干货 | B2B企业服务策略人常用这7个模型

纷享销客 ·  2022-7-4 23:30:30 关注

存量经营时代,流量红利逐渐消失,B2B企业服务管理者不得不面对流量贵、获客难的现状,将精力集中到如何提高转化率、如何留存客户和促成二次交易。从生产到营销,每个环节都需要适应新环境的新增长模式。以下是B2B企业服务策略人可以应用、会产生实际效果的7个模型。

一、 第一性原理

第一性原理的火爆得益于“钢铁侠”埃隆·马斯克。他曾在釆访中提到自己长期推崇的“第一性原理”思考法则:“通过第一性原理,我会回归事物最基本的条件,将其拆分成各要素进行解构分析,从而找到实现目标最优路径的方法。”

同样,B2B企业面临多种行业细分和不同业务形态,运营第一性原理,找到不同类型的B2B企业的共性和最根本的增长逻辑,可以找到新增长模型。

B2B企业新增长的概念为:以企业的差异化价值为基础, 能够作用于最终客户,向全价值链要增长的模式。它具有非常明确的底层逻辑:价值为本、全链精耕、赢盈并重。同时,新增长是精益化、数智化、可持续的增长。

二、B2B新增长飞轮

本着“价值为本、全链精耕、赢盈并重”的核心基础逻辑,可以展开B2B企业新增长飞轮。

越精准越独特的价值主张,越能够以更低的获客成本指导精准的开源,越能够以需求转化来指导一客一策的精准经营,越能够以更高的成交率让客户成功。同样,越是成功的客户越能给企业带来更高的复购/转化率,从而强化价值主张,形成了一个新增长飞轮的良性循环。

三、RFM

RFM是衡量用户价值常用的工具,R(Recency)表示客户最近一次购买与当前时间的间隔,F(Frequency)表示客户的购买频率,M (Monetary)表示客户的消费金额。

以这三个指标为坐标轴,可将空间分为八部分,即客户的八大类型,根据不同的客户类型采取相应的措施,促进决策,帮助企业找到优先级,将资源发挥到最大的效果。RMF是精细化的运营方向。

四、内容营销5A模型

内容营销5a模型是科特勒以5a客户行为路径作为基础所梳理出来的一种数据指标,这一模型主要包括5个方面的内容,分别是了解(aware),吸引(appeal),问询(ask),行动(act),拥护(advocate)。

这一理论认为一个品牌从用户刚刚了解一直到用户成为忠诚的粉丝,需要经过5个阶段,分别是品牌了解阶段,品牌吸引阶段,品牌问询阶段,品牌行动阶段和品牌拥护阶段。在不同的阶段所能够采取的策略是不一样的,企业需要不断提升品牌内容,能见度吸引度和获客率,这样才能够使得更多的客户能够成为企业的忠诚粉丝,并进行针对性的优化。

应用内容营销5A模型,要从内容能见度、内容吸引度、内容引流力、内容获客力、内容转粉力5个方面入手,这5个部分是循序渐进的,而且每一个部分都不可或缺,拥有自己的独特特点。

五、PDCA循环

PDCA循环又叫戴明环,是全面质量管理所应遵循的科学程序。全面质量管理即管理活动的全过程,从制定计划到实现、总结经验,整个质量管理按照PDCA循环运转。

P(plan计划):分析现状,找出问题,设定目标,提出对策和解决方案。

D(Do 执行):执行具体的解决方案,采取有效行动。

C(Check 检查):总结执行计划的结果,确认实施方案是否达到目标。

A(Action 行动):对检查结果进行处理,将成功的经验固定成标准化流程并进行推广;失败的教训要规避,处理遗留问题。未解决的问题放到下一个PDCA循环。

良好运转的PDCA循环,可以使管理工作不断完善、创新发展,以预设好的轨道理顺管理层和基层的思路,规范他们的行为,并重视辅导和反馈,一起进步。

六、KISS复盘法

KISS是一种科学的项目复盘方法,可用于项目复盘、个人复盘,以促进下一个项目更好地进行。

Keep(可以保持的):复盘这次活动中做的好的,后续的活动能够继续保持的动作。

Improve(需要改进的):哪些环节/因素导致活动出现了不满意的地方,需要在后续活动中进行改进的。

Start(需要开始的):哪些环节在本次活动中没有实施,而后续需要开始做的。

Stop(需要停止的):哪些行为是对活动不利的,需要停止的。

项目或活动结束后,无论是否达到预期目标,都要进行复盘,甚至可以在活动期间复盘,以及时改进,获得更好的结果。

七、A/B测试

A/B测试是指为Web或App界面或流程制作两个或多个版本,在同一时间维度,分别让组成相似的用户群组随机的访问这些版本,收集各群组的用户体验数据和业务数据,最后分析、评估出最好版本,正式采用。

在B2B营销领域,A/B测试可以用于营销页面或网站的比较。假设一个网站页面,使用黑色文本或蓝色文本,哪个可以增加网站的转换率,就向用户展示两个版本,进行A/B测试,然后比较结果。

评估测试结果具有一定难度,必须排除所有环境干扰后进行指标比较。并且随着数据的变化持续评估,直到统计结果有足够的可信度。

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