SaaS 创业路线图(59)企业市场的大数据营销

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本文来自微信公众号“SaaS白夜行”,作者 吴昊SaaS。


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(SaaS 创业路线图)


我曾经算过,中欧 EMBA 两年60多万人民币的学费,学习大约18门课程,如果不算一些校方组织的活动和毕业论文,每门课(2~4天)费用3万多。一堂课一般有60个学生,支付的费用加起来近200万,到底值不值呢?

我听了12门课,觉得挺值。就最近这2次课来说,授课老师都是近年从美国知名大学归来的华人(语言沟通效率高),又在国内做了不少实证研究,带来全球视野和本土落地的思路。

对我来说,虽然20年前在管理学院读了7年书,但营销、管理方面的知识已经陈旧或遗忘,能够用国际前沿的知识再系统地“刷”一遍,经常能得到启发。

上周听过中欧方教授的“创新战略”后,我已经分享了一篇文字。其实方教授讲的内容还能写两篇与 SaaS 相关的,其中有关于客户成功部 NPS 调研的、也有关于国内市场竞争的。我正在与各领域头部 SaaS 公司的高手们进行交流,有了实证结论再分享给大家。

这次上的课程是《大数据营销》,同样有好几点启发。我逐一写来,也算是尽尽“结构洞”身份(两个群体间的连接节点)的本分吧。


01 几个大数据营销的基础概念

“大数据营销”的定义是:从搜集、分析数据,到基于数据挖掘并应用于营销,以此提升用户体验、营销效果、支撑营销管理决策的过程。

它会影响经典营销 4P 理论的每个环节:Product(产品)、Price(价格)、Promotion(促销)、Place(渠道)。

大数据营销更会影响互联网环境的 4C 应用:Context(场景)、Content(内容)、Connection(连接)、Community(社群)。

大数据营销的基础知识还有:个性化推荐、信息茧房、数据来源(一手、二手、第三方数据)、欧盟 GDPR 数据安全保护条例、大数据营销如何冷启动……

这些网上都有资料,我就不谈了。我专门讲讲对 SaaS 等服务企业的 To B 公司,能有什么启迪。


02 对社交传播的一些推论

一个新话题或新产品的传播路径是:

* 明星(影响力大,但传播是单向的,缺乏与大众的互动)

* KOL(意见领袖)

* 跟随者

* 大众

这次课堂上,我发现 KOL 的影响力模型应该与科技产品市场拓展的“鸿沟理论”相结合。

先说说鸿沟理论。一个新产品进入市场,影响客户购买的因素非常多,有很多因素之间相对独立,因此占领市场份额的顺序存在“正态分布”。(关于这个知识点,可以学习得到 App 的万维钢精英日课《模型思考者3:三种分布模型》)


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(来自百度图片)

在社交媒体理论中,新产品的早期购买者,更快接受新事物,这个人群中的“创新型”KOL,起到的作用是“快速传播”

但这类 KOL,未必能受到“主流市场”人群的喜爱,因为这部分人群更喜欢稳健、有深度的 KOL。所以到了市场发展中期,企业要培养“跟随型”KOL。


03 客户聚类分析

我们先从客户谈起,介绍一个工具“聚类分析”。

这个方法通常用于 To C 产品,我考虑对于 SaaS 企业来说已经与传统软件有很大差别:客户群体更大(很多 SaaS 公司客户数量过万、甚至几十万)、客户管理更加数字化,是有机会用“聚类法”分析客户的。

我看到大部分 SaaS 公司的客户画像比较单一。说起来就是某某行业、某个规模、某某类型的需求。

在市场实战中,有的 SaaS 产品就会很纠结。今天遇到一个客户,他的关注点是 A;明天遇到另一个客户,关注的又是另一个遥远的点 B……

是否有一些 SaaS 公司的客户,其实是应该分为2个或3个聚类呢?

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(图片来自百度百科)

如果能分出几个聚类,其价值是:


* 虽然还是一个 SaaS 产品版本,但不同聚类的客户关注的价值点不同,因此营销手段、营销内容有所不同;


* 不同聚类的客户关注的功能集合也不同,因此服务重点不同,促进增购和续费的重点也不同;


* 从战略角度看,我们需要思考 —— 哪些客户才是我们真正的客户、应该重点支持;哪些客户虽然也会买单,但从需求及企业属性上来说并不是我们的目标、应该彻底放弃。


* 从产品的角度看,如何聚焦各个聚类的核心需求,而不要做一个貌似符合“平均值”点的功能(我在下图上标注的 P 点),其实各个聚类上的客户对此都不满意。

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(图片来自百度百科,有微调)

我考虑对于 SaaS 等 To B 公司可以对客户进行分类的维度有


* 行业(及细分行业)按照某个特性(例如:互联网化程度)打分排序


* 企业规模(按营收金额或员工数量分段)


* 企业管理水平(制度化、流程化的程度)


* 企业信息化水平(既有信息系统覆盖业务及行政流程的比例、应用状况)


* 与产品相关的其它维度(例如,SaaS CRM 产品会关注客户企业的销售团队规模、销售方式等)

以上是我的一些思路。下面也简单介绍一下教授讲的“K-均值聚类法”的操作步骤:

* 随机选 n 个(开始可以是3个)客户


* 把其他客户按照相似度(如果是二维图,就是图上接近这3个客户的点)分成3组


* 找到每个组的中心点,重新分组,再找到新组的新中心点


* 如此循环,直至分成的3个组达到:组内差异最小、组间差异最大


* 分1组、2组、3组、4组、5组分别测试,计算不同数量分组的组内距离中心点的平均距离,并找到效用拐点。举个例子,如果分1组、2组、3组、4组、5组、6组后,每组内所有点与中心点的平均距离分别为:40、20、10、5、4.8、4.7,就说明分到4组(平均距离为5,后面再分更多组效用增加不明显)就可以了。


04 AIEPL营销阶段理论

在介绍一个理论,对于 To B、To C 营销都同样适用。其核心观点是:客户的购买行为是分阶段的,应该对不同阶段的潜在客户用不同的方式推动

AIEPL 理论认为营销有5个阶段:

* Aware 知晓阶段(教授讲的是“认知阶段”,我感觉该词歧义较多)

* Information 信息搜集阶段

* Evaluation 评估阶段

* Purchase 购买阶段

* Loyalty 忠诚客户阶段

— 对 A 知晓阶段的客户,企业可以通过广告、社交媒体、搜索引擎来进行影响。


— 对 I 搜集信息阶段的客户,通过博客、视频、线上线下讲座来影响。


— 对 E 评估阶段的客户,通过 KOL(Key Opinion Leader, 意见领袖)和身边的朋友引导。


— P 购买阶段:依靠线下实体店、电商、KOL 直接销售实现。


— L 服务阶段:远程电话或实体店服务。

我总结了一下,To B 产品的营销工作与 To C 营销在各个阶段有所不同,我在下表的第三列展示出来:

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明显看得出来,To B 营销更多地需要乙方人员的人力介入、与客户面对面沟通。


05 西方 To B 营销的变化趋势

那么未来 To B 营销的趋势是怎样的呢?正好这次课上教授也解读了一个美国知名企业  IT 产品及服务公司营销改革的案例。我给大家分享一下,2013年美国企业市场的变化以及这家著名公司的应对之道。

该公司在2013年发现,To B 营销已经发生以下变化:


* 信息获取方式:由线下转线上,新影响者出现。过去企业采购是“熟人生意”,厂商与大客户的 SI(系统集成商)很熟悉,经常请 SI 去厂商公司参观学习;SI 与客户有多年客情关系,有新需求后很快被找来讨论解决方案。而现在客户更多从身边有同样需求的朋友、社交媒体、KOL 获得信息,更容易受“网络舆论”的影响,更容易向“陌生人”(新供应商)购买产品。


* 品牌主导转向客户主导:客户通过社交媒体就已经产生了采购选择,70%的购买决策在销售代表到达之前就已经做出。销售代表不再是唯一的信息来源。


* 营销内容:从专业走向“泛专业”。也就是说,To B 营销的内容也不再那么刻板,也开始变得有趣起来。

真实案例中,该知名企业的应对策略是:


* 成立了数字分析团队


* 关注社交媒体,找出关键衡量指标和评分模型


* 用矩阵图展现该领域中,各个品牌的发声份额及 KOL 谈论该品牌的影响力份额,实施互动战略


06 国内 To B 市场的发展趋势

分析上面这些内容,我们会发现一个现象:在欧美市场,To B 营销方法其实在向 To C 营销方法靠近:


① 企业的信息获得方式更社交化、自主化


② 影响企业决策的人群也从销售代表转向该领域的意见领袖 KOL、客户 KP(关键决策人)身边的朋友。

结合美国使用 SaaS 产品的企业,几百人的公司会买近百个 SaaS 产品,可以看到另一点:③ 采购决策人分散化,各个部门的技术人员可以自行决定采购一些提高效率的 SaaS 工具。

这三点显然都是有利于 SaaS 推广的。

但以上3点在国内企业采购中,第①点(信息获取方式)有一些新迹象,第②点(影响人群的变化)还很少见,目前国内企业客户明确需求、形成解决方案的过程还需要乙方销售代表重度参与;第③点(分散采购权)则尚未出现。

我个人的感觉是,中国的企业市场比美国要落后8~10年。2013年美国企业市场出现的趋势,在中国还要等到2021年才有可能出现。

不过,在消费者互联网领先的推动下,产业互联网以及 SaaS 的进步也许会快一些。至于风险投资,虽然有泡沫的负面影响,但也给 To B 领域带来了人才和技术沉淀,总体来说也是正向作用。

现在还只能说说趋势,估计没人能真正预测时点。好在 To B 本就是个慢活儿,大家就放平心态,步步为营吧。

    本文作者:吴昊James@SaaS 责任编辑:牛透社 本文来源:牛透社
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