从0到1 搭建B端数据指标体系

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编辑导语:数据运营真是一门大学问,B端C端也有着不同的运营方法,这篇文章详细介绍了B端和C端的不同,并详细分析了各类指标,一起学习一下吧。

一、B端与C端运营的区别

每次说到B端,大家都会不自觉地想要问,B端和C端究竟有什么不一样的地方呢?B端能不能直接复制C端的经验呢?

刚好毕业之后先是在老牌企业服务公司从事B端的运营,再做了快2年的全栈C端运营,最后又回到B端运营的怀抱。

在我看来,无论是C端运营还是B端运营,在数据运营上,共通之处都是通过已有的数据去发现问题、分析原因以及预测趋势,都是为了驱动业务的增长,如用户增长、营收增长等。

不同的是,在业务层面上,B端业务比C端更为复杂,C端往往只是用户个人的行为决策,用户的属性相对单一。如双十一电商活动中,利用更简洁的用户路径,更有煽动力的语言,更加吸引眼球的活动优惠,可以让用户冲动消费达到交易的目的。

B端的决策链路一般会更加长且复杂,用户属性相对复杂,决策端非个体本人,用户的转化周期更长,B端企业客户尤其是SaaS服务,更关注的是是否能给企业带来的直接利益,产品是否能够直击企业痛点,并能够针对痛点提出解决方案。所以在B端运营中,直接采用C端那套,可能一切都显得那么的格格不入。

此外,在心态及思维习惯上,由于业务形态的差异,B端运营不能直接用C端运营的心态及思维习惯来思考to B业务,这样容易陷入浮躁焦虑中。在心态上,B端运营需要更有耐心,以及用长期主义的眼光来推动toB业务发展。

二、B端运营的数据指标

1. 数据指标体系相关基本概念

我们可以从点、线、面三个维度来看:

点:指标、维度。

指标:即度量,用于衡量事物发展程度的单位或方法。

维度:看待数据指标的角度。

从0到1 搭建B端数据指标体系

线:数据在对比中才能产生价值,因此有了线,即数据分析,数据分析的基本方法是统计,核心是结合业务进行思考及推理。

常见的数据分析有以下几类:

从0到1 搭建B端数据指标体系

面:形成体系及系统化构建数据指标体系是精细化运营的基础,通过构建一个好的符合当前产品发展的数据指标体系,我们才能有目标、可度量地对各个运营环节进行评估及改进,才能看清楚运营的成本及效益,从而在优化中提升转化率,增加产品的销售,获取更高收入和利润。

那么,如何衡量一个好的数据指标体系呢?

从0到1 搭建B端数据指标体系

2. 如何搭建B端数据运营指标

(1)设置北极星指标

要设定符合当前产品发展阶段的北极星指标,比如对于B端初步开展商业化的SaaS业务来说,活跃客户数可能可以设置为当前阶段的北极星指标。

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附上:北极星的相关知识

北极星定义:North Star Metric,又叫做”OMTM” One metric that matters , 第一关键指标。

制定的时候最好符合smart原则。

通过关注北极星指标以及有限的周边指标,可以有效地帮助业务迭代规划。

如何找到合适的北极星指标:

  1. 体现出产品的核心价值
  2. 反映用户活跃度
  3. 该指标变好是否说明怎么业务在向好的方向发展
  4. 这个指标是不是很容易被整个团队理解和交流
  5. 这个指标是先导指标(不是滞后指标)
  6. 这个指标是切实可操作的指标

(2)构建指标体系

针对AARRR海盗模型,可以在客户各阶段关注的数据指标:

建立数据指标体系的本质,其实是通过数据驱动To B运营,让产品用得更好,体验更佳,且把软件做的比竞品更好。落到具体业务上,就是解决获客、转化、续签等问题。

因此,我们可以围绕AARRR海盗模型,在客户全生命周期的各个阶段重点关注关键数据指标。

1)客户获取阶段(获客)

市场获客关键点在于品牌推广、获客渠道拓展。

该阶段主要关注的数据指标有:

从0到1 搭建B端数据指标体系

2)客户试用阶段(促活)

客户试用阶段通常在To B服务,尤其是Saas服务,是指注册后试用一段时间后再引导付费,该阶段主要关注的数据指标有:

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3)客户黏性阶段(留存)

客户黏性阶段是真正有多少公司在长期使用你的产品,并结合自身企业的特点在使用过程中有所收获,比如提升其企业的研发效能,提高其部门间的协作效率。

该阶段在SaaSy业务因商业模式不同,有的在付费之前,也有在付费之后。

该阶段主要关注的数据指标有:

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4)客户付费阶段(转化)

在客户付费阶段,除了以上阶段要关注的客户行为数据、客户分层级相关数据之外,主要关注的指标有:

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5)续费阶段

同样,在客户付费之后,做好客户成功是客户续费的关键,其次,在这过程中需要关注的数据指标有:

从0到1 搭建B端数据指标体系

根据受众的不同,不同角色关注的数据指标有所差异,我们把数据指标可以分为以下几类:

  1. 针对管理层面的经营分析指标:老板们往往关注核心业务指标。如:活跃企业数、潜在付费客户数、合同金额、付费公司数、付费转化率、市场占有率等等。
  2. 面向产品的用研分析指标:产品策划往往关注具体产品层面的使用情况,帮助策划同学快速优化产品提升用户体验。如:具体功能的使用情况、核心业务链路的行为埋点分析(注册流程埋点转化漏斗)、用户的新增留存等等。
  3. 面向市场及销售的数据分析:市场及销售更加关注竞品及整个市场的特征分析,帮助销售寻找商机线索。如:目标客户特征分析、整个市场目前格局、竞品公司的主要客户群体、竞品公司的目标客户群体等等。
  4. 帮助客户成功的运营分析:客户成功即帮助客户解决其经营问题,满足客户需要,助力客户快速成长。在这过程中,我们可以关注的数据指标是整个企业画像,如基础信息(如行业分类、公司规模、地区、融资情况等)、财务数据(上市公司财报、小微工商年报等)、舆情数据(企业舆情、产业舆情等)、行为数据(使用偏好等)。

三、总结

个人认为,B端运营尤其是在做SaaS软件的运营,不是一件容易的事,往往需要花费更多时间在某一个SaaS软件赛道去做积累及沉淀,成就感也没有像C端运营那样容易且迅速直接获得。

正因为如此,在B端做运营更需要我们沉下心来,不能浮躁心急。在数据运营中,如何通过有效的数据运营帮助企业快速掌握业务状态,通过利用准确及时的数据来洞察并优化业务流程,从而指导业务决策并创造新的商业机会,这是一个长期的过程。

而如何做好数据运营,我觉得不仅是需要过硬的数据分析能力,同时也需要需要丰富的业务知识,接近业务,靠近客户,以及对数据的敏感等等一系列能力,自知目前自己做的远远不够,希望自己不断进步,让为业务赋能、驱动业务不再是一句“空话”,与诸君共勉。

参考资料:

  • 《增长黑客》
  • 《精益数据分析》

 

本文由 @阿德丽塔 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议

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评论
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  1. C端和B端都不容易学习,感觉都是让人秃头的课程内容啊。学习提升任重而道远

    来自广西 回复
    1. 是啊!任重道远,吾辈当自强不息,加油⛽️

      来自广东 回复
  2. 我认为过硬的数据分析能力,丰富的业务知识,接近业务,靠近客户,以及对数据的敏感等等一系列能力真的很重要。

    来自江西 回复
  3. 这个思维导图讲解的详细欸,我想知道小白,数学学渣那种适合做数据分析嘛

    来自湖北 回复
    1. 年糕自信点,哪有适合不适合,就是有没有花费精力去学,推给你一本书《谁说菜鸟不会数据分析》,这本书你可以看看,比较基础,日常先学会数据分析思维,后面慢慢地就成长起来啦!

      来自广东 回复
    2. respect!

      来自安徽 回复