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初創(chuàng )企業(yè)如何獲取客戶(hù)？
創(chuàng )業(yè)者如何高效獲取客戶(hù)，以及如何留住他們的話(huà)題，用戶(hù)喜歡什么、討厭什么，怎么才能留住他們?好在，隨著(zhù)科技的發(fā)展，這門(mén)看似“只能靠猜”的工作，已經(jīng)可以通過(guò)科學(xué)來(lái)解決。以下是小編J.L分享的初創(chuàng )企業(yè)如何獲取客戶(hù)？更多熱點(diǎn)創(chuàng )業(yè)項目歡迎您繼續訪(fǎng)問(wèn)(www.oh100.com/chuangye)。
為什么許多公司的數據分析流于形式?
數據分析的主要差異表現在三個(gè)層面：
1、價(jià)值的認知
許多公司處于瘋狂增長(cháng)時(shí)期，大家一拍腦子做的決定，可能已經(jīng)產(chǎn)生很多價(jià)值了。這種情況下，他們很難意識到數據決策能產(chǎn)生比暴力性增長(cháng)更大的價(jià)值。
2、基本方法論的認知
意思是核心但簡(jiǎn)單的方法論。目前國內對基礎的方法論沒(méi)有太多的認知，可能因為國內發(fā)展時(shí)間還比較短，而美國已經(jīng)開(kāi)發(fā)好幾十年了。
3、實(shí)際操作方法的認知
國內一線(xiàn)員工用數據來(lái)指導工作運營(yíng)，比如產(chǎn)品、客戶(hù)、銷(xiāo)售等實(shí)際操作經(jīng)驗相對來(lái)說(shuō)少一些。一方面，因為發(fā)展時(shí)間短，另一方面，數據使用理念積累也相對較少。加之技術(shù)和業(yè)務(wù)的鴻溝巨大。工程師被硬性要求建數據系統，但他并不真正了解業(yè)務(wù)端;業(yè)務(wù)端對技術(shù)也不是非常熟悉，導致很多需求并不能直接用現有技術(shù)手段來(lái)實(shí)現。彼此的不了解，進(jìn)一步加劇了數據使用的緩慢。 很多公司從頭開(kāi)始做的時(shí)候，大量時(shí)間花在建設技術(shù)平臺的過(guò)程中。
技術(shù)平臺首先很復雜，需要各種不同的工程人員;第二，很多公司都是從頭摸索，但數據分析體系需要一系列流程和人才，每個(gè)都不能太薄弱，才能真正串起來(lái)。
許多國內的企業(yè)家，最開(kāi)始意識不到數據的價(jià)值;等意識到數據的價(jià)值時(shí)，他的期期望又往往很高。這種大鴻溝，也無(wú)法讓價(jià)值真正落地，甚至讓人們產(chǎn)生“這個(gè)價(jià)值是否真能實(shí)現”的質(zhì)疑，缺乏耐心。
什么樣的公司需要注意數據?
一般來(lái)說(shuō)，目前國內比較重視數據的是高客單價(jià)，重轉化的公司，比如互聯(lián)網(wǎng)金融、電商、交易平臺、SaaS、在線(xiàn)旅游類(lèi)的公司。這類(lèi)客戶(hù)客單價(jià)高，不是完全拼流量，如此創(chuàng )業(yè)者才有提高轉化的動(dòng)力。
宏觀(guān)的講，創(chuàng )業(yè)者會(huì )經(jīng)歷4-5個(gè)產(chǎn)品、企業(yè)的生命周期。
第一個(gè)階段，叫冷啟動(dòng)。這個(gè)時(shí)候公司特別早期，天使輪或者A輪，甚至融資還未成功。處在這個(gè)階段的公司，用大數據驅動(dòng)是一個(gè)偽命題——因為客戶(hù)數量有限，樣本性不足。他們需要更多地去了解潛在客戶(hù)的需求，去“求”客戶(hù)來(lái)用這個(gè)產(chǎn)品。
第二個(gè)階段—增長(cháng)前期，就是冷啟動(dòng)接近完成。有經(jīng)驗的創(chuàng )業(yè)者，會(huì )開(kāi)始布局和增長(cháng)有關(guān)系的一些核心指標，比如說(shuō)日/月活躍，留存度。這些指標的目的不是為了衡量產(chǎn)品當前當下的表現，而是為了未來(lái)做增長(cháng)時(shí)有可比較的基準。
并且，這些指標能夠告訴我們，什么時(shí)候我們應該去做增長(cháng)。產(chǎn)品本身沒(méi)有黏度的話(huà)，去燒錢(qián)做增長(cháng)，它不會(huì )真正地增長(cháng)起來(lái)。因為流失速度超過(guò)增長(cháng)速度。以前很多燒錢(qián)的企業(yè)能成功，是因為競爭沒(méi)有那么激烈，用戶(hù)沒(méi)有那么多種選擇。但是今天如果你的產(chǎn)品很差，留存不高，口碑也不好，燒再多的錢(qián)也不能獲得真正核心的自然增長(cháng)。
第三個(gè)階段是增長(cháng)期。這個(gè)階段就能看出來(lái)好的創(chuàng )業(yè)公司，和普通創(chuàng )業(yè)公司的巨大差別——效率。無(wú)論PR還是做活動(dòng)，都需要人力和時(shí)間成本。如何在增長(cháng)中，找到效率最高的渠道?這個(gè)我覺(jué)得，是創(chuàng )業(yè)公司之間PK的核心競爭力。
第四個(gè)階段是變現期。業(yè)務(wù)變現，要求很高的用戶(hù)基數。一般互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，其中一小部分高活躍、體驗好的用戶(hù)，會(huì )轉化為付費用戶(hù)。類(lèi)似一個(gè)漏斗，不斷地去篩，這里面就是要拼運營(yíng)的效率了。
比如說(shuō)，電商用戶(hù)的轉化漏斗一般是：訪(fǎng)問(wèn)——注冊——搜索——瀏覽——加入購物車(chē)——支付，或者到未來(lái)的退貨。
這是非常非常長(cháng)的一個(gè)漏斗，真正要做好數據化運營(yíng)，要對漏斗的每個(gè)環(huán)節持續地進(jìn)行追蹤。為什么呢?因為不能衡量，就很難去做增長(cháng)。
一個(gè)好的企業(yè)，特別是以后要做營(yíng)收的企業(yè)，必須要關(guān)注各個(gè)部門(mén)各個(gè)環(huán)節的轉化效率。這種轉化效率，要達成的手段，可以通過(guò)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的方法、產(chǎn)品改進(jìn)的方法、甚至客戶(hù)運營(yíng)的方法。而其中每個(gè)環(huán)節小幅提高，加在一起就是一個(gè)倍數的提高。這種倍增，如果沒(méi)有做過(guò)數據化運營(yíng)的人，很難體會(huì )到會(huì )有多大。
每個(gè)產(chǎn)業(yè)都有自己不同的KPI。比如 SaaS 行業(yè)，用戶(hù)注冊能不能成功，多么簡(jiǎn)單的問(wèn)題，但是很多企業(yè)可能會(huì )忽略;用戶(hù)注冊成功以后，你是否有定位自己的核心產(chǎn)品功能點(diǎn)，這個(gè)用戶(hù)是否使用了你的核心功能?哪些核心產(chǎn)品功能能讓用戶(hù)留下?哪些功能不能?這些都應該在產(chǎn)品分析里記錄，但如果沒(méi)有數據，怎么去分析?怎么去衡量呢?
這些東西很多美國公司都總結完了，都已經(jīng)用了十幾年了。這些經(jīng)驗，國內很多企業(yè)，可以模仿和學(xué)習，沒(méi)有必要再重新蒙著(zhù)眼睛走一遍，那是浪費時(shí)間和資源。
還有一點(diǎn)，企業(yè)應該運營(yíng)化。什么概念?就是說(shuō)，數據分析，它不是一個(gè)運動(dòng)式的，而是日常性事務(wù)——每天、每周、每月、每季度，我們都在看這些東西。不斷調優(yōu)、學(xué)習、促進(jìn)，這是一個(gè)很重要的過(guò)程。但是習慣培養蠻痛苦的，因為很多的創(chuàng )業(yè)者都很忙，哪有時(shí)間去看那些東西。
好的數據分析應該是是怎么樣的?
好的數據分析，能夠讓公司里所有人都獲益。它不是一種特權，不是只給公司里的一兩個(gè)人看，而是能夠讓公司里面各個(gè)運營(yíng)部門(mén)，特別是前線(xiàn)打仗的部門(mén)，能夠直接得到好處。普通只講戰略，只講大方向，只給CEO看，只給VP或者運營(yíng)看——這不夠。需要把它給工作在一線(xiàn)的員工，讓他們用起來(lái)。這個(gè)我覺(jué)得是區分一個(gè)數據驅動(dòng)型企業(yè)，和非數據驅動(dòng)型企業(yè)一個(gè)很大的區別。效率提升，是所有人提升，而不是一兩個(gè)人提升。
初創(chuàng )公司常見(jiàn)問(wèn)題
特別早期的公司，它們關(guān)注的東西非常標準化。比如說(shuō)，他們想知道新增用戶(hù)、留存用戶(hù)、強勢渠道、新用戶(hù)使用哪些產(chǎn)品的功能等問(wèn)題。
留存是一個(gè)創(chuàng )業(yè)企業(yè)想要成功，最核心，也最需要解決的問(wèn)題。有了留存率，就基本有了增長(cháng)率。早期拉來(lái)的核心用戶(hù)，一般留存度都比較高;后期拉來(lái)的用戶(hù)相對黏度比較低。比較成功的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，一般早期都是關(guān)注核心用戶(hù)，滿(mǎn)足了核心用戶(hù)的需求，再通過(guò)這個(gè)不斷往下擴散。所以說(shuō)，留存度還是應該得到更多關(guān)注的。
同時(shí)，也需要對留存用戶(hù)進(jìn)行分解。留下的用戶(hù)，一部分是新用戶(hù)，一部分是老用戶(hù)，看上去都是用同樣一個(gè)時(shí)間來(lái)衡量的，但實(shí)際上是不同的。很多創(chuàng )業(yè)公司，有時(shí)候沒(méi)有把它分來(lái)來(lái)看：比如留存用戶(hù)里面，有多少是新用戶(hù)，多少是老用戶(hù);老用戶(hù)留存率是什么樣的，新用戶(hù)留存率又是什么樣的?
拆解完了以后，就可以針對每種不同類(lèi)型的用戶(hù)運營(yíng)了。比如，它可以去分析一周來(lái)五天以上的用戶(hù)，使用哪些功能。
在產(chǎn)品早期，應該把產(chǎn)品的留存做好了，再去做新增，這樣創(chuàng )始人的精力會(huì )更聚焦。因為如果同時(shí)做拉新又做留存，就是分兵兩處，你就顧不過(guò)來(lái)。有了高留存也會(huì )對拉新有幫助，找到高留存用戶(hù)的獲取渠道，然后可以持續不斷的復制運營(yíng)。
第二點(diǎn)，你有了好的留存以后，你可以迅速的去做擴張。因為擴張完了，用戶(hù)會(huì )留下，你的增長(cháng)速度會(huì )加快。
我覺(jué)得產(chǎn)品冷啟動(dòng)之后，就需要有這種基礎的思維方法在里面;在增長(cháng)期的話(huà)，需要極端專(zhuān)注。
早期靠直覺(jué)，后期靠科學(xué)。
越早做一些數據鋪墊，我覺(jué)得對一個(gè)公司越有好處，它是一個(gè)不斷迭代和積累的過(guò)程。但是，不要本末倒置，不要上來(lái)剛能啟動(dòng)就做AB測試，沒(méi)有必要，因為你還沒(méi)有積累足夠的用戶(hù)量，由此分析的數據也沒(méi)有代表性。
我最后簡(jiǎn)單總結一下，數據分析的五個(gè)階段：
➤第一個(gè)階段，是什么都沒(méi)有的;
➤第二個(gè)階段，需要公司能夠回溯歷史：知道自己產(chǎn)品在發(fā)生什么，這是最基礎的、最原始的一個(gè)階段;
➤第三個(gè)階段，內部做產(chǎn)品、做運營(yíng)、做市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的人，需要問(wèn)為什么：這個(gè)階段，是預測，即預測某種人群，下面會(huì )干什么事，這樣能有針對性地，更好地去開(kāi)發(fā)產(chǎn)品;
➤第四個(gè)階段，是要有解決方案：就是我預測到了這組人會(huì )這么做，那么我給它一個(gè)更好的方案，讓它有更好的轉化、留存，帶來(lái)更好的拉新效果;
➤第五個(gè)階段，是優(yōu)化，多樣產(chǎn)品線(xiàn)如何能找到最好的平衡點(diǎn)：在價(jià)格、營(yíng)銷(xiāo)，產(chǎn)品設計，銷(xiāo)售各個(gè)角度有一個(gè)平衡點(diǎn)，這個(gè)平衡點(diǎn)是創(chuàng )業(yè)者的利益最大化點(diǎn)，也是用戶(hù)最喜歡這個(gè)產(chǎn)品的點(diǎn)。
這五個(gè)階段，需要花時(shí)間來(lái)不斷積累的，不要跳躍，跳躍往往失敗，從基礎做起。
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