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榮耀標識數據驅動 B2B 增長：增長手段之“輕” VS 產品價值之“重”
本文內容將從 4 個方面展開，首先介紹B2B 行業用戶增長的挑戰和機遇，然后分享探索用戶增長的 3 個實踐，分別是：探索產品核心價值主張、用戶轉化路徑優化、精細化的會員運營體系。
一、B2B 增長的挑戰和機遇
既然我們今天分享的主題是“數據驅動”，那么 B2B 商城如何用數據驅動增長呢？
1.1 怎么去做數據驅動？
我把數據驅動總結為：數據驅動 = 度量+增長機制?。
數據驅動要做的第一件事情，就是指標的度量。我們經常會遇到類似的問題，當公司的 KPI 往上漲的時候，如何知道這是市場活動推廣帶來的流量還是產品功能迭代帶來的效果？想要回答這個問題，一方面你要合理拆解指標，另一方面你要有一個度量體系。
當然，如果僅有度量體系的話，我們是沒法增長的。數據要想真正驅動增長的話，必須要有一個增長機制；有了這個增長機制的保證，我們才可能做到增長閉環。
1.2 B端增長和C端增長差異在哪？
為什么我們現在總說 B2B 增長非常難做？我提煉出下面 4 個方面的原因，分別是：精細化程度不同、信息化階段不同、增長機制不同、商業定位不同。
① 精細化程度不同
C 端有一個非常大的發展背景，就是它的三大紅利已經逐漸消失，C 端正在從流量為王的時代向精細化運營時代轉變。但是，B 端目前還處于一個線下交易向線上過渡的階段，是一個模式重構的階段，這個階段的主要矛盾，還在商城的基建，粗放式發展招商引資，商業模式的探索，遠沒有達到需要精細化運營的階段。
② 信息化階段不同
現在的 4G 網絡已經實現了人和人、端到端的連接，支付和物流也非常成熟，C 端整個行業已經從 IT 時代過渡到 DT 時代。但是，B 端信息化程度遠遠沒達到這個階段。我們的產業鏈單元非常多，每一個行業的信息化程度都不一樣，更不用說端到端的信息連接了。
③ 增長機制不同
目前 C 端有非常多的增長套路，比如分銷、微信裂變、拼團等等，這些手段 C 端都可以直接拿過來用。但是在 B2B 行業里面，這些方法基本沒用，因為消費端的強互聯網模式很難適用于生產端的電子商務；而且我們能給出的解決方案非常少，強依賴于線下的供應鏈的整合能力，所謂的“指標－手段－學習”快速迭代的方法論找不到落腳點。
④ 商業定位不同
綜合上面三點，也很容易提煉出 C 端和 B 端商業定位的差異。一個是消費互聯網，一個是產業互聯網，以消費端輕的思維方式很難做生產端重的模式，或者做出來的產品商業價值很低，這兩者商業本質的差異，造成 C 端炫酷的增長經驗在 B 端無處落腳。
1.3 什么是增長（Growth）？
針對上面的增長挑戰，歐冶云商也做了一些嘗試。
Growth is connecting the existing core value of a product with more people.
這句話對增長 / Growth 的定義，我覺得是非常貼切的。增長要做的核心，是去做一個連接（Connecting），連接的是產品的核心價值（Core Value of a Product）。在已經有了核心價值的基礎之上，增長可以把核心價值連接給更多的人（With More People）。這三個關鍵詞也是接下來我分享的三個實踐。
二、探索產品核心價值主張
第一個實踐就是探索產品的核心價值主張，我們在探索的時候需要有一套方法論作為基礎。
2.1 方法論和實踐
在探索產品核心價值的時候，我們要明確目標用戶是誰，他當前沒有被滿足的需求是什么？針對這些沒有被滿足的需求，我們能夠提供的價值主張是什么？在這個過程中，如果我們的價值主張和用戶沒有被滿足的需求契合度越高，未來這款產品做增長的基礎就越牢固。
在這個過程中，我也發現了很多誤區。
第一個，不尊重產品的發展階段，盲目通過交互迭代做增長。第二，不尊重目標用戶的需求，盲目有求必應、填鴨式發展。第三，在 PMF 階段之前我們必須要面對“打破-重建-打破-重建”的過程，否則的話我們就容易陷入工程思維的陷阱。
歐冶云商在探索核心價值的過程中，我們也遵從了這個方法論。
首先，我們需要知道在整個鋼鐵行業中現階段還沒有被滿足的需求是什么？這就要求我們了解現貨的來源是什么，因為我們整個商城目前是以賣鋼鐵現貨為主的。
鋼鐵現貨的來源，一個就是汽車廠向鋼廠訂貨合同的余材，一個就是因為生產工藝或者控制問題造成的質量余材，還有一個就是統貨（包括尾卷和協議品）。從這樣一個來源上看，我們能夠發現這個行業面臨的主要問題就是質量信息不對稱和市場供求信息不對稱。
所以基于這樣一個未滿足的需求，我們希望平臺能夠解決行業信息不對稱的問題，依賴信息化的手段去提升行業效率。
2.2 依托鋼廠提高留存
2016 年的時候，我們分析過各個地區用戶的結構和留存情況。
通過上面這張圖，我們能看到 2016 年的時候歐冶這個平臺主要以華東地區用戶為主（圖1），這造成我們在做市場推廣的時候容易陷入一個 To C 的陷阱里面。因為 B2B 領域中，增長不在乎這個平臺的流量是多少，而在于區域的流量密度。
基于此，在后期的推廣中，我們把平臺間的互相引流轉向到對于鋼廠產品的平臺賦能工具的使用上。在這個過程中，我們發現邯鄲地區的用戶數量突然起來了，雖然說占比還是很低，但是這個鋼廠上線后它能帶來一個地區用戶數量的增長。有了這樣一個數據后，我們進一步分析了邯鄲和武漢兩個當地有鋼廠的地區，我們發現這兩個地區的用戶留存度顯著高于平臺的總體留存（圖2）。
因此平臺也做了一個功能上的更新，我們把鋼廠直銷資源這樣一個功能區域直接挪到了平臺首頁上（圖3）。一方面，我們希望讓用戶更快進入他想要購買的資源入口；另一方面，我們也希望有一個品牌之間的相互影響，體現出歐冶的品牌價值。
因為我們鎖定了鋼廠的核心價值，之后就穩步把這樣的模式復制到其他鋼廠。經過兩年左右的發展，到 2018 年3月，上海地區的用戶已經從 16 年的 80% 占比下降到了 31.6%，其他地區的用戶數都有了顯著的增長。
2.3 征收平臺服務費
在 2016 年的時候，我們當時做了一件事，就是針對平臺上的交易征收服務費。這樣的一個手段上了以后，直接結果就是一些羊毛黨從平臺上直接流失了。
通過上面的留存圖，我們可以看到上海地區的用戶留存有了一個直線的上升，后期直接與邯鄲、武漢地區的用戶留存率持平。
這就是我們歐冶探索產品核心價值主張的一個路徑，現在我們已經能夠統一認知。鋼廠是我們商城的主力租戶，面對鋼廠，平臺就是一個 SaaS 工具，輸出的是一套現貨銷售的解決方案，并且有可以直接落地的工具－平臺供使用。
針對這些主力租戶我們平臺提供一些工具賦能給他們，比如說發票結算、數據報表、調價行為監控等等。面向鋼廠，提供一個 SaaS 平臺為鋼廠賦能，這是我們留住核心用戶的方法。
三、用戶轉化路徑優化
探索完產品核心價值以后，我們接下來要做的就是用戶轉化路徑的優化。
用戶進入我們商城后，他首先會做的事情就是搜索；搜索的過程中可能因為沒有合適的資源而流失掉，這個時候我們找不到貨的解決方案是什么？
3.1 場景1：小歐幫買
我們希望用戶能夠留一條求購的信息在我的平臺上，我可能會給他推薦一些隱藏資源或者可能有貨的店鋪，還有一種就是把這個求購信息發送到平臺上的入住方。通過這樣一個幫買的解決方案，讓用戶能夠把資源加車。下圖（圖6）是我們去年推出的一款「小歐幫買」產品，這個是平臺上的入口。
在做這款產品之前，我要回答這幾個問題：
第一，我要解決的問題是什么？
用戶在現貨商城買不到貨而直接流失，這就是我們要解決的主要問題，我們希望降低這部分用戶的流失率。
第二，目前擁有的資源是什么？
我是通過合伙人來做，通過商業模式創新來做，還是我可以用機器人來做一些自動的檢索和提醒？
第三，產品上線后用什么指標來衡量？
因為產品上線后，從用戶留下一條幫買信息到最后有幫買行為，這其中有一個非常長的轉化過程。如果我們設置的指標是“幫買量”，這可能導致我們在前幾周時間內幫買量指標都為0。所以，我們要設置一個指標前置，讓它變得更加敏感，能夠衡量這款產品的真實發展節奏。因此，我們把它拆成了 4 個指標。
首先是產品“關注人數”，即幫買區的熱度，包括 PV/UV 等指標。其次是“發布的幫買數量”，用戶關注我們整個產品功能后，會有多少人留下幫買的需求。第三個就是“響應數量”，有多少供應商可以響應用戶的需求。最后一個就是“復購率”，度量使用過這款產品的人對這個產品的滿意度。
第四，產品該如何設計？
基于這些思考，接下來就是產品設計的問題。在做這款產品的時候，第一步就是要挖掘更多的場景，用戶會留下幫買的需求。
3.1.1 第一步：讓更多人發布幫買
第一個場景，搜索無結果。
用戶進入商城，他在平臺上做了搜索，但是搜索無結果。他沒有找到自己想要的資源，那么這個時候他可以留下一條幫買需求。
第二個場景，保存了常用搜索條件。
用戶對平臺資源的需求是穩定的，當相應的資源在平臺上出現的時候，用戶希望收到我們的提醒。
第三個場景，主動發起幫買。
用戶在線下或者別的平臺上沒有找到相應的資源，那么我希望能夠主動在平臺上留下一條幫買信息，讓歐冶幫我來找對應的貨。
第四個場景，競價的流拍。
競價拍賣的時候一個資源可能有好多人來競拍，但是最后拍中的只有一個人，那么第二、三、四個出價的人都可能對這個資源有需求。我們挖掘了這個場景，當你沒有拍中的時候，你可以開啟資源提醒，搶先一步通知你。
3.1.2 第二步：衡量每一個場景的流量和轉化
有了上面這些幫買場景，接下來我們就可以衡量每一個場景的流量和轉化。下圖是我們在 GrowingIO 里面做的每一個場景的點擊數和轉化率。
通過圖 7 柱狀圖柱子的高低，我能夠去衡量我假設的場景和用戶真正使用這款產品的匹配度是什么樣子的。然后針對每一個場景我們都可以建立一個漏斗，圖 8 是針對“保存常用搜索條件”場景的轉化漏斗。我們看到，用戶點擊數量很高，但是轉化率非常低，有待優化。
3.1.3 第三步：找到指標表現不好的假設原因
在這個過程中你要注意每一個場景落地頁的承接文案，我們可以把它拆解成兩個案例來單獨研究一下。
案例 ①：搜索無結果入口點擊數提升方案
上圖展示了兩種搜索無結果頁面方案，修改前的方案是左邊上面那張圖。修改前的方案，用戶的注意力可能會被上面那張圖吸引，完全沒注意到下面的文案提示。同時，我們的產品名稱“小歐幫買”沒有任何解釋、用戶可能也不理解是什么意思，并不能抓住用戶眼球。圖 9 右邊柱狀圖黃色的線條是修改前方案的點擊量，非常低；就算這個場景是對的，轉化銜接也是非常差。
發現問題后，我們做了一個優化，把頁面的布局做了一些排版優化。名字叫什么不重要，重點強調我能給用戶提供一個找貨神器；我能幫你找到對應的貨，是一個神器。經過這個改版后，我們發現它的用戶點擊數是直線上升（圖 9 ），也就說明我們的改版比較成功。
案例 ②：“保存常用搜索條件”轉化率提升方案
在上面的分享中我提到第二個幫買場景（圖8），“保存常用搜索條件”到“訂閱提醒”的轉化率非常低，這是為什么呢？
因為當用戶保存常用搜索條件的時候，他想要的是下一次搜索時直接點擊相應的資源組合就可以，而不是要重新把搜索組合一遍。第一個版本中，我們并沒有把用戶“保存常用搜索條件”和“訂閱提醒”兩者有效承接起來，用戶可能直接直接關掉彈窗提示。
第二個版本中，我們告訴用戶有小歐幫買這樣一款產品；你訂閱當前的搜索條件的話，小歐幫買可以自動幫你搶貨而且搶貨更快一步。你需要做的事情就是去完善信息，去下一個頁面給它做完就好。通過這樣一個文案引導，轉化率有了一些提升，但是還不能滿足我們的要求。
我們又迭代了第三個版本，直接告訴用戶我們是小歐機器人，每十分鐘幫您自動搜索一遍、搶貨快人一步。經過幾個版本的迭代以后，整體的轉化率提升了 50% 以上。
3.2 場景2：搜索優化
在這個過程中，我們發現用戶留下來的求購信息千奇百怪。我們就在想：
- 難道這就是用戶找貨的慣用描述嗎？
- 用戶在現貨商城里面又是怎么找貨的？
- 留了這么多的求購，是因為我們平臺沒有貨還是因為貨藏的太深了？
- 我們的搜索引擎是否足夠強大，會不會導致用戶找不到貨？
在這個背景下，我們做了幾件事情。
第一步，搜集搜索框輸入值進行分析。
GrowingIO 提供了這個功能，我可以把搜索輸入框的修改值作為一個時間，然后按照這個元素內容去進行維度拆分。圖 11 這個圖就是我得到的用戶在我們搜索框里面輸入的詞。
第二步，下載表格逐個分析用戶搜索習慣。
我們把搜索數據表格下載下來，然后逐個分析，看看用戶的搜索習慣。比如用戶寫的“ 0.75X1500無花無油”是什么意思呢？舉一個洗發水的例子，商場里面對洗發水的布置順序可能是“洗發水-寶潔-海飛絲”。但是用戶在搜索的時候，他直接要的就是“無硅油”，他不在意品牌名稱，他要的就是無硅油洗發水就可以了。
類似這種的搜索習慣，我們之前的搜索引擎里面是沒法滿足的。很多資源我們商城都是有的，但是因為語義我們沒有識別出來，導致搜索失敗。
第三步，整體判斷搜索無結果率。
當用戶每一次搜索的時候，我們平臺的主搜索頁都會有一次更新，他的 PV 就會增加一，所以我們把搜索頁面的 PV 作為搜索效率的分母。同時，無結果的時候結果頁會出現一張圖片，我們把這張圖的 PV 作為分子。分子/分母，就得到了我們的搜索無結果率這樣一個指標，這可以用來判斷我們整體的搜索效率。
第四步，優化搜索邏輯。
這一步非常重要，做完診斷后需要把問題轉給相應產品經理進行搜索邏輯的優化，這也是我們增長機制的重要一環，即完成閉環。
3.3 小結
在上面兩個案例中，其實有一個非常重要的點，就是增長閉環。如果你是產品經理的話，你自身就可以實現這樣一個閉環；如果你不是產品經理的話，你需要找一個好的合作伙伴來優化產品，把增長方案落地實現。
所以，我們認為沒有增長機制保障的數據運營是驅動不了產品發展的。
打一個比方，病人體檢的時候醫生會看到檢驗指標報告，不同醫生看到同樣的指標報告給出的治療方案可能會不一樣。有了治療方案以后，我們會定期復查，跟蹤這個指標有沒有變好。其實，做用戶增長也是一樣的。數據驅動以后，增長經理要去看相應的指標，并且協調資源把方案落地上線。
同時，在這個過程中我們要尊重一題多解，需要有一個試錯機制去嘗試增長經理提出的不同方案，這個時候就需要 A/B 測試了。
四、精細化的會員體系
在做會員體系之前，我們需要回答的一個問題就是“怎么樣去度量會員的價值”。
4.1 會員管理體系
度量會員價值的時候，我們首先要思考的就是平臺的價值主張是什么？
- 有哪些指標能夠反映出平臺上用戶價值的差異？
- 針對這些指標我們要建立一套模型，挨個對用戶進行會員價值度量。
- 度量完會員價值后，我們的會員權益如何策劃？
- 策劃的會員權益需要基于用戶的細分，找到對權益敏感的人群，針對性設計客戶成功手段。
- 衡量不同手段的敏感度。
- 最后，催化不同用戶群體價值的提升。
我們將會員體系歸納成如下的模型，橫坐標代表會員價值的度量（一星到五星），縱坐標代表不同的細分群體，不同的圓圈代表不同的用戶群體。
以群 3-1 為例，這個群體是三星用戶，同時他對融資有非常旺盛的需求。針對這類用戶，我的運營方式就是說再獲得 10 分積分就可以獲得 50 W 的融資額度。把這樣一個策略運營到這個群體上，我就可以去跟蹤三星到四星的遷移率有沒有提升？融資產品的使用人數有沒有上升？
如果我們的目前是降低平臺的負面行為、優化平臺生態，我現在可以使用那些方法和手段？
我會把用戶的負面行為記錄下來，直接扣分，然后扣分會直接影響到搜索排名。同時，沒有負面行為可能會獲得平臺的誠信勛章，勛章可以提高搜索排名。當我們把這些運營手段用到對應的群體上以后，我們需要跟蹤指標“負面行為發生率”有沒有下降。
如果我們希望鼓勵更多的用戶，通過平臺認證成為會員價值體系的一員，我就需要設計手段引導用戶去維護會員資料、同時展示相應的權益。這個時候，跟蹤指標就是“認證會員占比”。
在探索整個會員價值體系的路徑上，我們遵循的就是先度量再細分，然后針對不同分群采取不同的手段、通過強交互的方式引導用戶對一款產品的認知，最后關注這款產品的關注度指標是否有變化。
4.2 會員管理案例
下面的案例展示了我們在會員管理上的一些實踐。
首先左邊的圖片展示了用戶的會員分數，將原來的一星二星三星四星五星變成了一個百分之的分數，讓用戶覺得更加敏感。然后再分數下面有相應的引導，這個引導入口有對應的點擊率和引導流程轉化率。
如果用戶獲得了平臺的一些權益，登錄時有一個彈框告訴用戶你獲得了對應權益；通過這種產品交互，讓用戶覺得平臺更加有價值。
上述產品上線后、輔之以相應的運營手段，我們關注的第一個指標“產品關注度”直線上升（圖13）。我們也通過 GrowingIO 建立了一個漏斗，監測會員認證流程的轉化率，我們可以看到轉化率其實是非常高的（圖14）。用戶他其實并不反對平臺的認證，只是我們以前沒有提供相應的引導。
然后，“負面行為發生率”直線下降（圖15），半年時間下降了 50% 左右。最后，認證會員數量持續穩定增長（圖16），說明會員體系的影響面越來越大。
五、B2B 用戶增長總結
綜合上述案例，可以看到我們用的手段都是非常輕的，這是基于商城基建已經搭好了的基礎。做增長的人，必須權衡增長黑客之輕和核心價值之重。
我們在策劃一些拉新、轉化的手段時，我們必須思考整個鋼鐵行業未被滿足的需求是什么？整個行業的分銷體系、游戲規則是怎樣的？
這其實是整個產業互聯網的難點，它不僅僅是互聯網，更需要對產業痛點的深度把握，這一塊也是歐冶云商在孜孜不倦在做的一個探索。
數據能做的事情只是度量，增長機制的建立依賴手段；數據驅動，就是“有監督”地增長。
To B 端的手段更多的是線下供應鏈的整合能力，而不是輕的套路。增長的職能，在于 Connecting (連接）而非能創造價值。平臺的發展達到了精細化的階段，才需要通過線上行為的監控做轉化提升，否則請繼續不停嘗試。做 B2B 增長，找好產品、尊重其所處階段，切不可舍本逐末。
今天的分享就到這里，謝謝大家！
作者：程夏瑩，歐冶云商平臺運營負責人，在 B2B 電商領域有豐富產品設計及運營經驗。
來源：GrowingIO 增長公開課。
本文由 @GrowingIO 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
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