“新冠”疫情下，ToB的用户运营增长怎么做？

春节前跟几家ToB企业的市场负责人聚了一次，大家在聊到今年ToB圈各家的战绩时达成了一个共识，那就是覆巢之下安有完卵，没有谁家是好过的，甚至很多我们熟知的企业，在过去的一年悄无声息地下线了。根据IT桔子数据显示，2019年全年关闭的新经济公司达到338家。

关闭只是个止损的最终结果，没关闭的也不一定就好过。

被新闻爆出来的个别裁员事件之后，其实有更多的裁员事件在悄悄发生。成千上万甚至更多的企业迫于增长压力、资本压力，必须要对内实行“瘦身”以求能够安稳“过冬”。加上新冠疫情这个黑天鹅事件，这个冬天目前看起来比以往的金融危机更严峻，而能拯救企业自己平稳度过这段时间的，也只有良好的现金流。

节支是迫不得已，维持现金流，关键还是要依赖于业绩的增长。

当下的环境导致增长手段务必更加高效有力，需要我们进入到整个用户生命周期中去寻找增长点。增长不仅仅是拉新，越到后期我们越容易发现，在积累了一定的存量线索之后，销售和SDR每天都去攻坚新用户，但是线索新增的速度根本满足不了销售打单的需求。在这个阶段我们该怎么办？

这就可以回到我们常说的存量用户/线索的挖掘，线索池里的客户线索，打过一遍就滞留在CRM里，我们是不是放弃了太多富矿没有挖掘。谈恋爱都还得一来二去。一见钟情式的情绪买卖，在ToB领域基本不可能。所以，销售线索，也需要我们慢慢通过多次沟通培育起来。

ToB业务的典型特征之一，就是需要持续不断地进行用户培育，我们提供的是可以解决客户问题的一整套解决方案。

对于ToC的商品来说，用户有需求打开淘宝/京东下单购买就是了，属于个人决策；而对于ToB产品服务来说，也许今天用户只知道你的产品是做什么的，这对你来说已经很不容易了，但是当前用户并没有需求，没有需求的原因很多，因为ToB是团队型决策，金额大、采购周期长，选型产品服务这件受到的影响因素会很多。

比如组织还没发展到采购的阶段，比如团队内认知不统一，或者预算优先级不足，这都可能是当前不采购的原因。

但是当前不采购，拒绝了你的那些潜在客户，是否就意味着你已经没有机会了呢？如果我们进行订单复盘，你会发现，其实成单周期分布很不平均，有的几个月，有的甚至是一年。

为什么会出现这种情况？因为用户当前开始了解你，并且和你保持了良好的交互关系，当有一天用户形成强需求，或者企业发展到一定规模，要么早期的线索接洽用户跳槽换新公司了，这就再次激活了这个需求，他就会有强目的性的找你采购，这也就是我们所说的ToB业务的典型特征：用户培育。

我们把用户按照用户成熟度进行划分，用户会分布在不同的阶段，有的用户第一次知道我们的产品，可能从朋友知道，也可能从搜索引擎了解，有的用户已经在立项的阶段，有的还在寻找解决办法，用户分布在哪取决于用户对于当前整套解决方案的认知，也可以简单理解为用户的专业程度。

此时，我们做商机增长有两条线路：

1. 把那些处于采购期的用户线索，进行商业转化（收割）；
2. 让那些还在过程中的，向前推进他们的成熟度（培育）。

针对不同阶段的用户，对应的内容矩阵也会有所不同。

比如针对第一阶段的用户，我们需要投递的内容方向是品牌认知，而第二阶段的用户往往是需要知道如何破局。

收割：收割工作的目标就是让流量实现更多的转化，我们通过落地页优化、搜索意图承接、表单漏斗优化等多种方式进行线索获取提效。

培育：通过营销自动化或者内容触达结合打标签的方式，让用户对我们越来越了解，同时有意无意地等待用户的需求触发。

这些数字化的营销技术手段，在我们日常业务的执行细节里尽管已经做得足够多了，包括注重转化率，更加注重内容营销，这些也都在努力尝试。但我们会慢慢发现，其实我们只是做了应该做的事情。

但如何才能将这些业务动作，做到更高效、更智能呢？易观方舟在今年初提出了智能用户运营方法论，当我们把智能化的方法论赋予到ToB的用户运营上，无论是效率和效果，都会有质的飞跃，智能用户运营在收割和培育上，都能实现迈上一个新的台阶，而不仅仅是做好自己该做的。

首先说一说用户运营这个概念，在ToB的市场里还挺少见的。

在很多人眼中，用户运营大多数都是都是ToC的玩法，因为很少有ToB的具体团队可以全局掌控线索的整个生命周期，转换成了SQL就转化成了由销售负责，在SQL之前都是市场负责，所以这两个团队都很少去进行全局用户运营。

不过据我所知，已经有很多的团队对线索的管理已经延伸到销售端，所以在ToB场景下的用户运营，指的就是从浏览网站（触点接触）到成交续约的用户生命周期全流程的用户管理。

ToB领域的用户生命周期，可以分为以下6个阶段：

公域流量、着陆、转化、激活、高价值用户、签约。

易观方舟智能用户运营方法论在ToB领域的实践，简单来说，就是通过数据驱动，按照上面用户生命周期的6个阶段，促进用户一步一步地向下流转。

智能用户运营：以用户为中心，通过量化用户旅程中的关键场景的关键行为，对用户进行生命周期阶段的划分以及人群的细分，针对用户生命周期的不同阶段、不同细分人群，制定的运营目标，并通过自动化工具和触达手段为不同用户人群提供差异化的服务并实现运营目标。

在整个转化环节，我们一直在思考如何让用户更愿意继续体验，直至发现产品的核心价值；在不同的环节，我们如何赋予用户运营智能化，让获客与培育更高效？

在公域流量阶段，着重我们的目标用户所在。值得注意的是，在获取公域流量阶段要做好自动标签。

所谓自动标签，就是我们在获客时要为之后的用户运营考虑，确保在注册环节就能得到大量的用户标签信息。

比如用户搜索的是什么，用户的职位是什么，用户是通过什么活动进来的？这些标签，都可以通过 UTM 的方式被记录，同时在用户注册的时候进入到用户的多种数据库里。

在流量阶段记录访客的标签有必要的，在运营后期的一系列的智能弹窗、内容触达都需要精准识别用户。

举例：如果用户从公域流量进来的时候，我们就能够获取到他的搜索意图，然后当用户注册的时候同步将搜索意图存进数据库，在后面我们进行邮件群发或者个性化推荐的时候就可以更精准，更精准的内容自然会得到更高的打开率。

访客到达我们的网站（ToB应用很少有APP），着陆页是访客与产品的第一触点。过去我们在做线索获取的时候，会很注意落地页的转化率，我们利用热图分析、漏斗分析进行流量的着陆优化，让更多的用户在落地页完成Call To Action的执行。

但是我们忽略了一个环节，那就是欢迎。传统用户运营的欢迎是怎么样的？右下角弹窗，弹窗的内容会倾向于针对新用户引导与基础Q&A。而智能用户运营的欢迎形式应该怎样做？

我们可以通过度量、细分、触达这3个环节来理解智能用户运营作用下的欢迎：

• 度量：我们要识别出新用户和老用户，对于ToB的官网来说，用户会经常来到我们的网站上学习或调研，如果每次都弹出新用户引导，这将会是一个很糟糕的体验；
• 细分：在这个环节，可以有多种环节的细分，比如对新用户与老用户（多次到访）的识别，根据用户的搜索意图来确定需求；
• 触达：基于细分的人群，可以定制化提供不同的欢迎弹窗，个性化弹窗对于用户着陆成功有很大的帮助；

转化指的是访客正式成为我们的线索，也就是从访客到注册留资，我们在这个阶段需要注重转化率，用漏斗分析来优化用户从着陆页到表单页，再到表单提交的整体转化率。

在转化环节，我们思考的永远是如何让用户更愿意完成注册，通过优化表单，增加表单的引导来促进表单转化率。然而智能用户运营可以让转化流程更智能，这里依旧分为3个环节来阐述智能用户运营是如何帮助转化率优化的。

• 度量：通过对用户的行为度量，我们可以定位用户是通过哪些关键词进入网站，也可以知道用户从哪个落地页来到注册表单；
• 细分：细分出不同需求的用户，细分出不同行业解决方案的用户；
• 触达：根据上面细分出不同需求的人群，提供个性化的引导文字和CTA按钮。

同时在这个阶段，还有两个增益的智能用户运营思路：首先在表单环节迟疑的用户，比如停留时间超过20秒，考虑是否可以弹窗来解决用户顾虑；另外，我们可以将这部分人群进行保存分群，结合广点通、信息流等工具进行精准广告营销。

ToB网站有一个魔法行为，通过易观方舟的用户行为分析，你会发现到底是什么行为让用户找到产品价值，更愿意多次回访。我们其中一个客户的魔法行为，就是在Demo里创建了一个报表（创建报表是Demo里的一个行为），但凡在Demo里创建了一个报表的用户，都会发现这个产品的价值，更愿意继续探索，甚至SDR在进行客户回访时候都会顺利得多。

在激活的环节，我们应该将目标锁定在了排除障碍让用户到达创建报表上。现在早已经过了酒香不怕巷子深的年代，更何况ToB业务本身就相对复杂，究竟如何才能让用户经过一层一层的障碍到达目的地呢？

我们通过易观方舟的用户行为分析结合在线调研发现，大部分用户不愿意深层次体验的原因竟然是看不懂以至于没了兴趣。于是，我们制定的激活策略就是，利用workflow给予用户主动投放式引导。

• 度量：找到注册成功的用户，并且得到注册时候字段里的行业选择、职业选择、关键词搜索。
• 细分：进行不同行业的注册成功人群细分，基于不同职业的人群细分，基于不同解决方案（关键词）的人群进行划分。
• 触达：在易观方舟智能用户运营下，利用workflow设定新用户问候邮件的自动触发机制，即用户注册成功后立即触发问候邮件。邮件里内容设定为如何下载、如何体验Demo及其他相关的教程。同时，基于不同的用户分群，给予不同的定制化白皮书和内容推送。如果我们首次发送用户的打开率较低，我们还会设定补发策略，比如用户3天没有打开邮件，就进行第二次邮件补发。

这样的自动化和定制化的内容，会让用户更有意愿来体验Demo里的那个功能，从而促进用户向更成熟的方向发展。

对于ToB领域来说，什么才是高价值用户？那就是极有可能成为我们“客户”的那些“用户”。这些用户在前期会有很多共性及特性，我们要做的就是把高价值用户挖掘出来，同时培养所有用户向高价值用户乃至客户的方向发展。

一般用户长→高价值用户→签单客户

• 度量：ToB的高价值用户会有很多共性行为。比如过去30天，某个用户在网站和Demo上的卷入度很深，多次体验、同时体验了多个内容，这说明用户的兴趣和明显，我们就应该找出这个用户。同样如果一个公司有多个员工来到网站进行调研，那说明用户成熟度已经发展到很后期；
• 细分：将过去30天高频访问用户全选出来，根据企业邮箱来找出一个公司多用户来访问的情况；
• 触达：人员列表同步给SDR优先处理，或进行定向的精准线下会议邀请。

在签约环节，我们关注的是用户的产品使用情况，用户深度地使用产品，签约的可能性也会更高。我们可以根据用户的产品使用情况进行及时的反馈预警，同时结合用户的行为给用户提供深度服务。

• 度量：通过用户在产品上的使用频次、使用功能点等，了解用户产品使用的真实状态。
• 细分：基于用户的使用深度，找出高活跃用户以及沉默用户。
• 触达：线上和线下同时进行用户成功服务，在线上针对性地给予用户发送产品使用手册及最佳实践案例，在线下积极拜访客户解决客户业务问题，尽可能地提高续约率。

在用户生命周期的不同阶段，智能用户运营都在发挥非常大的作用。对于ToB来说，用户运营已经不仅仅是转化率优化、内容群发那么简单，基于用户行为的用户度量，基于用户属性和行为的用户细分，基于个性化的、可配置的、自动化的内容触达，数管齐下，都能够提高用户服务的质量和满意度。

以上内容，是基于易观方舟提出智能用户运营解决方案，简单总结的针对To业务的思路。

智能用户运营，在用户与我们交互的全流程在底层起着智能化的作用，让我们把用户运营做的更高效，我们也将这种方法论产品化，推出了易观方舟智能用户运营产品套件，它主要包含3个部分，我们可以通过「智能分析」进行用户度量，通过「智能画像」进行用户视图刻画及分群，通过「智能运营」能运营进行内容营销和用户触达。

智能分析包含12大分析模型，包括ToB常用的漏斗分析、留存分析、热图分析等。

智能画像包含用户画像、用户标签等。

智能运营包含很有价值的Workflow工作流配置、多渠道触达及效果验证等。

具体的功能需要 ,大家可以去易观方舟Demo里探索。我们相信，没有一款产品是完美的，虽然功能有限，在功能之上的行业具体应用却有无限的可能。

我知道已经有很多客户，基于易观方舟的智能用户运营套件探索实践，并且得到了不菲业务成绩。我们的增长团队，也在利用易观方舟智能用户运营套件，进行Argo的用户运营。

Argo是免费的智能用户行为分析平台，他们希望更多的用户可以免费把A