没有客户“协助”，SaaS服务其实没多大本事？

在软件方面，亿欧发现应用模式已经发展变化， 从一个客户购买一块软件运行在自己的基础设施上的世界转移到了一个客户支付供应商在供应商的基础架构上运行软件的世界 。通过 机器学习 ，我们可能会看到另一个演变。机器学习初创公司根据客户提供的数据创建模型。这也就延伸出另外一个问题，客户是否需要向运营商索取“服务费”？

与第一波 SaaS 软件不同，机器学习初创公司受益于客户与之分享的数据。许多时候，这些初创公司创建了一个在整个客户群中使用的全球机器学习模型。每位客户，无论体量如何，提供额外的数据来优化模型。

如今，对这一事情的看法，有观点认为 客户出于自己的选择无私地贡献他们的数据 。另一方认为， 客户通过贡献他们的数据，从软件启动模型中受益 。第三个可能会认为， 客户应该从这个贡献中获取收益回报。 哪个是正确的观点呢？哪个是最终管理SaaS中客户/供应商关系的最有利观点？

在线广告的存在证明了机器学习软件作为服务生态系统如何演变的初级模型。在2000年早些时候，Google和其他企业为网站上的广告定位建立了全球机器学习模型。有些客户不满意他们的数据贡献给竞争对手。但是，当时没有一种简单的方式来隔离个人客户数据，以及考虑到对全球定位的好处，作为客户要么运行Google广告，要么没有。

随着生态系统的发展，网站发行商试图通过他们提供的数据获利。这为像BlueKai等公司创造了一个机会来建立一个数据管理平台，它将所有出版商的第一方数据整合到一起，并允许他们在平台上出售。而这一举措取得了一些成功。

然而，许多这些出版商很快就意识到，他们更多地利用自己的数据直接改善自己的获利方式。他们不是将数据出售给第三方，而是专注于通过自己的数据来建立竞争优势。

总而言之，出版商将其数据提供给全球广告网络，以提高每一方的表现。但是，他们自己从第一方数据中提取出独一无二的价值，已经翻了一番。

同理，SaaS生态系统也将得到同样发展。初创企业和管理层都集中在竞争优势的几个核心领域。 在这些领域，这些企业将专注于第一方数据，限制数据共享的数量与竞争，并可能在内部建立模型以最大限度地发挥其优势。

对于非战略领域，这些业务将支付使用基于ML（Machine Language,机器学习）的SaaS服务。而且由于这些安排的边际收益对其中许多人来说意义不大，所以不太可能要求使用版权使用费。这也将挑战 SaaS初创公司的业务模式 。

换句话说， 数据版权费的收入比智能人力资源信息系统或客户关系管理系统或客户支持系统的价值还要低。 购买者眼中宁愿看到一个成功的机器学习SaaS公司，而不是每年赚取15-100万美元的数据使用费收入公司。

写在最后：

亿欧在中国企业级服务行业中观察到，很多企业都在升级或者转型，通过软件+数据获取/营销模式优化客户内外部管理/政策方向调整/客户运营，无论是支付数据、客户浏览数据还是定位数据等，其实最后能产生效能的经典模式是服务商技术+客户自身数据，显然后者起到了关键性作用。

所以我们也在思考，这其中就存在主动和被动的关系，效应产生属于双方的责任。目前的市场发展，唯有一个理由能解释通，那就是服务商在不断培养市场的数据意识，企业需要向数据化转型，都在磨合期，如果保证数据安全的情况下，信息将不再是自家留守的财宝。

本文翻译自tomtunguz.com，供行业内人士参考。

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