企业如何避免为不合适的软件买单？

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对于需要采购的企业用户来说，除了头部十年以上的老牌厂商之外，新兴品牌在市场上并没有足够的知名度。因此，当疫情一下子把“采购一款适合自身的数字化工具”这一难题丢给老板的时候，很多人需要从零开始。特别是一些中小型企业，在“新手学习期”仍然还要为错误的决策“交学费” 。
（图片来源于网络）
那么，为什么公司不能一次性购买正确的SaaS呢？很多企业在进行数字化选型的时候，很容易一头扎入产品和功能的海洋，而忽略了更加核心的东西。
理解技术与现实之间的差距对于缺乏数字化经验的企业而言，采购SaaS的契机可能只是一种朦胧的“技术焦虑”——毕竟上上个时代被淘汰的企业都是吃了这个亏。如今，紧跟技术变革，已经是企业的一种本能。一些人甚至会非常极端，认为“技术越先进越好” 。
但事实上，现在人工智能技术与商业应用之间，仍然存在较长的差距。不仅技术仍然不够成熟，商业应用场景也十分局限。
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比如，2020年3月倒闭的智能会计工具 ScaleFactor曾是硅谷投资人热捧的独角兽，卖点是“通过人工智能自动化生成财务报表” 。在融资1亿美元后，ScaleFactor被媒体曝光出所谓的人工智能其实是“人工”的智能——该公司聘请了大量人工外包支持。在丑闻的冲击下，该公司在融资1亿美元后却迎来了倒闭。
"根据前员工的说法，‘人工智能’并没有制作财务报表，而是由数十名会计在ScaleFactor的奥斯汀总部或菲律宾的外包办公室手动完成大部分工作。一些客户说，他们收到了充满错误的账本，被迫重新聘请会计师，自己清理这些烂摊子。"
在B端市场，很多以人工智能为噱头的SaaS产品也是同样的情况。对于一些“冲动型”采购者，如果没有对技术有足够的理解，也就无法明白技术如何推动业务的具体逻辑。而如果技术与业务需求脱节，那么采购软件的钱多半会“打水漂” 。
平衡不同角色的特点在现代企业中，采购一款软件决策人的角色越来越多。除了“一把手”，销售主管、技术主管、市场主管、增长主管、产品主管等各类角色的支持。在这些不同背景身份的人看来，选型决策的要点也不一样。
比如高层管理者也许会执着于解决特定的人员管理问题，或对“花哨功能”更加看重。比如，最初CRM软件打动一些老板的吸引力不在于“赢单”而在于解决“撞单”问题。CRM软件中，设置了销售线索的公海池/私海池的模块，一个新线索录入后三个月没有任何进展，该线索会自动从私海池转移到公海池中，面向团队所有成员开放并从时间上判断决定客户归属——谁先建立了该客户的完整资料档案，线索就归谁。
而对于技术主管来说，数据的兼容性，功能的稳定性以及是否开源等，才是核心考察点。即使通过了技术、管理者的考核，也可能会在法务那里翻车——毕竟在数据合规问题上，法务具有一票否决权。不同角色的特点对采购的结果会有巨大影响。决策者应该认识到这一点，并将这一步骤更加前置。
问对问题，问对的人问题“选错软件不可怕，最可怕的是问错问题。”这句话经常出现在SaaS买卖双方沟通过程之中。比如一个企业要解决营销中“如何提升用户留存率”的问题。但如果将这个核心问题作为考核标准，那么市场上大部分的营销类SaaS都能满足这一需求。

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