2023 年 7 月，机械工业出版出了一本书，名字叫《初创公司的退出机制》，讲的是创业者如何卖掉一家初创公司。

这本书并未引起过多关注，直到今天豆瓣上还没法显示评分，因为评价人数不足。

这是一本被低估的书，至少在现阶段，国内很多 to B 软件创业者正在考虑如何上岸，无论是上市还是被并购，退出已经是摆在台面上的话题。

该书作者亚历桑德罗·克里梅德斯（Alejandro Cremades）是投资银行家、律师，也是连续创业者，他的客户是那些寻求并购和融资服务的中小规模公司。

让人印象深刻的是，2024 年 8 月，克里梅德斯通过其播客“交易撮合者”（DealMakers）访谈了一位连续创业玩家——Moveworks 的创始人、CEOBhavin Shah。

Bhavin Shah 从三岁起就在硅谷生活，小学五六年级就会组装奔腾 386 等型号电脑，当时还被学校选中与苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克共进早餐。斯坦福研究生毕业后，Bhavin 加入当时仅有 70 名员工的初创玩具公司 LeapFrog。

公司迅速扩张，2002 年在纽交所上市，员工增至 1200 人。在 LeapFrog，从产品管理到业务拓展，他积累了宝贵经验。

Bhavin 第一次创业选择了教育游戏，结果没达预期。他发现做一家公司远比他想象中复杂，自己在融资、管理、组织文化建设上都存在短板，仅有好的想法还不够，还要有韧性和适应能力。

2011 年，Bhavin Shah 与 Paul Tyma 共同创立了联系人情报软件“Refresh”。这是一款 iOS 应用，整合用户的社交媒体、邮件、日历等数据，提供会面前的预测性洞察。他们早期从风投机构获得了约 1000 万美元投资。

2014 年，Refresh 推出企业版产品，登陆 Salesforce AppExchange，深化销售流程集成。2015 年，也就是在 Refresh 创立的第五年，公司被领英收购。收购后，12 名核心员工加入了领英团队。

在 Bhavin 把情报软件卖掉的第二年（2016 年），他又创立了Moveworks，这是一个由 AI 驱动的企业服务支持平台，帮助企业自动化处理内部服务请求，比如 IT 支持、人力资源、设施管理等。

Moveworks 延续了 Bhavin 对“数据驱动人际关系”的探索，与 Refresh 相比，Moveworks 更聚焦企业内部服务场景。

在 2024 年 DealMakers 这档播客访谈里，Bhavin 特意谈到了 to B 创业的长期主义：“打造重要的事业需要时间，需要坚定的投入和长期坚持。”

而坚持多久才算是长期，Bhavin 认为“通常需要 7 年以上”。

巧合的是，在这档播客播出仅 7 个月后（即 2025 年 3 月），ServiceNow 便官宣 28.5 亿美元并购 Moveworks 的消息。

此时，距离 Bhavin 卖掉上家公司整 10 年，Bhavin 再次成功上岸。

补短板：一场双赢的并购

2019 年 11 月，SAP 前传奇 CEO孟鼎铭（Bill McDermott）加入 ServiceNow 担任 CEO。他的理念是，未来的企业级软件必须像人类一样思考。

基于这一理念，ServiceNow 这个市值超千亿美元的 SaaS 巨头，这些年一直在加码 AI 布局。

2023 年公司与英伟达合作开发企业级 AIGC 工具，并于 2024 年推出 AI 功能套件Now Assist，该套件成为公司历史上增长最快的产品。截至 2024 年 12 月底，已有近 1000 家客户签约该产品，实现 AI 产品年合同价值突破 2 亿美元。

然而，ServiceNow 的 AI 智能体主要用于自动化特定的后端任务，偏向流程自动化，Moveworks 则是一个出色的前端人工智能助手，能够直接集成到Slack、Teams 等协作工具中，覆盖 HR、IT、财务等场景，可执行各种不同的任务。同一个界面，既适用于提出任务需求的人，也适用于通常负责完成这些请求的人。

这种能够广泛覆盖员工群体的产品对 ServiceNow 很有吸引力，弥补 ServiceNow 在对话式 AI 与端到端任务处理领域的短板，使 ServiceNow 形成从流程设计、自动化执行到智能决策的全栈能力。

目前，超过 350 家大型企业和 500 多万员工都在使用 Moveworks，其中包括 10% 的《财富》500 强企业。其客户包括赫斯特集团（Hearst）、Instacart、帕洛阿尔托网络公司（Palo Alto Networks）、西门子、丰田和联合利华等。

Moveworks 的业绩表现也很亮眼。

2024 年 9 月公布的数字，公司年度经常性收入（ARR）突破 1 亿美元，并以 21 亿美元的估值筹集了 3.15 亿美元资金，投资方包括贝恩资本、光速创投、蓝宝石创投、老虎环球基金等。

而对于 Bhavin 来说，Moveworks 的出手也只是其连续创业的一部分。反观国内 to B 软件市场，尤其是怀揣着敲钟梦想的创业者，很难接受中途将企业卖掉这样的结局，Bhavin 的做法不失为一种借鉴。

功能矩阵与应用场景

Bhavin 发现，企业运营中存在一个常见的根本问题——解决常规支持请求会浪费大量时间。

随着 Slack、Teams 和 WhatsApp 等平台兴起，企业沟通工具发生了深刻转变，人们更倾向于在这些平台上高效工作，于是 Bhavin 他们选择在 Slack 上启动项目，构建 AI 助手。

Moveworks 就像一位藏在企业通讯工具里的“全能 AI 管家”，能听懂员工五花八门的请求，并秒级解决问题。

Bhavin 将他们的产品定义成一个生成式 AI 超级应用，用户可以通过它访问各种系统，而且 Bhavin 强调，这是一个保持中立的超级应用。它的核心功能和应用场景有：

跨部门智能支持

整合 IT、HR、财务、销售等部门系统，通过自然语言理解（NLP）处理多语言请求，并支持薪资查询等财务事务。

此外，还提供 “Copilot” 功能，利用大语言模型（LLMs）构建多步骤计划解决问题，例如自动化工单创建、审批流程加速等。

找合同、查流程、批申请？它能从几百个系统里精准捞针，比大海捞针容易多了；新同事迷路？政策咨询刷屏？AI 化身“人形 Siri”，连 HR 小姐姐的咖啡时间都保住了，毕竟回答社保问题这种活，AI 可比人类记性好多了；合同到期提醒比生日祝福还准时，客户资料秒级调取，连客户宠物的名字都记得，虽然它暂时还不会帮客户遛狗。

自动化与集成能力

通过 “Creator Studio” 允许开发者自定义对话式 AI 用例，简化复杂工作流。与数百种企业系统（如 ITSM、ERP、Slack、Microsoft Teams）原生集成，支持任务自动化（如软件配置、设施请求）和跨系统数据融合。

无论你用 Slack 发消息还是在 Teams 打字，它都能理解夹杂行业黑话的请求。比如制造业员工说“产线卡了要审批”，它能瞬间调取 ERP 数据并推送给主管，分分钟完成流程。

知识管理与预测分析

整合分散的企业知识库和公共数据源，生成实时知识片段，缩小自助服务信息差距，员工问得越怪，它学得越快。

数据分析与洞察

“Copilot Insights”和“Employee Experience Insights”分析支持效率和员工需求，生成可优化服务交付的待办清单。

作为生成式 AI 超级应用，它具备跨部门智能支持与自动化集成能力，既能整合多部门系统高效处理各类请求、优化流程，又能实现开发者自定义及多系统融合，全方位提升企业运营效率。

锚定价：构筑商业的护城河

Moveworks 作为企业级 AI 与 SaaS 融合的头部公司，其商业模式围绕订阅制收费+垂直场景深度定制+生态合作驱动展开。

它的收费模式，核心逻辑是基于企业需求的动态定价。

其订阅制（SaaS 模式）是以年度或多年合约为基础，按企业规模（员工数）、功能模块（如 IT 支持、HR、销售自动化等）、使用量（如 AI 调用次数）综合定价。比如，一些财富 500 强客户通常支付数百万美元量级的年费。

Moveworks 还设定了消费分级，针对中小型企业，提供低门槛的“按需付费”选项（如按 AI 服务调用量计费），降低初期投入风险；还有一些增值费形式的附加费用，包括数据集成（如与 Slack、Microsoft Teams 的深度对接）、定制化训练模型、专属技术支持等。

值得一提的是，Moveworks 对目标客户做了分层，大企业客户由 Moveworks 直销团队对接，提供高度定制化服务（如专属 AI 模型训练、深度系统集成），合同金额通常在百万美元级别，采用订阅制+定制费用模式；

中小企业客户则通过 AWS Marketplace 提供标准化套餐（如 1000 个～2500 个用户，每人每年 150 美元），降低采购门槛，满足轻量级需求。

目标客户分层的原因无外乎，大客户销售周期长、谈判复杂，需投入大量资源。AWS 渠道则能覆盖中小客户的长尾市场， Marketplace 每月有数百万企业用户访问流量，Moveworks 无需直接投入销售人力，可以用比自建渠道更低的成本触达潜在客户。

Moveworks 的官网上没有公开价格表，潜在客户需通过销售团队获取定制报价，这种不透明的报价策略让公司团队在大客户的谈判中有了腾挪空间。

要给 SaaS 产品定一个大家都认可的公允价格并不容易，毕竟不同的企业其客户规模、功能模块、部署方式等都会存在差异。在这里，必须要提一下Moveworks 的一个核心定价策略——行业锚定价。

这是 SaaS 领域广泛应用的价格心理战策略，通过第三方机构发布的标准化成本模型，为企业客户提供可对标的成本基准，降低价格谈判中的摩擦。

比如，Forrester 的复合组织模型将内部开发、培训等隐性成本显性化，形成了透明的参考点。

它将 Moveworks 的订阅费与客户自建同类系统的成本对比，以突显 ROI 的差异。Forrester 测算，使用 Moveworks 三年可节省成本 1150 万美元。

从 Moveworks 锚定价和微软 Copilot 定价的比较来看，Moveworks 的锚定价策略通过全成本透明化和风险共担机制，构建了比微软等巨头更稳健的定价护城河。

我们看锚定价如何支撑 Moveworks 的商业逻辑。

它将抽象的 AI 能力转化为可量化的成本节约，解决了企业客户在采购中存在的技术价值认知障碍；

在竞争防御上，通过 Forrester 第三方背书，建立“总成本最低”这一认知壁垒，以此来抵御低价竞争对手的冲击；

此外，锚定价模型还可以快速复制到新行业，只需调整行业系数，即可生成新的基准。

未来，随着生成式 AI 普及，Moveworks 可能需要引入动态锚定价，比如按 AI 解决率浮动计价。但其核心逻辑不会改变，即通过标准化模型降低决策摩擦力，仍然是 to B 软件企业的重要法则。

Bhavin 这样的连续创业者会是投资人的理想型。实际上，投资人更希望国内 to B 软件培育一个健康的并购市场。

To B 软件行业最应该做的是合并同类项式的并购整合，支持同行业或相邻行业的合并，通过并购整合加快独立上市进程，打开估值天花板。这也是投资人最快、最可行且收益最大化的退出方式。

本文来自微信公众号“牛透社”

作者：周效敬