科技猎详解PLG模式的六大误区
编辑导语：PLG（由产品驱动的增长）近期是一个很火的词。但很多人只理解了表面，并没有理解PLG的本质与内核。本文作者总结了PLG模式的六大误区，来帮助大家更好理解PLG的本质与内核，一起来看看吧！
通常企业的增长分为三种模式：SLG（由销售主导的增长）、MLG（由市场漏斗主导的增长）、PLG（由产品驱动的增长）。PLG近期是一个很火热的词，但是中国的B2B企业（尤其是SaaS软件公司）能真正用这种模式的并不多。
PLG本质是一种“Land and Expand”的策略，即以小额交易/免费试用服务吸引客户，然后再向整个大型组织销售，从而将自己的产品扩展到更多用户、更多部门进行使用，以此来获得更高的收入增长。
可是火热的概念背后，很多人只是理解了表面，而没有理解PLG的本质与内核。最近听了两个投资人的播客，简单总结了一下PLG模式的六大误区。
一、PLG只要产品好就可以了？
产品好是最基本的base。
PLG最核心的两个关键：
一是self-service，用户能不能自己用起来。
不仅是个人使用购买这个产品，而是产品在使用到整个组织的购买过程中能完成通路。
一两个人开始用产品，觉得非常好，能满足一两个人的需求。然后他推荐到同事，让更多的同事开始去用。
更多同事用起来了以后，可以不通过sales团队就能实现内部公司级推广的闭环。实现自助式销售的通路闭环。
另一个是data-driven数据驱动。
PLG和非PLG最大的差异：通过产品的数据分析驱动决策，PLG公司中符合这一条的占比达到67%。但在普遍的SaaS公司中只有31%。
二、PLG的G，是真的不需要和客户接触？
增长分为不同的方式。
第一种是通过协作的传播。 比如zoom、Slack，天然带有社交和协作属性。一个人因为要给另一个人打电话或发消息，由团队协作带来了网络效应。从一个人到团队，到部门，再到组织架构串联起来。
第二种是简单的工具。 比如zapier，需要内容营销，让用户知道我是做什么的之后，用户可以自助下载。 通过用户的行为和画像，不断迭代营销方式，让用户知道产品还能做什么，逐步投入更多的时间和精力。让用户成为口碑传播的KOC或KOL。
第三种是面向开发者的开源社区。 让更多人从一开始就参与到整个产品的迭代。Notion或Miro有自己的创作者社群，运营社群，或让社群中的人拉更多人进行宣传。
在好产品的基础上，要和用户进行更多的互动，建立引导关系，驱动增长。
与早期的用户，一个个聊，了解需求。有了产品MVP之后，一个个进行宣传。不论会不会用，都进行反馈收集。
比如早期宣传去各种开源社区，参加meetup宣传产品，到处飞当面和用户聊，要有地推的心态。Figma在Twitter上和各个设计KOL见面聊，定期还会share产品有什么更新，了解他们对产品的反馈。
早期CEO与潜在用户建立私人联系。很多公司仅仅是群中用户出现问题后进行回答，这还不精细化。私人关系的简历，会让用户感受到自己被高价值认可和认真对待，这样他才会把更多有价值的反馈传递过来。
很多私人个人的关系，或者这种联系，这种才是真正的会让用户感到就是他们也被觉得有价值或者是也被认真对待了，这样的话他才会把更多的有价值的反馈传达给你。
通过点对点的沟通，将产品设计与用户使用习惯对应起来，才能将价值传递给用户。和用户早期频繁的深入交流，是个必须的事情。
三、“你觉得这个功能怎么样”，就是有效的客户访谈？
很多创始人和潜在用户聊的方式，得到的反馈就是——痛点很痛，觉得产品很好，推出了就会买。
访谈分两个阶段：
阶段1：探索需求阶段的用户访谈
很多企业的客户访谈收集到的很多信息可能是一些噪音或者是非真实的。有时候聊得很嗨，都觉得这个产品做出来了，一个大单就来了。但是真正做出来以后却难以达到预期的效果。
探索需求阶段的访谈：不要将用户访谈变成pitch，不要介绍自己的idea，整个过程都不要提到自己的产品。相反，要了解用户现在的工作流程（和自己产品相关）是怎样的。
这类访谈中可以向用户提出的问题：
- 现在解决你所遇到的一个问题时，你觉得最难解决的是哪个部分？比如marketing认为获客难，但获客可以拆分成很多步骤，是流量？价格？还是客户不精准？可以进行无限拆分，要拆解到用户最痛的地方。就是将问题的颗粒度拆分到足够细，挖据祖坟式的提问。
- 你上一次遇到这个问题是什么时候？背后了解这个问题到底多痛，以及产生的频率问题。
- 为什么这事那么难，难在什么地方？
- 是否尝试过其他的方式解决这个问题？如果尝试过，那么解决的效果如何？
这些问题可以识别这些痛有多痛，是否经常发生，有多愿意解决这个问题。也可以识别出这个用户的重要程度。如果用户能对痛点认知清晰，还在尝试其他方法，那可能就是一个更优质的用户是对。
不要谈假设。 不要问“如果”这类的问题，而是关注已经发生的事情。
比如以前做了哪些事情，以前遇到了哪些同。而如果是在做假设，比如“如果我做出这样的东西，你会不会感兴趣？”“如果我做出有这个 feature 对你会不会有帮助？”这个过程可能会存在误解，每个人的认知差异很大。而且用户也不好意思说自己不用，就会产生很多噪音。
阶段2：通过免费版本吸引了很多用户后，如何调研企业级用户需求？
通过免费版本，吸引了很多用户。用户可能代表个人，也可能代表公司。当产品开始受到越来越多公司员工或团队使用/关注时，怎么做用户访谈？怎么去了解企业级用户的需求？
webflow今年3月新一轮融资，估值到 40 亿美金左右。webflow提供了无代码低代码的平台，帮网站开发者更快地搭建内容管理平台，在不同的端口建立网站。
当有更多企业级用户开始使用的时候，每天都会受到用户的注册邮箱，有20个企业级客户。
了解企业级的用户需求与免费个人用户需求的区别时，市场部门问了三个开放性的问题。
- 你在我们的核心产品上实现了什么价值？了解这一批有可能变成付费用户的企业中，最看重的是产品创造的什么价值。他们最离不开的是产品的什么地方。
- 还有哪些东西是我们最核心的产品没有 deliver 给你的？了解企业级用户和免费用户之间的区别。从而判断哪些功能要变成通用化的功能，从而设置付费模式和商业化。哪些功能是为企业级打造的。这里不包括login、安全、权限，这些是企业级通用的。而是要了解额外的差异化功能需求。
- 你是否愿意我们进一步聊一聊？
三个问题层层递进，将潜在的商业化企业或企业级用户给出来，再建立销售的闭环。最后再由销售介入，找到对方的KP、决策者。这是webflow进入业务扩张期时要做的事情。
企业越往后走，需要接受用户反馈的部门越多。最开始只是几个创始人，后面市场部门、客户成功部门、产品经理、PMM。需要从组织的角度系统性设计收集的用户反馈。早期每个用户都非常重要，每个部门收集什么信息，需要细致规划。
四、所有用户的意见都要采纳？
反馈很多，每个都很重要，如何区分优先级？不能简单的根据大客户就给高优先级。
一个是基于对用户画像的理解。在早期，信息比较少，没有建立用户画像理解深入的时候，可能要主观做一些过滤。要了解用户画像之后，基于用户对需求的理解、用户的成熟程度，再定义这些意见的优先级。不是要满足所有用户的需求，而是满足我们想要的那一批目标用户。
另一种，通过早期的商业化用户筛选，挑选出未来有可能转换成付费用户的客户。早期PLG公司都是免费（freemium）的模式，这种方式可以筛选出不多的用户。
不要等用户很多了才做商业化，而是用户量有起色的时候就考虑商业化。商业化也要放在官网上，让外界用户能看到这是一个要做企业服务的公司，所以对很多大客户会更加认真对待。
商业化的本质，不是为了收入，而是为了筛选高质量的用户，来进行试点。zoom在免费的时候，也会在适当的时候在适当的地方暗示某些功能是要收费的。这就设置了一个小的门槛，可以帮助筛选客户的过程。
五、初始的销售团队，要招有多年经验的销售？
国外很多PLG公司大概在接近2000万美金ARR收入的时候，开始组建销售团队。中国可能要打个对折，可能2000 万人民币甚至更少。
早期很多创业公司，第一个销售都会急切招聘一个资深大销售。这是一个误区。
早期的这个销售角色，不是去用一些销售技巧成单，而是像一个创始人去探索把产品卖出去的过程，研究出可以被重复性操作、可规模化的体系。这要求对产品非常了解，有很好的总结能力。而并非是能够把产品卖给需要进行复杂决策链的500强大公司的销售。
第一个sales未必很擅长销售技巧，但没关系。他的任务是尝试出将产品从0到1实现go to market卖出去的路径。一般可能是有两三年销售经验，但是教育背景不错，或者有几年咨询背景，比较擅长总结性的东西。
这个人的提成可以少一些，固定工资多一些，保证招来的是一个可以帮自己积累早期经验的人。
刚开始一两个大客户单，可能要CEO带着一两个sales打下来。同时CEO需要自己总结一套方法论。
总结的不仅是打单的流程，而是可以复制到更多销售的、不断迭代的方法论。从100万销售做到1000万销售额的过程中，更强调方法论的建立。将这套方法复制到10个人、20个人，最后到成熟的销售体系。
六、PLG靠数据驱动，拿到一堆的数据以后就万事大吉？
PLG和其他SaaS公司最大的不同，就是数据驱动。
企业自上而下增长的时候，客户量不多，数据量不大，所以很多数据不抓取到也不会影响很大。只要保证每个大客户都进行很好的沟通就行。
1. 尽可能多的埋点，抓取到用户全流程的行为数据
但PLG需要数据驱动，了解何时开始商业化，理解用户画像，调整价格。所以早期埋多少点来抓取数据都不过分。前期对用户旅程和行为不太了解的时候，就需要多埋一些点。数据不知道怎么用也先收集下来。
数据收集的背后，包括了用户从接触产品（官网、内容等）、试用、付费的整个流程。需要拆解足够清楚才能实现数据驱动。
2. 需要拆解指标，多个部门都要参与
比如Zoom最开始十几个人的团队，大概两三天都在做每一步的拆解，包括每一步的指标以及重要性。而这不是一个部门在做的事情，而是所有人都要参与。因为早期需要对需要监测的数据非常了解，则是整个团队进行很好沟通的核心。
很多公司收集了很多数据，但是对数字背后的思考不够深。比如月度的增长、转化率情况，和预期是如何的，应该做什么样的举措，背后说明了什么。不能仅仅是简单的数据收集，而要帮助自己形成逻辑自洽。
3. 建立不同指标之间的因果关系
做了很多埋点，获得了很多信息和数字，但建立什么样的因果关系？在目前这个阶段，到底什么才是当下的北极星指标？
比如loom，最开始大家会认为分享人数分享率越高越好。
但是loom其实是创造传递价值的，希望用户之间用视频的方式进行沟通，实际上是为了改变用户的行为。
所以要达到这个目的，更应该关注的指标是多少人用loom去录了一篇东西，而不是被多少人分享。这才能帮助loom真正将这个东西传递出去，所以更应该关注这个指标。
建立这个指标之后，就会找就是从用户收到这条视频的，到自己实际去用这个产品录制，整个过程中出现了哪些问题？找到用户是在哪些环节流失了，再一个个解决或改进。找到北极星指标，再找出阻碍这个指标的行为，是产品层还是市场层？
对于同类型的项目，大家关注的核心指标也不一样。需要基于客户访谈和建立的北极星指标拆解。不同领域、不同阶段的北极星指标都会改变，所以收集数据的优先级也不同。
我们可以将PLG看作一种创新的营销手段，它吸引新用户和潜在用户尝试产品，而用户会自己主动去学习试用这一产品。
这种方式大大降低了客户成功团队和销售团队向客户解释如何使用产品的成本，用户愿意主动去学，自己教自己使用。
但并不是所有公司都适用PLG的增长模式。不要在追逐火热概念的过程中，忘记了增长的核心和本质。
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