导图社区 B端用户运营
B端用户运营知识梳理，找准用户，利用用户画像为产品迭代、运营做指导，利用多种方法来进行用户分析！
B端运营工具知识梳理思维导图，包括产品怎么包装？怎么用运营工具？线上怎么运营等等。
销售话术，销售培训，售前宣讲，服务定制，客户成功，最主要的目标就是为销售做支撑，为客户提供服务！
B端市场运营获客知识梳理，主要是内容运营、裂变运营、直播运营、搜索运营、B端AI 大数据运营的获客方法！
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B端用户运营
B端用户画像模型与方法
构建目标用户群体画像
（1） 收集用户画像信息
行业
行业特征
行业属性
产业链细分领域
企业
企业特征
企业规模
所在地域
发展阶段
市场情况
业务情况
企业文化
商业模式其他
角色
关键人物特征（决策者）
个人特征
职位
职能范围
职场处境
决策链位置
KPI
核心诉求
同类型产品使用史
关键人物特征（使用者）
关键任务特征（参谋者）
（2） 用户路径
产生需求
产生需求的环境
产生需求的场景
征集方案
有意寻找解决方案
无意寻找解决方案
权衡利弊
成本
收益
风险
他人意见
购买决策
决策因素
营销手段
使用过程
愉快
不愉快
满意
不满意
产品续费
续费原因
续费因素
用户流失
需求升级
选择同行
体验不好
MVP用户辐射圈的识别与搭建
运用超级用户法则搭建MVP（超级用户）辐射圈
特征
持续付费
利润率高
合作关系良好
各自企业的负责人或者核心决策人
MVP体系
阿里云ACE
腾讯云MVP
微软MVP
华为云MVP
用户分类
存量用户
高价值用户
产品的付费用户，潜力和商业价值远高于普通用户，但潜力和忠诚度低于MVP用户
根据自己的业务明细、支付金额细分
通过推荐用户数、产品使用频次、用户规模、采购意向等维度
普通价值用户
刚刚接触产品的潜在用户，刚刚获取的销售线索
免费试用产品的新用户
新增用户
关系用户
海量用户
搭建MVP用户辐射圈的关键
识别通路-从哪里找到MVP用户？
建立关系-如何识别MVP用户？
提供价值-如何帮助MVP用户取得成功？
搭建场景-如何辐射MVP海量用户？
用户聚焦
建立动态的用户管理体系
销售策略：
小客户
产品客单价在1万~2万
电销
中客户
产品客单价在2万~10万元
直销
大客户
产品客单价在10万元以上
KA销售
渠道客户
代理价格折扣
渠道合作
用户精细化运营的价值
从用户的角度，可以满足不同用户的需求
从企业的家督，可以优化企业资源配置
建立精细化的用户分层分级体系
识别出哪些是高价值用户，并对其重点运营
减少用户流失，提高高价值用户的留存率
用户动态评价
加分变量
业务需求
毛利率
产品需求种类
用户关系
合作基础
合作年限
用户响应
推荐用户
经营管理
品牌影响
回款情况
增长潜力
减分变量
合作口碑
违约情况
服务难度
用户分成、分级的一般方法
关键用户（S层）
企业的战略级用户或者标杆性用户
对企业战略有重大影响
对企业的收入起着决定性作用，尤其是在产品启动阶段
重要用户（A层）
企业的主流用户，是企业现金流的主要来源
一般用户（B层）
提供无差别的服务，按照运营工作的部署正常运营
大客户运营策略和步骤
特点：购买频率稳定、采购金额大、订单利润高
大客户的价值效应是什么？
（1） 可以带动销售增长，产生羊群效应，带动小客户合作
（2） 基于自身的资源，促进产品的曝光，提升产品的品牌影响力
（3） 可以成为提高产品市场占有率的有效途径
如何筛选大客户？
（1） 根据二八定律，筛选出对产品的销售额或利润贡献在80%以上的用户
（2） 将选定的用户按区域和城市分组，以便分析他们是否在本地区有影响力、是否能带俩用户增长
（3） 根据用户的属性，将全国性商机分配给总部大客户销售人员，将区域性商机分配给区域大客户销售人员，将城市商机分配给当地大客户销售人员
如何做好大客户运营？
（1） 建立大客户销售运营部门-组成：
大客户销售人员
负责对大客户进行拜访、跟单、成交等一系列工作，并拓展用户关系
大客户运营人员
通过推广活动、运营手段使销售额不断增长
产品经理
针对不同大客户的需求，制定响应的产品方案和策略
数据分析师
针对业务数据，监控业务波动情况，并根据分析结果提出优化意见
（2） 采取适应的销售模式
（3） 建立适应的运营模式
用户管理
加速线索孵化旅程，提升ROI
潜在用户培育策略
A/B测试规则
一、 别人的经验不一定适用于我们
二、 尽可能保证变量唯一
三、 循序渐进
四、 用户行为数据可能与结果数据冲突
五、 明确定义指标
六、 不要测试影响较小的因素
加速线索孵化旅程
3个核心认知状态
（1） Problem Aware：“痛点”认知，用户的“痛点”明显，但是用户不知道有解决方案
（2） Solution Aware：解决方案认知，用户知道市面上有解决档案，但不知道我们的产品能否提供解决方案
（3） Product Aware：产品认知，用户明确知道我们有相应的产品，但不知道产品是否到位
要有匹配用户认知状态的SOP
线索孵化ROI计算
第一步：定义线索阶段
初级线索：用户资料或联系方式确定性不高，无法保证质量
市场部认可线索：对线索进行定向、定量分析，即对线索进行标注、打分，筛选水产品感兴趣何有购买意向的线索
销售部门认可线索：判断用户的偏好、核心需求、主动“痛点”及用户的决策链
有效商机沉淀：多虑筛选，留下有意向、有预算的线索
第二步：衡量阶段间转换
（1） 初级线索到市场部门认可线索的转化率
（2） 市场认可线索到销售部门认可线索的转化率
（3） 销售部门认可线索到有效商机的转化率
（4） 有效商机到付费用户的转化率
用户培育
运用好忠实用户的圈层效应
社群运营的价值
根本目的是解决运营效率问题
3个方面解答
（1） B端社群运营能够解决重复沟通的问题
（2） B端社群运营能够提升团队协作效率
（3） B端社群运营能够优化线索孵化的体验
社群运营的原则
必须对企业和用户都有价值
激活社群
培育数字化精细运营能力
数字化运营的逻辑框架
3步走
第一步：建立运营指标
将企业的战略目标分解，将目标分配到数据运营体系中的渠道、产品、用户和活动中，再细化为实际运营指标
第二步：分解运营职责
数据团队根据用户与企业的交互，从感知、获客、活跃、留存、收入、传播等节点，为企业的销售团队、活动团队、产品团队、内容团队提供运营活动参考，然后将指标落实到不同团队的具体岗位上
第三步：指标驱动运营
要实时跟踪业务运营指标，针对波动调整，也要找到数据运营的场景，确定核心指标，驱动运营
数据分析能力的3个阶段
入门阶段
理解各个运营指标的含义
发现运营过程中的问题和机会
熟练地使用一些数据分析工具
通过分析得出可靠的结论
提出可行性建议
进阶阶段
深入、多维度地理解问题
发现问题的根源
得出结论和提出可行性的建议
找出规律
预测未来的发展
专业阶段
建立整套数据分析系统
指导并参与业务规则
对所在行业及竞争对手进行深入分析
提出影响决策层的结论和建议
3种典型的数据分析
（1） 探索性数据分析：通过画图、造表，探索某些规律
（2） 模型选定分析：
（3） 推断分析：用数理统计的方法对选定模型做推断
数据分析的一般流程
（1） 明确分析目的和思路-5W2H
what？
提炼数据分析的思路和目标
核心业务是什么？
业务流程是什么？
核心指标是什么？
其他指标是什么？
其他数据分析的目的是什么？
最终想要解决的问题是什么？
用什么样的数据分析方法？
why？
为什么会出现这样的数据？
原因是什么？
理论依据是什么？
后期解决措施应该如何推进？
who？
分析的用户群体是哪些？
他们有什么样的特征？
出现这样的数据是否都和用户群体的某种特征有关？
when？
数据分析的周期是多长？
中间采用了什么样的运营策略？
where？
用户在哪里？
哪部分的数据？
是否和区域有一定的关系？
how？
如何进行数据分析？
什么样的数据分析方法最有效？
how much？
从用户角度分析，用户在使用产品时花费得时间是多少？
从内部解读分析，开展数据分析所需的时间和成本是多少？
（2） 数据收集
（3） 数据处理
数据清洗
数据转换
数据提取
数据计算
（4） 数据分析
（5） 数据应用
（6） 撰写报告
常用的运营数据分析模型与方法
（1） RFM模型
R（Recency）表示最近消费，最近消费时间越近，召回用户的可能性越大，用户价值就值得进一步探讨
F（Frequency）表示购买频次，即在某个周期内用户购买的频率
M（Monetary）表示金融金额，单次消费金额越大，说明用户价值越大
（2） 漏斗模型
（3） 对比分析法
时间对比
空间对比（不同城市）
目标对比（优化后的目标与设定的目标对比、年终与年初设定目标对比）
用户对比（新老用户对比）
竞品对比
（4） 分组分析法
（5） 矩阵关联法
（6） 逻辑树分析方法
数据驱动
