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发表于 4 天前 | 查看: 5| 回复: 0

Linkloud 引言

Deel 是一家全球用工平台,帮企业在 150 个国家合法地雇人、发薪、办签证,还要处理各国的合规申报。从 100 万美元 ARR 做到 1 亿,只用了 20 个月,创下了 SaaS 行业最快的增长纪录之一。这之后它的势头并没有放缓,今年 8 月 ARR 已经越过 15 亿美元。即便做到这个规模,Deel 依然没有一个所谓的"总部",7,500 名员工分布在 120 个国家。

本文整理自 Deel COO Dan Westgarth 今年 8 月发布的复盘长文。他 2019 年加入 Deel,是过去七年里唯一完整经历公司从早期走到今天的高管。

文章回顾了 Deel 规模化过程中的几个关键选择:为什么主动去啃最难的大客户;为什么进入新国家时,先让一支通才小队探路;以及 AI 真正进入业务流程后,最大的门槛为什么不再是"会不会用",而是成本到底算不算得过来。

这些看似分散的选择,背后是同一套逻辑:把别人避之不及的麻烦,慢慢沉淀成竞争对手难以复制的能力。Enjoy!

Deel 自 2019 年成立以来产品发布、收购与重要里程碑时间线图表

01 越难啃的客户,越是护城河

全球用工是出了名的苦活。想在 150 个国家帮客户合法雇人,就得处理 150 套劳动法、150 套税务申报周期、150 种社保和商业保险规则,还要管签证、寄电脑、盯着每个国家的申报截止日。这个过程没有捷径可走,Deel 是在全球设立自己的本地实体,一个国家一个国家啃下来的。

Deel 起步时做的是自由职业者和中小企业:自助注册,几分钟上线,不需要销售介入。这种节奏确实让人上瘾,因为快。

企业客户完全是另一个世界。安全审查、采购流程、定制化上线,销售周期动辄三到十二个月。人的本能都会推着你往阻力小的地方走,可问题是:

一件事又难又烦,恰恰说明它竞争没那么激烈。

放到今天看,软件层面的技术护城河已经极难建立。你今天做出来的功能,别人明天就能复刻。真正做起来复杂的事,才建得出护城河。何况一个大客户一次能带来几百上千个用户,服务得好,他们也会更愿意尝试你的其他产品。说到底,搞定一家大公司,远比搞定一百家小公司更划算。

Deel 服务界面展示:全球招聘、薪酬、签证与设备管理功能

02 别把自己的 TAM 当成固定的

拿下大客户之后,接下来的问题就是:还能卖什么给他们?

Deel 的产品线是从需求中一点点长出来的。最初从承包商开票做起,后来扩展到 EOR(Employer of Record,名义雇主),再延伸到全球薪酬;有了薪酬,又进入 HR 领域,接着做移民和签证服务,然后继续寻找下一个增长点。

判断标准其实很简单:当你拥有几千家客户、十万以上的用户,很多人彼此独立,却反复对你说同一个问题时,这里就值得做。不需要更复杂的方法论。

不过,只靠需求驱动,Deel 走不到今天。创始人还必须看见产品可能的下一种形态,并主动往前推,因为客户提不出那些需求——他们还没见过这样的产品。

认为自己的 TAM 固定不变,这个想法本身就可能害死你。

03 全球化,难在落地

很多团队把全球化理解成一串按部就班的动作:先赢下本土市场,再进入下一个国家,把每个市场都当成独立的扩张项目。Deel 从第一天起就没走这条路,它一开始就开放注册,让任何国家的企业和承包商都能使用。

市面上大多数平台只接受美国企业注册,相当于主动给业务设了上限。Deel 则先观察需求,客户想去哪里,就把哪个国家加入支持范围。

后来,EOR 改变了规则:要在每个国家开展业务,就必须在那里设立实体。但打法没有变——先让客户告诉你他们想进入哪个国家,再按需注册实体。对 Deel 来说,这其实是相对容易的部分,尽管在拉美等地区过程仍然相当棘手。真正困难的是进入之后:每个国家的申报日期、保险规定、薪酬执行方式、向政府报送信息的要求都不一样。于是他们把平台设计得足够灵活、可配置,用结构化的方式管理这些差异。

每进入一个新国家,Deel 都会先交给 CoreOps——一支由能力强、知识面广的通才组成的内部团队,负责摸清当地规则,写出标准流程,验证整套流程能够运转,再交给专门的国别团队。

CoreOps 真正解决的,其实是一个比全球化更普遍的问题:如何把一次性的苦功,变成组织可以复用的资产。派最能干的人去走一条新路,路走通之后,如果留下的只有他脑中的经验,这条路就永远依赖他。只有把经验写成 SOP、交给团队复用,它才真正属于组织。

04 收购,在 Deel 是一条主干道

一个公司在进行第一次收购之前,理论上每个人都知道"收购"这个概念。但真正买下一家公司、整合团队、合并两套运营体系、再让一切顺利运转,完全是另一回事。

Deel 的第一次收购过程也算不上一帆风顺,但它证明了并购(M&A)是一条真实可行的路径。五年后,Deel 已完成 15 笔收购,每一笔都创造了实实在在的价值。

最近一笔收购发生在几周前,对象是 Clarity,一家专注 AI 反深伪和身份验证的公司。伪造求职档案正从零星案例演变成规模化问题——到 2028 年,全球近四分之一的求职申请可能来自合成身份。Deel 在 150 个国家帮客户招聘,这自然成了它必须解决的问题。

这套方法论很大程度上来自公司首席战略官 Philippe。他拥有 30 年经验,曾把自己创办的公司带上市,也做过多次并购。他提出并推动了这套框架,事实证明他的判断是对的:决定并购能否增值的,不是交易本身,而是整合之后能否真正创造价值。

增长固然重要,但决定一笔交易能否成立的,是盈利能力。

Deel 收购 Clarity 的官方博客公告页面截图

05 没有总部,Slack 就是办公室

一家 7,500 多名员工、分布在 120 多个国家的公司,靠什么让决策在传递中不走样?Deel 的答案是:Slack。

Deel 的日常运转基本上都发生在 Slack 里,因此每个人都该像对待面对面交流一样认真对待每一条消息。当客户发来消息时,如果你五分钟内回复,对方通常还在线,也愿意顺手告诉你问题出在哪里,你可以当场解决。但如果几小时后才回复,对方可能已经带着问题去找别的办法了。

团队内部也是同样的逻辑。你能在几分钟内回应同事,这种习惯就会被团队复制,公司的整体节奏自然会快起来

很多人建议创始人和高管该靠搭建管理层来放大自己的影响力,言下之意是可以退出一线,把事情交给下面的人。Westgarth 的做法正好相反:影响力可以放大,但不能脱离细节。远程办公最容易被低估的优势,恰恰是它让你能同时出现在许多地方。只要切换上下文足够快,能覆盖和影响的范围,反而比坐在办公室里大得多。

Deel 的两位创始人 Alex 和 Shuo 就证明了这一点:他们每天要和一百多人交流,处理横跨多个领域的事务,这是线下办公很难实现的优势。

06 从 5 个人到 7,500 人,COO 这个岗位被重写了

随着公司变大,Westgarth 的岗位本身也在持续变化。

最根本的变化,是工作的性质变了。

十人公司的主要工作是执行,七千人公司的主要工作是建立能执行的系统。

早期,几乎所有决策都要亲自做出;后来,他开始做组织设计和流程设计,把决策权逐步下放,让公司能一定程度上自主运转。

再往后,公司资源多了,COO 要看得更远、做更长期的判断,但同时需要处理的紧急问题也在增多。一旦离开日常太久,很快就会跟不上节奏。

沟通方式上,大公司高管通常靠层层传递的管理链路说话,Westgarth 反而尽量直接找到一线员工,不以职级和资历设限。因为决策权在下放,信息就更不能失真。

招聘也是同一条主线的延伸:早期强调直接、快速,后期逐渐拉长周期——公司能给的东西越来越多,双方都需要更长时间确认彼此是否适合。

衡量标准也从盯住 PMF 变成管理数百个 KPI。COO 的责任不再是自己判断对错,而是确保这些指标本身设得是对的,并且确定公司的每个人都理解为什么要关注它们。这其实是把判断标准也一并交给了系统。

而 HR 这件事最能说明系统会不会反过来拖慢公司。小公司里问题还不明显,但公司到了中等规模,决策会开始被拖住,人会习惯性地把事情压着不做。COO 要做的就是不让这种惰性长出来,把创业公司的敏捷度保下来,让高绩效者快速冒头,也及时清掉表现不佳的人。

这几件事看似分散,其实都是同一件事的不同侧面:把决策权从个人手里搬进系统,同时不让系统把速度吃掉

07 AI 落地的三阶段,第三步才是真门槛

Deel 最近一次系统性升级,是由 AI 推动的。Westgarth 将公司的 AI 路径分为三个阶段。

第一阶段,先让大家用起来。

工程团队把 AI 纳入 Roadmap,开发能够端到端、持续为客户运行的功能。公司也鼓励员工自由尝试 ChatGPT、Claude、Gemini 以及各种无代码工具,探索 "Human in the loop" 的工作流,先积累足够多的实践案例。

随后,公司和个人两条线同时加码:每位 PM 都要把 AI 纳入自己的 Roadmap,公司开始衡量各团队的采用率,并为进展较慢的团队提供辅导。

第二阶段,把使用管起来。

员工仍然可以自由选择工具,但公司开始追踪哪些用法真正带来了可量化的效率提升,再把这些做法推广到全公司。

公司还让员工公开分享实践经验:他们介绍自己搭建了什么、遇到过哪些问题、哪些方法有效。这些分享在团队之间持续扩散,一些积极推动 AI 的员工后来加入了集中化的 AI 部门。

第三阶段,算清投入产出。

AI 普及后,Token 用量迅速增长,成本随之成为新的问题。Deel 为此自建了 Akai 系统,用于编排多个模型、将工作负载路由到合适的模型,并把大量依赖开放式提问的流程改造成确定性的工作流。这套系统提升了流程的可靠性,也降低了使用成本。

第三阶段的讨论还很初步,但只要 AI 进入生产流程,就无法回避。很多团队仍停留在第一、二阶段,尚未真正面对成本问题;当使用规模扩大,投入产出就必须被单独核算。


很多做全球化业务的公司在产品和市场上未必踩坑,真正容易出问题的,恰恰是"用人与合规"这些看似基础的地方。这些问题处理不好,往往是全局性的。如果你也在关注全球化业务中的合规与用工挑战,不妨多留意行业内的实战案例和社区里的经验分享,把精力留给真正重要的事。




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