编者按：本文来自微信公众号GGV纪源资本（GGVCapital），口述：Ricky Ho 何浚炫，编辑：张颖，创业邦经授权转载。

2019年，我20岁，创办了无代码生产力工具Treelab，它同时是一款云端自定义协同办公平台。为此，当时在伯克利大学读大二的我决定辍学回国。

不仅如此，我还鼓励我的合伙人，1992年出生的Derek回国。他是加拿大出生长大的华人，毕业后在美国纽约工作，从没来过中国。当我们发现一个极有潜力的创业机会后，我建议他离职，跟我一起创办Treelab。

当时我说服他的理由是：在大公司工作虽然能得到每年二十多万美金的薪资，但是创业的机会成本更可贵，如果等几年后看到别人在做这件事，我们永远会后悔自己为什么没有去做。同样，如果我选择在伯克利继续读完大学，几乎可以确定的是，这两年学生生涯很难帮我更快更好地将Treelab的产品做出来，毕竟创业的时间成本太重要了。

作为“创二代”，我非常感谢父母给我的话：任何时候，都要去做你认为可以最大化降低你后悔成本的事情。

一次“被打败”带来的idea

我在高中时候就开始写代码了，但那时我写代码写软件的目的是解决自己家族企业面临的数字化问题。

我父母的企业是做服装供应链的，有很多工厂分布在越南、上海、山东等地区，每个工厂都有自己的ERP系统；另一方向，我们也跟很多美国品牌做生意，也会接触到各类供应商。这时我们却发现，当时我们有一部分同事每天的工作竟然是整理excel。

服装行业对数据的使用场景非常多元和灵活，每个品牌商、供应商、工厂、零售终端所需要的数据都不同，有近100位员工每天都在不停地接受各种PDF、excel，去整理数据、做报价、发给供应商，更别说其中产生的无数次修改，每次修改都要重新生成excel。

发现这个痛点之后，我时就写了一款软件，当时不知道怎么称呼它，就简单地称为“数据仓库”吧。它的界面像在线excel，业务人员只需要把数据录入excel，系统便会同步数据到不同企业的ERP系统。换句话说，这款产品的前端面向使用者像一个excel，但产品的后端实际上是一个数据库。开过程中，写代码并不难，难的是我需要去理解整个服装供应链行业的数字化需求，还要跟每个相关品牌去沟通，调取他们的API接口。两年多之后，这款软件投入使用，忙于整理excel的同事减少了50%。

到美国上大一的时候，我满怀信心把这款“数据仓库”推荐给美国服装品牌Tommy Hilfiger，当时它正在设计自己的to C端App，希望寻找一套打通数据的解决方案。

我的“数据仓库”刚演示结束，一个来自邀请的产品设计公司的男生突然把我叫住，问我是否听说过Airtable这款产品。他说他的公司有400多号员工，花了大概六个月时间，把信息从不同软件全部导到Airtable上。他对我说：你刚才展示的功能，Airtable都能实现。

我有点不服，一个通用软件怎么会解决服装行业这种垂直业务呢？毕竟服装是一个高度复杂的行业，连SAP都很少碰这个领域。结果他花了一周时间，写了大概两百行代码，把我用两年多时间、几百万行代码写的软件用Airtable包装成一个新版本，不仅能调动API，也能显现清晰的业务逻辑。不仅如此，我的“数据仓库”很难实时更新，有任何修改就要去改代码，但是Airtable可以实时更新，非常灵活。

这个热心的家伙就是后来我的创业伙伴Derek。实际上我们有很多共识：Airtable这种基于“无代码编程”的产品相当于解决了很底层的问题，它的界面也很简单，但是里面有很多应用模块，需要简单操作的人可以只用简单版本，但是各行各业都可以利用它提供的工具继续延伸开发。excel是一个通用软件而非数据库，所以无法行使数据库的功能；数据库又没有excel这样易操作；Airtable这类“无代码编程”的办公产品不仅能满足前两者的需要，而且像乐高一样，可以供企业柔性使用。

显然这是一个市场极大的潜在方向，我立刻想到中国企业甚至很多C端用户对它的使用需求。接着，我们花时间调研了中国企业服务市场。这个市场中主要是钉钉、飞书等协作平台，Teambition等轻量级的任务管理的“看板”类产品，纷享销客等基于某个特定行业的管理软件，还有金蝶用友等定制化财务软件。最后我们发现，虽然有极个别产品在自己的产品中绑定了Airtable，但它们的功能只是在满足企业管理者的需求，变得很重。在我理解当中，“无代码编程”的最终形态是让用户自己去创造。

就这样，我把Derek拉回国一起创业。

为“自由”而独立融资

为什么如此着急呢？

我们观察了对标的Airtable的发展路径：它是2012年创办的，早期其实发展也很慢，被很多人认为是小众产品，直到是2018年才真正快速规模化，如今超过40亿美金估值，并且在准备IPO。

我当时其实算了一下：中国绝大部分SaaS企业的创业年份都对应着它们的美国对标企业刚刚达到独角兽级别的时候，也就是说，几乎都晚于美国对标公司7-8年。7-8年就是一款SaaS产品的成长周期。但是为什么正好是7-8年呢？这跟资本相关。一旦资本看到美国有Airtable这类产品，大家就会寻找潜在的中国市场未来7-8年的主流工具。

也就是说，如果今天我不去创业，创建无代码生产力工具的风口期大概是2-3年，2-3年足以能让一家SaaS公司建立足够壁垒，防止新的玩家进入。

回国后，作为一款标准的无代码生产力工具，Treelab的策略是“同步走”，一边开发产品一边寻找客户。我觉得闭门造车这件事特别危险，尤其是“无代码工具”的使用门槛很低，小到一家餐厅，大到一家互联网大厂，都有可能使用这款产品，所以需要更丰富的场景经验支撑。但从企业发展的角度，我想试试聚焦在供应链管理这个领域，一旦如此复杂的场景Treelab都能驾驭，就验证了这款产品的潜力。反而对于互联网用户这个群体来说，试用意愿高，不用太着急。

Treelab的第一个客户是迪卡侬，实际上，当年我的“数据仓库”需要谈的第一个外部客户就是迪卡侬，他们当时已经在使用“数据仓库”了。

不过我很快意识到，使用Treelab管理复杂供应链领域的客户通常会提很多需求，有些需求极其垂直，甚至是ERP或BPM产品该做的事情。尽管我们为满足一些客户需求进行了一些垂直功能，但也因此把一款轻的产品做得越来越重——就像我们所调研看到的一些SaaS企业那样，为了获取客户而妥协。

所以当时我做出了另一个决定：去融资。融资意味着我在现阶段不需要从产品更多收入，而是可以放心地去完善自己的产品。如果我们要把Treelab这款产品做到想象中的灵活、轻量级，就要有足够时间去坚持，不为客户做定制，从用户的角度去思考问题，而不是从企业老板的角度去思考问题，接受客户少付费甚至不付费，从“定制化”向“标准化”转变。

尽管中国的SaaS市场与美国不同，我仍然相信在中国，Treelab这样的一款通用软件可以获得市场。微信就是我们的榜样，它的产品复杂度或者说“厚度”控制得非常好，一位小白用户可以不使用小程序，只聊天，而一个深度用户能用到它里面附加的很多功能。

而且我相信中国年轻人对软件的认知正在改变。为什么很多人会学python？他们的核心目的不是去写软件，而是提高自己的技能。在未来，使用软件去分析数据、承载数据、建立数据库会成为一种技能。尤其当85后和90后渐渐变成管理者的时候，他们会重视员工的技能，也会选择新的管理工具，而且不再会因为跟哪家的销售关系好就采购哪家产品，而是选择真正能解决自己痛点的软件。

不过，融资的另一个考虑是，如果真正要创办一款跨时代的产品，就一定要有足够的勇气，要得到资本方的认可。

2019年底我们开始融资。尽管伯克利大学出来创业的人很多，但对于我这种工程师思维的人来说，几乎没有接触过VC。回国后我开始遍寻融资，由于人脉太窄，只能把简陋的商业计划书传到那些VC网站的“上传BP”按钮，甚至还曾把电话打到某家著名VC的前台，提醒对方查收我的BP。但我等了两三周，只有一家VC回复了邮件。

尽管很焦虑，那时的我和合伙人并没有想太多，也并没有后悔于我们放弃了很多东西。既然这件事走在一个正确的方向上，我们能做的就是不让自己后悔。

当“创二代”成为真正的创业者

作为“创二代”，潜意识里，我认为自己一定会创业，而且应该会一直创业。我父母是多次创业者，已经两次卖掉公司，如今在做一些新的项目，很有意思的是，他们最近也在融资阶段。

家庭背景给了我辍学创业的胆量和勇气，当我跟父母提到辍学时，也思考过万一失败怎么办，但是他们反问我：上学是为了什么？仅仅是为了修好这几个门课？多上几门课真的会帮你更好地找到自己想做的事情吗？

确实，我承认上学很有趣，大学更是一个高度自由的场所，让我们可以跟最好的朋友一起，想学什么就学什么，但对于已经有清晰目标的人来说也许会浪费时间。我记得母亲跟我讲了一句话：创业这件事，什么课都上不了，最好的课就是你踩的坑，商学院的商业案例很难让创业者真正相信，唯有自己做错事、招错人才会获得经验。

当我回国后，渐渐感受到创业的难。管理就是最大的“坑”，一开始我没有花足够的时间在招人上，每天自己忙着写代码，因为我认为自己亲手做会快一些，不需要向其他人解释。后来我发现，如果找到正确的人，企业的发展速度会快很多。

还有招聘，我一度认为它很浪费时间，有时候一个人聊了三次，结果对方还是不想来。但现在我意识到招人非常非常重要。

我还甚至想早早建立管理SOP和管理流程，保证每个人的工作安排，但这对于早期创业公司是不对的，因为创业公司的战略可能会变，今天建立SOP，明天可能大家的汇报线就变了。但是反过来，好的企业文化对创业公司非常重要，它能让每个人聚焦于公司的战略和使命，发展就会更顺畅。

对我来说，创业的每一天都在感受到新的东西。中国的数据生态比较封闭，能够得到一些重要潜在客户的信任并且获取数据接口也是一种能力。但能获取到资源也是一种壁垒，而我们能做的就是建立我们的壁垒，尽快跑起来。

像搭乐高一样简单，Treelab用“无代码工具”处理跨平台数据