作者现为风险投资人，Coderrect联合创始人兼CPO。在此之前，宋杰先生是LogicMonitor的联合创始人兼CTO。LogicMonitor提供世界领先的IT系统性能监控服务（Monitoring-as-a-Service），客户包括阿迪达斯，黑石集团，科氏工业，索尼，奈飞等知名企业。LogicMonitor于2018年以数亿美元的价格被私募股权基金收购。各种讨论、合作、咨询可以通过电子邮件jsongrts@yahoo.com与作者直接取得联系。
LogicMonitor是一家以企业为产品对象的SaaS公司。在企业的创办，成长和退出过程中，我积累了一些在美国作企业级SaaS产品的经验，也踩过不少的坑。希望能通过这篇文章和大家分享一些不成系统的思考，但请大家不吝赐教。需要指出的是，这些思考大多和在美国作企业级SaaS产品有关，不宜外推到其他业务和地区。
什么是对的产品？
什么是对的产品？这个问题是决定企业成败的首要问题。
几年前，美国的两家投资机构对数百家失败的初创企业做过调查，得到以下的结论（见附图）：
这个调查结果显示产品是导致初创企业失败最主要的原因。而开发了没有真正市场需求的产品，在两个调查中都高据首位。
怎么选对产品，以下是我自己的几点体会。
从工作经验出发vs. 从技术出发
最容易成功的产品，是基于自己的工作经验作出来的产品。一方面，因为是自己天天从事的工作，所以对现有产品的不足，对行业的痛点，会看得深，看得准；另一方面，因为自己在这个行业里面，必然会具备一定的人脉，这对于后续作用户调研，找试用客户都有很大的帮助。
创办LogicMonitor之前，我在加州一家广告平台公司工作。平台每天发送约80亿个广告，每个发送都有严格的时延要求，因此对整个系统性能的监控就特别重要。
我们试用了当时市场上的多款性能监控软件，都不能满足要求。和身边的朋友咨询，他们也有同样的问题。正是基于这些从自己工作中体会到的痛点，我和一位朋友创办了LogicMonitor。由于需求抓得准，开发了半年，在只有一个粗陋原型的情况下，就开始有了付费用户。
这些年人工智能很火，我们看到很多初创公司不是首先去发现一个有价值的商业问题，然后再利用人工智能技术构造相应的解决方案；相反，他们是先搞一个技术，然后再拿着这个技术到处去找可以用得上的商业场景。
最近老是能读到某某公司由于技术不能落地从而导致业绩不佳，估值下降的新闻，基本就属于这一类。
做垂直利基市场vs. 做平台型产品
美国的企业软件是一个巨大的，高度细分，高度专业化的市场。一家公司如果能从一个具体的垂直领域切入，找准一到两个痛点，就能喝上汤，甚至吃上肉。
我认识的一位朋友，她的公司作会计方面的软件。但她并没有去作一个和SAP，ORACLE这样的巨头竞争的全功能会计软件；相反，她只聚焦在整个会计流程中很小但特别繁琐的一个环节– 帮助财务人员在月末季度末能高效率的结账（closing the books）。
凭着这个一招鲜，她的公司16年上了市，现在市值也差不多30亿美元了。巨头们因为这一块油水小且繁琐，不仅没有打压她，反而和她发展了合作关系。
反面的例子在我身边也有。我的一位老师，在AWS刚推出不久，就敏锐的意识到企业会有建造私有云的需求，因此创办了世界第一家私有云软件公司。因为占得先机，他们立刻成了资本市场的宠儿，吸引了Benchmark，NEA等一线风投的大笔投资。
这种平台型软件，IBM、VMWare、DELL这些巨头自然不愿让一个初创小公司来控制。他们纷纷为后推出的，具有开源性质的OpenStack背书，尽管OpenStack当时在技术方面远不如前者。后来，我这位老师的公司只能贱价出售，很多投资人都以亏损收场。
平台型产品有很多成功的例子，但数量远远小于垂直市场，而成功的难度，则远远大于作垂直市场。就性能监控这么一个小小的垂直领域，这两三年就有AppDynamics（37亿美元）、DynaTrace（60亿美元）、SignalFX（10亿美元）、Datadog（100亿美元），NewRelic（40亿美元）等企业，其他退出价格在几千万到几亿美元的企业则更多。
初创企业各个发展阶段的产品战略
春天播种，夏天施肥，秋天收割。庄稼要有好的收获，必须要在正确的时间做正确的事情。同样，企业的产品战略也必须配合企业的发展阶段。
作企业产品的初创企业一般要经历三个阶段：寻找PMF（Product-Market Fit）的早期阶段，打造企业营销模式和组织团队的成长阶段，以及大规模投入的高速扩张阶段。
在寻找PMF的阶段，产品的设计定位必须由创始人亲历亲为。这个阶段的主要工作有两块：一是大量的用户调研（建议把调研100家目标客户作为一个强制指标）；二是找到一两家pilot用户，通过和他们的密切合作迭代出包含核心功能的MVP（Minimum Viable Product）。
这个阶段，初创企业经常会踩这样几个坑。
不调研，不大量的调研，不大量的用正确的方法调研。毛泽东在“反对本本主义”中描述的现象“只有蠢人，才是他一个人，或者邀集一堆人，不做调查，而只是冥思苦索地”想办法“，”打主意“，仍然在创业群体中大量的发生。“须知这是一定不能想出什么好办法，打出什么好主意的。换一句话说，他一定要产生错办法和错主意。”
在寻找pilot客户的过程当中盲目的追求大企业。找pilot客户的标准是1）你和他们有良好的个人关系；2）你的产品打中了他们的痛点，所以他们愿意作为小白鼠，和你一起把产品打造出来；3）组织内部具体使用产品的人愿意和你互动，交换想法。这些要求，大企业都不容易具备。反而是寻找中小型的，具备开放文化的企业作为pilot客户更合适。
在成长阶段，产品在这个阶段要解决的一个主要问题是随着功能的增多，如何把产品打造成高度可配置，高度灵活的系统，从而消除或者减少定制化的难度；二是逐步增加大企业用户需要的功能，为下一步销售的move up打下基础。关于这两点，后续几节会有更多介绍，这里就不展开了。
这个阶段，企业最容易犯的错误就是不聚焦。企业熬过了PMF阶段，开始有了一些用户。他们的各种需求（即使是和公司业务关联不大的）必然通过各种渠道反馈到初创公司，创始人会一下子面对很多的商业机会，从而失去定力，开始开发多种产品。钻一厘米宽的洞，但打它五公里深，这是初创企业早期活下去的不二法门。
在大规模扩张阶段，产品的主要目标，一是把产品做得更稳定更安全；二是适度的开发关联产品，以更好的支持这一阶段常用的land-and-expand战略，提高单个客户每年的订阅付费。
产品要聚焦
多数美国企业对系统的集成能力较强，因此他们倾向于购买细分领域中最好的产品，然后自己把多个产品整合成系统。这个特点决定了软件公司要聚焦，要把自己的产品在细分领域做到最好，而不是贪多求全，门门有，样样瘟。
在系统性能监控领域，当下最热门的公司非Datadog莫属。它今年九月上市，目前市值接近100亿美元。下图是Datadog的产品发展历史。
从这个路线图我们可以看出，即使是Datadog这么一个优秀企业，从2010年创办到2016年间都只专注于IT基础设施的性能监控。直到企业成立7年后的2017年，才逐步介入了性能监控的其他三个细分领域：APM，日志和用户体验监控。
也有反面的例子，笔者的一位朋友，在国内有一家主要从事网络设备产品开发的初创公司。因为准备开拓美国市场，通过VC找到我。经过交流，我发现公司一共有五，六种产品，而且产品之间的关联比较松散（涉及大数据，安全，远程培训等多个领域），都是在主推网络设备的过程中，应客户要求开发的，不具备强大的竞争力和通用性。
我建议他在深入调研北美市场的基础上，聚焦一种产品。可惜，这位朋友觉得所有的产品都是自己的孩子，而且每个产品似乎都能找到一点用户，一个也不愿意放弃。
他公司并不大，研发人员在50人左右。这样一个规模，要支撑多个跨度较大的产品，又是在企业产品竞争最激烈的美国市场，胜算可想而知。
但也需要指出，聚焦不是绝对的，当企业进入规模扩张期以后，适度的开发一些关联产品，从而提高已有客户的订阅费用也是必须的。
企业软件销售，一般采用land-and-expand的打法，即通过核心软件进入用户，然后靠关联产品扩大对用户的销售额。Datadog就采用了这样的战略，在2017年之后通过收购和自研连续推出了APM等三款关联产品。目前它关联产品的营业额已经占到总营业额的16%，在未来几年预期会增长到30%左右。
避免定制化工作
toB产品都会有一些定制化的需求，但要尽量的避免、减少企业自身承担的定制化工作。
产品定制化有以下几个危害：
拉低企业的盈利和毛利水平。下图是美国一家上市SaaS公司ZUORA的季报片段
从上面的数据可以看到，ZUORA 19年二季度软件订阅的收入为5100万美元，成本1300万美元，毛利74%；而为用户定制产品/部署产品产生的收入（图中professional services部分）为1900万美元，但其成本为2100万美元。这一下子就把毛利拉低到了50%。
阻碍企业研发的快速前进。我认识的一些公司，由于产品的功能抽象、可配置化作得不好，导致对每一个客户都需要修改部分核心代码才能满足用户需求。这一方面降低了产品部署的速度，延缓了收入的实现；另一方面，大量的代码版本导致后续的维护困难。用户越多，维护代价越大，用来研发新功能的资源越紧张。
怎么减小定制化对企业带来的负面影响，主要有以下几种手段。
首先，需要研发团队对产品核心功能有高度的抽象能力，这能保证产品核心概念的稳定，从而使得核心代码具有很强的通用性。
其次，产品要尽量可配置化。拿大家都熟悉的Windows为例，它从背景到屏保，从鼠标样式到显示语言都可以由用户自己定制，而不需要微软的程序员修改代码。
再次，对于非核心功能，要勇敢的对用户说不；对于特定用户的特定需求，要尽量把它通用化，而不是简单的就事论事的解决。
最后，可以考虑提供二次开发的接口，这样可以把复杂的现场实施工作转移给埃森哲这样的专业公司，从而保持自己的队伍精炼。
Move Up要循序渐进
相比于SMB和MID-MARKET客户，企业客户（Enterprise）具有客单价高，毛利高，流失率（churn rate）低的特点。同样的销售额，资本市场会给客户主要是enterprise的产品更高的估值。
但是除了一些特殊情形，初创企业在美国不适宜一来就做Enterprise市场。
美国的大企业和国内一样，采购程序复杂，审批流程长，一个单子大概需要六到九个月的时间才能拿下来。而且大企业对供货商的资质有很多要求，比如24/7的技术支持，各种费时费力才能取得认证，小企业一般都不能符合要求。
美国的大企业出于各种原因愿意邀请一些小企业作PoC（Proof of Concept），但签约的比例很低。我在Mucker Capital作顾问期间辅导过一家初创公司。第一次和它的创始人交谈时，他信心很足，告诉我他们在不少大公司作PoC。结果三个月后，我们再次会面的时候，这些PoC还处于进行时，没有一个成交的。
但创业者也不能就此走向另一个极端– 躺在SMB和MID-MARKET的舒适区不思进取。要提高企业估值，做大企业，move up是必经之路。从产品的角度讲，在企业进入增长期之后，就要开始布局针对大企业客户的功能。
以LogicMonitor为例，我们大概在2014年前后开始开发大型时间序列数据库以做到可以支持单客户10万台设备的规模，当时最大的客户设备数量也就在5000左右。2016年，公司的销售、财务、技术支持团队开始逐渐成熟，公司开始进入大企业市场，拿下的第一个大客户就是6万多台设备，年订阅费超过百万美金。如果我们没有提前布局，这样的客户就只能白白放过了。
