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編輯導語：數據運營真是一門大學問，B端C端也有著不同的運營方法，這篇文章詳細介紹了B端和C端的不同，并詳細分析了各類指標，一起學習一下吧。

一、B端與C端運營的區別

每次說到B端，大家都會不自覺地想要問，B端和C端究竟有什么不一樣的地方呢？B端能不能直接復制C端的經驗呢？

剛好畢業之后先是在老牌企業服務公司從事B端的運營，再做了快2年的全棧C端運營，最后又回到B端運營的懷抱。

在我看來，無論是C端運營還是B端運營，在數據運營上，共通之處都是通過已有的數據去發現問題、分析原因以及預測趨勢，都是為了驅動業務的增長，如用戶增長、營收增長等。

不同的是，在業務層面上，B端業務比C端更為復雜，C端往往只是用戶個人的行為決策，用戶的屬性相對單一。如雙十一電商活動中，利用更簡潔的用戶路徑，更有煽動力的語言，更加吸引眼球的活動優惠，可以讓用戶沖動消費達到交易的目的。

B端的決策鏈路一般會更加長且復雜，用戶屬性相對復雜，決策端非個體本人，用戶的轉化周期更長，B端企業客戶尤其是SaaS服務，更關注的是是否能給企業帶來的直接利益，產品是否能夠直擊企業痛點，并能夠針對痛點提出解決方案。所以在B端運營中，直接采用C端那套，可能一切都顯得那么的格格不入。

此外，在心態及思維習慣上，由于業務形態的差異，B端運營不能直接用C端運營的心態及思維習慣來思考to B業務，這樣容易陷入浮躁焦慮中。在心態上，B端運營需要更有耐心，以及用長期主義的眼光來推動toB業務發展。

二、B端運營的數據指標

1. 數據指標體系相關基本概念

我們可以從點、線、面三個維度來看：

點：指標、維度。

指標：即度量，用于衡量事物發展程度的單位或方法。

維度：看待數據指標的角度。

線：數據在對比中才能產生價值，因此有了線，即數據分析，數據分析的基本方法是統計，核心是結合業務進行思考及推理。

常見的數據分析有以下幾類：

面：形成體系及系統化構建數據指標體系是精細化運營的基礎，通過構建一個好的符合當前產品發展的數據指標體系，我們才能有目標、可度量地對各個運營環節進行評估及改進，才能看清楚運營的成本及效益，從而在優化中提升轉化率，增加產品的銷售，獲取更高收入和利潤。

那么，如何衡量一個好的數據指標體系呢？

2. 如何搭建B端數據運營指標

（1）設置北極星指標

要設定符合當前產品發展階段的北極星指標，比如對于B端初步開展商業化的SaaS業務來說，活躍客戶數可能可以設置為當前階段的北極星指標。

附上：北極星的相關知識

北極星定義：North Star Metric,又叫做”OMTM” One metric that matters , 第一關鍵指標。

制定的時候最好符合smart原則。

通過關注北極星指標以及有限的周邊指標，可以有效地幫助業務迭代規劃。

如何找到合適的北極星指標：

1. 體現出產品的核心價值
2. 反映用戶活躍度
3. 該指標變好是否說明怎么業務在向好的方向發展
4. 這個指標是不是很容易被整個團隊理解和交流
5. 這個指標是先導指標(不是滯后指標)
6. 這個指標是切實可操作的指標

（2）構建指標體系

針對AARRR海盜模型，可以在客戶各階段關注的數據指標：

建立數據指標體系的本質，其實是通過數據驅動To B運營，讓產品用得更好，體驗更佳，且把軟件做的比競品更好。落到具體業務上，就是解決獲客、轉化、續簽等問題。

因此，我們可以圍繞AARRR海盜模型，在客戶全生命周期的各個階段重點關注關鍵數據指標。

1）客戶獲取階段（獲客）

市場獲客關鍵點在于品牌推廣、獲客渠道拓展。

該階段主要關注的數據指標有：

2）客戶試用階段（促活）

客戶試用階段通常在To B服務，尤其是Saas服務，是指注冊后試用一段時間后再引導付費，該階段主要關注的數據指標有：

3）客戶黏性階段（留存）

客戶黏性階段是真正有多少公司在長期使用你的產品，并結合自身企業的特點在使用過程中有所收獲，比如提升其企業的研發效能，提高其部門間的協作效率。

該階段在SaaSy業務因商業模式不同，有的在付費之前，也有在付費之后。

該階段主要關注的數據指標有：

4）客戶付費階段（轉化）

在客戶付費階段，除了以上階段要關注的客戶行為數據、客戶分層級相關數據之外，主要關注的指標有：

5）續費階段

同樣，在客戶付費之后，做好客戶成功是客戶續費的關鍵，其次，在這過程中需要關注的數據指標有：

根據受眾的不同，不同角色關注的數據指標有所差異，我們把數據指標可以分為以下幾類：

1. 針對管理層面的經營分析指標：老板們往往關注核心業務指標。如：活躍企業數、潛在付費客戶數、合同金額、付費公司數、付費轉化率、市場占有率等等。
2. 面向產品的用研分析指標：產品策劃往往關注具體產品層面的使用情況，幫助策劃同學快速優化產品提升用戶體驗。如：具體功能的使用情況、核心業務鏈路的行為埋點分析（注冊流程埋點轉化漏斗）、用戶的新增留存等等。
3. 面向市場及銷售的數據分析：市場及銷售更加關注競品及整個市場的特征分析，幫助銷售尋找商機線索。如：目標客戶特征分析、整個市場目前格局、競品公司的主要客戶群體、競品公司的目標客戶群體等等。
4. 幫助客戶成功的運營分析：客戶成功即幫助客戶解決其經營問題，滿足客戶需要，助力客戶快速成長。在這過程中，我們可以關注的數據指標是整個企業畫像，如基礎信息（如行業分類、公司規模、地區、融資情況等）、財務數據（上市公司財報、小微工商年報等）、輿情數據（企業輿情、產業輿情等）、行為數據（使用偏好等）。

三、總結

個人認為，B端運營尤其是在做SaaS軟件的運營，不是一件容易的事，往往需要花費更多時間在某一個SaaS軟件賽道去做積累及沉淀，成就感也沒有像C端運營那樣容易且迅速直接獲得。

正因為如此，在B端做運營更需要我們沉下心來，不能浮躁心急。在數據運營中，如何通過有效的數據運營幫助企業快速掌握業務狀態，通過利用準確及時的數據來洞察并優化業務流程，從而指導業務決策并創造新的商業機會，這是一個長期的過程。

而如何做好數據運營，我覺得不僅是需要過硬的數據分析能力，同時也需要需要豐富的業務知識，接近業務，靠近客戶，以及對數據的敏感等等一系列能力，自知目前自己做的遠遠不夠，希望自己不斷進步，讓為業務賦能、驅動業務不再是一句“空話”，與諸君共勉。

參考資料：

• 《增長黑客》
• 《精益數據分析》

本文由 @阿德麗塔 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議