国是最主流的群体，但在中国恰恰相反——国内这类销售太少。

整体来看，销售人员主要分三类：

（1）项目型销售

即上文所谈到的知识型销售。

（2）关系型/商务型销售

比如卖房、卖车、做英语培训、卖理财产品的销售人员，他们就是典型的关系型销售，或者说商务型销售。这类销售有两大特征：

特征一：单兵作战，团队协作需求低。他们需要做的就是个人和客户长期保持良好的关系，就会有人愿意买单。

特征二：长期面向大量客户

IBM、SAP这类企业的销售，每年只需要紧跟十几个大单即可。但对于卖房、卖车的这类关系型销售，他们需要面对至少上千个客户。并且众多客户里，他不知道谁最终成交的可能性更大。

这类销售在中国是最多的，从数据上看：中国大致有800万名销售，其中500万左右都是关系型销售。

（3）外勤销售

比如零售业的巡检员，他们需要在各个门店查看库存有没有补齐，如果有问题，可及时调整。

整体来看，外勤销售高度集中在农牧业和零售业这样的行业。

其核心价值在国内市场难以体现

这并不是说这类CRM没有价值。放在美国，外国人的销售工作是相对公开透明的——有多少商机、中了多少标、实施情况如何，他们能根据这些信息相对准确地推算出今年能达到的销售额。

而中国截然不同，很可能前面的这一连串过程都没有，一个美女销售或者关系极好的销售人员直接搞定了甲方，就拿到了标。

正因如此，在中国目前的环境下，项目型销售的结果很难预测。做过销售的人可能深有体会，自己本来已经中标了，但可能突然被踢掉，又或者已经进入新一轮名单后被告知失败。其原因或许是关系极好的销售人员直接搞定了甲方的领导。

我们所说的Siebel这类CRM，一个很重要的价值就在于预测销售的工作成果，而这样的情况大大削弱了这个价值。

为什么Salesforce的PaaS如此成功？

2004年，Salesforce在纳斯达克成功上市。它在经历了第一个阶段——把Siebel的CRM模型搬到Web端之后，很快又进入了第二个阶段——打造自己的PaaS平台。

1Salesforce如何拿下超大客户？

在具体分析其PaaS相关策略之前，我们先来看看，在这个阶段，对于任何一家TOB企业来说，都面临的一个至关重要的问题：怎样拿下更多超大型的企业客户呢？

Salesforce的策略显得尤为高明。

这个时候的Salesforce，其产品已经是一款很好用的普适型的工具了，卖给了非常多的中小企业。甚至已经有了十几万家付费企业。而这些付费企业里除了中小企业，还包含了很多大公司的分公司。比如惠普、沃尔玛等，它们的一些分公司都已经在用Salesforce的产品。

随着Salesforce的中小企业客户和大企业的分公司甚至部门级用户越来越多，很自然地，更多的大公司总部就开始表示，想要集团整体采购Salesforce的产品。

回过头来，我们发现，Salesforce一开始并没有直接面向大企业销售，而是从中小企业和大企业的分公司入手。当它搞定了很多大企业的一些部门后，就逐步上升到集团层面。

这个策略和TOC的一些业务思考很相似。腾讯刚开始做QQ和微信的时候都是免费的，一段时间后开始逐步提供会员增值服务。这背后其实就有着一个对应的销售漏斗模型，筛选出部分高产值的付费用户。

对应到CRM领域里，EC的业务模型也有些类似。EC很看重高产值用户，但他们并不在一开始就瞄准这类用户，而是先面向海量小公司提供产品和服务，然后筛选出有品质的付费用户。

2顺势力推PaaS平台

在这样的获客策略之下，Salesforce紧接着又迎来了第二个问题：当客户从部门级、分公司级上升到集团层面的时候，大量定制化的工作几乎不可避免。怎样满足纷繁复杂的用户需求？

举个例子来说，我们所熟悉的通用CRM场景是这样的：

CRM工具帮助企业拓客，将其客户信息呈现给用户，让销售和他的客户能有效连接起来，这其中可能运用到微信、QQ、电话、有点等各个渠道。将各渠道的信息同步之后，就可以相对全面地了解客户属性，比如与自己的关系紧密度、是刚获取到的意向客户还是自己拜访过的客户......

通过这些信息，就可以反向推动销售的进一步工作。比如：之前通话超过3分钟的客户，就主动提示销售人员，发给这类客户相关的产品资料；发完产品资料，客户查看后，系统再次提醒销售人员，让他们在三天内进行电话回访。

诸如此类的CRM应用场景，其实都是不分行业的，不论是地产、汽车、金融等等各个领域都会出现。

但这显然还并不是全部——一旦产品深入到企业内部流程，就不一样了，这绝不是通用型CRM可以完成的。

比如：一家旅游公司在客户成交前，用一款通用型CRM是没问题的，但成交后，涉及的是帮助客户做行程表；一家房地产商在成交后，要做的是帮购房者出房产证；汽车销售在成交后，要做的是帮客户订到他想要的车。

诸如此类的流程，需要的是定制化的ERP系统去完成。

事实上，Salesforce当时面临的问题就是各行各业截然不同的流程与机制，而只要涉及企业流程，往往就需要定制。尽管客户有ERP系统，但ERP与CRM之间在前端还需要衔接，于是，Salesforce推出了自己的PaaS平台。

3为什么成功的是它？

Salesforce的PaaS平台有多成功几乎不需要任何语句去阐述，正是因其PaaS的诞生，让Salesforce逐渐成长为一个不折不扣的企业级平台，众多ISV在这个平台上获益颇丰。

将视角放到全球，似乎很难找到另一个PaaS平台取得了如此巨大的成功，如果聚焦到国内，那更是相去甚远。

那么，为什么成功的是它？

如果需要一个答案的话，应该说，要想做好PaaS平台，需要有两个基本条件：

（1）前端有海量客户。

只有满足这一点，ISV到你的PaaS平台上才可能活得很好。所以我们能看到，腾讯做PaaS很成功，其海量客户资源池居功至伟。

与之对应的，国内市场上有不少PaaS玩家，没有海量客户的基础，所以其PaaS平台做得并不太好，其平台上甚至没有一家“活”得不错的ISV。

甚至，从某种程度上来说，PaaS是用户导向的，而不仅仅是技术导向。

Salesforce的成功正是基于此。推出PaaS平台之前，Salesforce已经拥有了海量用户，其ISV哪怕只是开发一个订单系统，又或是报销系统，就能活得很好。这些ISV只需要专注自己的产品即可，根本无需关心前端的用户如何获取。

（2）平台上的用户有一定在线时长，且有付费习惯。

试想一下，如果平台上的用户几乎没有多少在线时长，活跃度极低，同时没有付费习惯——那么，用户付费的压力其实就转交给了ISV。

但问题是：如果你自己收不到钱，ISV为什么就能收到？这也让人头疼。

4从CRM到SCRM

实际上，在Salesforce打造自己的PaaS平台的同时，还开始尝试将产品“挪”到了社交平台上。这是在其将Siebel的CRM模型搬到Web端之后的又一颠覆性决策。

当Salesforce开始进军Social领域，并取得了极大的成功后，大量与社交紧密相连的公司就涌现出来了。最典型的莫过于Slack和Fredesk。

1Fredesk

Fredesk是一款客服产品，它与过去的客服产品最大的不同是——它与Twitter连接起来了。

外国人有个习惯，如果他买了一款产品觉得不好，就喜欢在Twitter和Facebook这样的社交平台去吐槽。当企业托管了自己的Twitter账号，Fredesk就可以自动抓取投诉的客户信息，并将这些信息导入企业的客服工单系统中。

比如：惠普是Fredesk的用户，Fredesk会将Twitter上吐槽惠普的问题都抓取出来，导入客服工单系统中。这之后，客服再将产品问题提交给企业的工程部去处理。当工单处理结束后，企业就在Twitter上@这个客户，告诉他问题已经解决，可以点个赞。

基于这样的产品思路，Freshdesk的产品爆发力极强，两年多的时间里就拿下了十万家付费企业。

2Slack

众所周知，Slack是全球增长最快的SaaS公司，它为什么能快速爆发呢？

首先，国外的职场人群是公私分明的，哪怕他们日常所用的社交工具已经非常出色，但也不会在上面处理工作。他们的日常工作沟通，主要通过邮件来完成，甚至可以因为讨论一件事情，来回发上百封邮件。

后来他们也觉得这样的工作方式过于麻烦。这时候，Slack横空出世，将一百封邮件变成了两封：第一封发出的时候内附一个链接，点击链接即可进入讨论组，大家在讨论组里完成工作探讨，并将文件归档，最后再发一封归档邮件出来。

这对于国外的用户而言，简直再合适不过了！

Slack的核心并不是解决企业内部沟通的问题，企业内部沟通，他们大都已经有了一些不错的工具可以完成。但外联商务沟通的难题，在Slack的产品中得到了近乎完美的解决。

多说一点，Slack的讨论组其实类似于我们所使用的微信群，便于企业内外部的即时沟通协作。

所以，整体来看，Fredesk利用了社交网络抓取投诉信息，解决客服问题，而Slack又利用社交网络的沟通能力提升了企业效率。这都是企业在社交化商业场景的极致体现。

3Salesforce的Maketing Cloud

过去的广告是中心流量，PC就等于浏览器，浏览器就等于百度，只需要在百度投放广告就可以等着转化了，但今天显然并非如此。我们能清晰地感受到，广告开始从百度投放逐步往社交广告朋友圈、今日头条等平台上迁移。

被动等待广告转化，再获取商机的时代早已不再，今天的企业投放营销广告，需要主动推送到微信朋友圈、今日头条等平台，将广告推送出去之后，则需要有一个展示页面或H5页面，并和CRM系统紧密连接，最终将客户信息汇集到企业中。

不但如此，企业通常是在多个媒体同时投放广告，还需要监控哪个媒体更有效，ROI值更高。这个过程，也需要通过CRM系统获取数据信息后进行分析后统计效果。

以上这两大能力，就形成了一个Maketing cloud的雏形。

那么，为什么Salesforce做Maketing cloud的优势就如此巨大呢？

其原因就在于，用户使用了Salesforce的产品后，其资料就存在了它的CRM系统中。

这时候，Salesforce就有了用户的基础画像，大概知道客户的标签，与社交媒体合作投放广告的时候，根据这些标签做定向投放，效果自然更好。投放广告后，直接将销售线索引入了CRM系统中，再由销售人员实现转化。

综合上文所描述的，以Salesforce的Maketing cloud为代表的SCRM就开始出现在越来越多用户的视野中。

谈到SCRM，通常是以下三个形态的能力：

形态一：帮助企业将广告投放到社交媒体中，再帮其把销售线索收回到SCRM系统中，接下来销售人员去做线索转化。

形态二：主动将社交媒体中的用户投诉信息抓取到系统中，再由企业员工处理投诉信息。

形态三：追踪员工转发文章等企业信息所带来的商机，并对这些商机进行统一管理。

当Salesforce走到这个阶段，很快就抓住了它的第三个机会，于是，从2012年开始，Salesforce就开始称自己为SCRM。

实际上，过去的客户关系是线下的，或者电话联系的，而今天却几乎都融入到了社交网络中。所以从本质上来说，CRM的发展方向一定是SCRM。

5Salesforce的第四次契机——AI

如果说Salesforce在抓住了SCRM的契机迎来了全新的发展，那么，在这之后，它所抓住的第四波发展机会就最终奠定了其在全球CRM市场的绝对领先地位。

过去，CRM中的数据都是靠销售人员手工录入的，而这个时候的Salesforce，则是直接将社交网络中的数据同步到系统中。大量来源于社交网络的销售线索、大量客户投诉信息都可以直接汇集到CRM工具内，客户资料是海量且相对全面的。

这个时候，Salesforce就发现，自己可以通过大数据做AI了！

一提到大数据，我们能感受到的，大概有三个阶段：

阶段一：数据洗刷

企业数据来源极多，且散乱。在这个阶段，厂商可以帮助客户将这些数据整理成有序的表格。

阶段二：数据可视化

在完成数据洗刷之后，我们往往要输出两类图表——一类为企业管理而生，一类为销售而生。

举个例子来说，“为销售而生”的图表，至少需要销售人员对他所服务客户的属性一目了然——清楚地知道客户对什么感兴趣、以前有没有投诉过自己、什么时候通过电话、和自己的关系紧密度如何......

阶段三：AI赋能

AI的崛起，让企业可以通过云端的客户标签更好地反向推动销售人员工作。

比如：及时发现某个客户可能快流失了，需要尽快付诸行动留下客户。又比如：数据显示某个客户投诉了你，可猜测出他投诉的是哪几个问题，系统会弹出一个知识库，帮助你去回答和解决各种各样的问题。

不但如此，这时候AI的出现让CRM出现了本质的改变。

过去都是“人为系统服务”，需要人不停地向CRM中输入数据，从而让管理者看到数据图表。而今天的SCRM，是直接从社交网络中抓取各类数据生成图表，反向驱动销售工作，并不需要销售人员录入数据，是与社交网络中的客户交流后，系统自动输出的图表。

这时候的Salesforce正是处于大数据的第三阶段，以大数据为基础，让AI为企业赋能。

为什么Salesforce成为了一家如此伟大的公司？

它在牢牢把握住了每一个爆发节点，并结合市场特征不断尝试新的变革。一个让CRM从工具走向平台，再走向社交网络，最后又走向AI的巨头正是这样，一步步演化而来。 

6总览中国企业服务CRM云图

CRM这一概念，Gartner早已给出了明确定义——客户关系管理。不论CRM服务商们如何出招，最终都是为客户关系服务的。

但国内CRM市场的本土化特征又极其明显，首当其冲的就是——社交网络远不如美国开放。这注定了以营销自动化为首的，需要高度借力社交渠道的工具举步维艰。

图为《中国企业服务CRM云图》

可以看到，图中并非只有销售CRM服务商，与销售/营销/服务有关联的细分领域都呈现在其中。

按照Gartner的分类，销售、营销、客户服务、电商都应归类到CRM范畴中。但我们已将电商单独归类，在此图中不做拆解。

此外，我们将SCRM作为其中的一个细分领域。尽管按照Salesforce的实践和目前全球CRM的实践来看，CRM的一大趋势或许就是发展为SCRM，但从厂商核心能力而言，还是各有侧重。在这里，我们将产品核心为Social的CRM服务商拆解到SCRM领域中。

原文来自:WPS企业服务研究院

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