以在线教育销售CRM为例，谈谈业务大盘拆解优化的六步法

编辑导语：作为产品经理，在核心业务中需要进行优化、拆解、分析等步骤，实现商业价值；如今企业对于产品经理的诉求更高，产品经理的技能也需要多元化才能站稳脚步；本文作者从在线教育销售CRM进行分析，对业务大盘进行优化拆解，我们一起来看一下。

对于一名企业内的B端产品经理，核心工作之一，是利用技术赋能业务，帮助业务改进，实现企业的商业价值。

如何识别业务问题？如何发现改进机会点？如何分析业务大盘？如何从产品视角给出解决思路？如何基于数据做决策？如何基于分析结论制定产品规划？

相信这些问题，是每一名企业内B端产品经理每天都在苦苦思考的重要课题，同时也是数字化转型时代下，企业对IT人员作为复合型人才赋能业务的迫切诉求。

本文尝试提炼总结出一套通过拆解核心业务指标来分析、优化业务大盘的方法论，并以在线教育电话销售型CRM业务为例进行说明。

读者通过阅读本文可以有两个收获：

• 学习一套拆解业务大盘的方法论
• 学习CRM销售业务的优化思路

我们将通过一系列的推演，最终得到以下业务大盘蓝图：

虽然文中的实践案例以电销型客户开发为例，但CRM在客户管理上本质的原理是相通的，所以不论是做SaaS类的2B客户开发，或者是低客单价的社群营销，都可以找到可参考借鉴的思路。

需要注意的是，文中我们将通过技术的视角，给出优化业务的方案和建议；关于业务管理规则、制度类的优化方案，不在本文讨论范畴。

业务大盘拆解优化六步法：

企业中，任何一个业务部门，都有其明确的存在价值，作为一个独立环节或板块，支撑企业整个经营运作过程，让企业作为一个有机整体高效运转。

例如，人事部、财务部这类职能部门，要支撑人才管理、财务管理这类支撑性、事务性工作；而采购、仓储配送等部门，要完成原材料获取、生产（此处指仓库生产）、配送这类企业经营过程中的价值增值环节。

每个业务部门，都有一个或几个核心且明确的业务指标，作为业务管理与考核的依据和目标。

例如，采购部门核心指标包括采购计划完成率、履约率、供应商合格率等；仓库部门核心指标包括出入库准确率、货损率等；客服部门核心指标包括服务响应时效性，客户投诉处理满意度等；市场部核心指标包括有效线索量；销售部核心指标包括签单量、收入、转化率等；增值服务部核心指标包括续费率、交叉销售增购等。

对不同的业务单元来讲，考核与管理的核心指标务必精简、明确，这样能保证公司的战略意图在业务层面的可拆解和可执行。

而任何业务核心指标，都是业务管理的终极目标和有力抓手，是业务管理的重中之重；因此，我们在分析业务时， 可以通过以终为始的思路，从最终的业务核心指标入手，反向拆解分析影响核心指标的核心因素，从而得到围绕核心目标的一系列解决方案和路径 ，这样可以让我们思考的过程收敛且不发散，聚焦业务核心，目标感强。

基于这个出发点，我们可以给出一套基于核心业务目标拆解反推业务细节，并以终为始分析、优化业务大盘的方法论，即 业务大盘拆解优化六步法，这六步分别为：确定核心指标、拆解核心指标、考虑人员因素（可选步骤）、制定目标策略（又分化出OCSM四步模型）、分析大盘数据、制定实施路径 ，如下图。

业务大盘拆解优化六步法

一、确定核心指标

我们分析的起点，第一步是确定业务的核心指标。

对于一个业务部门来讲，如果不能明确一个或极其有限的几个指标，作为自己的核心目标，那么业务管理一定会失去焦点，松散且低效。

业务管理人员必须对业务有正确的认知和判断，通过量化指标来驱动管理业务全链路。而这些关键指标，正是我们分析优化业务的起点。

现在，让我们通过一个完整的案例，带着大家一步步体会六步法中的每个环节。

假设，你是一名某在线教育公司的销售型CRM产品负责人，老板要求你拆解业务相关的问题，并制定接下来一年的产品计划。

该如何入手呢？

销售业务的核心指标只有一个，就是销售收入，我们当然从销售收入这个指标如说，开始所有的分析拆解工作。

比较好运的是，针对新客户销售业务，我们只需要聚焦销售收入这一个核心指标，如果是其他业务线，有时候可能会涉及到几个核心指标；例如，对于客户付费后的增值服务环节，在线教育的班主任团队，需要考核的核心指标可能就是两个，分别是续费率和课消数量。

还好，我们负责的是新客开发业务，目前只需要聚焦销售额，可以稍微偷点懒。

不过，针对多指标的分析思路是一样的，读者在阅读中可以同时用文中的方法论，尝试去分析自己负责的业务，或针对在线教育增值服务班主任团队的业务。

二、拆解核心指标

核心指标作为一个一级指标表，只是一个结论性的终极目标，我们需要通过将核心指标层层拆解成相关的二级指标、三级指标，甚至是四级指标，来逐步分解业务，进入到细节。

在这个过程中，将指标尽量拆解到非常细致的粒度，可以让我们对业务的定性、定量的分析和判断，更加准确、清晰。

拆解指标，是一个非常有意思的过程，需要对业务非常了解和熟悉，才能没有遗漏的穷举所有可拆解的细节。

现在，我们来拆解“销售收入”这个指标。

首先，是对任何企业销售业务都适用的万能公式。

收入 = 付费客户数 x 客单价

其中，付费客户数可以进一步拆解。

付费客户数 = 线索数量 x 转化率

接下来，事情就变得更有意思了。我们先来看线索数量这个指标。

线索数量 = 库存线索+ 新线索

针对线索数量指标，可能有的同学以为分解到这一步就足够了，其实不然；对于销售管理来讲，线索分级是非常重要的一个话题，而线索来源，更是可以天然的区分线索质量的最好方式。

因此，我们往往将线索来源在进一步细分，拆解成自然流量，转介绍流量等，甚至不同的来源，接下来的销售过程管理流程都不同；比如低质量线索会先安排线索清洗团队进行预处理，对于高质量线索则直接分配给销售团队。

这种根据不同线索来源识别线索质量，并安排投入产出比最大的处理方式，在各类行业的各种业务中，都非常常见。

因此，对于新线索这个指标，我们进一步拆解。

新线索量 = 转介绍线索 + 自然流量线索 + 市场采买线索

所谓转介绍线索，顾名思义，是被老客户推荐而来，这类线索一般带有明确的需求，且意向度高。

所谓自然流量线索，一般是指通过搜索引擎搜索品牌词或需求词，或者在官网、APP直接注册的客户，这类客户一般质量也非常高。

所谓市场采买线索，是指市场团队通过一些异业合作或其他方式获得的客户线索；这类线索一般来讲质量不高，需要先进行清洗，否则如果直接分发给销售团队，会浪费销售大量时间尝试初步沟通，投入产出比低。

拆解完线索量指标，我们继续拆解转化率。这将是一个更加复杂、有趣的过程。

转化漏斗，是SFA CRM（Sales Force Automation CRM），也即销售型CRM的核心；销售CRM领域，之所以叫销售过程自动化SFA，并不是因为销售管理实现了自动化，而是指通过非常精确地转化路径、转化漏斗设计，来规模化、标准化的进行销售过程管理和执行，从而达到销售漏斗的最优转化。

在中低客单价交易形态的销售管理业务中，通过谨慎、细致的转化流程路径设计，来实现企业的规模化业务增长。

行业不同，领域不同，目标客群不同，转化路径的设计不完全相通，但很多核心原则都是相通的。

例如，在B2B SaaS业务中，微型客户走自助服务转化，中型客户走电销（有条件的Inside Sales转Outside Sales），大型KA客户走专业服务型销售顾问长期跟进；这个流程在2B销售中非常常见。

例如，在高客单价在线教育业务中，低质量线索会由电销线索清洗团队做预处理，然后才会转交给电销专员。

再例如，在中低客单价在线教育业务中，客户要么自服务付费，要么通过社群引导转化，社区运营现在基本已成为一个最经典的教育产品售卖的销售过程管理标配。

转化路径和流程的设计，是一件非常严谨的事情。在我们的案例中，我们不过多讨论流程设计，而聚焦已有流程的局部问题优化和解决；至于整体转化漏斗的设计，以后有机会再单独分享。

回到我们的案例，案例是一家高客单价在线教育公司，销售模式是经典的电销模式。

我们逐步拆解转化率指标，实际上转化率是转化漏斗中一个一个环节的子转化率相乘而得出的。

在案例中的销售过程如下，客户注册账号，产生线索，分配给销售（或清洗团队），进行试听课约课，客户出席并完成试听课，销售进行转化。

转化率 = 注册转化率x 线索分配跟进率 x 试听课约课率 x 试听课完课率 x 完课转化率

其中，约课环节前，销售进行首次联系统化，进一步细分步骤，需要观察电话接起率的转化漏斗。

试听课完课环节前，进一步细分步骤，需要涉及到试听课约课，约课并出席，出席并上完课这三个环节。

因此，对转化率指标，基于作业过程，进行更加细致的三级指标拆解后，得到以下公式。

转化率 = 注册转化率 x 线索分配跟进率 x 电话接起率 x 试听课约课率 x 约课出席率 x 出席完课率 x 完课支付率

现在，我们完成了对转化率指标的拆分。

客单价指标，是一个难以拆分的原子指标，因此，我们不做进一步拆分。

至此，我们对“收入”这个一级指标，拆解了两层，得到若干一级指标和二级指标。如下图。

其实对销售业务来讲，核心的三个问题，分别是“资源进量”，“转化漏斗”，“客单价”。

资源进量 一般情况下是市场部门的KPI，但是某些工作（例如沉睡客户激活、转介绍）也属于销售团队的处理范畴。

转化漏斗 中，有些环节是线上运营需要解决，例如注册转化率，但也有很多属于销售团队负责；并且，对于2C业务中高价值商品的售卖，一般还是需要由专业销售全程跟进（你可以思考下保险、房产、高客单价教育产品的销售情形）。

客单价 取决于公司的产品结构和商业决策，且该指标较难拆分。

经过以上分析，我们得到销售CRM大盘优化的蓝图初版，如下图。

三、考虑人员因素

在业务大盘分析过程中，通过对指标的拆解，已经是一种很全面的审视业务的视角和维度；但是，对于需要业务人员支撑运转的业务线，例如仓储、配送等，还可以进一步从“人”的视角进行分析。

从“人”的视角来分析观察业务，尤其是聚焦于“人”本身，属于扩展性分析，是一个可选的环节，因此在六步法中，我们用虚线来绘制这一步骤。

在分析业务团队、业务人员时，按照一般业务团队管理架构设计，可以将相关岗位、人员归为三类，分别是 负责具体执行的一线人员，负责管理工作的管理人员，以及负责业务策略、制度等管理机制制定的运营人员 。

其中，管理人员可以进一步拆解为一线管理岗和业务管理岗，这两类人员的诉求并不相同；但为了简化讨论，我们合并为一类，主要是指一线管理岗；至于高级别的业务管理岗，读者可以单独自行分析。

对于一线业务人员，工作内容本身偏执型，将安排的任务和事项处理好； 这类员工在工作中最重要的两方面考核要素，分别是态度和技能——态度代表想不想做，技能代表能不能做好 。

例如，在销售业务中，一线员工的客户拜访量代表了工作的努力、勤奋程度，也代表着工作态度，即“想不想做”。

而即便“想做”，“勤奋”，但并不一定最终结果好，因为具体客户能否转化，还需要看销售的话术、临场应变、情商等软技能，代表着工作能力，即“能不能做好”。

一线人员管理，首先要保证其“态度”，其次要提升其“能力”，前者关注的是过程指标，后者关注的是结果指标 。

有“能力”却没“态度”，肯定是不允许的，对于业务一线人员，必须遵守集体管理制度，否则规模化、标准化管理就无从谈起；而“态度”良好，但“能力”不够，也是不行的，因为企业最终是要结果的。

除了“态度”、“技能”，“效率”也是我们需要关心的重点 ，对于一线人员，效率必须足够高，机器可以处理的，绝对不会让人去做；如果一名一线业务人员每天还要花费时间处理事务性工作，或被系统体验困惑，或被业务的一些不合理低效制度所制约，则必须迅速改进。

以上三点，是我们分析、研究业务一线人员思考的切入点和框架，后续的目标和策略制定环节，将进一步展开论述。

对于管理人员，工作内容主要是传递业务战术层面的策略在团队内落地，以及局部的业务分析、诊断、策略制定以及调整优化。

我们可以通过“团队管理”和“效率”两个角度来分析管理人员的诉求和业务挑战，从而给出优化思路和策略 ，我们在后续会有进一步讲解。

对于业务运营人员，一方面承担着业务运作的日常事务性工作，另一方面也承载着业务管理策略和流程规范的设计与制定 ；同样，我们将在后续通过“运营管理”和“效率”两个角度着重分析。

从“人”的角度来分析业务大盘，得到的某些分析思路和策略，可能会和从指标的角度拆解相冲突；例如，销售业务中，针对一线业务人员的“技能”方向的赋能思路之一，是做知识库等学习平台建设，来提升业务人员能力；但这一思路，可能也会体现在针对“完课支付率”指标提升的分解动作中。

但是，通过“人”的角度来分析业务大盘，并得到产品层面的解决方案，依然非常有意义；因为， 在业务的运作优化过程中，“人”的因素非常重要，不可忽视 ，例如对管理的赋能，对业务策略手段的赋能，这些工作虽然无法衡量对核心业务指标直接的贡献和价值；但在业务优化中却不可或缺，并且落地中也会占用产研资源。所以如果有条件，应该统一进行分析和评估。

经过以上探讨，我们得到更新的销售CRM大盘优化蓝图，如下图：

四、制定目标策略

拆解完核心指标，下一步，就是针对每一个拆解得到的子指标，制定优化策略。

该过程，我们可以通过 OCSM模型四步法 来实现。

• O（Object），即我们需要实现的目标。
• C（Challenge），即针对该目标所面临的挑战。
• S（Strategy），即面临挑战，需要达到目标所制定的策略。
• M（Measurement），即针对每项策略，衡量是否有效的度量指标。

OCSM模型可以让我们目标明确，从面临的挑战入手分析，引出解决方案，并明确度量指标，来衡量策略产出；这样可以保证所有产出的解决方案，并不是无法量化衡量的空谈。

在构建过程中，我们为了达到目标，所选用的策略，并不一定会直接作用于目标，而可能是间接的解决方案；因此不同方案的度量指标，可能并不一定直接和目标相关。

我们以销售型CRM为例，通过OCSM模型，详细拆解每一个子指标的优化思路，我将尽量探讨通用型问题；如果您对销售型CRM业务不是很感兴趣，可以跳过或快速阅读。

除了对子指标的分析，我们还会针对“人”这个维度，也采用OCSM模型进行分析和优化。

因此，接下来的工作，实际上是要把下图的表格全部填满！

1. 资源进量相关指标的优化思路

首先我们来看资源进量区域相关指标， 核心目标是提升各类线索量 。

以下是具体说明：

1）库存线索

挑战Challenge：

• 存量沉睡客户量大：存量线索是任何公司都非常宝贵的资源。
• 未付费客户需要二次触达的理由：对于非付费客户的接触，如果没有充足的理由，只是粗暴的不断地重复赠课话术，会让客户反感且尴尬。
• 识别并推送激活线索：对于产生了二次意向的库存线索，应该能及时识别并推送销售跟进。

策略Strategy：

• 精细化客户旅程：通过营销自动化平台，实现客户旅程全生命周期管理的自动化营销。当然这需要较大投入，产研资源不够时可以人肉运营。这是一个持续孕育、培养客户认知的过程，不能求快。
• 体验课程包：免费赠送体验营的体验课程包，是一种常见的获客转化手段，可以通过一些私域社群手段，对客户进行二次激活。
• 识别激活的线索：通过画像和策略，识别二次意向客户，通过某种机制进行二次触达和销售，例如可以把这类线索分配给销售人员跟进，也可以通过推送优惠券等手段形成自发性转化。
• 预测式外呼：可以考虑通过预测外呼的技术手段，将二次激活线索和低质量新线索统一分给新人销售跟进，一方面保证资源被触达，另一方面可以锻炼新人。

度量Measurement：活跃库存线索量

2）转介绍线索

挑战Challenge：

• 转介绍策略需要持续优化：转介绍线索获取的核心，本质上还是在于转介绍的活动规则和策略，这需要持续优化，但也不能过于频繁的调整。
• 转介绍任务需要销售落地执行：销售人员总是会忘记在合适的时机针对新付费客户和老客户进行客情维护和转介绍的宣导。

策略Strategy：

• 学习效果外化：将学员的学习效果进行外化包装，例如在学员等级提升之时，系统能够识别并产生学习成长报告，再加上销售的引导鼓励，是非常好的转介绍时机。
• 转介绍触达任务：标准化销售过程中，存在最佳转介绍时机，以及在客户学习过程中识别的合适时机，需要形成外呼任务推送给销售执行。
• 优质转介绍家长识别：某些家长非常善于转介绍，会带来来大量线索。这类家长务必能够及时识别挖掘，并确保销售重点关注跟进。

度量Measurement：转介绍线索量

3）自然流量线索

挑战Challenge：

市场费用高：获客成本高，不仅仅是教育行业，在全行业都是一个普遍问题。

策略Strategy：

品牌+公关建设：持续的市场推广活动，加大品牌曝光和影响力。当然这属于市场部的工作范畴。

度量Measurement：自然流量线索量

4）市场采买线索

挑战Challenge：

• 采购成本高；
• 线索质量低：采买线索成本高，质量不稳定，是这类渠道获客中长期存在现象。

策略Strategy：

加强投入产出核算：需要及时跟进分析投入产出比，动态筛选合适的渠道。另外采买量也要根据销售团队的人力情况、自然流量线索和转介绍线索情况，做出合理的采买计划。

度量Measurement：采买线索量

2. 转化漏斗相关指标的优化思路

接下来，我们来分析转化漏斗区域相关指标， 核心目标是提升各环节转化率。

1）注册转化率

挑战Challenge：

• Landing Page质量参差不齐：可能存在活动页未纳入统一管理，导致流程体验不一致问题。
• 用户粘性低，没有留存：内容生态不丰富，非注册用户停留时间短，难以二次回访。

策略Strategy：

• 注册路径优化：统一优化注册路径，在交互上持续做优化。
• 内容生态建设：考虑将部分学习资源免费暴露出去，引导用户打卡或学习，持续孕育培养线索。

度量Measurement：

• 注册转化率
• 用户留存率

2）分配跟进率

挑战Challenge：

• 线索人工分配不科学：线索分配是一个严谨的问题，如果由业务管理人员自行分配，在初期可以发挥人治能力，但长远综合来看，会造成各种不公平现象，并且导致无法实现规模化销售增长（因为核心环节没有标准化、流程化、自动化）。
• 分配策略低效：即便分配规则由机器控制，但是如何实现线索最优分配，永远是一个需要持续优化改善的课题。
• 分配后跟进不及时：有些低质量线索，销售可能跟进不及时，甚至有些高质量线索，销售跟进也不一定能保证及时。

策略Strategy：

• 线索/销售画像：实现线索自动分配的前提，是做好线索打分、画像，以及销售能力模型构建和画像。
• 分配策略自动化：基于线索和销售画像体系的完善，系统可以在业务规则的约束下实现自动分配，避免人工分配的低效和不公平。
• 工作台代办强化：针对新分线索，强化CRM工作台的代办管理功能，系统应该成为销售的助手，每天的工作计划和待办事项由系统帮助销售整理清晰，销售人员只需要负责跟进处理每一条任务。
• AI外呼约课：针对低质量线索，可以通过AI语音外呼实现智能外呼约课，或者通过预测式外呼技术，将低质量线索统一打包，作为一种特殊资源，由挑选的销售人员或小组每天几种定时去批量联系处理。

度量Measurement：

• 分配跟进率；
• 分配约课率；
• 完课支付率：该环节的部分优化策略，本质目的并不是为了提升跟进率，而是为了提高最终转化率，例如线索分配自动化，核心目的是提升最终的完课支付率。

3）电话接起率

挑战Challenge：

电话接起率低：随着监管的进一步严格，以及手机拦截软件的持续普及，电销的接通率在持续走低，电销越来越难做，这已经是行业内的共识；企业必须构建电话销售以外的新型销售模式。

策略Strategy：

• 外显号码认证：对主叫号码认证，可以一定程度提高接通率。
• 未接通短信提醒：对于首次联系未接通电话，可以追加短信，说明是什么公司，为什么事而联系，希望对方能够惠存号码，或对号码产生一定印象。
• 社群营销：私域社群营销（一般指在微信生态），是教育行业经典的转化方式之一，并且可以一定程度替代电销，微信社群对客户骚扰较少，可以和电话销售配合来用。但微信生态下的营销和销售管理，也是企业面临的一个大问题。无论如何，企业都应该尝试社群营销并积累经验。

度量Measurement：电话接起率

4）试听课约课率

挑战Challenge：

• 约课成功率低：家长不愿意约试听课，不代表家长没意向。好销售会挖掘一切可能的机会，扩大销售漏斗。
• 试听课好老师少：对于非AI类教育产品，试听课能安排较好地老师教学，对转化率会有帮助，但好老师毕竟是稀缺资源。

策略Strategy：

• 自助约试听课：由销售人员售卖产品的业务模式中，是否允许客户自服务、自付费，是一件相对比较棘手的事情，牵扯的问题非常多；例如，客户注册后，预留多久时间给客户做自主约课？如果客户付费，业绩是否依然属于销售？如果属于销售，公司会损失一定收入，如果属于公司，销售肯定会抵触，并且会通过其他手段引导家长重复注册；总之，针对自服务相关功能， 规划设计时一定要思考清楚，首先要解决业务管理规则问题，这才是问题的重点，而不在于产研能否实现自服务自付费功能 。
• 优质线索匹配好老师：针对试听课匹配好老师有限问题，解决的思路是将好老师匹配给优质学员，因为公司不可能无穷无尽的提供优质老师资源，所以产品经理更需要做的事情是实现机器最优匹配策略。

度量Measurement：分配后试听课约课率：约课率的指标相对较难分析，很难判定具体是因为某个策略或功能，提升了约课率。如果为了做出精确分析，可能需要投入非常多的资源。所以关于这个指标的度量，可以视情况而定。

5）约课出席率

挑战Challenge：

• 用户不能准时参加：用户不参加的原因是多方面的，包括忘记了，不感兴趣，计划有变等，甚至很多时候是因为销售为了完成业绩强行约的，实际上用户根本没有意愿。
• 用户设备有问题：三四线城市的年轻家长，电脑水平并不是我们以为的那样，很多人虽然对手机能够熟练使用，但电脑水平却非常低，导致很多时候基本的打开摄像头，重装下浏览器这种工作都不是很熟练。

策略Strategy：

• IVR外呼：通过IVR技术实现课前电话提醒，并且可以进行基本互动，比如说是否重新改约课程等。
• 设备检测功能强化：现在通过C端来检测设备，并进行引导修复，已经有非常多成熟可参考的案例，应该尽量通过C端的能力来实现客户设备检查。

度量Measurement：约课出席率

6）出席完课率

挑战Challenge：

• 设备稳定性：电脑设备、网络环境的稳定性，都会影响到学生是否能够顺利完课。
• 学生上课兴趣：如果学生上课过程觉得无趣，无聊，必然影响最终完课和转化；当然，针对上课效果的优化，更多还是一个教研以及C端互动设计问题。

策略Strategy：

学生兴趣点透传老师：可以考虑销售阶段收集孩子情况，透传给老师，让老师上课时能够有侧重点的引导。

度量Measurement：出席完课率

7）完课支付率

挑战Challenge：

• 销售关单能力水平差距大：试听课结束后，是真正体验销售关单能力的时刻，同样质量的线索，不同销售的转化率差别可达到几倍甚至几十倍。
• 试听课效果不满意：有些家长对试听课结果并不满意，可能是预期管理不到位，也可能确实不喜欢课程，但是最关键的一点，不能因为客户、用户不喜欢试听课，就放弃，而要想办法利用一切机会和资源持续跟进转化。

策略Strategy：

• 试听课分析报告：可以将试听课实时生成一份学习报告，来描述学生的学习情况、能力分析，并给出学习规划和建议，以及同龄学生的学习情况，从而有力的吸引家长和学生。
• 营销能力强化：可以增加卡券、赠品等产品化能力，在一定程度上，通过营销手段，配合销售关单，并且给客户提供紧迫感和付费压力。
• 关于其他提升销售人员能力的手段策略，将在“销售管理”板块探讨。

度量Measurement：完课支付率

3. 客单价指标的优化思路

接下来，我们聊一聊客单价指标，该指标是一个一级指标，且无法拆解；另外，因为教育产品的特殊性，同一学科的不同教学模式（例如一对一，小班课，大班课，AI课），所对应的教育产品实际上属于替代关系，而非互补关系。

例如，如果你为了提高客单价，给一个一对一英语课程的家长再混搭售卖英语小班课，则家长会感到非常困惑；但同样是一对一，你卖出了一个英语课时包，又同时搭售了一个语文课时包，这样相对容易操作。

此外，很多教育产品，客户购买后只是产生了应收款，具体学生上每一节课之后才是实收款；如果初期销售卖出了高客单价，在课消频次不变的情况下，意味着后续的续费被推迟，这对业务并不一定是最优解；而且，为保护消费者权益，现在国家的政策法规，也对课程包的大小，都有要求和控制。

所以， 客单价是不是真的需要优化，要慎重的思考清楚 ！

1）客单价

挑战Challenge：

• 不同教学模式的商品是替代关系
• 交叉销售需要更多课程体系

策略Strategy：多课程体系售卖

度量Measurement：客单价

4. 销售管理相关优化思路

最后，我们略微再花一些篇幅，聊一下“人”这个维度下的优化思路，如下图：

1）目标Object： 针对一线人员，改善过程管理，塑造“态度”

挑战Challenge：

识别、管理、指导销售过程：对于一线人员来讲，第一不知道要干什么，第二不知道怎么干。这两点都可以通过系统手段来一定程度解决。

策略Strategy：

CRM工作台：通过CRM集成工作台，将每天要办的事情，任务目标（比如要求的电话通时通次，当前进度），都列示清楚，让一线人员不用操心每天做什么，而是把系统推送的任务做完，要求的指标做到位，就可以了。

度量Measurement：

• 外呼量
• 约课量

2）目标Object： 针对一线人员，提升员工能力，改善“技能”

挑战Challenge：

销售技能高低不齐：销售人员水平高低不齐，除了培训部门、团队主管进行辅导辅助外，系统也可以提供一些工具帮助其提升。

策略Strategy：

• 知识库：最基本的经典的员工能力培养提升，知识传递的产品工具。
• 语音对练：通过语音识别模拟对练，可以一定程度提高电销人员话术的熟练程度，有很多培训团队也会通过语音对练产品来对新人进行小测试。

度量Measurement：完课转化率

3）目标Object： 针对一线人员，改善人员效率

挑战Challenge：

事务性工作需要释放：一线人员应该做最有价值的事，最需要由人介入的事。如果一件事情可以由机器来完成，就不应该交代给人去做。

策略Strategy：

• 交互体验优化：系统本身的交互体验必须优化，避免产生无意义的、令人崩溃且低效的交互设计。
• 移动端：通过移动端支持多场景办公，保证一线可以随时随地处理紧急且重要的工作。例如及时添加微信沟通后的跟进记录，避免线索因为未及时填写跟进信息而掉库。

度量Measurement：

NPS：通过NPS考核一线人员对系统的满意度，持续跟踪来观察系统是否变得更好用，更便捷。

4）目标Object： 针对管理人员，赋能业务管理

挑战Challenge：

• 不能及时掌握业务过程和结果：管理人员无法及时掌握团队的执行过程和业务结果。
• 管理经验薄弱，需要指导：管理人员不知道如何管理，不知道看什么数据，不知道如何解读数据，不知道如何下管理动作。

策略Strategy：

• 智能质检：通过智能质检来分析每一名销售人员的话术能力和服务态度，识别话术中存在的问题（例如卖点阐述不到位），让管理人员能够快速掌握员工情况。
• 管理报表：通过各种管理报表输出，给到管理人员需要的数据。但这些数据的解读，管理意识的培养，需要培训部门更深刻的训练和教育。
• 能力模型诊断：通过数据来分析团队成员的画像，比如说不同员工销售过程是否到位，技能是否有所欠缺，话术覆盖哪里不到位，给管理者充足的信息，来识别诊断员工情况，并因材施教，进行培养和教育。

度量Measurement：

功能使用PV：很多功能模块很难衡量带来的业务价值，例如很难证明使用了某些仪表盘或报表，销售业绩或过程管理就有提升。但至少我们可以考核功能的使用情况，如果基本的PV都没有，说明产品没有人用，一定是哪里出了问题。

5）目标Object： 对管理人员，提高办公效率

挑战Challenge：

审批低效：有些流程、制度设计不合理，例如自己在做无意义的人肉审批，而且会拖慢业务效率，造成客户等待，体验非常差。

策略Strategy：

移动端：通过移动端，自动化，并优化销售流程制度，去除掉没意义的审批设计，以及严格流程标准，来提高整体协作效率。

度量Measurement：

• 功能使用PV
• NPS

6）目标Object： 针对运营人员，强化运营管理能力

挑战Challenge：

• 运营工具弱：运营人员需要战报、转盘、奖励积分等工具支撑对销售人员的刺激，同时保证运营活动的趣味性。
• 销售微信管控缺失：销售人员和客户在微信生态下的沟通，管理上完全是一个黑盒子，无法监控，无法控制，客户资源无法统一维护。

策略Strategy：

• 营销平台：强化运营平台，实现类似于优惠券、营销、活动计划、激励体系等功能。
• 企业微信：通过企业微信来管理业务人员（但企业微信会造成营销能力被削弱，例如不能多次发送朋友圈进行营销）。

度量Measurement：相关销售核心指标

7）目标Object： 针对运营人员，提高办公效率

挑战Challenge：

自动化程度低：运营人员有大量需要手工完成工作，效率低，浪费人力。

策略Strategy：

• 自动审核：保证最大程度的机器自动处理，释放人力。
• 移动端：保证移动场景办公效率。

度量Measurement：

每千人销售运营人数占比：理论上来讲对运营团队的效能优化成功后，运营人员的配比应该减少，当然这个事情实际运作会更加复杂一些。

五、分析大盘数据

我们做了细致全面的分析，制定了大量的优化策略；但显然，这些优化方案不可能全部同时落地执行，我们需要根据实际业务情况，制定实施的节奏和步骤。

在制定优先级之前，我们需要分析实际业务数据情况，对业务当前的现状，变化的特点，有进一步的准确认知。

我们可以观察每一个拆解得到的子指标，以及其变化趋势情况，通过真实的数据，对业务有更深刻、准确的把握，这是后续做出优先级决策的基础。

假设，我们拿到了各项子指标的数据，见下图的虚线框内文字标注。（注意，这里的数据都是虚构的）

线索量相关的两个百分比指标，分别是“当月付费客户线索来源占比”，以及“各类来源线索的转化率”；例如，库存线索（旧）指标下边的两个数字10%，1%，就代表当月付费客户中有10%来自于库存客户，库存客户的转化率是1%。

我们没有直接观察线索数量这个指标，而去观察付费客户来源占比分布，以及不同渠道来源线索的转化率；这样做的目的，是为了更好的掌握业务情况，因为我们如果单纯的去看各类来源的线索进量，实际上意义不大；如果要分析不同来源线索在业务上的价值，就要看他们对整体收入贡献的占比，以及各自的质量。

从图中给出的示意数据能看出，转介绍和自然流量线索，是付费客户的主体力量，且转化率很高；目前公司的实际情况是销售团队人力有限，优质资源都忙不过来；所以，显然我们关心的重点可以优先放在转介绍线索和自然流量线索。

我们再来看看转化率相关的示例数据，这个数据相对简单很多，直接观察每个环节的转化率即可。

可以看出，分配跟进率只有90%，约课出席率只有70%，这两个数值显然低于合理预期，尤其是分配跟进率，这是最基本的销售过程管理，却无法做到新线索100%跟进，明显需要优先解决。

六、制定实施路径

当我们对数据大盘有了充分的分析，对实际业务情况了然于心后，就可以基于实际数据，和业务上的一些战略布局，做出优先级的设定。

例如，从数据中看出，转介绍线索质量好，占比大，需要持续投入资源加强优化，保持转介绍作为公司低成本获客的核心力量。

此外，同时明确了分配跟进率和约课跟出席需要加强，另外电话接起率可以通过快速优化来提升，是一种投入产出比高的优化，可以优先来做。

社群运营作为一种全新的销售模式，是公司销售业务战略布局上的一个重要方向，不论是否成功，都需要开展试点；企业微信也是未来可能对微信平台销售能力管理的核心手段，也需要探索尝试。

C端的注册优化，处于销售漏斗最上游，肯定是需要持续优化强化的。

多学科课程体系的构建，也是公司的重要战略布局。

因此，以上这些方向都是P0优先级。

下一步，要解决的核心问题，依然是对线索资源的最大利用问题，并且解决销售管理中的不公平问题，这会严重制约公司快速的规模化扩张。

因此，在P1优先级上，我们聚焦于线索分配、IVR外呼、预测试外呼、AI外呼，这些技术能力，将极大地加强呼叫中心型销售业务的外呼效率；同时，我们还将实现自主约课的支持，一定程度上释放销售工作量；除此以外，还需要在业务团队使用的移动端建设上加大投入，实现最基本的移动办公支持。

除了以上提到的优化策略，我们都暂时按照P2的优先级做处理。例如针对管理团队的报表，没有线上化也ok，起码可以手工发送；对于运营人员的赋能支持，放到后边做也OK，因为运营团队人数必经不多，与其赋能运营团队，不如去解决一线人员的效率问题，受众面更大。

至此，我们可以得到一张完整的，确定了优先级的业务优化大盘蓝图，如下图。

请注意，这里的优先级设置，只是我们给出的基于案例的模拟，真实业务场景的优先级制定，需要大家根据自己业务的实际情况来做出规划。

另外， 在评判产研项目和需求的优先级时，需要结合成本、价值两个维度来综合考虑 ，即除了业务价值，还要综合评估实现成本；一般我们会产生一个成本、价值两维度的四象限矩阵，每个象限中的需求或策略，有着不同的处理思路，如下图。

成本相对容易衡量，价值往往最难定夺。

七、总结

我们通过一系列的步骤，完成了对业务大盘的拆解，目标明确的制定了相关的优化策略，并且基于数据大盘做出了优先级规划。

在实际操作中，还有几点需要给大家做下叮嘱：

首先是关于指标的拆解，这一步的工作，需要产品经理对业务非常熟悉，也是整个过程中最难的一步，很多产品新人很多时候感到无从入手；如何拆解指标，并没有能指导大家的方法论，因为不同业务领域专业性相差非常大，虽然我自己可以拆解销售业务指标，但如果让我去做仓库等业务的指标拆解，我也同样无从下手；因此， 如果你不确定该如何做，可以和业务同事多探讨，或多看一些业务管理类的书籍，会有所启发。

其次是关于指标的定义， 指标的定义一定要非常精确，否则会带来一系列的麻烦 ；比如说，关于文中提到的“线索分配跟进率”这个指标，实际上定义并不严谨，严格来讲，需要明确说清楚，是多长时间的线索分配跟进率，所谓跟进的定义是什么，如果是基于电话拨通来判断，那么通话时长至少需要多久；这些咬文嚼字的定义，看起来无聊，但却非常重要，因为这是大家准确沟通的前提；我见过很多团队之间，聊半天指标和业务分析，最后发现口径不同，各自的结论大相庭径，实在是浪费时间。

企业内做B端产品，和SaaS类B端产品经理，工作的重心还是有所区别；从文中大家可以看出，对于一名企业内部的B端产品经理，更重要的是通过技术手段，实现对业务赋能，核心目标是优化业务；而SaaS产品经理一方面要考虑客户成功，但更多时候还是要聚焦于标准化软件产品的设计工作。

无论如何， 现代商业环境下，企业对人才的诉求，是具备业务、技术、管理能力的复合型人才 ，对于一名产品经理，理解业务是产品设计工作的基本前提和保证。

希望本文能够抛砖引玉，给大家一些启发。

#专栏作家#

杨堃，公众号：PM杨堃（ID：pmYangKun）。人人都是产品经理专栏作家，《决胜B端》作者，12年互联网研发、产品设计经验，曾任VIPKID产品总监，百度高级产品经理，现为慢酷咨询创始人兼CEO。

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