数据驱动 B2B 增长:增长伎俩之“轻” VS 产物代价之“重”
本文摘要:订阅专栏撤销订阅 数据驱动增加;微信大众号:GrowingIO306431本文内容将从 4 个方面打开,首要介绍B2B 行业用户增加的应战和机会,然后分享探究用户增加的 3 个实践,分别是:探究产品核心价值主张、用户转化途径优化、精密化的会员运营体系。一、B2B 增加的
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本文内容将从 4 个方面打开,首要介绍B2B 行业用户增加的应战和机会,然后分享探究用户增加的 3 个实践,分别是:探究产品核心价值主张、用户转化途径优化、精密化的会员运营体系。

一、B2B 增加的应战和机会

既然我们今天分享的主题是“数据驱动”,那么 B2B 商城怎么用数据驱动增加呢?

1.1 怎么去做数据驱动?

我把数据驱动总结为:数据驱动 = 衡量+增加机制?。

数据驱动要做的第一件事情,就是指标的衡量。我们常常会遇到类似的问题,当公司的 KPI 往上涨的时分,怎么知道这是市场活动推广带来的流量仍是产品功用迭代带来的效果?想要答复这个问题,一方面你要合理拆解指标,另外一方面你要有一个衡量体系。

当然,假如仅有衡量体系的话,我们是没法增加的。数据要想真正驱动增加的话,有必要要有一个增加机制;有了这个增加机制的保证,我们才可能做到增加闭环。

1.2 B端增加和C端增加差异在哪?

为何我们现在总说 B2B 增加十分难做?我提炼出下面 4 个方面的原因,分别是:精密化程度不同、信息化阶段不同、增加机制不同、商业定位不同。

① 精密化程度不同

C 端有一个十分大的开展布景,就是它的三大盈利现已逐渐消失,C 端正在从流量为王的时代向精密化运营时代转变。可是,B 端现在还处于一个线下交易向线上过渡的阶段,是一个模式重构的阶段,这个阶段的主要矛盾,还在商城的基建,粗豪式开展招商引资,商业模式的探究,远没有达到需要精密化运营的阶段。

② 信息化阶段不同

现在的 4G 网络现已完成了人和人、端到端的连接,支付和物流也十分成熟,C 端整个行业现已从 IT 时代过渡到 DT 时代。可是,B 端信息化程度远远没达到这个阶段。我们的产业链单元十分多,每个行业的信息化程度都不一样,更不用说端到端的信息连接了。

③ 增加机制不同

现在 C 端有十分多的增加套路,比如分销、微信裂变、拼团等等,这些手法 C 端都可以直接拿过来用。可是在 B2B 行业里边,这些方法根本没用,因为消费端的强互联网模式很难适用于出产端的电子商务;并且我们能给出的解决方案十分少,强依赖于线下的供给链的整合能力,所谓的“指标-手法-学习”快速迭代的方法论找不到落脚点。

④ 商业定位不同

综合上面三点,也很容易提炼出 C 端和 B 端商业定位的差异。一个是消费互联网,一个是产业互联网,以消费端轻的思维方式很难做出产端重的模式,或者做出来的产品商业价值很低,这两者商业本质的差异,形成 C 端炫酷的增加经历在 B 端无处落脚。

1.3 什么是增加(Growth)?

针对上面的增加应战,欧冶云商也做了一些尝试。

Growth is connecting the existing core value of a product with more people.

这句话对增加 / Growth 的界说,我觉得对错常贴切的。增加要做的核心,是去做一个连接(Connecting),连接的是产品的核心价值(Core Value of a Product)。在现已有了核心价值的基础之上,增加可以把核心价值连接给更多的人(With More People)。这三个要害词也是接下来我分享的三个实践。

二、探究产品核心价值主张

第一个实践就是探究产品的核心价值主张,我们在探究的时分需要有一套方法论作为基础。

2.1 方法论和实践

在探究产品核心价值的时分,我们要明确方针用户是谁,他其时没有被满足的需求是什么?针对这些没有被满足的需求,我们可以提供的价值主张是什么?在这个过程当中,假如我们的价值主张和用户没有被满足的需求符合度越高,未来这款产品做增加的基础就越牢固。

在这个过程当中,我也发现了很多误区。

第一个,不尊重产品的开展阶段,盲目通过交互迭代做增加。第二,不尊重方针用户的需求,盲目有求必应、填鸭式开展。第三,在 PMF 阶段之前我们有必要要面对“打破-重建-打破-重建”的过程,不然的话我们就容易堕入工程思维的陷阱。

欧冶云商在探究核心价值的过程当中,我们也遵从了这个方法论。

首要,我们需要知道在整个钢铁行业中现阶段还没有被满足的需求是什么?这就要求我们了解现货的来历是什么,因为我们整个商城现在是以卖钢铁现货为主的。

钢铁现货的来历,一个就是汽车厂向钢厂订购合同的余材,一个就是因为出产工艺或者控制问题形成的质量余材,还有一个就是统货(包括尾卷和协议品)。从这样一个来历上看,我们可以发现这个行业面对的主要问题就是质量信息不对称和市场供求信息不对称。

所以基于这样一个未满足的需求,我们期望平台可以解决行业信息不对称的问题,依赖信息化的手法去提高行业功率。

2.2 依托钢厂提高留存

2016 年的时分,我们分析过各个区域用户的结构和留存状况。

通过上面这张图,我们能看到 2016 年的时分欧冶这个平台主要以华东区域用户为主(图1),这形成我们在做市场推广的时分容易堕入一个 To C 的陷阱里边。因为 B2B 领域中,增加不在乎这个平台的流量是多少,而在于区域的流量密度。

基于此,在后期的推广中,我们把平台间的相互引流转向到关于钢厂产品的平台赋能东西的使用上。在这个过程当中,我们发现邯郸区域的用户数量俄然起来了,虽然说占比仍是很低,可是这个钢厂上线后它能带来一个区域用户数量的增加。有了这样一个数据后,我们进一步分析了邯郸和武汉两个当地有钢厂的区域,我们发现这两个区域的用户留存度显著高于平台的整体留存(图2)。

因此平台也做了一个功用上的更新,我们把钢厂直销资源这样一个功用区域直接挪到了平台官网上(图3)。一方面,我们期望让用户更快进入他想要购买的资源进口;另外一方面,我们也期望有一个品牌之间的彼此影响,体现出欧冶的品牌价值。

因为我们锁定了钢厂的核心价值,之后就稳步把这样的模式复制到其他钢厂。通过两年左右的开展,到 2018 年3月,上海区域的用户现已从 16 年的 80% 占比下降到了 31.6%,其他区域的用户数都有了显著的增加。

2.3 征收平台效劳费

在 2016 年的时分,我们当时做了一件事,就是针对平台上的交易征降服务费。这样的一个手法上了今后,直接成果就是一些羊毛党从平台上直接流失了。

通过上面的留存图,我们可以看到上海区域的用户留存有了一个直线的上升,后期直接与邯郸、武汉区域的用户留存率持平。

这就是我们欧冶探究产品核心价值主张的一个途径,现在我们现已可以统一认知。钢厂是我们商城的主力租户,面对钢厂,平台就是一个 SaaS 东西,输出的是一套现货出售的解决方案,并且有可以直接落地的东西-平台供使用。

针对这些主力租户我们平台提供一些东西赋能给他们,比如说发票结算、数据报表、调价行为监控等等。面向钢厂,提供一个 SaaS 平台为钢厂赋能,这是我们留住核心用户的方法。

三、用户转化途径优化

探究完产品核心价值今后,我们接下来要做的就是用户转化途径的优化。

用户进入我们商城后,他首要会做的事情就是查找;查找的过程当中可能因为没有适宜的资源而流失掉,这个时分我们找不到货的解决方案是什么?

3.1 场景1:小欧帮买

我们期望用户可以留一条求购的信息在我的平台上,我可能会给他引荐一些隐藏资源或者可能有货的店肆,还有一种就是把这个求购信息发送到平台上的入住方。通过这样一个帮买的解决方案,让用户可以把资源加车。下图(图6)是我们上一年推出的一款「小欧帮买」产品,这个是平台上的进口。

在做这款产品之前,我要答复这几个问题:

第一,我要解决的问题是什么?

用户在现货商城买不到货而直接流失,这就是我们要解决的主要问题,我们期望下降这部分用户的流失率。

第二,现在具有的资源是什么?

我是通过合伙人来做,通过商业模式立异来做,仍是我可以用机器人来做一些主动的检索和提示?

第三,产品上线后用什么指标来衡量?

因为产品上线后,从用户留下一条帮买信息到终究有帮买行为,这其间有一个十分长的转化过程。假如我们设置的指标是“帮买量”,这可能导致我们在前几周时间内帮买量指标都为0。所以,我们要设置一个指标前置,让它变得更加敏感,可以衡量这款产品的真实开展节奏。因此,我们把它拆成了 4 个指标。

首要是产品“重视人数”,即帮买区的热度,包括 PV/UV 等指标。其次是“发布的帮买数量”,用户重视我们整个产品功用后,会有多少人留下帮买的需求。第三个就是“呼应数量”,有多少供给商可以呼应用户的需求。终究一个就是“复购率”,衡量使用过这款产品的人对这个产品的满意度。

第四,产品该怎么设计?

基于这些考虑,接下来就是产品设计的问题。在做这款产品的时分,第一步就是要发掘更多的场景,用户会留下帮买的需求。

3.1.1 第一步:让更多人发布帮买

第一个场景,查找无成果。

用户进入商城,他在平台上做了查找,可是查找无成果。他没有找到自己想要的资源,那么这个时分他可以留下一条帮买需求。

第二个场景,保存了常用查找条件。

用户对平台资源的需求是安稳的,当相应的资源在平台上呈现的时分,用户期望收到我们的提示。

第三个场景,主动发起帮买。

用户在线下或者其他平台上没有找到相应的资源,那么我期望可以主动在平台上留下一条帮买信息,让欧冶帮我来找对应的货。

第四个场景,竞价的流拍。

竞价拍卖的时分一个资源可能有好多人来竞拍,可是终究拍中的只有一个人,那么第二、三、四个出价的人都可能对这个资源有需求。我们发掘了这个场景,当你没有拍中的时分,你可以开启资源提示,抢先一步告诉你。

3.1.2 第二步:衡量每个场景的流量和转化

有了上面这些帮买场景,接下来我们就能够衡量每个场景的流量和转化。下图是我们在 GrowingIO 里边做的每个场景的点击数和转化率。

通过图 7 柱状图柱子的凹凸,我可以去衡量我假设的场景和用户真正使用这款产品的匹配度是什么姿态的。然后针对每个场景我们都可以建立一个漏斗,图 8 是针对“保存常用查找条件”场景的转化漏斗。我们看到,用户点击数量很高,可是转化率十分低,有待优化。

3.1.3 第三步:找到指标体现欠好的假设原因

在这个过程当中你要留意每个场景落地页的承接案牍,我们可以把它拆解成两个案例来单独研讨一下。

案例 ①:查找无成果进口点击数提高方案

上图展示了两种查找无成果页面方案,修正前的方案是左面上面那张图。修正前的方案,用户的留意力可能会被上面那张图吸引,完全没留意到下面的案牍提示。同时,我们的产品名称“小欧帮买”没有任何解释、用户可能也不睬解是什么意思,其实不能抓住用户眼球。图 9 右边柱状图黄色的线条是修正前方案的点击量,十分低;就算这个场景是对的,转化衔接也对错常差。

发现问题后,我们做了一个优化,把页面的布局做了一些排版优化。名字叫什么不重要,重点强调我能给用户提供一个找货神器;我能帮你找到对应的货,是一个神器。通过这个改版后,我们发现它的用户点击数是直线上升(图 9 ),也就说明我们的改版比较成功。

案例 ②:“保存常用查找条件”转化率提高方案

在上面的分享中我提到第二个帮买场景(图8),“保存常用查找条件”到“订阅提示”的转化率十分低,这是为何呢?

因为当用户保存常用查找条件的时分,他想要的是下一次查找时直接点击相应的资源组合就能够,而不是要从头把查找组合一遍。第一个版本中,我们并没有把用户“保存常用查找条件”和“订阅提示”两者有用承接起来,用户可能直接直接关掉弹窗提示。

第二个版本中,我们通知用户有小欧帮买这样一款产品;你订阅其时的查找条件的话,小欧帮买可以主动帮你抢货并且抢货更快一步。你需要做的事情就是去完善信息,去下一个页面给它做完就好。通过这样一个案牍引导,转化率有了一些提高,可是还不能满足我们的要求。

我们又迭代了第三个版本,直接通知用户我们是小欧机器人,每十分钟帮您主动查找一遍、抢货快人一步。通过几个版本的迭代今后,全体的转化率提高了 50% 以上。

3.2 场景2:查找优化

在这个过程当中,我们发现用户留下来的求购信息光怪陆离。我们就在想:

莫非这就是用户找货的惯用描述吗? 用户在现货商城里边又是怎么找货的? 留了这么多的求购,是因为我们平台没有货仍是因为货藏的太深了? 我们的查找引擎是否足够强壮,会不会导致用户找不到货?

在这个布景下,我们做了几件事情。

第一步,收集查找框输入值进行分析。

GrowingIO 提供了这个功用,我可以把查找输入框的修正值作为一个时间,然后依照这个元素内容去进行维度拆分。图 11 这个图就是我得到的用户在我们查找框里边输入的词。

第二步,下载表格逐个分析用户查找习惯。

我们把查找数据表格下载下来,然后逐个分析,看看用户的查找习惯。比如用户写的“ 0.75X1500无花无油”是什么意思呢?举一个洗发水的例子,商场里边对洗发水的安置顺序多是“洗发水-宝洁-海飞丝”。可是用户在查找的时分,他直接要的就是“无硅油”,他不介意品牌名称,他要的就是无硅油洗发水就能够了。

类似这种的查找习惯,我们之前的查找引擎里边是没法满足的。很多资源我们商城都是有的,可是因为语义我们没有辨认出来,导致查找失败。

第三步,全体判断查找无成果率。

当用户每一次查找的时分,我们平台的主查找页都会有一次更新,他的 PV 就会添加一,所以我们把查找页面的 PV 作为查找功率的分母。同时,无成果的时分成果页会呈现一张图片,我们把这张图的 PV 作为分子。分子/分母,就得到了我们的查找无成果率这样一个指标,这可以用来判断我们全体的查找功率。

第四步,优化查找逻辑。

这一步十分重要,做完诊断后需要把问题转给相应产品主管进行查找逻辑的优化,这也是我们增加机制的重要一环,即完成闭环。

3.3 小结

在上面两个案例中,其实有一个十分重要的点,就是增加闭环。假如你是产品主管的话,你本身就能够完成这样一个闭环;假如你不是产品主管的话,你需要找一个好的合作同伴来优化产品,把增加方案落地完成。

所以,我们认为没有增加机制保障的数据运营是驱动不了产品开展的。

打一个比方,病人体检的时分医师会看到查验指标陈述,不同医师看到相同的指标陈述给出的医治方案可能会不一样。有了医治方案今后,我们会守时复查,跟踪这个指标有无变好。其实,做用户增加也是一样的。数据驱动今后,增加主管要去看相应的指标,并且协调资源把方案落地上线。

同时,在这个过程当中我们要尊重一题多解,需要有一个试错机制去尝试增加主管提出的不同方案,这个时分就需要 A/B 测试了。

四、精密化的会员体系

在做会员体系之前,我们需要答复的一个问题就是“怎样去衡量会员的价值”。

4.1 会员管理体系

衡量会员价值的时分,我们首要要考虑的就是平台的价值主张是什么?

有哪些指标可以反映出平台上用户价值的差异? 针对这些指标我们要建立一套模型,挨个对用户进行会员价值衡量。 衡量完会员价值后,我们的会员权益怎么策划? 策划的会员权益需要基于用户的细分,找到对权益敏感的人群,针对性设计客户成功手法。 衡量不同手法的敏感度。 终究,催化不同用户群体价值的提高。

我们将会员体系概括成如下的模型,横坐标代表会员价值的衡量(一星到五星),纵坐标代表不同的细分群体,不同的圆圈代表不同的用户群体。

以群 3-1 为例,这个群体是三星用户,同时他对融资有十分旺盛的需求。针对这类用户,我的运营方式就是说再取得 10 分积分就能够取得 50 W 的融资额度。把这样一个策略运营到这个群体上,我就能够去跟踪三星到四星的迁移率有无提高?融资产品的使用人数有无上升?

假如我们的现在是下降平台的负面行为、优化平台生态,我现在能够使用那些方法和手法?

我会把用户的负面行为记载下来,直接扣分,然后扣分会直接影响到查找排名。同时,没有负面行为可能会取得平台的诚信勋章,勋章可以提高查找排名。当我们把这些运营手法用到对应的群体上今后,我们需要跟踪指标“负面行为发生率”有无下降。

假如我们期望鼓励更多的用户,通过平台认证成为会员价值体系的一员,我就需要设计手法引导用户去维护会员资料、同时展示相应的权益。这个时分,跟踪指标就是“认证会员占比”。

在探究整个会员价值体系的途径上,我们遵循的就是先衡量再细分,然后针对不同分群采纳不同的手法、通过强交互的方式引导用户对一款产品的认知,终究重视这款产品的重视度指标是否有变化。

4.2 会员管理案例

下面的案例展示了我们在会员管理上的一些实践。

首要左面的图片展示了用户的会员分数,将本来的一星二星三星四星五星变成了一个百分之的分数,让用户觉得更加敏感。然后再分数下面有相应的引导,这个引导进口有对应的点击率和引导流程转化率。

假如用户取得了平台的一些权益,登录时有一个弹框通知用户你取得了对应权益;通过这种产品交互,让用户觉得平台更加有价值。

上述产品上线后、辅之以相应的运营手法,我们重视的第一个指标“产品重视度”直线上升(图13)。我们也通过 GrowingIO 建立了一个漏斗,监测会员认证流程的转化率,我们可以看到转化率实际上是十分高的(图14)。用户他其实其实不对立平台的认证,只是我们曾经没有提供相应的引导。

然后,“负面行为发生率”直线下降(图15),半年时间下降了 50% 左右。终究,认证会员数量继续安稳增加(图16),说明会员体系的影响面愈来愈大。

五、B2B 用户增加总结

综合上述案例,可以看到我们用的手法都对错常轻的,这是基于商城基建现已搭好了的基础。做增加的人,有必要权衡增加黑客之轻和核心价值之重。

我们在策齐截些拉新、转化的手法时,我们有必要考虑整个钢铁行业未被满足的需求是什么?整个行业的分销体系、游戏规则是怎样的?

这实际上是整个产业互联网的难点,它不只仅是互联网,更需要对产业痛点的深度掌握,这一块也是欧冶云商在废寝忘食在做的一个探究。

数据能做的事情只是衡量,增加机制的建立依赖手法;数据驱动,就是“有监督”地增加。

To B 端的手法更多的是线下供给链的整合能力,而不是轻的套路。增加的职能,在于 Connecting (连接)而非能发明价值。平台的开展达到了精密化的阶段,才需要通过线上行为的监控做转化提高,不然请持续不断尝试。做 B2B 增加,找好产品、尊重其所处阶段,切不可舍近求远。

今天的分享就到这里,谢谢我们!

 

作者:程夏莹,欧冶云商平台运营负责人,在 B2B 电商领域有丰厚产品设计及运营经历。

来历:GrowingIO 增加公开课。

本文由 @GrowingIO 原创发布于人人都是产品主管。未经答应,禁止转载。

题图来自 unsplash,基于 CC0 协议


人人都是产品主管(woshipm)是以产品主管、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位效劳产品人和运营人,建立9年举行在线讲座500+期,线下分享会300+场,产品主管大会、运营大会20+场,掩盖北上广深杭成都等15个城市,内行业有较高的影响力和知名度。平台集合了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一同生长。

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