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|SaaS是「包治百病」的良药吗？( 二 )


03 SAAS更适合什么行业？
SaaS不适合操作性强的行业 ， 例如重餐饮行业 ， SKU多的行业 ， 反之就适合 。
重餐饮行业的特点是每个门店都由多个部门、多个电脑组成 ， 有的还要连接大量不同的打印机等终端设备 。
这类门店本身就是一个独立性很强的局部机构 ， 因为操作量大 ， 对稳定性要求也很高 ， 使用SaaS反而会出现稳定性隐患 。
反之 ， 轻餐饮如奶茶店这些 ， 因为通常只完成收银 ， 设备也很少 ， 所以SaaS还可以使用 。
在我看来 ， SKU多的行业 ， 比如服装连锁行业是不太适合使用SaaS的 。
因为中大型服装连锁SKU数量超过5万是很普遍的 。 由于每季都要上新款 ， 一款因为颜色和尺码的原因往往包含10个以上的SKU ， 导致SKU的膨胀非常快的 。
SKU多的还有超市门店 ， 超市收银点多 ， 收银量大 ， 对系统稳定性要求非常高 ， 所以使用SaaS的概率几乎等于0 。
很多生产制造业的ERP ， MES和仓库管理等系统 ， 对稳定性要求也很高 ， 使用频繁 ， 对操作性要求也非常高 ， 这些行业也不适合SaaS模式 。
上面讲的这些行业应用 ， 多是在供应链管理方面 ， 业务之间关联性非常强 ， 一个地方稳定性出现问题 ， 往往会影响到很多方面 ， 一个错误就可能导致后续多个错误发生 。
所以 ， SaaS适合的行业往往是数据多、读取操作比较少的行业 ， 比如CRM 。 这类产品多是看客户的数据信息 ， 客户数据之间关联性也很弱 。 即使需要录入新的客户数据 ， 强度也不会很大 ， 哪怕网络发生问题 ， 后面录入也可以 。
SaaS适合不适合某个行业 ， 关键还是要看数据量和关联性 。 数据量越多关联性越大 ， 则越不适合 。
大家可能有疑问 ， 人家淘宝和微信那么多数据 ， 为啥也使用云模式 ， 即数据集中在服务器端的模式 ， 和SaaS本质差不多 。
记得前些年很多人把双十一和12306买票做对比 ， 觉得12306和双11相比简直弱爆了 ， 一般外行人或者行业非资深的人都会这么看 。
之所以这么看 ， 是因为这种对比只考虑了数据量 ， 而没有考虑到数据的关联性 ， 单纯数据量的比较是不科学的 。
为了解释关联性 ， 我举个行政部门办事的例子 。 如果大家办的事情都是一件事而且是一样的 ， 提升处理能力的方式很简单 ， 投入10倍的办事人员 ， 就能提升10倍的速度 ， 因为这些事务之间是独立的 ， 无关联的 。
可当大家需要办理多个事情 ， 而且事情之间是有先后顺序的 ， 事情办理的时间也存在不确定性 ， 我们还能够简单的加多处理人员来提升效率吗？
因为关联度高 ， 导致问题变得复杂 ， 任何一个地方都可能出现瓶颈 ， 简单加人可能带来混乱 ， 导致相反的效果 。
淘宝微信这些场景 ， 大量数据都是非关联的 ， 而且是生成后就很少变化的数据 ， 非常适合使用CDN(一种非常成熟的互联网缓存技术) 。
因为数据之间是独立的 ， 所以可以直接通过添加机器量来扩大处理能力 ， 专业名称叫做线性扩展 。
再有 ， 当大家去羡慕人家强大的数据处理能力的时候 ， 其实也要看看这些巨头投入的机器数量是多少 ， 带宽资源是多少 ， 人力成本是多少 。
再加上盈利模式不同 ， 也让巨头可以通过垄断 ， 承担这些高昂成本 ， 同时实现非常高的利润 。
所以 ， 很多SaaS企业喜欢拿淘宝和微信来做类别 ， 觉得以后自己规模扩大了 ， 数据处理能力不是问题 。 这种思路往往忽略了很多SaaS行业的数据都是强关联数据 ， “他人的金刚钻未必能搞定你的瓷器活儿” 。
04 影响数据量的多种原因
影响数据量的因素是多个方面的 ， 门店数量、SKU数量 ， 显然这两个数量越多 ， 总体数据量越多 。
另外一个因素大家往往会忽略 ， 就是用户使用的模式习惯 。 例如 ， 服装门店的应用 ， 如果收银员只完成收银工作和查个别款的库存 ， 提交和返回的数据量很少 ， 所以出现问题的概率会降低 。


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