金融科技公司布局B端和C端各不同，B端布局将成新蓝海
南方都市报（深圳）
[ 亿欧导读 ]
无论是智能投顾、信贷、支付，还是保险领域，不少金融科技创业者或行业巨头都瞄准C端市场，以各类商业场景带来C端流量，将消费金融和普惠金融视为金融科技的主要发力点，但随着互联网流量红利日渐被瓜分，企业开始致力于开发B端业务。
【编者按】互联网金融发展的前三年，大家都在C端，C端本身是比较浮躁又利于比较简易创新的市场。但随着金融科技的发展，关注到金融科技向To B转移的趋势。行业人士认为2017年将会有更多To B的金融科技投资出现，比如人工智能、监管科技、网络安全。本文阐述了金融公司C端业务和B端业务的不同，并分析了为何会转向B端业务，B端业务是否为新蓝海。
本文首发于南方都市报（深圳），作者郭丽娟；亿欧编辑整理，供行业人士参考。
金融科技意在将互联网、大数据等技术与金融深度结合，用科技来驱动金融，提大数据升金融服务效率。日前，中国人民银行行长周小川在十二届全国人大五次会议新闻中心“金融改革与发展”新闻记者会上再次提出：未来要把金融科技搞上去，一个是网络科技的发展，另一个是数字货币的发展，“我们既要鼓励发展，也要防范风险，防范不健康的行为，要不断地去规范”。
继之前猫眼金经连续推出的相关专题之后，本期猫眼金经聚焦企业的商业模式。记者在采访中发现，无论是智能投顾、信贷、支付，还是保险领域，不少金融科技创业者或行业巨头都瞄准C端（Customer，普通用户）市场，以各类商业场景带来C端流量，将消费金融和普惠金融视为金融科技的主要发力点。但随着互联网流量红利日渐被瓜分，致力于开发B端（To Busi-ness，面向企业，简称ToB）业务，为金融企业提供相关科技服务，成为一部分金融科技公司接下来布局的重点。
B端是新蓝海？
2013年，开始基于京东电商场景发力C端消费金融，推出了白条、京东支付、京东小金库等产品。2016年起京东金融又整合资金端、资产端、产品、用户及技术能力等现有资源，开始探索B端业务，并表示“希望实现从1.0模式的自营金融向2.0模式的开放平台的迭代”。
这一升级是否代表了行业的发展趋势？真格基金合伙人李剑威在公开场合表示：“过去三四年，市场发展速度很快，不少投资人都觉得企业服务是下一个热门领域，根据IT橘子的统计，这个领域在过去一两年投资增加了十倍。”在2017年京东金融年会上，京东金融CEO陈生强把目标介绍得非常明确：“以前我们是用技术帮我们自己做金融业务，未来，我们是用技术帮金融机构做业务。从单维度的增长，转向服务金融机构的平台式发展。”
专注于智能投顾行业的图灵科技，大部分业务也是面向企业客户，联合创始人高杰介绍：“我们90%的业务是To B的业务，现在主要用To B的钱来养To C的业务。”
为何近年来不少金融科技公司开始布局B端业务？京东金融副总裁许凌介绍：“互联网金融的前三年，大家都在C端，C端本身是比较浮躁又利于比较简易创新的市场。但我们看整个中国的产业、工业、GDP的结构就知道，无论在哪种经济体，整个企业级的服务、工业级的市场，都是一个更大的植根于C端的市场。”最近花旗银行发布了一份金融科技发展的报告，其中也关注到金融科技向To B转移的趋势。它认为2017年将会有更多To B的金融科技投资出现，比如、监管科技、网络安全。
放眼整个市场大背景，金融科技也是随着各个行业的趋势发展而升级。深圳市东方富海投资管理有限公司创始合伙人陈玮公开演讲时表示：To C消费已经是一片红海，再想做上千亿的独角兽难度越来越大，过去做产品是慢慢做，现在全面过剩。对于To B市场，陈玮觉得：B端才刚刚开始，企业的互联网化刚刚开始，这是一个亿万级的市场。如何用互联网化技术来改造传统产业，这是我们要考虑的。
烧钱拼流量VS烧钱拼技术
虽然B端服务一片蓝海，但是真正进入其中分一杯羹的话，则要承受相比C端更高的门槛，以及更大的风险。
开拓C端市场的核心要素是流量。无论依靠价格战拼补贴，还是打造各类消费场景拼体验，能导入流量，留下客户就是ToC商业模式生存的王道。相比之下，B端业务则相对漫长。李剑威表示：“企业服务创业首先是持久战，因为打造一款成功的企业产品是一个漫长的过程，需要经年累月的积累。一般企业服务的公司，没有七八年上不了市，很难出现ToC领域的指数增长的情况。创业者不要指望一夜暴富。”
对于许多金融科技公司而言，做好企业服务首先需要的是有过硬的技术能力，利用科技附能传统金融行业。如果说ToC的业务大多是烧钱拼流量，那么ToB的业务则主要是烧钱拼技术。
京东集团CEO刘强东在2017年京东开年大会上强调：“未来12年我们只有三样东西：技术！技术！技术！重要的事情说三遍，未来12年我们只有技术！”京东金融日前也宣布，“在、机器学习、人工智能、等领域，未来三年资金、资源投入每年增长幅度不低于100%，而且上不封顶。”
初创公司抢占细分市场
相比于涉足金融科技的互联网巨头而言，一些创业公司无论是拼钱还是拼技术都难以达到同一量级。这样的情况下，初创企业在ToB市场上把机会瞄准在了细分领域。
金融中心总经理蒋燕青认为：“大的平台有着更加大的领域，像蚂蚁金服也依赖于天猫等交易体系。我们还是各有特色，在信用卡这一块大的平台未必像我们一样做得比较深入，这也是为什么我们能脱颖而出的原因。”深耕信用卡细分领域，让51信用卡获得与传统银行在信用卡业务上的合作机会。
在李剑威看来：“企业对小公司的产品是相对比较谨慎的，所以创业公司刚刚开始的时候，需要争取资源，无论是投资方还是标杆客户，给自己的产品做背书。企业客户也强调专业性和一致性，他们希望是在小领域里做得最专业的。”
B端C端相互补，求稳定
不管是过硬的技术，还是细分市场机会的选择，利用技术与标杆型企业合作，让企业主发现你的价值，获取企业的信任都是To B业务的另一个重要的关键点。在B端客户的选择标准方面，李剑威认为：“企业客户倾向于买成熟稳重的公司品牌，它至少没有生存的危机。”
许凌介绍：“2017年更多产品是京东跟金融机构联合发布的，让我们的互联网产品的创新能力变成金融机构有的。当传统金融机构发现你的价值之后，他对你的期待、目标已不再是简单的一个流量的时候，他就会对你的技术、数据和数据的处理能力产生信任，乃至于他们会主动过来提我们尝试这样的战略合作、尝试着共同服务，持续地帮助他们提升他们内部的能力，甚至于主动发起说做一些联合的实验室、联合两边数据共同的建模。”
获取企业主信任，积累了一定B端客户后，如何保证企业客户留存量依旧是一个关键问题。
在To B业务上，损失一两个用户的风险代价比To C大很多。虽然图灵科技主要收益来源于企业服务，但高杰依旧不敢放弃C端业务。他分析：“To B好突破但是有风险。因为每个客户的投入动辄3个亿、5个亿，一旦因为某个细节出现问题，失去了这样的客户就很容易导致公司的稳定性不足。所以很多企业也会选择利用C端业务来保证公司的稳定性和成长空间。”
谈到整个行业的时间预期，李剑威向猫眼金经分析：在整个企业服务赛道上，包括后端的IT运维服务，包括基础架构的云服务，企业核心的职能应用，领先者会慢慢浮现，到2018年，中国在很多企业服务领域的排位基本会确定。
金融加科技两厢情愿
不管是面向B端还是面向C端的商业模式，央行、金融和科技领域的态度更加明确。日前，中国人民银行行长周小川在十二届全国人大五次会议新闻中心“金融改革与发展”记者会上着重指出，人民银行高度鼓励金融科技，希望和各种业界共同合作，把金融科技的发展搞上去。他特别强调：“网络科技的发展，还有就是数字货币的发展，其中也包括区块链等新技术，这些新技术会在未来产生一些当前人们不容易完全想象或者预测到的影响。”
事实上，越来越多的传统的金融机构，正在直接或者间接通过风投基金投资金融科技。这些都反映出，金融科技与传统银行业的合作愈发紧密。这些观点也得到了不少人工智能公司认同。本周GoogleCloudNEXT2017大会在美国旧金山举行。谷歌云机器学习与人工智能首席科学家李飞飞表示，机器学习正在信用卡风险检测、反诈骗和洗钱等方面发挥越来越大的作用。
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现实就是这么骨感，倒闭、被收购、独立发展，似乎各有痛处，这个时候中间路线就是最佳的选择，所以很多知名的人工智能创业公司选择了出售公司，包括鼎鼎大名的Deepmind。即便坚持独立发展的公司，比如Nuance，其实也是在难以出售情形下的唯一选择。
来源：人工智能天使会
国务院刚刚发布了《新一代人工智能发展规划》，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设，在此背景下，中国科学院大学率先成立了人工智能学院，按此发展，人工智能成为一级学科也将是大概率事件。
苹果也刚刚召开了发布会，全面屏的iPhone X采用了Face ID技术，这让CV领域的创业者兴奋不已。但是，此人脸识别非彼人脸识别，苹果的Face ID并没有采用普通摄像头的方式，而是采用红外主动识别的技术，这样就可以做到三维立体识别，增强了安全系数。尽管这项技术仍然存在易受光线干扰的缺点，但苹果却总能引起产业界的技术变革。&
这些都是非常令人兴奋的消息，但是也有些负面新闻，比如斯坦福大学几个研究人员发了篇论文，通过深度学习判断一张照片上人物是否有同性恋倾向，甚至这些研究人员还希望通过照片判断人的智商和政治倾向。公平来说，这就是把人工智能奉为圭皋的表现，这和我们古代的看面相算命又有什么差别？何况深度学习也根本做不到这一点。&
另外，还有几则或许已经忘却的消息：2017年初，微软收购了主要从事NLP的人工智能创业公司Maluuba；3月，Google收购了Kaggle；5月，从移动应用搜索转型人工智能助手的Quixey正式关闭，另外，苹果以2亿美元收购了Lattice；6月，新思科技（Synaptics）宣布收购 Conexant Systems （科胜讯系统公司）和 Marvell Technology Group 的多媒体业务，共支付 3.95 亿美元现金和 726,666 只 Conexant 的普通股；7月，Google收购了印度人工智能公司Halli Labs，百度收购了硅谷初创公司KITT.AI。
AI创业好像一片热闹，但是若深入思考，这却是一个非常可怕的现象，因为AI创业公司但凡有点成绩，基本都已被巨头收入囊中。被收购或者倒闭，似乎成了AI创业公司无法逃脱的宿命。那么坚持独立发展的道路又能怎样？这可以从语音识别领域的国内外两大巨头的处境来分析。首先我们来看国内的语音识别龙头科大讯飞，最近也与长江商学院薛教授互相指责，稳定的盈利可能是科大讯飞当前最大的尴尬。其次再看国外语音识别的老牌企业Nuance，下图是这家公司的全球网页，几乎令人怀疑这家公司还在做语音识别吗？转型的压力一度让Nuance陷入困境，其股价始终低位徘徊。
2017年，似乎也是资本市场比较蛰伏的一年，虽然关注很热闹，但是真正落地投资的案例却不是很多，这显然不如2016年的热闹。很多VC企业也开始思考，当第一波技术公司获得投资以后，这些企业如何才能落地？资本这个市场就是很奇怪，当投资人很冷静思考的时候，说明这个市场确实出现了一些隐忧。
AI创业能不能有第四条路
现实就是这么骨感，倒闭、被收购、独立发展，似乎各有痛处，这个时候中间路线就是最佳的选择，所以很多知名的人工智能创业公司选择了出售公司，包括鼎鼎大名的Deepmind。即便坚持独立发展的公司，比如Nuance，其实也是在难以出售情形下的唯一选择。
那么，有没有第四条路可走？
算法和数据不是关键问题
有一点要非常清晰，第四条路的关键应该不是当前人工智能企业的核心价值：算法和数据。
承认这点比较痛苦，因为科技型创业公司经常会有一个误区，即仅以技术论价值，当然还有很多公司也强调数据，但是这也不是绝对的门槛。技术永远在迭代更新，当技术不能呈现颠覆性的时候，技术的核心价值就会折扣。当然绝不是否认技术的价值，这里只是从企业某个阶段的发展方面探讨。事实上，技术才是唯一可以打破现有商业平衡的绝对力量。
那么再看数据，其实是蛮纠结的一个领域，更多的数据意味着更大的投入，但是只有相对量的数据才能产生价值，那就意味着可能更大的浪费。有价值的数据对于企业来说绝对是极其有帮助的，对技术提升来说也是至关重要，但是这就意味着关键吗？好像困境中的一些巨头企业也不缺乏数据，这个问题也很难解释。
变现才是商业核心的逻辑
那第四条路的核心又是什么？不如先回归下商业的本质，GE的总裁杰克&韦尔奇还曾经写过一本《商业的本质》，关于这个问题可以聊很多，不如通俗的简单化理解：赚钱。谈到赚钱就有必要先分析下历史和当前企业的主要赚钱模式。
第一种模式可以归结为产品，也就是卖货模式，这是最原始和直接的商业模式，通过公司劳动创造的产品直接销售给客户变现。这其中又可以划分为B端和C端两种产品模式，B端产品一般面向行业，比较依赖于关系营销，C端产品一般面向大众消费，比较依赖于渠道营销，包括线上和线下。这类模式的核心就是产品要有量能，其弊端就是容易积压，曾经很多管理学课程都是研究库存问题。事实上，大部分公司都是这种模式，包括一些巨头比如Intel、苹果、华为、联想和小米等等，联想比较典型，其核心收入就是销售PC及相关产品。
第二种模式就是授权模式，这种模式并不提供实体（光盘可以不算），而仅是以复制数量作为计费依据。最具典型的就是微软这类软件企业，通过销售Windows和Office赚取利润。这类模式的优点就是随着用户规模的扩大，其研发或者产品成本可以摊薄，这对企业的利润贡献极大，比如微软的营业额其实并不显著，但是其影响力非同凡响，也造就了比尔盖茨的首富地位。但是这种模式的缺点也很明显，若不能形成垄断地位，事实上这种模式很难赚钱，因为这种模式的回款麻烦很大。比如杜比，这也是一家典型的授权公司，但是其核心并不是技术，而是好莱坞长期绑定的品牌，即便如此，杜比也要依赖于芯片公司的绑定才能确认其授权数量。互联网时代这种商业模式稍好一些，但是仍然存在回款太难的尴尬。
第三种模式可以说是广告模式，这很好理解，所有电视广播里面都要插播广告，这是电视台和电台的主要营收渠道。互联网企业对于广告的依赖更是严重，比如互联网门户新浪、搜狐等，甚至百度、Google、Facebook主要也依赖广告收入。事实上广告模式渗透到各个行业，很多传统公司也是依赖于广告生存。广告也是产品公司很大一部分的投入。但是这个模式的弊端就是一定要有流量，CCTV的广告就会经常拍出天价，头部效应非常显著。互联网当前核心争夺的流量，其实背后很大价值就是广告，所以互联网企业不敢错过任何互联网入口，这意味着未来流量的昂贵。
第四种模式就是服务模式，服务的概念外延很大，基本上不在前三种模式的都可以归为这一类，比如保姆是一种服务，运营商的话费算一种服务，共享自行车这类分时租赁也算一种服务。广义来说，苹果的商店、百度的搜索、阿里的交易、腾讯的社交，都可以说是一种服务，但是服务未必直接就能变现，互联网企业更喜欢免费服务的模式，然后通过广告或者分发来变现，典型的&羊毛出在狗身上，猪买单&的逻辑。游戏行业应该特殊一些，端游以前主要靠授权模式，网游和手游基本都是服务模式，然后变现依赖卖等级、卖道具等方式。互联网最成功的就是把服务迁移到线上，大幅降低了服务的成本，实现了从1到100的快速扩张，并且规避了过程中的成本问题。&
但是，以技术和数据起家的人工智能又该怎样变现？
AI企业直接做产品销售吗？这比较困难，因为技术公司一般比较缺乏营销理念和渠道优势，而这也是由一家公司基因决定的，相反的，产品公司一般也很难转型到技术公司。但这不意味着技术和产品公司之间的转型不可逾越，苹果和华为就是典型的例子，技术和营销同等的厉害。从很多案例来看，技术公司最容易选择的方向就是延伸到产品公司。有些公司依靠售卖数据来赚钱，但是这毕竟是短期的营收模式，当竞争的时候，这种模式实际上很难维持合理的利润。
当然AI企业最直接的商业模式就是授权，所以技术类企业一开始都会选择这种模式。但是前面也提到了，这种模式的难点就是回款，当碰到竞争的时候价格战就会伤害这种模式，这将严重阻碍公司规模的扩大。
那么广告呢？显然也很难，人工智能与传统科技最大的区别就是人工智能非常强调实时和交互，这对于广告模式来说就很致命，比如秀场直播，做个植入广告还可以，若插播一段无关的广告，估计就容易产生问题，影响正面逻辑。所以直播平台更倾向于平台抽成的模式，这实际上是一种服务的变现。
服务变现似乎是人工智能落地的最佳商业模式，当没有新新人类琢磨出第五种模式之前，估计很多巨头企业也都会压宝在这条道路上。服务变现也是互联网企业理解最为透彻的模式，这些企业甚至将这种模式从线上走到了线下。但是人工智能怎么才能依靠服务变现呢？
熬到了黎明或许碰上阴天
人工智能企业都坚信当有了流量以后，变现就会是自然而然的事情。但是令人担扰的是，从PC时代到移动时代，也曾经有巨头衰落了，也曾经有巨头倒下了，当前来看我们认为一切商业模式都是清晰自然的，但是回退到10年前、20年前呢？不能以现在的眼光评判历史的决策，局限才是大部分决策的本质。
人工智能这波浪潮，不是第一波，估计也不会是最后一波，人工智能企业最怕的就是好不容易熬到了黎明，或许碰上的还是个阴天。新技术的驱动必然会打破现有商业格局的平衡，这就不仅仅是技术的更新换代，很可能还是商业模式的变迁，或许核心属性没有改变，但是外延肯定会有所变化的。
决定公司高度的是最短板
这样来看，人工智能创业若不深入思考做出快速调整，很可能就会在兴奋中失落。技术和数据只是一家公司起步的突破口，有了船票未必能登上诺亚方舟，登船之路可能更加荆棘密布，决定一家公司高度的永远是公司的最短板。创业不是一件头脑发热简单的事情，国家的支持与媒体的关注带动的是一片产业，不是某家公司，而认知自身的缺陷本身就是一件极其困难的事情，何况还需要创业者及时的去调整适应。
比如，大部分人工智能创业公司都是技术出身，从理念和架构上，很容易不重视营销团队，认为营销是件比较简单的事情。更有很多创业者，利用众筹销售一部分产品后，在天猫和京东铺下货就认为自己是营销高手。事实上，这没有看到营销的本质，真正的营销，和管理一样，也是一门科学。公司的架构里面，技术、营销、管理永远是并列的三架马车，营销整合了供应链、产品链、客户链和媒体链，是公司变现最直接的渠道。
即便在技术领域也有很多误解，很多投资人和媒体都觉得深度学习是人工智能企业的核心所在，但真正落地的时候，未必就是这样。公司毕竟不是国家的研究机构和高校，特别是创业公司，承担不起科研的任务，更多的则是技术的产品化，这就需要大量的工程人员配合。实际上，让机器有多少智能，就意味着公司有多少人力和资金的投入。一家伟大的公司，从来不能依靠独行侠。
焦虑的还有AI的投资人
但是，创业往往也是冲动的，这是比投资还要冒险和疯狂的事情，过于理想的保守主义很难突破创业的层层障碍。冷静与兴奋，事实上是创业者最难把控的两个极端。创业不可能有终点，创业之路也是创业者的自我修炼之路。当然，创业者都是令人尊敬的，即便失败了，也为社会的进步积累了经验，为下一波创业者探索了道路。
创业之路更多的是坎坷和荆棘，创业之心更多的是无奈和无助，鲜花和掌声的时候，其实更多的是泪水和挫折。于是，这种焦虑自然传导到了最为关注人工智能的投资人领域，2017年以来，随着各种资金的关注，投资领域的竞争也日趋激烈。创业的各种困境，投资人也逐渐看的更加明白，而政府和银行基金的加入也让小型VC更加痛苦。事实上，具有战略眼光的VC已经提前完成投资布局，纠结犹豫的VC或许错过了人工智能技术红利的投资窗口。但是等到产品或者平台的时候，才发现在这两个领域占据绝对优势的所有巨头都已经布局把控，创业公司的生存空间被挤压的非常厉害。当然，技术的颠覆往往超过了预期，比如苹果iPhone X采用了红外作为Face ID的主要技术，这本来是个令人鼓舞的消息，但是几家欢喜几家忧，反而让基于普通摄像头的CV创业很尴尬，这让激进的投资人焦虑和不安。毕竟，投资人更加关注的还是IRR的数值。
焦虑的气氛弥漫在创业和投资的天空，Thomas L. Friedman认为世界是平的，但是真的这样吗？
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9月15日，由北京市科学技术协会（以下简称“市科协”）主办的2017第20届北京科技交流学术月（以下简称“学术月”）在北京会议中心盛大开幕。开幕式采用主论坛+分论坛（京津
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近两年，人工智能和深度学习，成为创业显学。硅谷一些研究室为了招聘工程师，全球撒网，薪水之高，令人咋舌。大到一个国家的规划，小到一本创业计划书，无人工智能，寸步难
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我们的服务：教育公司，究竟要面向B端还是C端市场？中国教育装备采购网围观464次我要分享我要投稿
　　在大多数教育O2O寻找商业模式未果、逐渐退出市场时，教育O2O跟谁学创始人陈向东6月15日宣布，跟谁学三年的时间花费1亿美元，向B端和C端发力，探寻教育O2O商业模式。目前，跟谁学月流水过亿，已经实现了资金正向，To B 业务占跟谁学总营收的 60% 以上，且四块业务均有了正向的现金流。不过，在陈向东心目中始终坚信To C 是一个中心，To B还是为C端服务。
　　2016年12月，邢帅教育在布局C端市场8年后进军B端企业培训市场;2012年飞博教育在创立之初，做的是面向成年人的To C市场，后来意识到成人完课率续课率很低，2014年转型K12业务，同时由To C转型To B。其CEO陈波认为，To C市场存在着天然劣势，而To B模式一方面可以减低获客成本，另一方面，To B 模式的教学效果会比纯线上模式更好。
　　这样看来，B端产品好像更能快速打开市场。
　　To B or not To B?
　　当下，B端市场分为两大类。
　　一类针对培训机构，那么产品就要非常满足机构的真正痛点，而不是我们假设给机构的痛点。目前这块做得特别好的不是很多，要么企业本身已经抓住消费者群体意识，然后与机构合作，这种模式出版社以前做得好，现在举步维艰;要么能够解决机构管理的相关问题，类似早年ERP、CRM等。
　　另一大类就是进公立校或教育委员会，这就是另一种游戏规则了。传统的教育信息化设备对接教委或教辅对接学校都有历史沉淀，To B的产品平台需要相当的时间和积累，还要建立样板，迭代产品，这其中渠道优势要明显于技术优势，像北京教育装备市场已被立思辰、鸿合、希沃等老牌企业占领，新势力想要打进去很难，还需要仔细设计。
　　不同于B端，C端产品就是要抓住用户相对集约的需求，并且盈利的测算跑通，通过强运营去实施，不管线上还是线下都是更偏服务行业。
　　如何讲好To C的故事
　　不过，随着教育装备企业的深度发展，产品越来越精细，更讲究产业融合。比如做的开始注重匹配内容，做课服务的也开始讲究互动效应。过去，教育装备是一种一次性消费服务，教育装备公司仅仅把学校当做一个销售渠道。如今，B 端市场的抢夺也意味着能不能与学生产生更多的联系，能不能延伸出面向 C 端的教育内容服务。
　　能不能做 To C 的内容与服务、从 B 端走向 C 端整个链条能否打通，关键看是否能够切入到教与学环节，拿到学生个性化的学习轨迹数据。只有拿到了课前预习、课中互动、课后练习测验等教与学环节的数据，才有可能做精准化的、个性化的 To C 服务。
　　而现在没有做到的一个原因在于，每家教育公司都在做单点突破，为了生存，公司必须在一个点上做精做透，但智慧教育讲的是数据的有效收集和反馈，要求互联互通。To C模式不赚钱，看不到，还摸不着，更多人还是希望能做立竿见影、快速回报的产品。这也是慢教育和快资本的一个体现。
　　哈姆雷特曾经发出 to be or not to be 的人生之问，如今，教育的不少玩家们面对 To B or not To B 这个问题。然而每一条赛道里面都有清晰的规则。在教育市场，答案不一定取决于你想不想，更要客观地评估自己的能力与基因，制订出相应的战略远景和战术路径，这不是一个 To B or To C 的选择。
　　聚焦你所在的赛道，搞清楚你是 To B or To C，才是正确的路径。
　　不过说到底，更多的企业转向To B是一件好事，这样会有更多优质的资源和优秀的人才汇聚过来，拉升全日制学校或是社会化的培训机构的服务能力与品质，最终让学生这一终极用户群体得到裨益。
来源：决胜网责任编辑：云燕
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