Salesforce 于 1999 年成立，2004 年上市，今年是其上市的第 20 周年，最新季度报显示收入约 91 亿美金，ARR 约 364 亿美金，最新市值 2,450 亿美金。
OpenAI 于 2015 年成立，ChatGPT 于 2022 年 11 月推出，根据最新新闻，在商业化不到两年时间，其 ARR 已达 34 亿美金，其中 ChatGPT Plus 贡献了 19 亿美金，最新市值接近 800 亿美金。
因此，以美国为主的北美市场通常是软件及科技创业者迈向全球的第一步，这里不仅诞生了许多具备产品创新和技术特色的 SaaS 及软件公司，而且在生成式 AI 从硅谷席卷全球的这两年，软件产业也最先被“渗透”，甚至最近有人大呼：“AI 已来，SaaS 将死？”
Linkloud 作为近一年穿梭于中美两地最频繁的团队之一，最享受的过程便是陪伴正在探索或已经积极实践全球化的华人创业者，在湾区与我们特邀的当地 SaaS 创业者和科技大厂从业者的相互切磋和深度碰撞：
为什么美国市场不仅是最好的土壤而且是“必争之地”？
为什么要如此重视所谓的“产品力”？到底产品力拆解成哪几个方面，能让用户立体地感受出来，这就要追溯到如何精准定位“ICP”？
为什么近年来我们发现 PLG 与 SLG 越来越不“冲突”？是因为生成式 AI 向企业级客户渗透速度提升，还是两者的协同效应越来越强？
还有，北美的企业级客户，到底最看重哪些因素？是所谓的合规、隐私保护、还是回到本质是“贴身服务”？
最后，如今在 IPO 市场依旧乏善可陈的时候，SaaS 的估值回到了怎样的“理性”标准？而为什么并购市场异军突起并享受不错的回报？
不一而足，带着创业者们对这个听起来美好实际挑战重重的市场的无数个问题，我们走访了上百位出海企业创始人、美国本地 SaaS 优秀代表和初创新秀，还有在各类型 SaaS 和 AI 公司产品或增长一线的同学，将核心问题和答案整理为以下长文，希望对大家有所启发！
01
为什么美国市场始终是必争之地？
众所周知，相比于中国的 2C 业务，美国在 2B 领域的成熟度和规模上都相对更领先——企业对 SaaS 产品的接受度和付费意愿更高，平均一家公司会使用超过 200 个 SaaS 工具。背后很重要的原因之一，是公司不论大小都倾向于通过购买而非自研的方式来解决非核心业务需求。尤其是对于那些技术持续创新、标准频繁更新、合规要求复杂的领域，采购是更为高效和经济的选择。
另一方面，用户习惯和国内也有显著差异，一个分享嘉宾给了一个有趣的比喻就是，中餐厨师喜欢用一把刀搞定大部分烹饪，而西餐厨师则是用不同的刀切不同的菜。所以每个细分领域都能诞生优秀的产品，不同产品之间依靠各种标准协议或 API 互联互通。在这样的土壤中，我们看到了一个成熟且高度竞争的市场：- 尊重价值：客户很尊重供应商，对好的东西付费意愿很强，小客户自助付费是常态，大客户 ACV 可以高达数十万美元；
- 高度竞争：通常一个类目中会有多家相似产品，在应用场景或者细分人群上各有差异；
- 创新驱动：尊重创新的市场，鄙视抄袭的产品，差异化是生存的必选之题；
- 云是主流：美国大部分客户已经习惯全部上云，对公有云的接受程度是全球最高。
- 客户非常 Hands-on：由于人力成本高，终端用户对服务的预期相对不高，遇到问题第一反应不是找客服，而是自己翻看说明文档，动手能力和意愿相对较强。
也正因此，低摩擦的 Onboarding 流程和完整的产品文档或手册就显得尤其重要了，这可能是最容易被忽视的一个挑战所在，实际上 ROI 是非常高的一个投入。ICONIQ 在 SaaStr 上发布的一级市场 SaaS 公司业绩 benchmark这个也就不难理解，美国的软件生态如此丰富，以至于 2,000 万美金 ARR 的规模也才刚刚从“Early Stage（早期阶段）”毕业。02
面向美国市场做产品有哪些共识？
重视 ICP (Ideal Customer Profile)
在和创业者交流的过程中，ICP 是个非常高频被提到的概念。和分享嘉宾们复盘 ICP 探索过程时，我们发现专注的重要性愈发凸显：在创业初期专注于一个特定细分市场，选择一个规模适中（2-20亿美元足矣）的市场，这样的市场既足够支撑公司成长，又不至于过早吸引大型企业的直接竞争。而寻找 ICP 的过程，本质上就是市场感知与信息收集的过程。除了常见的“找 agency”、“访谈友商前员工”、“约聊同行用户”等常规手段，一些非常规的做法往往能有奇效。比如，主动 pitch 业内创始人——通过 LinkedIn、X.com 等平台主动联系那些在目标领域内有完整资料的创始人。他们往往乐于分享行业见解和经验，建立联系后可获取宝贵的第一手信息。产品设计的趋势
关于产品的设计，通常大家会思考，这到底是艺术还是科学？在和北美设计师社群 UXRen 的交流过程中，大家意识到，UX设计不仅限于界面，是一座冰山，需要深度思考整套交互的逻辑。如果要总结现在硅谷对 SaaS 产品 UX 的共识，可以用这三点来概括：而在 UI 方面，审美可能并不是产品出海的阻碍，只要内容足够好，就可以全球传播。更重要的是信息认知，以及操作体验和交互习惯，背后是文化和法律等背景的差异。比如不同年龄层的用户表达“打电话”的手势不一样，你知道 05 后表示打电话的手势是什么吗？比如“厚嘴唇”和“吃瓜”的表情包，会被哪些用户投诉种族歧视？其中，信息呈现与排版，可能是国内外产品差异化最大的部分：- 比如菜单栏中中文的字符数范围很小，但是英文就可能长短不一，在排版上就得重新适配。
- 国内产品的习惯是叠料，更多是大体量、网状的结构，尽量展示大而全的功能矩阵，但欧美产品更多是专注和线性，专注于引导用户完成某种单一工作。
- 付费转化方面，国内习惯性采用弹窗等侵入式的提醒，而海外的产品更多是采用融合到产品内的形式，采取尽量小的打扰用户的设计。
甚至有很多国内产品很少需要考虑的地方，比如无障碍设计（Accessibility，涉及视觉、听觉、行动、认知障碍）可能是一种政治正确，再比如数据和隐私的提示设计如何平衡等等。03
关于 GTM 有哪些趋势和话题？
中美 Go-to-Market 的核心差异
ExponentialX 的张蓓老师在给大家做一线分享每次访美之旅，北美增长顾问天团 ExponentialX 的分享都是最受好评的环节之一，其中让大家印象最深的部分就是他们总结的中美两个市场的 GTM 差异，比如：- 渠道多元化：美国市场拥有众多小而专的营销和销售渠道，灵活利用多个平台触及目标客户，在诸多渠道中把握住其中的小一部分也能很有成效；
- 细分机会多：美国市场细分程度高，即使是服务于小众市场的企业也能找到生存空间并到达不小的里程碑；
- 数据和技术驱动：美国市场更倾向于使用数据分析和先进的技术工具来指导市场策略，Martech 是个巨大的市场，也有海量业务机会；
- 决策过程：美国市场中，客户的决策过程往往更为分散，员工和中层管理者可能拥有较大的采购权；
- 系统对接与集成：美国市场的 IT 系统成熟度高，产品要易于与其他系统集成，API 接口的开放性和兼容性很关键。
重视产品故事与 Use Case
当然了，GTM 本身不仅仅是增长的问题，其中也需要思考产品与场景等因素。因此，长期来看“产品故事”与“产品功能”同样重要，二者相辅相成却又各有侧重。一个好的产品故事往往从问题开始，而不是从解决方案开始——先讲清楚用户可能有什么痛点，而不是产品有什么功能。例如，Databricks 在介绍 AI 产品时，会先花大量篇幅介绍存在哪些问题，同时用数据或者案例研究来说明这些问题的严重性。很多产品甚至会直接定义一个新的品类，在新的理念被广泛接受和理解之前，靠通俗的语言、最容易懂词汇和逻辑，浓缩在一两句话里讲清楚产品是什么。这种浓缩精炼的背后是大量的用户访谈工作。例如，Hashicorp 曾经定义了 Infra as Code 这个新品类，让用户可以通过代码调用 API。讨论到这里，我们顿时意识到了打入北美市场时本地客户 Use Case 的重要性，国内的超大型客户案例甚至不如北美本地的小客户 Use Case 更能引起潜在客户的兴趣：- 销售或者 BD 在给客户演示的过程中，最常被问到“你们的 Use Case 是什么”、“你能拿这个产品做什么”，没有 Use Case 是无法站稳脚跟的。
- 最能打动客户的是友商案例，哪怕是 Niche 的细分市场，如果头部客户用了，也会带来跟随效应。
- 无论是 PLG 还是 SLG，产品文档都非常重要，完备的产品文档是必选项，标准是“用户能否只靠文档就把产品用起来”，做好文档的过程需要和客户内部的各种角色交流打磨。
- GTM 的整个过程都伴随 Use Case 的梳理。
关于 PLG 还是 SLG？
提到 SaaS 增长的话题，总是绕不开这个经典讨论：选择 PLG (Product-led Growth) 还是 SLG (Sales-led Growth)。但在回答这个大问题之前，可能需要先思考一个基本面的问题——为什么美国市场存在 PLG？影响因素有很多，但要说最根本的原因，我们认为还是：SMB 和 mid-market 市场真实存在，小 B 大 C 用户的支付能力与意愿足够支撑起一个个小工具的天地。这背后是因为终端用户有足够的影响力与决策权（预算），某种程度上来说也得益企业信用卡的普及。毕竟高度成熟的职业经理人文化背后是决策者的打工心态，哪怕 CEO 也是职业经理人，这种观念影响了采购决策，使得企业在支出上对价格并不那么敏感。除了耳熟能详的 Notion、Atlassian 这些标杆之外，还有一个有意思的案例就是 Bitly：
Bitly 的 CEO 和 CPO 在去年 SaaStr 大会上的分享首先，无论是 PLG 还是 SLG，在同个领域很可能共存而非互斥——例如人力资源领域的 Greenhouse 和 Workday，电商领域的 Shopify 与 BigCommerce，数字人领域的 Synthesia 和 HeyGen 等等。其次，PLG 路线的公司，往往在一定规模之上就会遇到这种瓶颈，要想突破，除了多产品矩阵战略之外，另一条必经之路就是“上销售”。毕竟真啃下来一家几十万美金的大客户，抵得过太多小 B 大 C 的“人海战术”，无论是老大哥 Atlassian，还是新星 Notion，都经历过或者正在经历这个过程。当体量再往上一个台阶的时候，大型科技公司如微软、Salesforce、ZoomInfo 等等，都配备了庞大销售团队（分别 10,000、4,000、2,000人）反映了企业级市场，销售团队的规模与直接接触客户仍然是获取大额合同的关键。当然了，也有很多 SLG 的公司，开始尝试用 PLG 的思路来为自己的销售团队生产线索。这就呼应了前面提到的话题，GTM 应该是数据与技术驱动。因此无论选择哪个路线，数据分析与量化指标都是共性能力，包括但不限于：- 网站流量分析：使用工具如 SimilarWeb 监控竞品网站的月访问量、唯一访客、访问时长、跳出率以及流量来源，理解其在线表现和用户粘性。
- 搜索引擎优化分析：借助 Ahrefs 或者 SEMRUSH 分析目标产品的关键词排名、反向链接、锚文本、页面 SEO 结构等，指导自己的 SEO 策略。
- 广告洞察：利用 TikTok Ad Library、Facebook Ad Library、Google Ads Transparency Center 等官方平台，分析目标的广告投放策略，包括投放频率、创意内容、CPC 成本估算等。国外市场的广告透明度要求使这类数据相对容易获取，难点在于识别竞品的关键词策略。
- 社交媒体监听：利用 Brand24 等工具监测品牌提及量、来源、影响力人物等，分析竞品的社交媒体表现，识别关键推广节点、热点话题和影响者，复盘增长路径。
在这样“武装到牙齿”的市场动作之上，再辅之以系统性的 Leads generation（线索生成）体系，一套代表性的全球化 GTM 策略就差不多五脏俱全了。- SDR：通过在成本较低的地区（如墨西哥）设立 SDR 团队，执行大量电子邮件陌拜策略，虽然转化率可能不太高（1-3%），但通过大规模操作确保足够的线索量，才能支撑起漏斗第一环。
- Direct Mail：甚至有公司采用模拟手写笔记的直接寄信的方式，这种个性化的触达方式能够直接送达关键决策者（KP），在建立初步联系上显示出较好的效果。
- ABM：针对特定大客户实施个性化营销策略，提高营销的针对性和有效性。
- Event Marketing：特别适用于大客户，通过参与行业大会等大型活动，尽管成本高昂，但理想的 ROI 可达 3-6 倍，尤其是小型展会能提供更高的性价比。展会上的策略可不仅仅是简简单单的“摆摊吆喝”，这套体系包括提前准备 SDR 团队邀请潜在客户，让销售团队在展会期间能够密集的见客户。甚至提前预定周边场地（酒店、酒吧）来创造更多交流机会。
冷启动的过程
道理可能都懂，但对于大部分初创企业来说，实际情况是上来就想做超大型客户不太现实；早期可能要找中小公司、喜欢创新的客户，他们希望使用最新的技术满足自己的爽点；付费能力虽然一般，但是会愿意为产品宣传+站台。尤其是相对新兴的品类（比如各种 GenAI），第一波 GTM 动作重点要放在挖掘 Early adopters（早期接纳者），他愿意去看新的技术；包括企业级客户也有可能从里面的员工先下手，验证产品是否可行，再决定是否应用到生产，也愿意支付费用。这些用户之中不乏创新者，往往有很多是大公司内部想要做创新的小管理者，让他们觉得产品是跨时代的创新者，才能收获他们的心，这类用户的好处就是手里有预算，早期就可以先拿一两个项目合作起来，验证产品是否符合预期，以及团队是否愿意支持。直到把他们转化成产品的 Ambassadors（大使），让他们反过来给产品摇旗呐喊，裂变转化。这个过程就是前面提到的定义产品 Use Case 和价值主张的过程，务必要多与客户交流、生产内容，持续迭代想法。通常值得花费 3-6 个月来逐步明确自己的产品定位，迈向 PMF。定义清楚 ICP 之后，才是着手执行增长动作的阶段，包括建立销售的 Scripts 和 Playbook，在产品 PMF 后聘用 GTM 团队开始体系化作战。04
企业级客户有什么特别要求？
服务，服务，服务
哪怕动手能力再强，企业级客户对服务的需求是全球共有的。确保提供优质的客户支持是赢得用户信任的关键。即使在初期有语言和文化障碍，也要坚持提供实时有效的沟通渠道，如电话、邮件等，及时解决用户问题。可能的好消息是，美国用户对服务响应效率的预期远低于国内的客户。相对的挑战是，如何投入资源培训多语种客服团队，尤其是在产品使用初期，口碑是品牌成长的重要推动力。合规，合规，合规
国内客户相对对合规的要求没那么高，因为云化比较少，在物理上就比较安全，但美国客户很多都部署在云上，而且很多都是全球化公司，所以对安全的要求就很高，Snowflake 是这类产品在安全方面的标杆。因此，与北美企业级客户交流时，第二次沟通可能就会拉上合规负责人，然后给出一套非常复杂的问卷组合拳。一言蔽之，SOC2 认证是必做的，可以招咨询公司和审计一起做，如果基础良好的话也可以直接用 Vanta 和 Drata 这类半自动化解决方案，成本最低只要 2-3 万美金。另外 GDPR 是必须遵守的，需要做 ISO27701。整套监管逻辑和咱们在国内熟知的差异不小，也会出现一些看起来很奇怪的设定。比如，监管不会管是否员工全都在美国，但会管公司的办公室装没装门禁系统。- 数据跨境：公司实体架构，数据中心与网络互联互通，第三方 SDK/SaaS DPA/SCC，员工跨境数据访问权限。
- 用户权利响应：关于隐私条款、Cookie 政策的知情权，拒绝广告营销、数据共享等拒绝权和删除权。
- 企业流程合规：缺乏 RoPA/DPIA 流程机制建设，缺乏隐私事件应急响应机制。
在和隐私合规服务平台 Kaamel 创始人卜峥的交流过程中，这个十几年横跨中美信息安全与业务合规领域的老司机特别强调了 “Privacy by design” 的三分离原则：- 数据分离：推荐使用非国内云厂商的数据中心存储海外用户数据。
- 组织分离：国际业务数据管理应由独立的业务实体负责，与国内业务实体区分运作，避免交叉作业。
- 代码分离：国际业务应拥有独立的代码库和运维体系，与国内业务代码分开维护。
给每个公司的中肯建议就是，在面临问题之前，务必提前准备清晰的安全合规路线图，展现对合规的重视，有助于问题妥善解决。
05
如何搭建企业级销售团队
以湾区为代表，美国的产研人才属于质量高，成本更高，这点反而是咱们国内团队的重要优势。比较常见的解法是，研究性工作集中在美国团队，中国团队负责工程实现，形成研发互补。同时，企业级产品数据存储在美国，代码权限以前后端为界限划分，两国团队权限做好隔离。
此外，在团队搭建方面，我们更多的研究精力放在了销售和增长方向。- Account Executive (AE) 平均年薪约为 $75,000；
- Sales Manager 平均年薪约为 $87,000；
- Director of Sales 平均年薪约为 $130,000；
- VP of Sales 平均年薪约为 $200,000；
FreshWorks 创始人在分享从印度走向美国本土的招人经历相对成本而言，更重要可能是你的“First hire”，第一个招聘的人非常关键。这里要特别强调，出海是绝对的一把手工程，哪怕招到了心仪的 Country manager，也不是把市场直接甩给他，而是让他帮助公司找到当地市场的 PMF，有客户了才招销售，而不是反过来。因此有的公司北美第一人甚至是工程师，只不过有意愿参与 GTM，能力比较综合，能和用户沟通。在这个探索的过程中，一种比较常见和推荐的做法是，早期先找一个顾问，帮助一起搭建整套体系，以及给到合适的招聘建议。有的顾问在合作一段时间之后，磨合得当之后被邀请全职加盟公司。本地招聘，最大的挑战是双方的预期是否匹配：比如说，销售会非常期待公司对他有很好的支持，比如很好的客户文档等；再比如，Mission/Vision/Culture 并不只是务虚，候选人面试中经常会被问到，尽量要提前准备好话术，不光候选人会看，甚至客户也会关注。06
美国的资本市场目前水温如何？
当前，美国本土的 VC 市场，特别是 A 轮及后续轮次的融资环境充满不确定性，估值回调、VC 投资标准提高，且对中国公司的投资态度相对谨慎，尤其是对实体位于中国的公司。在市场偏冷的状态下，即使是在头部 VC 中，投资偏好也趋向于行业领导者，对于中后期项目而言，融资变得更像千军万马过独木桥了。越来越多的投资人开始往早期走，倾向于投资那些已具备产品最小可行性版本，正由 3-5 个初始客户验证，实现小额（数十万美元）收入的初创企业，看中的是团队的实操落地能力和市场需求验证。当然了，讲故事能力依然是创始人的核心竞争力之一，从投资人的角度看，相比于团队的初始完整性，他们更重视创始人的愿景和驱动力。对于看好的创始人还是愿意给予足够的耐心和成长空间，理解并接受团队随着公司发展而逐步壮大的过程。SaaS 和 AI 依然是 A 轮阶段投融资的最热门板块，但标准也在相对变高：- A 轮融资标准升级。要求 ARR 从 100 万美元提升至大约 150-200 万美元，且保持 50%-60% 的高增长率，对应估值约 2000 万美元，相比前几年市场最热的 5000 万至 6000 万美元估值有大幅回调。
- 除 ARR 外，续费率、客户流失率等指标变得同等重要。投资人对团队的预期是，要对这些数据了如指掌，能随时解读数据动因及用户细分分析。
- 说一千道一万，增长还是核心指标。对于采用不同增长路线（如 SLG 和 PLG）的企业，考察其销售效率、获客渠道、成本控制及增长曲线等不一而足。
成长期与 IPO
中后期投资人对估值的考量因素，不仅基于基本财务数据，还会考虑客户质量、平均客单价、创始团队背景等。优质企业在 10 到 15 倍的估值范围内，而存在短板的企业可能估值低于 10 倍。对于后期或上市企业，则更注重盈利能力，估值倍数通常为 6-8 倍。在后期投资阶段，盈利成为重要考量因素。需根据市场状况灵活调整战略，既重视增长也关注成本控制，遵循“在良好成本基础上的增长 (growth at good cost)” 原则，背后的主要原因还是市场竞争激烈。隐性的上市门槛已经抬高到了 2 亿美金以上的 ARR，市场正处于一个“既要又要”的心态中，同时满足盈利且高增长的公司能够获得超出市场平均水平很多的头部估值。但另一个视角可以看到，在 22-23 年上半年这 18 个月中，虽然 IPO 停滞，但并购市场活跃度不减当年,尤其是"抄底私有化"：Anaplan、Sailpoint、Mimecast、Zendesk、Avalara、Ping Identity、KnowBe4、Coupa、Qualtrics、ForgeRock、UserTesting、Duck Creek…- 以 Qualtrics 为代表：15 亿收入，NDR 120+%，毛利 90+，吃了增速（20+%）和亏损的亏，市值只有 70 亿，最后被溢价 70% 私有化，超过百亿美元现金的并购大案。
- 在战略并购方面，出现了几个高溢价的案例。包括非常有代表性的几个案例：Adobe 200 亿美元并购 Figma（虽然最后没成，分手费都高达 5 亿）；Atlassian 将近 10 亿美元并购 Loom，超过 20 倍 PS 估值；以及这几天刚刚爆出来的 Google 对 Wiz 230亿美元的并购要约，超过 50 倍 PS 的大手笔。
即使身处资本寒冬，成熟的市场也是不会让好公司被低估。当然无论是一级还是二级市场投资人，既兴奋又焦虑的，还得是 GenAI 的浪潮。尽管 LLM（大型语言模型）降低了创业门槛，使得软件开发更为便捷，但这也提升了甄别具有长期竞争优势项目的难度。长期壁垒的判断标准究竟会在多大程度上被推倒重构？这是海外投资人每天都在思考的工作，我们也拭目以待。以上便是我们从无数问题和考察中梳理出来的一些阶段性答案，SaaS 这个存在快 30 年的市场，我们所看到的的确只是非常短暂的片段。但正如我们近年来一直与已经开展全球化实践的创业者和企业家讨论到的，这一次软件或 AI 公司的全球化，最重要且最不一样的便是——
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