一、上限太低
分析：当产品只能通过降低客户成本来证明价值时，定价就难以突破成本节约的边界。
举例：一件事情，客户成本为1000万，物理极限可以做到800万，那该产品理论最高的天花板就是200万。但总要让利给客户吧，那就收一半100万。
结局：客户第二年还会要你降价，同行也会竞相压价，于是第二年到了80万。一路走低，直接到你的盈亏平衡点，大家都没得赚。
二、投产难以衡量
分析：客户降本第一年看得到，第二年就成了应该。而所谓的效率提升，价值很难量化。再加上软硬件成本，投产并不一定划算。
举例：客户买了一个AI的提效工具，把员工每天10个小时的工作，压缩到了8个小时，那客户获得了什么？同时还要买软件、买云服务器、雇运维人员等，又是一堆投入。
结局：客户没看到收益，但投入增加了。说好的降本增效，结果成了增加成本，公司效益并没实际提升。
三、降的过程，阻力重重
分析：降本往往意味着裁员或削减部门预算，阻力重重
举例：一个软件服务公司，能降的最大成本无非是人和云的费用。降本不裁员、不减少云的投入，根本看不到明显的降幅。
结局：人减少了，云投入减少了。做后大家一总结，有没有这个产品，其实降本都达成了。
四、降的趋势，难以持久
分析：降本增效有物理极限的，接近极限后，就难以有大的成绩了
举例：第一年效果显著，第二年效果尚可，第三年后只能保持，越来越难
结局：客户获得感越来越低，要么降价，要么被扫地出门
一个真实的例子是，一个技术团队，通过大量的努力，用了各种各样的技术和非技术手段，将云费用压降了60%，人力费用压降了75%，很了不起对不对。但到了第三年末，在谈预算的时候，财务对该团队的期望是略有增长、保持现状、还是继续可以看到一个显著的降幅呢？