两次失败→$5M ARR→8位数美元全现金退出。ScrapingBee跑完的"教科书式"全程

(以下美元金额的日元换算,按1美元=150日元粗略估算)

全程的数字

前史:两款失败作品的解剖

Pierre de Wulf和Kevin Sahin是法国南部的高中同学。第一款作品ShopToList(2017年12月〜2018年5月)是一个降价提醒的浏览器插件,在Product Hunt上的发布很成功,却始终没能建立变现方式和可扩展的获客渠道,最后转手给了一家网站制作公司。第二款PricingBot(2018年7月〜2019年4月)是面向电商经营者的价格监控工具。经过两个月的测试和用户访谈才推出,但两人对电商行业缺乏了解,连客户聚集在哪里都摸不清。

转机出现在开发PricingBot的过程中。他们发现自己每天都在写的爬虫周边工具”难用、缓慢、不稳定”,于是在2019年4月从借来的课题转向了自己身上的课题。两人的总结是”先做出了解决方案,再去找与之匹配的问题”。到了第三款,创作者与客户第一次成了同一类人。

业务概要

ScrapingBee是一个代为处理代理管理和浏览器渲染的网页抓取API。Pierre de Wulf和Kevin Sahin两人,通过大量撰写面向开发者的技术博客(网页抓取的How-to),做出搜索流量,再将其直接转化为API客户——沿着内容→开发者→API付费这条正统路线成长。客户遍及全球2,500多家公司。

编辑部观点

“$10K MRR=前公司薪资+盈利”这一中间目标的设定堪称绝妙。 不是一上来就冲$1M,而是把”两个人能养活自己”作为第一个目标。达成的那一刻起,业务就进入了可以无限持续的状态,此后的增长全是额外奖励。这是独立开发目标设定的最佳实践。

全现金8位数美元的出售,是收购对赌地狱(Tweet Hunter)的对立面。 正因为是一家没有任何理由急着卖的盈利公司,才能在条件上寸步不让地谈判。最强的谈判筹码,是”不卖也无所谓”的状态。

Bannerbear的7连败、入江的29连败——只是失败次数不同的同一个故事。

“内容→开发者→API付费”的落地方式

ScrapingBee的获客几乎是单腿走路:持续不断地撰写网页抓取的技术解析文章(Python抓取How-to、反爬虫对策、无头浏览器的用法……)。搜索这个领域的人,正是”此刻就在写抓取代码、正被卡住的开发者”,只要在文章解决方案的尽头放上”把这些麻烦全部代劳的API”,他们就会零广告费地转化为客户。

关键在于,两人选择这条战略不是因为”便宜”,而是因为”自己写得出来”。技术博客外包写不出质量,对写得出来的创始人而言,它就是进入壁垒。反过来说,当一个小团队把创始人自己驾驭不了的获客渠道当作主轴时,就已经被卷入了资本战。

买家是Oxylabs意味着什么

收购方Oxylabs是代理·抓取基础设施领域的最大集团。ScrapingBee的客户(开发者、中小企业)与Oxylabs的主战场(企业级客户)形成互补,这是一次保留品牌、扩大客群的收购。基础设施公司收购API公司的格局,与Semrush收购Prowly是同一种”同一个钱包里的相邻格子”的逻辑。

出售时机也颇具启示:生成式AI时代,“从网页获取数据”的需求在结构性增长,而ScrapingBee不是在需求顶峰,而是在增长途中,卖给了条件优厚的对象。正因如此,才拿到了全现金、8位数美元的强势条件。

停止通知书,恰好在出售前夕送达

前面几节没有覆盖到的,是法律风险显现的时机。在爬虫这种灰色地带的业务里,风险没有在平时出现,而是在两人刚聘请M&A顾问之后,也就是代价最高的时刻爆发。ScrapingBee能撑下来,靠的是两样东西:竞争对手在同类诉讼中胜诉这一外部因素,以及事先测算好的退路,即”停止抓取该网站只会损失10〜15%的收入”。其中只有后者是他们自己能准备的。

增长一侧也留有保质期的记录。Pierre本人承认SEO效果最好的是”最初两年”,把通往$5M ARR的全部路程都归功于技术博客,与创始人自己的总结并不相符。编辑部的解读是:全额现金、八位数美元的价格,与其说是为那几篇招牌文章付的,不如说是为获客打法饱和之后仍保持盈利、继续经营下去的那些年付的。

相关案例

• Bannerbear — 同样的”屡败之后的一胜”
• Tweet Hunter — 出售条件截然相反的教训