飞书上浮，钉钉下沉

撰文| 吴坤谚
编辑| 吴先之
中国的to B软件发展缓慢，很大一个原因是中国企业分布是头部很大，尾部很多，但腰部企业很少。
王慧文在多年前对企服市场的判断有如一道魔咒，要求大多数企服企业必须上浮或是下沉，才能定位到足量的客群与市场，从而有针对性地开发产品。
仅协同办公三巨头来看，除了背靠微信私域护城河的企微外，钉钉与飞书的路径均在相似中走向了分化。


相似的是，两者均在死磕AI的路上，将低代码作为底层重要的落地载体。钉钉布道低代码多年，本就是钉钉开放生态中的底层设计；反观飞书，其明星产品多维表格本身就是低代码的一种落地形式，而亮相于今年飞书大会的多维表格数据库与低代码平台则可被视作是AI+低代码的进一步落地实践。
不同的是，一贯奉行开放生态的钉钉兜售能力，或主动或被动地“选择”下沉，在普惠的道路上一骑绝尘；而从未放弃all in one的飞书兜售工具，不可避免地上浮，试图以极致工具提效来做高客单价。
这一点，我们自两者不同的定价模型中可窥一二：钉钉按组织收费，而飞书则是按人头计算。以基础付费为例，200人的组织便是分水岭。
愈发明晰的路径分野，指向了钉钉与飞书各自的“舒适区”。
PaaS让步aPaaS？
大厂做to B都是有基因的，马云那句“让天下没有难做的生意”，催生了堪称最成功的“PaaS生态”淘宝，这也一定程度上推动钉钉成为时下用户最多的协同办公产品。
海量的用户分属不同群体，对应着的是极为复杂的落地场景，这意味着打造一个满足所有人的通用产品基本不可能。另一方面，作为协同办公龙头，钉钉是为这个市场做出完整用户教育的先行者，在投资人眼中，它同样承载着这个市场想象空间的上限。
“如果中国企业更愿意为办公软件付钱的话，必然发生的变化是钉钉一定更赚钱。”按照这个逻辑，规模化成为钉钉故事里的主线，底座定位与开放生态亦由此衍生。与其自己越做越重，不如开放生态让合作伙伴一起做大做强。
钉钉的低代码也是该逻辑下的产物：既然无法满足企业组织的精细化需求，那就打造一个通用的低代码平台，有什么业务需求，需要什么业务逻辑，“让他们自己搞”。
在这个“剧本”中，钉钉只需要不断扩大生态做一个流量入口，安心等待国内企业付费意愿增长。不过在这一过程中，钉钉与合作伙伴逐渐从合作走向了“竞合”。


在钉钉这个基座之上，低代码平台（aPaaS）“宜搭”是第二层，而“酷应用”（PaaS生态应用）则是第三层。当宜搭在开发侧的门槛足够低，且企业自主搭建的内部应用足够满足基础数字化需求之后，可能会对应用市场的生态造成挤压。
通常来说，钉钉PaaS生态内的合作伙伴如北极星与e签宝等，在钉钉应用分发平台上发布的产品一般是入门级别的标准款。这些应用大多年费一万元上下，即使只面向OKR、CRM等套件级别的类目或某条垂直赛道，其精细化程度依旧有限，甚至可以说是吸引企业主进一步按项目付费的“试用版”。
而企业自主通过宜搭搭建的内部应用可以起到“平替”的作用。由于自主搭建这一过程与定制化无二，低代码应用甚至会相对更适配企业本身。随着低代码的AI化，无论是自开发侧将AI能力更顺畅地输出自台前，或是通过AI识别逻辑等面向无经验开发者的功能，都进一步放大了低代码可触达的空间。
另一方面，低代码本身不过是购买钉钉专属版的“附加产品”，9800元的年费几乎就是企业唯一的软件支出。
自ROI的角度来看，使用宜搭自建应用相对更有“性价比”。
不受限地使用低代码以及随之而来的数据存储、流转等能力，是钉钉撬动渴望数字化转型的海量中小企业的重要杠杆。但这也带出了一个新问题：低代码与生态之间的关系该如何处理？
目前来看，钉钉的解法是与生态伙伴共同开发开箱即用的原子化套件，为生态伙伴增加创收渠道和露出机会。
比较典型的是钉钉协同套件，作为生态底座自己的开箱即用工具，据官方今年6月在生态大会上放出的消息，包括北极星、e签宝、Moka在内的生态伙伴在钉钉套件的合作收入已接近1亿元。
另一方面，钉钉也在生态的基础上不断巩固开放性。以电商行业为例，国内头部电商平台均向钉钉开放了数据接口，其便可以作为数据汇总与处理的中台。而不同电商生态的企服工具也能自其中找到变现空间。
PaaS与开放生态并非易事，因为生态伙伴的渠道权重会随着平台商业化的脚步而不断变化。公约数越做越大的同时，钉钉也需要思考该怎么把好这根平衡木。
认清现实
大厂的to B基因论放到飞书上同样适用，不过出于赛道的特殊性，飞书在继承了部分字节的基因的同时，还在极力对抗其中的某些东西。
字节的核心是效率，从头条、内涵段子到抖音、西瓜视频和番茄小说，本质上都是信息流的变体。而这“吸引人眼球”的生意，都遵循相似的商业模式——提升获客+留存（时长+频次）的效率，便足以一定程度上构建信息的入口效应，掌握分发权。
至此，字节商业化需要做的只有尽可能提高单位时间内的变现效率。无论是商业化的前置链路还是本身，极致效率都是其追求的至高目标。这一点延伸到飞书上，具体呈现为我们所看到的多维表格、People、仪表盘等产品，但是to B却是南辕北辙的一套逻辑。
流量与算法的不适用，以及老生常谈的以to C思维做to B都是飞书需要对抗的。此外，更大的问题或许在于其在产品上的过度投入，与产品变现效率的倒挂。
于外部来看，中小企业用人成本偏低，而边际亦不明显，这意味着飞书在其之上的变现效率并不高。为了匹配飞书all in one式产品的开发维护强度，提高客单价成为飞书最后不得不走的“独木桥”。
试问一下，按飞书最新发布的产品来看，什么规格的企业用得上单表容量突破100万行的多维表格，或是可以统计1000万行数据的仪表盘？
更进一步说，在飞书的产品矩阵中，原子化的套件工具是其输出效率的核心。在AI的重构下，前述其亮眼的产品表现也是集成了包括月之暗面、智谱AI等明星创企的能力。例如新多维表格的“字段捷径”功能，便是通过封装AI来批量操作表格中的结构化数据。
当集成的工具已经达到一定整合程度，其他内部应用就愈发显得多余——客户需要按飞书的逻辑开展业务，而低代码平台不过是开放给少数客户“打补丁”的工具。反观钉钉则视低代码为抓手和底座，更大的权限留在客户手上，AI相对更偏向于“打辅助”的定位。


如此一来，变现效率低的中小企业组织很“自然”地被飞书所抛弃。我们了解到，东南地区一家约200人的销售组织，其每年在飞书上的开销就达到了20万。而另一家千人规模的SaaS企业，飞书年费高达200万，占据公司现金流的五分之一。
按舶来的概念做定义的话，飞书的增长逻辑被迫从相对纯粹的PLG（产品驱动）演变为PLG+SLG（销售驱动）。不过，正如此前提到的基因冲突，飞书既无法在内部负担庞杂的销售组织，也未能打造成熟的层级代理体系。
一位曾与飞书有过接触的集成商告诉光子星球，飞书的代理体系一度不够清晰，还出现过内部直销和代理“抢食”的情况：“基本上直销接触过的客户，我们很难拿到返点”。
此外，飞书对集成商的组织亦有要求，除少数一线城市，难有集成商能满足飞书需求的售前组织规模。
幸运的是，作为字节落地自身理念的“工具”，飞书的增长还有字节背书的助力。一位接近飞书人士表示，飞书囿于自身的定位，做KA的决心相比另外两家友商更大。另一方面，字节的高速增长也让KA客群产生了一定FOMO心态。这让飞书成为2020~2022年间啃下相当多KA，收入规模上一度成为三家之首。
“（高客单价下）客户不会轻易迁移，你稍微涨涨价他也能接受，这就保证了稳定的收入。”
在明晰自身定位以及战略性放弃中小组织后，飞书果断发起裁员，自负盈亏似乎也近在眼前。在KA战略下一路狂奔的飞书，守着很大但很少的头部，离腰尾部好像更远了。
找到新故事
上浮与下沉既是战略，也是钉钉与飞书在企服市场寻求增长的必然。但这并不意味着其完全放弃在优势领域之外的增长机会。
正如我们看到时下越来越臃肿的Super App，当一个产品做到规模化后，产品本身是无法收敛的。于是我们能看到飞书在积极开放生态，而钉钉也在持续推出原子化的套件。
不过这些动作的意义更多在于“覆盖”，随着AI潜移默化地改变我们生活的方方面面，由AI赋能的个人成为协同巨头新一轮财富分配的机会。
众所周知，早在AI浪潮前，钉钉文档的前身Wolai与飞书文档便早已是许多内容生产者与数字游民的心头好。这足以证明移动互联网时代下，个体与组织具备相似的对效率的追求。
随着协同巨头在OA基础上的扩张，这些原“属于”个体的效率应用也在市场作用下为其所鲸吞。这并不意味着个体对效率的需求就此消弭，反倒是个体先于企业一步感受并接纳了AI带来的生产力革命。
微软和 LinkedIn 此前发布的 2024 年工作趋势指数年度报告指出，有 78% 的精通 AI 的员工，在未经雇主许可或是在雇主不知情的情况下使用了AI。个体的敏捷性决定了其必然会先于组织拥抱技术革命，甚至产品在海量个体的使用中，其边界还能得到更有有效的拓展。


学者吴晨在一次小规模分享中也提到，AI时代不一定诞生超级巨头，但一定会催生超级个体。正如开源社区对AI发展的推动一般，个体相对企业也是更敏捷的反馈体系建立者。
甚至在商业模式上，我们也能找到路径相似的先行者。据WPS的母公司金山办公2023年报，其2023年收入45亿，其中订阅收入36亿，净利润13亿。
做个体，或者说to P（professional ）的生意，飞书的产品本身便存在一定优势。不过自布局上看，钉钉却是两家中的先行者。据悉，钉钉最新推出的钉钉365会员便是针对这个市场的订阅制付费产品，集成了包括AI助理、AI搜索以及包括自动回复在内的更为个性化的设置。
此外，协同办公的新变化，还很可能发生在出海与国内企业新旧交替的这一轮重新分配上。数月前钉钉出海，以及其与飞书围绕具身智能、AI创企等新兴市场的客户争夺，便是产品之外的拉锯战。
随着钉钉与飞书这两家公司的战略与路径愈发明晰，僵持的格局也开始有了被打破的可能。这为更有可能打破僵局的AI，争取了“发育时间”。
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