由于最近几年SaaS领域变得异常拥挤，上车机会大大减少，焦虑的从业者越来越多，于是经常有人问春阳这个问题，未来5年，你觉得SaaS的哪块会火？
这个问题一度让春阳我苦不堪言。问问题的人显然想从我的口里打听到风向，以便顺势而为，再不济也能在BP里增加点讲故事的噱头。然而春阳我不会玩什么狼人杀，也不是什么预言家，哪知道未来5年会发生啥事（当然还有1年、2年、3年、4年的问题版本，我一直在纠结是不是得准备5个不同的答案）。但好在即便我预测错了，你也得等至少5年才能发现，所以我倒是挺坦然。
在这个问题上，实际上我更乐意“战略性懒惰”一下。亚马逊掌门人贝佐斯曾经说过，“经常有人问我10年后会发生什么变化.......但很少有人问我10年内什么会保持不变......但第二个问题显然更有价值，因为你无法基于不可预测的未来制定商业计划...比方说，在我们零售业，客户永远想要更多的商品、更低的价格、更快的物流...我们只要把精力放在这些地方就好了，我们不知道也不怎么关心未来10年会发生什么变化......”
那么5年之后SaaS什么会变？有人说是AI（人工智能），有人说是machine learning（机器学习），这种答案有点耍流氓，他们只是预测了表象，但并没有揭示本质。实际上AI和ML一直都不是新生的玩意儿，98年就有深蓝计算机战胜象棋大师，今天也有Alpha GO虐遍棋界，谷歌早就推出了机器学习算法优化广告展示效果。唯一的不同——可能就是这种技术演化了更强大了。这就好比通信技术领域的3G、4G和即将推出的5G这类演化一样。5年后苹果什么会变？他们会推出iPhone 10。仅此而已。
AI和ML的“变化”背后，更多的是SaaS从一个record system（记录系统），演变成一个带有数据分析能力的record system。AI也好，ML也罢，新技术的实现，到最后还是依赖于数据池的增长。没有数据，再强大再新潮的技术形态也没什么卵用。
所以我们姑且可以认为这是SaaS的“不变”——多数SaaS仍然是一个记录系统，只不过我们开始对数据做手脚，以此挖掘出更大的价值。
那么问题来了，数据哪里来？
可以想象，5年之后，仍会有新的一波人来问春阳下一个5年什么会变，但那时候，SaaS领域上车的机会将更加稀有。
为什么？因为现在做SaaS的企业5年后将会拥有一大笔数据财富。但新人们没有。
SaaS记录系统在今天已经趋近饱和，5年后还会有你立足之地？到时候你靠什么与他们抗衡？AI？ML？这些纯粹的技术手段？
新的技术形态一直会层出不穷，这并不是什么“硬门槛”。很多公司喜欢拿AI、ML讲故事，但他们很快就会明白，技术优势并非能够转化成市场优势。
但从业者们未必能明白这一点——即SaaS里几乎不存在“弯道超车”的机会。
我们看到前几年风风火火的HTC和小米如今苟延残喘，而Oppo和Vivo这些后期之秀一夜之间就把店开遍了大街小巷，一举超越众多老牌厂商。在服役周期短暂的（通常一年一换）手机行业，新的技术可以直接拿来就用，谁最新谁最快，孰优孰劣，消费者可以轻而易举的对比出来。
但在SaaS里头，这样的事情基本不存在。你见过王自如开了网站评测科技产品，你见过有人录视频评测SaaS软件吗？（SaaS聚义堂准备做这个事儿，感兴趣的也可以来聊聊）同样一款CRM，你在选型的时候会同时试用或购买两款吗？不可能，即便你开通了无数家CRM产品的试用账号，你的团队绝不愿意往每个产品里头都填一遍数据。你会每隔一年然后换用别家的产品吗？不见得，数据怎么办，迁移的出来吗？
这就是SaaS有别于其他产品服务的地方——数据迁移成本太高了。有时候决定客户使用一款SaaS服务的不是他们家技术有多牛逼，而是他们已经用了他家服务很久了，挪不动地儿，拖家带口的，太费劲了。
这个道理其实大多数SaaS从业者都懂。但他们似乎没有基于这一点做出正确的决策，反而出于焦虑开始琢磨一些“歪门邪道”。因为正确的逻辑是，既然数据重要，那么我需要大量客户支撑，因此公司无论在哪个阶段，是今年还是明天，还是5年之后，获客开发都是重中之重。获客这件事儿，无论如何激进都不为过。
但获客了，能不能留的下来，这时候AI和ML就有用武之地了。
AI和ML这些技术手段，用来开疆拓土未必好使，但用来稳固江山则效率惊人。为已有客户创造价值这件事儿，绝不会错，这可以作为维护续约率和留存率的主要手段，在这一点上，多投入一些研发资源琢磨AI和ML当然可取。
所谓天下武功，唯快不破。你有AI、ML，而我比你快。
这就是我对这个问题的回答，他变你不变，不变应万变。
