行业观察
SaaS是Software – as – a – Service的简称 —— 软件即服务。
跟常规软件相比，SaaS特征是：企业不用购买、构建、维护使用软件的基础设施，只需要向SaaS厂商购买软件服务，按服务内容和时间长短付费，通过互联网使用服务。这就类似，从自己买车到手机叫车。
SaaS针对各行各业都有，针对美业的就是美业SaaS。我们曾经报道过多家美业SaaS，例如《“美管加”获京东金融5000万投资，美业SaaS+京东＝？》、《现场 | 有赞发布美业SaaS，不玩流量只做软件的白鸦这样诠释“新零售”》。
在《中国美业报告2017》里，我们估算市场上知名的15家美业SaaS，覆盖率不超过整个美业门店市场的10%，即使用SaaS的门店不超过20万家。
时至今日，美业SaaS到底发展如何？机构对于SaaS真实需求是什么？SaaS未来可能发展方向是什么？今天我们做一个分析。
文 /《美业观察》龚伟 发自成都
大数据
▷ 谈到SaaS，就不得不谈下耳熟能详的“大数据”。SaaS就像汽车，数据就像汽油，用户就像油田，只有实现：用户生成数据（产油） → SaaS收集、分析和使用数据（用油）→ 机构通过SaaS提升运营效率（开车），SaaS价值才能体现。
▷ 那么，到底什么是大数据？
▷ 美国第一家信息技术研究和分析公司Gartner Group定义：
1、大数据是信息资产；
2、信息资产是海量的、多样化的、高增长率的；
3、具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的新处理模式，才能用好这种信息资产。
▷ 全球最著名管理咨询公司McKinsey & Company全球研究所定义：
1、大数据是数据集合；
2、数据集合的规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围；
3、具有海量数据规模、快速数据流转、多样数据类型、价值密度低四大特征。
▷ 需要明确的是，大数据涉及到“数据”和“信息”两个概念，这两个概念完全不同：
数据：对信息的数字化记录，本身并无意义。
信息：把数据放在一定背景下，对数字进行解释、赋予意义。
▷ 进入信息时代后，人们趋向于把所有存储在计算机上的信息，无论是数字还是音乐、视频，都统称为数据。因此，SaaS储存的数据可能有客户数据、营收数据、进销存数据等，通过对这些数据分析后，才能获得信息。这些信息，才是真正的“大数据”，才能有商业使用价值。
▷ 总之，大数据 = 数据存储 + 数据解读 + 数据使用。
美业机构怎么用好SaaS？
▷ SaaS落地实施，不在于“机构花钱购买了软件”，不在于“机构已经安装了软件”，也不在于“机构已经培训所有人使用软件”，而在于“机构的SaaS是否产生持续增长的数据，且数据被用于持续提高机构运营效率”。
▷ 对于美业来说，SaaS可选择种类有：核心全流程SaaS，以及某个模块SaaS（例如：CRM、推广、预约）。同时，使用SaaS目的也分为：用作日常工具，用作增加收入。
▷ 不少机构在采购SaaS时，自己需求也不明确，最常见的是希望SaaS能一次性解决所有问题，既能提升管理，又能拓客，还能提高客户满意度。然而，这显然不是SaaS能解决的，只是使用SaaS会让解决这些问题的概率更大一些。
▷ 那么，到底怎么用美业SaaS？
▷ 正如上一节所说，SaaS分为数据存储、数据解读、数据使用3个步骤，先说数据存储。以医美为例，客户流程大致是：看到机构推广信息 → 在线/电话询问客服 → 到机构见咨询师/医生 → 成交 → 医生/护士/美容师服务 → 客服部维护。
▷ 在这个流程里，医美机构有机会获得的数据有：
身份数据：姓名、电话、性别、住址、身份证号等。
对接数据：哪个在线/电话客服登记的？聊了什么？（在线聊天记录或电话录音）哪个咨询师接待的？聊了什么？（有些医院会在咨询时录音）哪个医生/护士/美容师服务的？哪个客服维护的？
消费数据：买了什么项目？分别花了多少钱？做了哪些项目？存了哪些项目？
其它数据：从哪儿知道医院的？来医院做过几次？开什么车？家里有什么情况？
▷ 接下来就引出一系列问题：假设机构已有强大SaaS系统，上面这些数据能在每个环节被全部录入系统吗？录入系统的数据真实吗？缺失的数据怎样补充？伪造的数据怎样识别？
▷ 此外，还有很多数据，目前几乎是无法记录的：
客户到院后等候了多长时间喝到水？
在等候过程中被关怀了几次？
等候了多长时间做到治疗？
治疗时间是多长？
治疗使用了多少耗材？
术后休息时间多长？
客户今天一共在院内呆了多长时间？
给今天医生/美容师服务打多少分？
▷ 事实上，恰是这些几乎无法记录的数据，对机构的使用价值更大。
▷ 这就涉及到两方面，一方面SaaS厂商需要提供更强大的数据抓取功能（例如通过人脸识别、摄像动线分析等技术，获取客户线下行为数据），另一方面机构需要设置更完善的数据目录，找到具有核心价值的数据。
美业机构需要怎样的SaaS？
▷ 解决数据储存之后，更难的题目出现了：如何解读数据？
▷ 现有SaaS数据分析功能已算完善，一些数据可视化功能也做得不错。但是，机构人员解读数据能力参差不齐，老板、高管扮演“看报表”的角色，把他们分析出的结论，转化成行动方案，让一线服务人员照此执行。而问题就容易出现在这里。
▷ 服务业数据复杂度高于零售业，特别是“服务质量数据”本身来源就不太可靠，加上管理层跟客户之间始终隔着服务层，对数据解读难免出错，造成行动方案也跟着出错。理论上，让服务层解读数据，得出的信息更准；但是，服务层因为多种原因，数据解读能力极其有限，无法胜任。比起数据存储，机构或许更缺乏的是数据解读能力。数据解读能力提升以后，数据使用才更加可靠。
▷ 至此，我们就设想，门店或许真正需要的不是这样的SaaS —— 把客户到院频次、消费、项目等变成一张好看的图表，便于机构阅读和分析；而是需要一个人工智能SaaS —— 小王，不用管这张图表是什么意思，你只需要给张姐打电话推荐C套餐卡，她一定会买。
▷ 总之，美业SaaS绝不是伪需求。只不过，现在机构提出的需求是不是真正的需求？现在SaaS厂商提供的供给是不是正确的供给？还需要继续探索。
