互联网巨头强势进场:Teambition瞄准垂直化协同工具

简介:

“Teambition以往很少在获取客户方面进行投入,但目前我们将逐步改变这种现状。”1月18日,团队协作工具公司Teambition创始人齐俊元告诉21世纪经济报道记者,仅仅依靠自然流量增长,目前Teambition已经积累了四千名企业客户。

长期以来,国内大部分企业缺乏使用协作工具来进行精细化办公的意识。这和发展成熟的美国市场形成鲜明对比,但中国市场正在兴起,Teambition这样的协作工具方,希望去抓住这一波机会。

协作平台、垂直化工具并行

“从美国市场来看,CRM、ERP和协作工具分别是企业软件市场规模最大的前三位。”齐俊元告诉记者。在他看来,CRM、ERP等工具产品在两端分别对接的是数据服务和协作软件。

因此,协作软件成为了企业办公产品中掌握数据最多的平台。但如果对协作软件进行分类,其大致又可分为Messaging(信息传递)和Collaboration(协作工具)两大类,前者最早的代表实质上是电子邮件,目前在国内的软件商主要有钉钉、企业微信,后者则指代专业的协作工具,例如Teambition和国外的JIRA、Trello等。

从国内的企业办公软件来看,互联网巨头早已挟着流量优势进场。从产品属性上而言,目前钉钉、企业微信等基于信息传递的产品,平台属性更强。“事实上在用友等老牌企业管理软件商最新转型过程中,均选择倾向Messaging这样更加轻型的产品。”齐俊元说。

但从美国的发展历程来看,协作工具上述两大分类实质上是互相协同的关系,共同组合来为企业提供完整的解决方案。这一点在国内同样类似:可能你的企业在使用钉钉,但钉钉除了通讯等基础功能,大量专业的功能由Teambition这样的第三方来提供。

Teambition目前已成为包括畅捷通、云之家、钉钉和企业微信的战略合作伙伴。2016年8月,Teambition拿到了来自腾讯的新一轮融资,但双方并未透露具体的融资金额。齐俊元坦承,拿到腾讯这一轮融资更多是抱着向巨头学习的心态。

“腾讯目前关注协作领域、CRM领域和数据三大领域。”齐俊元说。Teambition获得腾讯投资的逻辑,是因为腾讯希望在上述三个领域均对领头羊进行投资布局。

齐俊元甚至会为Teambition发力更为垂直化协同工具领域感到庆幸:这使其避开了和巨头之间的正面冲突。纷享销客曾寄望于和钉钉进行PK,最终成长成为平台型的协作工具,但目前已重新回归至CRM市场。

“无论CRM或者ERP,均已经拥有成熟的商业模式。”齐俊元说,但大平台本身更多是在承载巨头的野心,“对于有希望形成平台的领域,BAT们一定会往里砸钱和投入资源。”

东南亚市场机会很大

在此之前,Teambition分别拿到了北极光和IDG的投资,后面两家投资机构也投资了目前专注在ERP的纷享销客。从投资人的角度来看,国内对于企业精细化管理的需求正在不断增加。

“事实上从我们的角度来看,越是竞争激烈的产业对于工作协同和管理精细化的要求程度就越高。”齐俊元说,目前Teambition的主要企业客户群体仍集中在TMT、金融等领域。

由于美国协同工具市场足够成熟,美国已经成为Teambition在海外最主要的收入来源。但从对未来的期许来看,齐俊元认为东南亚蕴含的机会更大。目前在Teambition获得收入当中,海外收入部分大致占据了百分之十几。

目前Teambition拥有四千名左右的企业客户,尽管拥有包括华为、TCl、OPPO等在内的企业客户,但目前Teambition大部分客户仍是以中小企业为主,目前这一部分客户的客单价在数千元左右,而一家大的企业客户客单价则高达数万元。

Teambition目前面临的另一个挑战是,其将任务管理、文档管理等一揽子打包在其产品中。对于使用者来说,这样做的好处是能够拥有一站式解决方案。但对于一家初创公司而言,这么做也显得不够专注,甚至可能会面临来自专注在某个领域公司的强有力竞争。

对此,Teambition的选择是将协作工具下面的多个不同功能进行模块化,将其他家的产品功能也进行接入。

在Teambition实行商业化以来的过去两年里,Teambition在市场投放方面的投入几乎少之又少。该公司在全国数个城市内拥有接近50个左右的地面销售服务人员,而一些ERP厂商的地面销售服务人员达到了数千人。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
运维 Kubernetes Cloud Native
详解 Rainbond Ingress 泛解析域名机制
Rainbond 作为一款云原生应用管理平台,天生带有引导南北向网络流量的分布式网关 rbd-gateway。区别于一般的 Ingress 配置中,用户需要自行定义域名的使用体验,Rainbond 的网关策略可以一键自动生成域名访问策略,用户通过这个域名可以立刻访问到部署在 Rainbond 上的业务系统。这个使用体验在开发测试场景下非常友好,这篇文章详解了这一机制到底是如何实现的。
详解 Rainbond Ingress 泛解析域名机制
|
17天前
|
人工智能 自然语言处理 Shell
🦞 如何在 OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼 API
本教程指导用户在开源AI助手Clawdbot中集成阿里云百炼API,涵盖安装Clawdbot、获取百炼API Key、配置环境变量与模型参数、验证调用等完整流程,支持Qwen3-max thinking (Qwen3-Max-2026-01-23)/Qwen - Plus等主流模型,助力本地化智能自动化。
31123 108
🦞 如何在 OpenClaw (Clawdbot/Moltbot) 配置阿里云百炼 API
|
6天前
|
应用服务中间件 API 网络安全
3分钟汉化OpenClaw,使用Docker快速部署启动OpenClaw(Clawdbot)教程
2026年全新推出的OpenClaw汉化版,是基于Claude API开发的智能对话系统本土化优化版本,解决了原版英文界面的使用壁垒,实现了界面、文档、指令的全中文适配。该版本采用Docker容器化部署方案,开箱即用,支持Linux、macOS、Windows全平台运行,适配个人、企业、生产等多种使用场景,同时具备灵活的配置选项和强大的扩展能力。本文将从项目简介、部署前准备、快速部署、详细配置、问题排查、监控维护等方面,提供完整的部署与使用指南,文中包含实操代码命令,确保不同技术水平的用户都能快速落地使用。
4499 1
|
13天前
|
人工智能 安全 机器人
OpenClaw(原 Clawdbot)钉钉对接保姆级教程 手把手教你打造自己的 AI 助手
OpenClaw(原Clawdbot)是一款开源本地AI助手,支持钉钉、飞书等多平台接入。本教程手把手指导Linux下部署与钉钉机器人对接,涵盖环境配置、模型选择(如Qwen)、权限设置及调试,助你快速打造私有、安全、高权限的专属AI助理。(239字)
6472 17
OpenClaw(原 Clawdbot)钉钉对接保姆级教程 手把手教你打造自己的 AI 助手
|
11天前
|
人工智能 机器人 Linux
OpenClaw(Clawdbot、Moltbot)汉化版部署教程指南(零门槛)
OpenClaw作为2026年GitHub上增长最快的开源项目之一,一周内Stars从7800飙升至12万+,其核心优势在于打破传统聊天机器人的局限,能真正执行读写文件、运行脚本、浏览器自动化等实操任务。但原版全英文界面对中文用户存在上手门槛,汉化版通过覆盖命令行(CLI)与网页控制台(Dashboard)核心模块,解决了语言障碍,同时保持与官方版本的实时同步,确保新功能最快1小时内可用。本文将详细拆解汉化版OpenClaw的搭建流程,涵盖本地安装、Docker部署、服务器远程访问等场景,同时提供环境适配、问题排查与国内应用集成方案,助力中文用户高效搭建专属AI助手。
4537 9
|
14天前
|
人工智能 机器人 Linux
保姆级 OpenClaw (原 Clawdbot)飞书对接教程 手把手教你搭建 AI 助手
OpenClaw(原Clawdbot)是一款开源本地AI智能体,支持飞书等多平台对接。本教程手把手教你Linux下部署,实现数据私有、系统控制、网页浏览与代码编写,全程保姆级操作,240字内搞定专属AI助手搭建!
5513 19
保姆级 OpenClaw (原 Clawdbot)飞书对接教程 手把手教你搭建 AI 助手
|
13天前
|
存储 人工智能 机器人
OpenClaw是什么?阿里云OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)一键部署官方教程参考
OpenClaw是什么?OpenClaw(原Clawdbot/Moltbot)是一款实用的个人AI助理,能够24小时响应指令并执行任务,如处理文件、查询信息、自动化协同等。阿里云推出的OpenClaw一键部署方案,简化了复杂配置流程,用户无需专业技术储备,即可快速在轻量应用服务器上启用该服务,打造专属AI助理。本文将详细拆解部署全流程、进阶功能配置及常见问题解决方案,确保不改变原意且无营销表述。
6025 5
|
16天前
|
人工智能 JavaScript 应用服务中间件
零门槛部署本地AI助手:Windows系统Moltbot(Clawdbot)保姆级教程
Moltbot(原Clawdbot)是一款功能全面的智能体AI助手,不仅能通过聊天互动响应需求,还具备“动手”和“跑腿”能力——“手”可读写本地文件、执行代码、操控命令行,“脚”能联网搜索、访问网页并分析内容,“大脑”则可接入Qwen、OpenAI等云端API,或利用本地GPU运行模型。本教程专为Windows系统用户打造,从环境搭建到问题排查,详细拆解全流程,即使无技术基础也能顺利部署本地AI助理。
7688 17