亿元级云用户分析

1.上云目的分析

 

大型云用户上云的宏观目的和普通用户类似，但多角色多部门的利益诉求非常复杂。

 

降低成本：客户最直观的诉求，或者削减IT预算，或者同等预算下支撑更多的服务；其他客户诉求都难以清晰描述，唯独成本可以看发票和合同。

 

明确责任：客户不想承担各个IT系统的衔接和选型责任，相比软件厂商和系统集成商，云厂商的责任覆盖范围会更广泛一些。

 

收拢数据：上云本身并不碰业务数据，但上云是很好明确业务数据存储位置的机会，上云业务改造是规范数据结构的理由。

 

求新图变：企业客户在气势如虹时要居安思危，在困境危难之中穷极思变，IT技术是企业的潜在增长点甚至退路。

 

本文讨论的是有模糊度和利润空间的云计算项目，CDN和IDC资源可以用做计收载体，但不能做为上云目的分析。亿元以上的服务器、CDN的订单很多但既无技巧也无利润，这些资源厂商也在跟云厂商学习如何包装项目。

 

2.客户角色利益分析

 

大企业多角色之间的利益诉求不同，所以表现形式也不同。我将客户三大角色列出来讨论，销售-售前-项目经理铁三角组合明确客户的诉求，才更好游刃有余的服务客户。

 

2.1业务采购决策人

 

企业里CEO/COO/CFO或实权VP，他们不关注云产品云技术，更关注业务上的求新图变，互联网决策人还会敏感IT成本。单纯靠销售搞不定亿元采购决策人，亿元大项目必须是高层互访合作，最终敲定合作的原因的就这几种：

 

一把手政绩工程

 

战略投资的附加条件

 

海量或结构性压缩成本

 

生态圈陪玩的附加条件

 

高层利益互换

 

高级IT人力外包

 

业务采购决策人只能敲定项目可以开始，但不保证落袋为安，IT方案决策人和技术执行人员同样重要。

 

2.2 IT方案决策人

 

从CTO/技术VP到实权总监，业务决策人选择云厂商，而IT决策人可以否决候选厂商。他们要考虑公司总体利益，比如云厂商的技术梦想是否有有辱智商，超低资源报价是否有可行性，生态合作是否有伏笔暗枪等等。IT决策人要重度考量IT部门利益，这就是云销售和售前的工作重点了，售前和销售要安抚IT决策人的顾虑，尊重客户IT部门的权益：

 

业务方案的IT可行性

 

新架构带来的新责任

 

新项目带来的新权益

 

云迁移的隐性成本

 

技术锻炼的团队收益

 

新愿景带来的团队增效

 

工作量转移的减员压力

 

IT方案决策人明确项目的过程、执行人和验收标准，但从云供应商角度看，搞定方案决策人是项目正式启动，不代表项目能完成验收。

 

2.3 IT技术执行人

 

各类具体干活的工程师架构师，他们对上云的过程全程参与，从自身立场品味着云项目的利害关系和云产品的使用感受。每个公司环境都不相同，他们可能强力推进项目，也可能暗地里阻塞实施，大部分情况下是被动拖沓进度，但合理引导很容易积极配合。他们的诉求更简单直白：

 

操作的简便清晰不出错

 

建设和维护的劳累程度

 

云IT技能的个人稀缺含金量

 

云服务对旧有烂工作的解放

 

云对个人基础技能的替代

 

服务稳定故障清晰

 

汇报汇总展示方便

 

要想让IT技术执行人成为云厂商的好帮手，工程进度靠项目经理配合，资源协调靠销售配合，技术操作类诉求靠售前引导。

 

3.主体贩售资源分析

 

云供应商不可能靠软件和服务做到亿元销售额，只有以资源为载体，客户才会给到亿元大单。这个观点跟前文的“资源可以用做计收载体，但不能做为上云目的分析”并不是冲突而是印证。

 

以软件和服务做亿元营收载体，采购决策人会承担巨大决议风险；但平庸的贩售资源又会陷入价格战和关系战之中，云厂商追求市值和利润都不能讲这些老套路了。

 

我们先列出来哪些资源是单体贩售能过亿的，云厂商把这些资源和其他的软件服务资源做打包混淆集中交付，云厂商就不是卖资源而是卖梦想了。

 

3.1 IaaS计算池

 

IaaS计算池，交付给客户的是CPU+内存+本地盘+本地网+IDC电力，产品形式可以是虚拟机、裸金属、容器，或者预装了数据库-大数据-队列等服务的模板化云主机，决定资源池成本的是硬件和电力的价格，以及内部浪费程度。销售铁三角对硬件资源池的包装，完成资源成本分析、交付服务展示和付款周期核算；在硬件资源池交付时，云厂商的优势长处是大规模交付和成本控制，至于短处么——家家有本难念的经。

 

3.2 CDN和带宽池

 

CDN和带宽池不同于服务器硬件，其原始资源是相对稀缺死板的广域网带宽，其交付的资源是持续不断的服务，所以资源部署比较慎重但客户流动成本较低。制约客户全量迁移的是厂商的承载能力，而挖角和反挖时刻都在细水长流。CDN和带宽池首先考察的是企业内功，有没有廉价海量资源；再考验销售内部协调能力，能不能把好资源好价格抢到手里；而盯客户的套路和百万级销售类似，工作力度加大三五倍而已。

 

3.3数据存储池

 

数据存储池是很难年均摊营收上亿的，但定个1000万的小目标是能实现的；如果有1000万的非冷备存储池，那很容易带来数倍数十倍的计算和带宽消费。存储资源是大订单曲线突破的好选项，还是AI和大数据项目的基石，我们和客户讲的是有技术含量的故事，需要精英售前给销售做幕后军师。

 

配图说明：谁掌握了数据，谁就掌握了真理

 

3.4人力资源池

 

亿元项目不可能是客户自助实施的，人力营收占比很低但画龙点睛，可能会干掉纯卖资源的友商，也可能晚交付半月就亏损上千万。云厂商提供四类人力资源：

 

第一类是方案咨询和项目规划，不要被免费通用售前蒙蔽了视野，出彩的规划咨询重度依赖精英人力，既要是云产品专家又要是客户侧IT高手；

 

第二是平台侧研发运维，即使最标准的CDN服务也要定制日志接口、微调卡顿和回源比，销售铁三角必须最顺畅沟通最高优先级；

 

第三是项目侧实施人力，云厂商可以做盖机房到App适配的所有工作，客户只想对接一个总包责任人；

 

第四是客户挖不来留不住“云厂商母公司的顶级技术高手”，他们想借云项目让高手做人力输出，但是……。

 

读者们不要觉得卖人日很低端，人力资源是难以垄断和模板化复制的；只有不能垄断的行业，精英打工者才有极大的发挥空间。

 

4.架构和流程变化分析

 

大型云用户在上云过程中，其IT架构逻辑逐步发生着变化，为了避免技术泄密和保证通用性，我写的比较简单。

 

硬件和系统管理——硬件是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、服务器交钥匙还是黑盒服务——不同的客户项目需求，导致硬件管理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。

 

广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身，他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验，还有海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议，还有底层工程师能否推动上层业务测试和变动。

 

API调用PaaS——API云服务就是不可控过程的黑箱，客户没预算没精力就盲目信任云厂商。客户有精力就做多云冗余校验，有预算就做专有资源池部署；未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云服务连等待超时都没定义。

 

版本发布和数字化转型——无论是微观的版本发布还是宏观的数字化转型，其实都和上云没直接联系，一个是室内装修工作，一个是新建房屋工作，但装修的最好时机是房屋重建的时候，云厂商要帮客户推动IT技术革新。

 

5.服务输出分析

 

云厂商输出给客户的即有云端IT资源，也有平台服务输出。服务是个比资源更难量化的概念，我只引一把火苗出来。

 

咨询规划服务--如果直接给客户买资源，那就只能谈性价比，而且资源本身不会说话，所以云厂商要做好咨询规划。

 

明晰验收服务--云项目的实施和结项都是以结果为导向的，明确的过程控制和验收标准对供求双方都是保护。

 

友好接口服务--面对亿元大金主，云厂商的服务下限是类比传统IDC，要把金主伺候舒服了就要学IOE类集成商。

 

资源持续服务--亿元大客户不要求云平台永不故障，但要云平台承诺清晰SLA，事后给个合理的故障报告。

 

 

后记

 

如我在《复制阿里云并不难》中所说的，一个云行业半个IT界”，云行业将垄断IT界一半的营收和利润。本文讨论的亿元大项目，目标就是拿下IT圈的营收上限。现在亿元大单都是云厂商在侵入系统集成商的势力范围，后面云厂商会得到越来越多的亿元大单。