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B端平台产品需要培养的4种意识

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对于许多刚入行不久的产品经理来说,B端平台产品是比较有难度的一项工作。本文作者基于自己的工作经历,提出了四点关于B端平台产品需要培养的4种意识,希望对你有帮助。

工作以来,前前后后负责过几个B端平台型产品,尽管在具体业务上有所差别,但是同为平台型的产品,有些方法论是可复用的。

而搭建这样一个通用性的B端平台,最核心的是需要具备4种意识:系统、价值、业务、服务意识。接下来也将从这4种意识去介绍,这些意识为什么会如此重要!

一、B端平台

1. 一点介绍

在开始前,先简单介绍下什么是B端平台产品。

B端平台,是指在某个垂直领域下,把诸多业务线上化的产品或工具,通常这些业务之间有着极强的关联。通过平台化的搭建,往往能实现诸多业务价值赋能,如效率提升、延伸价值链、打通业务之间壁垒等等。

这样的平台,用户群往往明确且相对“小众”,与其说是用户,不如说某几类特定角色背后的人群,这些人群代表了目标比较接近的业务场景。

以“阿里达摩盘平台”为例,这是一个数据营销平台,目的是给精准圈人、画像洞察、媒介投放等3个主要场景提供服务,这就涉及3个业务角色

推广需求方

主要指平台的主要消费用户,可以使用标签精准圈定人群、对人群进行洞察分析、个性化营销推广服务。那么这样的业务服务,意味着需要具备以下的能力。

  • 上游:标签业务管理
  • 中游:平台功能服务,如人群圈选、画像分析等
  • 下游:下沉平台/能力接入,即第三方服务,如“钻石展位”、“淘宝/天猫直通车”等

数据提供方

可以理解为平台的合作伙伴,“达摩盘”既是服务方,同时也提供平台让更多服务方参与其中。而这类就是其中一种,提供数据接入、数据整合及管理等业务。

  • 上游:数据接入业务流程
  • 中游:数据存储、管理业务流程
  • 下游:数据加工、处理业务流程

ISV服务商

本质也是另一种第三方服务商,借助平台和其他数据,来帮助推广方进行分析,不生产数据,而是借用数据为推广方提升营销效果,可以是分析,也可以是投放。

  • 上游:数据管理流程
  • 中游:整合多个业务平台资源,提供多类型的营销服务
  • 下游:监控效果过程,持续提升服务

所以,这样的B端平台,背后必定代表了诸多业务,并为这些业务提供多元化的服务。通过这样“集中式”的服务,一定程度上降低某类群体的成本,或提升业务效率等等。

2. 基础要素

那么,什么样的产品才会被称之为B端平台呢?

垂直化的业务服务:

前面提到一个合格的平台,必须是有单个或多个业务服务,而仅仅满足一两个业务的某个场景服务,不足以称之为平台,而更多的是一个“工具”。

当这些垂直业务之间打破壁垒,进行融合,并且打通上下游服务,才可以称之为“平台”,也就是说这样平台形成了一系列的闭环服务,已经具备了一定的生态能力。

通用化的公共服务:

给各业务提供服务的前提,它必须具备基础通用的公共服务。

譬如统一的账户管理(个人和企业),丰富的内容管理(提供各类指引、学习教程等内容),有能提供保障稳定服务的监控中心(能及时发现问题、监控服务过程)等等,这些都是必备的平台公共服务。

标准化的运营服务:

尽管B端用户不像C端的用户那么庞大而复杂,但是这些垂直用户也是必须进行有效维护,并且由于目标用户十分集中且服务场景比较接近,所以比较方便去进行用户维护管理。

同时由于B端平台具备一定的使用门槛,也是需要进行定期的宣传推广,提高用户的认知度。

一体化的管理服务:

通常管理后台是用户无法感知的服务,但是又时刻在支撑平台的各类服务。

譬如当业务需要进行购买产品服务,需要一个有效的交易管理服务。又譬如业务管理,每个业务接入或者使用服务,都需要进行类似“备案”登记的方式,便于统一认证编码之下进行成员管理。

而像“达摩盘”这些就提供了以账户的方式进行认证,这时候通常就会进行账户管理和高效的权限管理(能支持多场景的功能、数据等权限控制)。

那么我们就来聊聊,搭建这样平台,前提需要具备什么样的产品底蕴?

二、平台系统意识

所谓系统意识,就是指在做平台产品策划时,需要具备全局、闭环的思维。

在平台内,需要了解整个业务的框架结构,知道从头到尾的业务流程,都经过哪些环节。而在平台外,需要了解上下游的关系,有时候实现平台内某个需求变化,不仅仅只是平台内实现就可以,还需要其他合作方相互配合实现。

1. 特点

这样的系统意识,有3个明显特质,分别是全局性、闭环性、全链路。

而为什么需要具备这一意识呢?因为通常我们在产品策划和设计的时候,不能只是聚焦于一点,片面实现用户的某个场景需求。正常的操作,是需要从横纵向的各个依赖方去进行考虑。这样的“全面性”很多时候体现在完整的规划上,而不是着眼于“眼前”,从全盘角度去思考,也是避免为以后挖一个大“坑”。

2. 一个例子

在增长领域中,AARRR模型是一个常见的用户增长分析模型。它的思维本质就是基于某个运营增长目标下,贯穿一个用户其中的生命周期。那么在常见的数据分析平台,设计“漏斗分析”这样功能就需要具备完备的“系统意识”。

要实现这个指标统计能力,不仅仅是平台完成这一的指标定义进行计算就可以了。举个例子,要想实现图中左侧的漏斗转化的跟踪,它总共需要以下几个环节:

数据采集

首先我们需要有这样的数据,这个数据涉及几样关键信息,用户id、用户操作记录(包括频次、触发时间等)、会话信息(包括会话id、会话时长等)。

因为我们需要知道几个行为路径之间的转化,就需要具备以上的数据,而这些数据是帮助我们识别了哪些用户、在限定的时间区域内(窗口期)、先后做过了哪些步骤。

而这里,就需要我们需要“数据源“这一地方能满足目标,而作为数据采集的主要工具“SDK”,就需要设计是否能支持这一的功能,如果可以就需要去定义和规划。

数据计算

这里就可以不用多久,我们在平台设计指标体系时,就提供了漏斗计算规则,而平台即基于这样的通用逻辑进行规划。而涉及到计算多数需要用到一些查询、计算引擎去支撑,而这些引擎(hive、Spark、Druid等)是否能满足,就需要去系统思考。

数据分析

如果漏斗的转化结果呈现是自动化的计算结果,那么数据分析就是基于这样的结果进行下游进一步的闭环操作。当我知道某个环节转化人数较多(或流失人数较多),数据分析人员自然要对这一客群进行更深度的分析,所以这里也提供了“用户画像”、“用户列表”、”用户分群”这一的下钻功能。

举其中用户列表为例,从图中可以看出,我们从这一“流失用户”中,看到这一批的用户特性是怎样的。那么基于这个就可以进行用户画像分析、人群喜好分析等等,同时基于这一客群,可以进行有针对性的运营活动。

通过以上的操作,平台从采集、计算、分析形成了一系列的闭环操作,这就是全局系统思维。

三、平台价值意识

我们平常在做产品策划的时候,都需要考虑3大问题,需求是什么?我为什么要做这个?对用户帮助有多大?那么在解答这些问题的同时,我们就需要考虑如何衡量这些“价值”。

尤其是B端平台,更需要注重价值意识,不能简单拍脑袋定下方向(虽然很多产品也是),同时还需要制定的度量标准。

比如这次策划的目标是什么,做这个需要如何去衡量价值,怎么去落地各个衡量指标。你只有制定了,并严格执行,才知道自己的“输出”是否经得起考验,才能“倒逼”产品解决方案是真实、可靠且有价值的。

1. 方法标准

这里就需要拆分成定量和定性,定量从哪几个维度去考察(用户规模、使用路径、时长等),定性则从市场反馈、用户口碑等方面去收集印证。在这里可以借鉴OKR方式,制定目标object,建立关键路径key,并通过结果result去呈现最终效果。

2. 一个例子

仍旧沿用“漏斗分析”这一功能,我们设计这个功能指标的目的,是帮助业务观察其目标用户在某些行为路径上的数据表现情况,以确定是否达到业务目标。

所以在这里的价值目标,就可以是有多少业务(用户量)建立漏斗模型(服务次数)。而这些漏斗模型最终为业务是否带来业绩提升目标(如是否找到流失用户继而挽留),提升了多少(流失用户重新唤起转化)等。

平台提供了漏斗的使用服务,业务自然在上面建立基于自身业务场景的诸多漏斗模型。而譬如建立一个下单购买的漏斗模型,观察业务所属产品上的用户,在浏览商品、打开商品详情、下单购买、支付成功等一系列的表现情况。

上图的假设,就是证明了这样的漏斗分析能力,帮助业务找到流失用户,并通过挽留来提升了最终支付的转化率,这就是所谓的业务价值提升。

四、平台业务意识

大多数B端平台的用户规模都不会十分庞大,同时场景又是十分垂直,往往代表了某一群体共性的业务流程。所以B端平台产品不仅仅是解决某个用户的痛点,更是针对一个业务链路所呈现的解决方案。

1. 方法标准

通常我们就需要深入业务,并还原用户的业务场景。只有了解业务的使用背景、动机和目标,你才能站在业务用户的角度,去思考平台的产品解决方案。如果脱离业务,都更多是想当然。

所以我们就需要整合业务的上下游,涉及哪些关键链路,去清晰梳理完整的业务流程,并站在业务的角度去思考使用场景、动机,服务好他们的最终目标。

2. 一个例子

数据分析在埋点这块的业务流程,从确定分析目标、埋点设计、埋点采集、埋点上报、埋点统计分析等一系列的业务流。还原到B端平台,就需要搭建埋点管理、埋点采集工具、埋点指标体系等多元化服务,来满足这一场景。

所以我们在搭建平台,不仅仅是服务用户那么简单,还是服务某个业务线,你的一个小改动,也许对这一业务线随时有较大的影响。

五、平台服务意识

很多时候B端产品能够给用户的感觉,就是全方位的服务体系。意思就是出问题通知到位,有问题随叫随到,甚至还能提前避免用户犯错。哪怕不在平台内范围的需求都得到解决,这样的服务意识才能称之为合格的“管家”式服务。

1. 重要性

为什么要做到这种地步呢?因为B端平台的用户大部分都会背靠一个企业团队,企业客户往往就是一个团队大客户,这样的群体是明确且聚拢的,那么客户服务意识就有条件可以做的十分到位。

做好了,往往就代表了一群人的认可。那这样的价值才是最大的,诞生了一个成功的合作伙伴案例就自然而然的事。

2. 方法标准

首先作为平台,就需要有基本的平台化服务。而这服务就包括了相关的操作指引、教程、客服服务,同时还需要准备易上手的案例,利于去快速熟悉。而操作指引,具体就需要细分到平台介绍、平台申请、服务指引、功能指引、技术指引等等。因为平台需要面向不同的角色用户,所以就需要准备不同的服务信息。

假设数据分析平台,则面向产品、运营、技术等角色用户。其中产品、运营需要了解平台如何使用、使用原理、能提供什么帮助,而技术角色,就需要了解如何对接平台(技术手册是很有必要的)。

其次抛开平台的自动化服务,还需要有“人”的服务。大多数时候B端平台产品本质上也是半个“客服”,我们需要去放低姿态去倾听用户声音,去了解他们的痛点,去挖掘他们的动机,去解决他们的困难。

就像服务型行业,就像保姆型一样去贴心服务,最好能和业务用户建立情感关系,在客户心中构建类似“家”一样的情景,而不仅仅只是提供服务的工具。

六、最后

一个合格的B端平台产品,系统意识能保障在产品解决方案输出时的完整性,价值意识是明确方案的意义所在,而业务意识则能帮助深入理解业务、掌握业务的目标,最后服务意识则能够带来极致的用户体验,提升用户的认可度。

#专栏作家#

A.D,公众号:吾某,人人都是产品经理专栏作家。大数据分析产品经理,专注数据挖掘工作。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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  1. 看了您的文章受益匪浅!对于您说的平台系统意识的部分,不太明白全局性和全链路的区别是什么?这两个指的应该都是B端平台在整个公司的商业体系中、或者在整个交易体系中所处的位置以及产生的影响?

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