从0到1 搭建B端数据指标体系

编辑导语：数据运营真是一门大学问，B端C端也有着不同的运营方法，这篇文章详细介绍了B端和C端的不同，并详细分析了各类指标，一起学习一下吧。

一、B端与C端运营的区别

每次说到B端，大家都会不自觉地想要问，B端和C端究竟有什么不一样的地方呢？B端能不能直接复制C端的经验呢？

刚好毕业之后先是在老牌企业服务公司从事B端的运营，再做了快2年的全栈C端运营，最后又回到B端运营的怀抱。

在我看来，无论是C端运营还是B端运营，在数据运营上，共通之处都是通过已有的数据去发现问题、分析原因以及预测趋势，都是为了驱动业务的增长，如用户增长、营收增长等。

不同的是，在业务层面上，B端业务比C端更为复杂，C端往往只是用户个人的行为决策，用户的属性相对单一。如双十一电商活动中，利用更简洁的用户路径，更有煽动力的语言，更加吸引眼球的活动优惠，可以让用户冲动消费达到交易的目的。

B端的决策链路一般会更加长且复杂，用户属性相对复杂，决策端非个体本人，用户的转化周期更长，B端企业客户尤其是SaaS服务，更关注的是是否能给企业带来的直接利益，产品是否能够直击企业痛点，并能够针对痛点提出解决方案。所以在B端运营中，直接采用C端那套，可能一切都显得那么的格格不入。

此外，在心态及思维习惯上，由于业务形态的差异，B端运营不能直接用C端运营的心态及思维习惯来思考to B业务，这样容易陷入浮躁焦虑中。在心态上，B端运营需要更有耐心，以及用长期主义的眼光来推动toB业务发展。

二、B端运营的数据指标

1. 数据指标体系相关基本概念

我们可以从点、线、面三个维度来看：

点： 指标、维度。

指标： 即度量，用于衡量事物发展程度的单位或方法。

维度： 看待数据指标的角度。

线： 数据在对比中才能产生价值，因此有了线，即数据分析，数据分析的基本方法是统计，核心是结合业务进行思考及推理。

常见的数据分析有以下几类：

面： 形成体系及系统化构建数据指标体系是精细化运营的基础，通过构建一个好的符合当前产品发展的数据指标体系，我们才能有目标、可度量地对各个运营环节进行评估及改进，才能看清楚运营的成本及效益，从而在优化中提升转化率，增加产品的销售，获取更高收入和利润。

那么，如何衡量一个好的数据指标体系呢？

2. 如何搭建B端数据运营指标

（1）设置北极星指标

要设定符合当前产品发展阶段的北极星指标，比如对于B端初步开展商业化的SaaS业务来说，活跃客户数可能可以设置为当前阶段的北极星指标。

附上：北极星的相关知识

北极星定义：North Star Metric,又叫做”OMTM” One metric that matters , 第一关键指标。

制定的时候最好符合smart原则。

通过关注北极星指标以及有限的周边指标，可以有效地帮助业务迭代规划。

如何找到合适的北极星指标：

1. 体现出产品的核心价值
2. 反映用户活跃度
3. 该指标变好是否说明怎么业务在向好的方向发展
4. 这个指标是不是很容易被整个团队理解和交流
5. 这个指标是先导指标(不是滞后指标)
6. 这个指标是切实可操作的指标

（2）构建指标体系

针对AARRR海盗模型，可以在客户各阶段关注的数据指标：

建立数据指标体系的本质，其实是通过数据驱动To B运营，让产品用得更好，体验更佳，且把软件做的比竞品更好。落到具体业务上，就是解决获客、转化、续签等问题。

因此，我们可以围绕AARRR海盗模型，在客户全生命周期的各个阶段重点关注关键数据指标。

1）客户获取阶段（获客）

市场获客关键点在于品牌推广、获客渠道拓展。

该阶段主要关注的数据指标有：

2）客户试用阶段（促活）

客户试用阶段通常在To B服务，尤其是Saas服务，是指注册后试用一段时间后再引导付费，该阶段主要关注的数据指标有：

3）客户黏性阶段（留存）

客户黏性阶段是真正有多少公司在长期使用你的产品，并结合自身企业的特点在使用过程中有所收获，比如提升其企业的研发效能，提高其部门间的协作效率。

该阶段在SaaSy业务因商业模式不同，有的在付费之前，也有在付费之后。

该阶段主要关注的数据指标有：

4）客户付费阶段（转化）

在客户付费阶段，除了以上阶段要关注的客户行为数据、客户分层级相关数据之外，主要关注的指标有：

5）续费阶段

同样，在客户付费之后，做好客户成功是客户续费的关键，其次，在这过程中需要关注的数据指标有：

根据受众的不同，不同角色关注的数据指标有所差异，我们把数据指标可以分为以下几类：

1. 针对管理层面的经营分析指标：老板们往往关注核心业务指标。如：活跃企业数、潜在付费客户数、合同金额、付费公司数、付费转化率、市场占有率等等。
2. 面向产品的用研分析指标：产品策划往往关注具体产品层面的使用情况，帮助策划同学快速优化产品提升用户体验。如：具体功能的使用情况、核心业务链路的行为埋点分析（注册流程埋点转化漏斗）、用户的新增留存等等。
3. 面向市场及销售的数据分析：市场及销售更加关注竞品及整个市场的特征分析，帮助销售寻找商机线索。如：目标客户特征分析、整个市场目前格局、竞品公司的主要客户群体、竞品公司的目标客户群体等等。
4. 帮助客户成功的运营分析：客户成功即帮助客户解决其经营问题，满足客户需要，助力客户快速成长。在这过程中，我们可以关注的数据指标是整个企业画像，如基础信息（如行业分类、公司规模、地区、融资情况等）、财务数据（上市公司财报、小微工商年报等）、舆情数据（企业舆情、产业舆情等）、行为数据（使用偏好等）。

三、总结

个人认为，B端运营尤其是在做SaaS软件的运营，不是一件容易的事，往往需要花费更多时间在某一个SaaS软件赛道去做积累及沉淀，成就感也没有像C端运营那样容易且迅速直接获得。

正因为如此，在B端做运营更需要我们沉下心来，不能浮躁心急。在数据运营中，如何通过有效的数据运营帮助企业快速掌握业务状态，通过利用准确及时的数据来洞察并优化业务流程，从而指导业务决策并创造新的商业机会，这是一个长期的过程。

而如何做好数据运营，我觉得不仅是需要过硬的数据分析能力，同时也需要需要丰富的业务知识，接近业务，靠近客户，以及对数据的敏感等等一系列能力，自知目前自己做的远远不够，希望自己不断进步，让为业务赋能、驱动业务不再是一句“空话”，与诸君共勉。

参考资料：

• 《增长黑客》
• 《精益数据分析》

 

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题图来自Unsplash，基于 CC0 协议