以用户活跃度为例,聊聊B2B群组分析
本文摘要:本文讲的是关于留存率的B2C群组分析——通过B2B群组分析,你可以确定不同群组和不同时间的用户活跃度和留存率之间的差异,并对下一步的产品策略与运营策略发生影响。在之前的文章中,我们评论了B2C的群组分析。我们首要得出群组分析怎么使你看到用户组之间的

本文讲的是关于留存率的B2C群组分析——通过B2B群组分析,你可以确定不同群组和不同时间的用户活跃度和留存率之间的差异,并对下一步的产品策略与运营策略发生影响。

在之前的文章中,我们评论了B2C的群组分析。我们首要得出群组分析怎么使你看到用户组之间的差异。然后,我们评论了群组分析怎么使你可以快速看到迭代效果。

虽然群组分析在B2C领域十分强壮,但它们很难在B2B领域中崭露头角。

这是为何?

这是因为与B2C产品相比,B2B产品显示出一些根本的结构差异。

事实上,在我与Blend产品分析师Ying Luo一同工作之前,我其实不知道B2B群组分析和B2C群组分析之间的差异!

为了更好地了解借款人员怎么与Blend进行长时间合作,Ying和我进行了一个真实的B2B群组分析。基于这些布景,在这里我将通过一组假设的例子,和我们聊聊B2B群组分析。

在本文中,我将首要介绍B2B产品与B2C的不同的地方,以及这些不同怎么使B2B群组分析变得困难。

B2B群组分析 VS B2C群组分析

B2C群组分析更简略,是因为这些产品往往有很多,安稳的用户流量和有规律的用户参加。

换句话说,通过激活日期可以轻松划分用户群,以取得类似于下图的群组分析。可以看到,这些群组规模很大,并且跟着时间的推移很容易看到趋势。

可是,企业B2B产品无法保证以下两点:

继续的新用户流:B2B产品通常有发布时间,很多用户将在一个时间点加入 频频的使用次数:许多B2B产品没有像Facebook或Instagram那样的日常用例

为何这会影响群组分析?

首要,假如你没有继续的流量,你无法再准时间分组。

因为假如准时间分,每一个群组的规模会不同,并且每一个群组严峻倾向于特定的客户子集。也就是说,当你进行B2C群组分析时,你可以假设每一个群组之间的要害差异是产品本身的状态。可是,在B2B群组分析中,你还有必要考虑群组本身的组成。

举个例子,假设在这段时间,ABC公司使用了你的B2B产品:

可以看到,关于ABC公司,每一个群组的状况简直完全相同。换句话说,假如你只看ABC公司,你会推导出你在这8周内发布的任何产品优化似乎都没有作用。此外,请留意ABC公司用户数量的最大峰值来自第1周。这种差异在某种程度上很重要!

现在假设这段时间,XYZ公司用户使用了你的B2B产品:

XYZ公司每一个群组的状况也根本相同。可是我们发现,整体来看,XYZ 公司没有ABC 公司的用户活跃度高。同时,XYZ公司用户数量的最大峰值来自第8周。

假如我们将这种分析汇总在一同会怎样?

好吧,我们成果如下:

假如没有每一个公司的基础数据,你可能会得出:产品在第1周比第8周更好,因为第1周的用户活跃度更高。

但实践上,差异只是因为用户组成不同!换句话说,构成每一个群组的用户群根本上是不同的。

无论产品怎么,ABC公司用户本身就比XYZ公司更加活跃。你只是可巧第一群组的ABC用户更多罢了。

因此,与B2C不同,B2B产品很难准时间分组。

其次,当你不能保证产品被频频使用时,就会很难精确地跟踪每日工作或每周工作周期,并且你可能需要使用更大的粒度。

例如,假设你的产品仅供财务团队用于完成工资单,这种状况每两周发生一次。你最终可能会看到如下所示的每日用户活跃度图表:

假如你试图以天为单位做群组分析,你可能会得到下面这个无意义的成果

每天的数据动摇太大,因此即便每一个群组的行为方式相同(每个月的第14天和第30天都有很多活跃用户),你也无法比较不同群组。

因此,不该该按天对B2B用户分组,应该用更大的时间规模。

然而,群组分析在B2B中仍然十分重要!

那么,你怎么对B2B产品进行群组分析呢?

B2B群组分析——最佳分组方式

假如你通过以下方式为B2B产品进行组合,你会得到独特有用的见解:

按客户属性(巨细,事务模型,方案) 按用户人物

首要,通过客户属性进行同类分组,你可以查看在B2B中提供的不同客户群。

例如,假设你的产品是营销支撑平台。你可能期望将具有集中营销团队的客户与散布式营销团队的客户进行比照,因为每一个客户可能有不同的需求。你的产品对集中式团队仍是散布式团队更有用呢?

此外,依据客户规模进行群组分析能够让你知道你的产品更合适大客户仍是小客户。

至关重要的是,你要了解你的产品在细分市场上的体现,因为这将抉择怎么确定你的产品道路图。

请记住,你作为产品主管的成功取决于产品/市场符合度,这本身取决于你创建的产品和你的方针市场。

此外,依据客户购买的方案类型分组是确定你的不同类型的产品各自体现的好方法。

例如,假设你以两种不同的方式提供产品:‘企业套餐’,以及‘个人搭配’。哪一种类型更有有价值呢?

除非你使用群组分析来划分这两中完全不同的客户群体,不然你将无法分辨!

除了按B2B产品的客户类型进行组合,你还可以按用户人物。

比如说:你是出售部门的产品主管。你在平台上有几个不同的人物:管理员,出售主管,出售员,营销人员和事务运营。

你应该按用户人物分组,以便了解不同人物是怎么使用产品。

这样,当你发布一个需求时,你可以确定它怎么影响每一个人物。然后依据不同人物的使用反响,抉择这个需求的迭代方向。

因为B2B产品很杂乱,所以你提供的某些功用可能会有利于某个人物,同时晦气于另外一个人物,这是不可防止的。

因此,通过群组分析可以权衡取舍带来的好坏!

B2B群组分析——最佳时间段划分

请记住,群组分析依赖于两个轴 群组(怎么拆分不同的群组)和时间(多久分析一次)。

我们现已评论了怎么更有用地为B2B分组。现在,我们来谈谈怎么更有用地选择时间切片。

考虑使用以下方法来减少分析中的误差:

选择更大跨度的时间切片 将时间与重大工作对齐

首要,在较长时间规模内读取工作可以下降分析中的噪音。

还记得我们之前的例子,财务用户可能每两周才使用一次吗?每日或每周时间片太嘈杂,无法发生任何有意义的见解。

我常常听到的一个问题是——假如你使用更大的时间块,你可能会错过在较小时间标准上的要害见解。

虽然这是一个有用的问题,但请记住,企业通常需要花时间来习气B2B产品的功用。

因此,每日或每周时间片在企业空间中通常无效。

其次,在确定怎么设置分析时,你应该针对每一个客户的重要工作确定基准时间。

将客户阅历的某个重要工作的时间而不是一个随意的日期设为初始时间片。

例如,考虑产品初次推出的日期。

一个随意的日期不会通知你用户使用你的产品的时间。

“自全国推出以来的天数”却可以通知你这些信息!因此,它更合适于观察群组的体现状况。

虽然B2B群组分析很难,但它可以带来难以相信的回报!通过B2B群组分析,你可以确定不同群组和不同时间的用户活跃度和留存率之间的差异。

要下降分析中的误差,你应该考虑两个轴:群组和时间片。考虑按客户属性或用户人物而不是用户使用日期进行群组划分。在准时间切片时,请考虑更大的时间片,并考虑以每一个客户发生的重大工作的时间为指标。

有任何不理解或者想要评论的问题,欢迎我们留言在评论区哦~

 

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