To B（企业服务，以下简称ToB）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、线索转化率等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。
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。
图2基于大数据的To B客户行为洞察
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。
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。
图3SA系统不同推广渠道带来的线索量
图4总体营销漏斗最终转化
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。
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。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。
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，神策分析非常关注用户在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。
图6“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。
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。
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，会促使客户更好地使用。如应用推荐，这些价值的应用部分用户用的怎么样，是否可以更好地优化这个价值。
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。
关于神策数据
神策数据（https://www.sensorsdata.cn），一家专业的大数据分析服务公司，致力于帮助客户实现数据驱动。公司推出深度用户行为分析产品神策分析（Sensors Analytics），支持私有化部署、基础数据采集与建模，并作为PaaS平台支持二次开发。此外，还提供大数据相关咨询和完整解决方案。目前已赢得聚美优品、趣店、百联、广发证券、参考消息、秒拍、融360、共享单车、36氪、Keep等数百家行业领先企业认可。
