2025年产品上市状况报告

2025年6月 2025年市场进入策略状况 详细见解： •GTM健康•gtm策略•在 GTM 组织中的内部 AI 实现 支持创始人通过关键里程碑 数据来源 & 方法论 这项研究总结了2025年4月一项调查的数据205家b2b软件及服务公司的gtm高管包括首席营收官、销售负责人、首席执行官和营收负责人操作。 在本报告中，选择的公司被称为“高速增长”公司4因为他们满足以下标准： 在相关情况下，我们将结果与2023年和2024年的调查进行比较1由ICONIQ进行。 • 顶线增长： • 若收入<25M，则年收入增长率为100%+• 若收入为2500万美元至1亿美元，则年收入增长率为50%+； • 若收入超过1亿美元，则年收入增长率为30%+ 这份报告也包括季度运营和财务数据来自某些 ICONIQ 公司2. 定义 • 人工智能原生公司：指其核心产品或商业模式根本上由人工智能驱动的公司 • 非人工智能原生公司由人工智能赋能公司、人工智能基础设施公司和非人工智能SaaS公司组成： • 人工智能赋能：创造新的人工智能产品或向现有的面向客户的产品添加人工智能功能的SaaS公司 • 人工智能基础设施：为人工智能建设者构建模型、工具或平台的公司 • 非人工智能SaaS：没有人工智能产品或功能的SaaS公司 执行摘要 执行摘要 (1/2) GTM Health 增长与销售效率： 近两年，年复合收入增长率保持相对平稳，但中端公司（年收入2.5亿至1亿美元）开始出现显著增长（截至2025年年终年收入增长率：93% vs. 2023年上半年78%）•• 这种停滞是• • 一旦机会转化为客户，合同长度平均约为 2 年。然而， 自去年以来，1年期合同已出现明显变化，这可能是由于市场不确定性增加以及希望保持灵活性，而人工智能解决方案继续颠覆传统工具管道覆盖率也轻微下降了同比（2025年前三个季度为3.6倍，2024年为3.9倍）；然而，实现指标的已启动销售人员百分比保持稳定在58%（平均），这表明尽管机会减少，销售人员仍然保持着稳定的表现。这种稳定性得到了来自销售和渠道来源机会的更强结果的支持，这些机会继续产生最高的获胜率（分别为35-40%和25-35%），而来自市场来源的机会约为20%部分原因是由于 GTM 渠道后期表现较弱——转化为已成交的比例同比下降了 5-10 个百分点.然而，AI原生公司似乎要通过免费试用或概念验证阶段将新机会转化为客户以获得更大的成功— 特别是在收入超过1亿美元的 ARR 公司中（56% 的转化率，而其他公司为 32%） gtm策略 （第21-30页） 运营模式 • 随着人工智能持续重塑企业市场策略，我们观察到AI原生和非AI原生（传统SaaS）公司在其GTM团队结构上存在明显的分化•高速增长的Non-AI-Native公司将其更小的GTM员工比例分配给售后团队，而AI-Native公司（无论增长表现如何）则将更多的员工分配给售后团队。这可能是由于技术入职需求以及推动“ 新时代”工具采用的迫切性所致。为此，我们正看到前置部署的兴起在推动变革管理中发挥关键作用的工程师（尤其是在传统、发展较慢的行业） 定价模型 • 在采用混合定价模式的公司中，消费/使用/结果导向型模式与订阅/席位导向型模式之间存在50/50的收入分成• 定价是另一个AI原生和非AI原生公司出现差异的领域。尽管订阅价格仍然普遍，大约三分之一的公司已经采用了混合模式——这一趋势在AI原生公司中更为普遍 收入 • 公司是日益融合自上而下和自下而上的 GTM 动作较去年平均上涨8个百分点• 此外，渠道仍然是年度同比增长的关键增长杠杆与渠道销售平均贡献约 20% 的收入 执行摘要 (2/2) 市场推广组织中的内部AI实现 gtm团队采用人工智能 •目前，内部AI应用主要集中在市场营销、SDR/BDR和客户经理团队• 这与gtm中最常见的ai用例，主要围绕顶部和中部漏斗活动例如潜在客户开发（61%的公司使用人工智能）对于此用例), 活动和内容创建 (58%), 以及会议转录/分析 (71%) 实施人工智能对 GTM 的影响 • 虽然总体 GTM 表现自去年略有下降，具有强大内部人工智能采用的 GTM 组织1在各销售生产率和效率指标上均优于同行•整体销售漏斗转化率提升了约5个百分点对于在 GTM 中高采用 AI 的公司 • 除了更强劲的销售表现25亿美元年度经常收入的公司开始看到有意义的杠杆作用，这从更精简的团队中可以看出，而$50M+ ARR公司尚未看到可衡量的效率提升•收入低于2.5亿美元且人工智能采用率高的公司，其售后全职员工的比例也相对于同行低约10个百分点–表明人工智能工具正在自动化客户入职流程和支持部分 gtm人工智能实施及支出 跨 gtm 组织实施人工智能因行业而异，但大多数公司都提到了三个主要挑战： #1：人工智能工具成本•#1：人工智能工具成本#2：大规模部署人工智能•#2：大规模部署人工智能#3：隐私/安全顾虑•#3：隐私/ • 考虑到公司已经在 GTM 组织中从 AI 采用中看到的 ROI 和影响，人工智能在内部 GTM 用例上的支出预计平均将增加 70-80% 以上 –主要由增长更快以及拥有更多AI原生产品的公司推动安全顾虑 2025 gtm健康状况：领先和滞后指标 2025年市场进入健康状况 GTM健康 | 成长 2.,然而，总体而言，增长是一般来说停滞不前AI-原生公司正在经历明显比他们的非AI母语同伴这种加速度可能由能够实现的产品驱动更快地采用和使用随着相关性的日益提高基于人工智能的解决方案跨行业。 我们还有更多内容要来即将到来的2025年增长 &效率报告！ GTM健康 | 留存 公司整体净美元留存率保持平稳，然而收入规模在1亿至2亿美元之间的公司在略有下降 GTM健康 | 转化率 一个导致业绩平淡的因素是销售漏斗更深层次的执行力度减弱。虽然漏斗顶部转化率同比相对平稳，但公司将后期机会转化为“已成交”交易的难度越来越大。 你们组织的平均漏斗转化率是多少？按 ARR 规模和年份 GTM健康 | AI聚焦：转化率 然而，AI原生公司似乎更擅长通过免费试用或概念验证阶段将新机会转化为客户——尤其是在收入规模达到1亿美元以上的公司中（转换率为56%，而其他公司的转换率仅为32%） AI聚光灯：贵组织的平均漏斗转化率是多少？由 ARR 规模 人工智能原生公司通常具有更高的转化率在销售漏斗中，表明他们产品的投资回报率对顾客来说更为明确和有价值这使得他们能够更有效地将利息转化为收入——在宏观经济不确定时期，这是一个更大的优势。 GTM健康 | 平均销售周期 完成交易的这种日益增长的不易正在将销售周期延长到大多数行业——平均比去年增加了3-4周 gtm health | 每个机会成本 这些较长的销售周期也推高了大多数公司的每个机会成本，其中小于2500万美元年收入的公司自去年以来增幅最大 你的组织的每个机会成本是多少？ Gtm健康 | 网络魔力数字 除了增长停滞，净魔法数字在过去两年中也有下降趋势。这可能反映了公司在人工智能带来的新运营需求下，通过增加对工具和人员配置的探索性支出来进行适应 GTM健康 | 管道覆盖率 管道覆盖率自去年略有下降，从3.9倍降至3.6倍，这表明销售团队吸收失单的缓冲能力减弱，或公司正在优化其管道以专注于更高质量的机会 你组织的平均管道覆盖率是多少1对于销售代表？ GTM健康 | 配额达成 尽管管道较少，去年以来，达成指标的客户经理的百分比保持相对稳定。采用混合销售模式的公司在指标达成率上高于主要依赖线下销售的公司 你组织中的多少比例的账户经理实现了配额？ 虽然自去年以来，达到目标的 ramped AEs 总体百分比一直保持不变，2500万-1亿美元年收入的公司正在经历年收入达成率的年同比下降 – 这可能反映了普遍的“增长瓶颈”阶段所面临的挑战. 了解我们关于“成长平台”的更多信息从1百万美元扩展到2000万美元的SaaS报告这里. Gtm健康 | 胜率 销售代表通常在通过销售和渠道/合作伙伴途径获取的机会上获得更高的成功率（35-40%和25-35%，分别），与通过市场获取的机会（18-22%）相比 随着持续的宏观不确定性，公司是面对更复杂的购买周期 – 通常需要更高层次的关注以及更强的潜在客户资格认证（这通常由销售和渠道团队共同推动）。 GTM健康 | 合同期限 虽然平均合同长度仍保持在约2年，但自去年以来，人们明显倾向于签订1年期的合同。这可能是由于市场不确定性增加，以及人们希望在人工智能解决方案持续颠覆传统工具时保持灵活性所致 滞后指标 尽管1年期协议更为普遍，但比2024年更多客户按时续约。所有ARR区间中逾期续约的百分比均有所下降，其中$250M+ ARR公司的降幅最为显著（2025年为19%，2024年为33%） 公司如何调整 GTM 策略 GTM人数 增长更快非AI原生公司把更小的比例的GTM雇员用于售后，而AI原生公司（无论表现如何）分配更多——可能由于技术接入和推动采用“新时代”工具的需求 GTM组织进化：“ 随着人工智能持续重塑企业市场策略，我们观察到AI原生和非AI原生（传统SaaS）公司在其GTM团队结构上存在明显的分化. 传统CSM角色对我们在Databricks来说不再有意义。客户成功的核心职责（推动价值、采用和留存)现在分布在所有团队与客户互动的内容，并且我们不再维护专门的CSM功能。 AI原生与非“我们看到了诸如“前出工程师”——尤其是当 AI 原生公司更积极地扩展其多产品供应时。这种更快的节奏对技术支持提出了更大的需求——特别是在与规模更大、企业级客户合作时。 AI原生公司通常需要更多实际操作支持，特别是在技术实施方面并且帮助客户采用下一代工具。这在发展较慢的、传统行业尤其如此。In response, we’re看到前部署的增长工程师在推动这些新人工智能工具的变革管理中发挥关键作用的人。 同时，基于消耗量的定价正在重塑销售角色的性质. 更广泛地，销售代表越来越有责任不仅关闭交易，而且负责整体客户关系的长期健康(e.g. 驾驶采用和持续赋能)。因此，销售激励也在演变——转向以优先考虑长期客户成功为目标模式例如，将补偿更紧密地与净收入留存挂钩。 在许多AI原生公司，这与其说是传统的CSM，不如说是直接将工程师嵌入面向客户的角色中。如果你想以推动客户成功和真正的业务价值而闻名，那么前置工程师通常是个不错的选择。-AI-本机 正如一位领导者所说，“历史是押韵的”——标题可能会变，但需求保持不变。 与此同时，非AI原生公司正越来越多地远离独立AM/CSM团队. 但是，客户成功的核心职责仍然需要在 GTM 和更广泛的跨职能团队中嵌入。 丹尼斯·莱安德雷斯，前Procore首席收入官 尼克·科克伦，前客户成功副总裁databricks 主要定价模型 定价是另一个AI原生和非AI原生公司出现分歧的领域。虽然订阅定价仍然普遍，但大约三分之一的公司采用了混合模式——这一趋势在AI原生公司中更为普遍 “在我的经验中，纯基于使用量的模型最适合高容量产品，其中标准每单位定价自然会带来所需的交易规模它们与自助gtm策略相符。但当这些条件未满足时，这些模型可以在桌上遗留了可观的收入。 混合定价模型 在采用混合定价模式的公司中，消费/使用/结果导向模式与订阅/席位导向模式的收入分成比例为50/50 混合模型可以提供一种平衡的替代方案一个平台费用加上基于使用的信用点。这种设置适用于低容量产品和销售主导型业务，同时也能通过消费解锁NRR的上限它对人工智能尤其有效产品——平台费可以成为门槛访问高级功能，并且使用组件与自然计量一致。 涅哈·纳尔克德，Oscilar联合创始人/首席执行官 /前Confluent联合创始人/CPTO两者都面