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To B (企业服务,以下简称 To B)类公司为驱动业绩的可持续增长,在不同的发展阶段(如图 1),对客户获取、潜客线索管理和优化以及客户服务等业务流程都需要进行持续优化,从而实现整体经营绩效的提升。在企业发展早期,通常会投入大量资金来快速完成客户获取和积累;在快速增长期,如何改善销售效率、线索转化率成为企业管理者的关注重点;无论在哪个阶段,提供优质的客户服务都是企业可持续增长的重中之重,如何增强客户黏性、提升客户满意度,从而保障客户续约率和提升 NPS(Net Promoter Score,净推荐值),成为每一个 企业服务类企业业绩可持续增长的终极奥义。

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图1 企业发展阶段及自然增长模型

企业服务的本质在于:了解客户和真实业务诉求,并为其提供优质的产品与服务,帮助其走出复杂商业环境中的发展困境。在当下这个客户为王的时代,为实现获客渠道优化、销售线索转化率提升以及保障客户续约率,对客户行为的深度洞察,就成为 To B 类企业销售的起点,也是其提供满足客户需求的产品和服务诉求的核心。因此,建立基于大数据的客户行为洞察,并与企业 CRM 系统整合打通,形成从客户获取、销售成单到客户服务的完整闭环,已经成为企业业绩可持续增长的驱动引擎。

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图2 基于大数据的To B 客户行为洞察

将 SA 系统(Sensors Analytics /神策分析系统,以下简称 SA 系统)与 CRM 系统整合打通,可以帮助To B 类公司实现:

  1. 获取高质量线索:全面整合推广数据,甄别最优推广渠道。

  2. 及时把握客户需求:构建销售精准洞察力,快速判断线索跟进优先级,有效提升销售线索转化率。

  3. 打造专属的客户成功模式:轻松诊断易流失客群和高价值客群,实现客户全生命周期支持与管理。

场景一:全面整合推广数据,甄别最优推广渠道

企业服务类产品(例如 SaaS 产品)的官网,是一个非常重要的用户入口,无论是企业线上推广亦或是线下活动导流来的用户流量,最终都要到官网注册页进行转化。因此,对于企业管理者而言,了解各个推广渠道分别带来的流量和用户量是多少,每个渠道带来的用户的后续转化和留存情况如何,以及将营销推广数据(如图 3)与企业 CRM 系统打通(如图 4 和图 5),了解最终真正完成付费转化,筛选出最优质、ROI(投资回报率)最高的推广渠道,优化营销投入产出比。

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图3 SA 系统不同推广渠道带来的线索量

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图4 总体营销漏斗最终转化

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图5 “百度”和“今日头条”付费渠道的营销漏斗最终转化

场景二:快速判断线索跟进优先级,有效提升销售线索转化率

以 SaaS 公司为例。来自营销渠道的线索量大,CRM 系统通常记录客户基本情况(如图 6),如公司名称、跟进状态、联系方式及客户所在地等;销售团队往往通过电话第一时间去判断客户需求、购买意愿,至于每条销售线索的处理优先级、哪些需求紧急、客户赢单的可能性大小,较难进行快速和客观判断。因此,将判断销售线索跟进优先级的关键信息,如 SaaS 公司产品 Demo 的注册、使用等行为数据,引入企业 CRM 系统,辅助销售进行快速判别,就变得至关重要。

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图6 CRM 系统客户基本情况

采用后端 API 采集的方式,将 SA 系统里的用户行为数据集成到企业 CRM 系统(如图 7)。将神策分析采集计算好的用户行为数据,传到 CRM 上来跟踪线索,主要集成以下两个字段:

  • 最近登录时间,即用户最近一次登录产品的时间。

  • 总查询次数,即潜在客户在产品 Demo 上核心功能的使用查询次数。

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图7  后端 API 集成 Demo 试用行为数据至 CRM 系统

在 SA 系统里面,可以通过虚拟事件定义核心功能使用次数,来计算“总查询次数”。 对一款 SaaS 产品而言,其核心功能涉及的业务模块会很多,且每个业务模块下都有部分核心功能,任意一个核心功能的使用,都可以当作客户触达了产品的价值点,所以需要通过虚拟事件的方法,将分散的各个核心功能整合为一条事件,进行整体分析。

以神策分析自身的产品为例,我们非常关注用户在 Demo 上,“行为事件分析功能”、“漏斗分析功能”、“留存分析功能”、“回访分析功能”、“概览操作”等核心功能的使用情况,于是创建一条虚拟事件,如图 8 所示。创建好后,通过后端 API 采集的方式将该条事件的计算结果(总查询次数)传入 CRM ,从而辅助销售团队去查看产品试用情况、快速判断用户需求和销售切入点。

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图8 “SA Demo 核心功能使用”事件分析

通过 CRM 和神策分析的结合,即可高效获取大量详细的销售线索相关关键信息,同时利用用户的行为,做到有的放矢,及时调整了销售跟进策略,对不同的客户排出优先级,提高整体销售效率和有效线索转化率。

  • 优先联系总查询次数高的客户

如果客户的核心功能使用次数或总查询次数从申请试用后,一直保持一个比较高的趋势的话,说明这个潜在客户转化的可能性比较高,销售团队会高优先级联系这批客户。

  • 根据最近登录时间判断客户的使用动态

优先选择最近登录时间比较靠前的客户,对于沉寂的客户,可以放低优先级,如果某个客户在沉寂一段时间后,某一天突然登录了,这时就可以及时跟进该客户,尽早掌握客户动态,确保最终的转化。

以神策数据的实际案例来看,销售人员拿到有价值的信息后,有针对性跟进,在策略实施一个月后,销售线索的有效线索转化率提高了 6%,间接提高了最终的赢单率。

 

场景三:轻松诊断易流失客群和高价值客群,实现客户全生命周期支持与管理

对 To B 类公司来说,留存是根本!关注用户整个生命周期价值,更重要的是客户成功,即客户是否在更好的使用产品,是否再续约、升级销售。新用户的留存曲线一般分为三个阶段:震荡期、选择期和稳定期。绝大部分新用户在一开始的震荡期就流失了,在选择期部分用户找到了产品的价值,然后慢慢进入稳定期。所以将核心价值功能尽可能直接地展示给新用户,增加用户使用核心功能的频率,使用户尽早发现产品价值,提升前两个阶段的留存曲线非常重要。

通过神策分析,可以帮助企业:

  1. 找到影响新用户留存的关键功能:通过对比不同产品功能(功能模块)的留存度,SaaS 产品可以很容易发现产品的核心或高价值点,留存度高的产品功能其价值也较高。通过产品的设计,引导新用户发现和使用这些核心功能模块,尽可能早地为用户创造业务价值,从而提升新用户的留存率。

  2. 从用户行为上去监控用户活跃度:业务不会揭示问题,用户行为会揭示问题。从产品数据了解众多客户需求,分析用户到底怎么使用产品,用哪些功能,不用哪些功能,从而进行产品调整改善(融入产品开发过程中),发现新需求点针对性开发。从众多功能中梳理出核心功能,看核心功能的使用情况,使用频率的变化趋势。

  3. 提高渗透率和利用率:产品销售出去后,确保要覆盖更多的企业员工数。同时要衡量用户的使用情况,如对企信这类产品来说,1 到 2 个月内发 1 万条信息或搜索信息,说明客户是在积极使用的,用户使用时间长,就推更多服务。

  4. 引导客户使用高价值功能:产品上哪个功能对用户有高价值,ROI 上有更高的提高的话,会促使客户更好的使用。如应用推荐,这些价值的应用部分用户用的怎么样,是否可以更好的优化这个价值。

此外,神策分析的用户分群功能,可以让企业根据其客户使用产品的频率、活跃天数、使用深度等数据指标,对客户进行分层管理,帮助客户成功部门随时可以看到这四类用户他们是谁,他们是如何使用我们的产品的?然后会对他们采取不同的策略。通过神策数据提供的 API ,可以将用户分群相关数据集成到企业 CRM 系统,帮助企业客户成功团队和销售团队,密切配合传递给客户如何有效使用我们产品,了解何时需要及时干预,实现客户全生命周期的支持与管理。

  1. 高活跃度客户:总结他们的使用经验,将这些经验固化下来,想办法传递给更多的客户,并且,要求销售人员找机会向这些客户销售我们的产品和服务。

  2. 一般活跃客户:使用率一般的客户占企业用户群体大多数,建议常规地保持服务即可。

  3. 流失风险客户:定义一个数据模型,找到这些有流失风险的客户,对于这些客户,建议客户成功团队重点跟进,通过沟通、培训等方式来帮助他们。

  4. 已经流失客户:也就是不再使用或者不续费的客户,建议通过各种方式触达他们,分析流失的原因,以便于后续改进企业的产品、运营和销售。

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