前言

在ToB领域，客户从认知品牌到点击浏览，着陆页，注册转化，获取线索，成为商机，潜在客户，接触客户，产品展示/报价，签合同，交付，客户服务/续约，转介绍，整个客户全链路都属于B 端运营的阶段。

那么，To C运营的用户转化全链路是什么？我想你应该会想到：AARRR模型，获取用户-提高留存率-提高活跃度-获取收入-自传播。

同样，To B整个客户全链路也可以归纳为五个阶段：获客阶段-线索阶段-商机阶段（培育期）-付费转化阶段-客户成功阶段。

但是，B 端运营在每个阶段关注的数据指标，侧重点不同。

01

【从0到1建立数据分析指标体系底层逻辑】中以及提到过数据指标的定义，我们现在来回顾一下。“指标”即衡量目标的方法。而构成要素有维度＋汇总方式＋量度。

所谓的“数据指标”，简单来说就是可将某个事件量化，且可形成数字，来衡量目标，在日常工作中大家都会应用的到。在一定程度上，“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。我们在工作中会关注一些数据指标，如转化率，留存率，日活，月活等。

然而，在B 端运营中不同阶段营销活动有什么，又有哪些数据指标，什么样的数据指标是值得我们去关注的，或者是有效的，并且能帮助产品业务线找到自己的提升方向呢。

02

1）基于渠道数据（包括官网）、用户行为数据、活动数据等判断渠道质量，提高获客能力

渠道数据：

如：渠道转化漏斗为例

各个应用市场渠道统计为例：

官网数据：

以某软件官网数据为例

活动数据：

2）基于用户行为数据优化获客转化率

用户行为数据：

3）基于触点行为数据做线索质量权重归因，给用户打标签，用来后期针对性内容触达或者营销

触点行为数据：

1）基于新增数据进行客服回访，了解客户7要素，建立初步认知以及筛选有效线索

用户数据：

2）基于活跃度判断线索状态，进行客户分层管理

活跃数据：

3）基于搜索词给线索打标签，锁定用户搜索意图营销活动有什么，定制内容推荐

内容数据：

1）基于用户行为数据和标签交叉查询进行分群（分层）

用户数据：

2）基于内容数据和分群，包装最佳客户案例

内容数据：

3）基于分群分层，进行二次回访，确定客户意向度

客服回访数据：

1）配合客户分层，针对商机客户进行有效回访

客服营销数据：

2）联合市场活动，提升付费转化

活动数据：

3）关注销售数据，提升销售人员的能力

销售数据：

1）基于产品功能埋点，细化到分析客户状态，流失预警

用户数据：

2）进行客户使用产品状态观察以及用户反馈，优化迭代产品功能

用户行为数据：

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