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迎接企业级亿万市场崛起,SaaS 企业如何提高客户转化率?

GIO 增长团队 2018-03-02
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作者 | 陈明


SaaS 企业级服务市场里的创业者,都在迎接亿万市场的到来。今年,被认为是 SaaS 元年,企业服务市场将是一个万亿级别的市场。

在企业级市场,美国加欧洲约有 2700 万家企业,三大企业服务领军公司 Oracle、SAP、Salesforce,市值总和在 3500 亿美元左右。而中国约有 2200 万家企业,但却不存在一家市值百亿美元的 SaaS 公司,更没有基于 SaaS 的 10 亿美元公司。这是给所有创业者的一个绝佳机会。

“客户就是上帝”。对于 SaaS 企业,客户的转化与留存,直接关系着业务的营收。但是很多 SaaS 企业人员配备有限,在这种情况下,如何提高客户转化率,至关重要。

500 人如何管理 10 万家企业客户?

国外市场都已经用数据分析帮助 SaaS 企业解决上述问题。世界第二大 SaaS 企业 LinkedIn 也早在 2011 年就开始使用数据分析工具管理自己的客户。

很多人只把 LinkedIn 当做一个职业社交网络。实际上它是世界第二大 SaaS 企业,也是整个企业软件历史上,做得最成功的企业之一。

它把自己的会员服务卖给十万家企业,无论他们是诸如 Google、Facebook 等这样的互联网新公司、GE、宝洁等这样的传统巨头,还有诸多的中小企业。但事实上,它只有 500 位负责客户成功的业务人员,把销售成本做到了最低,但效率最高。

比如诸如 LinkedIn 这样的 SaaS 公司,如何用 500 人如何管理 10 万家企业客户?

这主要还依赖于其数据分析团队,通过深度的数据分析和建模,帮助销售人员建立起了一套核心的指针。

第一,根据已有的数据和所需要销售的产品,推荐某一企业中最合适沟通的人选。这样的过程,大大提高了销售的效率,不需要再一个一个去沟通,系统可以智能的推荐出所有该企业联系人中最匹配的沟通人选。

第二,根据产品的互动的数据和趋势,可以很快的对每个客户和用户进行判断,究竟他们是在初始磨合期,还是跃跃欲试的消费期。

通过这样的分析结果,可以极大幅度的提高了销售的效率,会对增加企业收入产生直接的影响,也进一步提升了每一个销售与客户的关系。

数据分析的目的,在于协助业务人员,例如销售,客服等,转化潜在客户,减少流失,提高续约。

利用客户和销售数据,为业务人员提供及时数据资讯,通过数据模型帮助销售人员有针对性选择潜在客户,可视化客户数据,提高销售效率;自动检测客户与产品互动,提前预知客户需求,追加销售机会。

由浅入深,从三个层面利用数据驱动他们日常的销售行为:规模化日常数据需求,有效开拓新客户,努力提高续约率并减少流失。

续约与流失,也是销售和客服所要关心的事情。通常情况下销售人员会在续约时间快到的时候,开始联系客户,收集反馈,同时洽谈续约下一个时间段的合同。

然而,有些客户早已决定不继续使用产品,销售的努力为时已晚。其中原因有以下几种:

1. 例如,某个时间段内网站进行大规模的营销,收集到大规模试用的新客户。然而,在产品使用初期,新客户没有得到相应的培训,导致客户登录频次低,或访问关键页面次数低。而销售无法及时发现这样的趋势,最终导致客户流失。

2. 客户虽然常常登录产品,使用度较高,不过仅仅使用一些基本功能,或者平台使用的效率比较低,并没有从产品得到价值。

3. 客户在某一时间内忽然有短期的付费产品需求,高频次使用产品的核心功能。这时候直接的需求无法得到及时的满足。

而通过数据分析团队与业务团队的紧密结合,可以搭建了以预防流失,提高续约为目的的平台。为销售人员主要提供三类分析服务:

第一,核心指标的追踪:首先, 与销售团队进行合作,深度了解业务,并且对整个销售团队进行培训,帮助他们建立指标与客户行为之间的关联;

第二,根据付费核心指标,对客户在SaaS平台上的各类使用行为进行数据挖掘,确定各类行为变量的权重,并预测追加销售或流失;

第三,将客户服务或销售服务的对话提前:如果客户在使用产品初期就展现出一些流失的信号,例如登录频次下降,或搜索量减少,那么我们的销售人员会接到预警,马上制定策略,及时介入帮助客户更好的使用产品。

这样的服务,不仅仅提高了对话的效果,而且大幅度的提高了客户续约率,同时降低了流失的可能。

新一代数据分析工具

不过,对于国内诸多 SaaS 而言,想建立其完整有效的数据分析团队却极其困难,不但好耗费极长的时间,还有花费巨大人力、物力成本。 (详见想做数据运营,第一步怎么办?)

而在国外很多企业开始使用 mixpanel、Optimizely 等这样的数据分析工具。在国内,也开始有这样的企业提供此类服务。

今年 5 月,前 LinkedIn 美国商业分析部高级总监张溪梦从硅谷回国,带领来自 LinkedIn 、eBay 、Coursera、亚信等国内外顶级互联网及数据公司的团队创办 GrowingIO。

他曾亲手建立了 LinkedIn 将近 90 人商业数据分析和数据科学团队,支撑了 LinkedIn 公司所有与营收相关业务的高速增长。

作为新一代 GrowingIO 新一代网站和移动端数据分析平台。运用无埋点采集,迅速生成数据分析结果,提供针对市场推广、产品体验、以及客户成功等精益化运营分析模块。

在客户的页面或者是 App 自动来埋点,不再需要手动埋点,想知道什么,立刻就可以知道,智能抓取关键用户行为,几分钟建立 App 和网站数据 BI 运营体系,这就是 GrowingIO 开发的技术。

比如说一个网页,只要圈点它,就能知道转化率、访问、点击和价值,不需要任何埋点。可以详细分析用户行为,提高用户活跃度,提升产品体验;智能解析用户转化原因,提高用户转化率;预测客户流失,复杂数据挖掘模型支持客户成功。

这样以数据驱动运营的思维方式运营 SaaS 企业,是可以大大提高转化率,降低客户流失的。以往我们对数据的理解通常停留在空泛的数据指标,而对与企业用户,是要深入思考,合理运用,数据将会成为驱动销售和客户体验最直接的源动力。




关于 GrowingIO


GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品

首推国内领先的“分析工具+运营咨询+持续增长”数据服务体系,帮助企业构建数据运营闭环

依托于快速部署无埋点技术,实时采集全量行为数据,搭建完整的数据监控体系

高效管控与运营核心业务指标,帮助企业挖掘更多商业价值