GrowingIO 增长公开课第 15 期-揭发.pdf
如果说2015年是SaaS的元年，那么2016年就是 SaaS 的爆发年，经过一年多的爆发式发展，处在风口的SaaS企业将会何去何从？流量获取的价格越来越贵，SaaS 企业精益化运营之路又该怎么走？
SaaS（ Sofeware as a Service，软件即服务）行业不同于传统的行业，其资金投入与收益过程具有显著特征。下图展示了一个 SaaS 企业客户生命周期内的资金流模型，左下方的黄色柱体表示获取用户的前期巨大投入，包括市场部门推广、销售部门洽谈以及技术支持的成本；上方的蓝色柱体表示从客户来的收入，SaaS行业一般按照时间定期收费。只有当蓝色柱体累计等于黄色柱体的长度时，在这个客户上才能实现收支相同，接下来才开始盈利。
如果一家 SaaS 企业年收入是 1000W，用户流失率是 30%，那么下一年就会流失 300W 的收入；当这家企业的年收入达到 1 个亿的时候，下一年就会流失 3000W 的收入。当这家企业用户增长速度达到瓶颈的时候，如果此时用户流失率还像 30% 那么高的话，就很可能导致用户或者收入增长停滞甚至倒退。
经过上面的数据分析不难看出，SaaS 行业具有一系列显著的特征，并且对业务产生了深刻的影响：
- 获取客户成本高。获取一个 B 端客户需要市场、销售、技术支持等多部分跟进，消耗大量人力、精力；
- ARPA（客单价）很高。相比于 To C 产品，企业级服务客单价非常高；
- 产品迭代需要要数据支撑。SaaS 产品的每一次改进都需要从用户角度出发，用数据衡量效果；
- 用户续约和留存是业务基石。SaaS 行业，LTV（用户生命周期内的价值）应该大于三倍的 CAC（获客成本），这样才能提高效率。
针对这些特征，SaaS 行业需要在以下四个方面进行深入探究：如何高效获取用户、如何激活和转化用户、产品如何迭代和优化、如何用数据驱动客户成功。
一、如何高效获取用户
提高获取用户的效率，第一步要建立精细化的渠道追踪体系；然后要衡量每一次内容、每一个活动的效果；最后要关注转化的每一步，优化转化流程。
1.1 建立精细化的渠道追踪体系
不同于以往拍脑袋主观判断渠道的质量，现在我们用 UTM 参数配置来追踪用户的来源。如下图所示，UTM 提供了五个可以自由配置的参数，方便我们追踪用户广告来源、广告媒介、广告名称、广告内容和广告关键字。
通过UTM渠道追踪体系，我们可以精准衡量内容营销、社会化营销、SEM、DSP等推广工作的效果。
1.2 衡量不同渠道的转化效果
建立了 UTM 渠道追踪体系后，开始日常投放和维护，然后对追踪到的数据进行定期的分析。衡量一个渠道的质量，可以从引流的访问用户量、跳出率、访问时长、访问深度等多个方面进行精细数据分析。
在渠道评估的过程中，我们需要根据实际的业务需求和应用场景选择合理的指标，持续性评估渠道的质量和引流效果。
1.3 不同渠道的转化漏斗分析
最后，我们需要对不同渠道的转化率进行深度分析，不仅要知道总体的转化率，也要知道转化路径每一步的转化率，以便优化转化路径。
同时，我们也可以按照不同的维度拆分转化率，例如广告来源、浏览器、操作系统、用户地区等等维度。如上图展示的两个不同广告来源新用户的转化率，除了总体的差异，转化的每一步也各不相同，值得深思。（推荐阅读：步步为营，手把手教你用数据分析做好转化的每一步）
二、如何实现用户上手和激活
SaaS 产品功能复杂，有一定的学习成本；SaaS 企业需要在产品层面帮助用户尽快上手。在这个基础上，我们还要分析用户关键行为路径的转化，激活用户。
2.1 用户如何使用产品
一个 SaaS 产品会有不同的功能模块，不同用户对不同模块的使用频率、使用深度上都有差异，SaaS 企业需要持续监测用户在你产品上的表现，通过百分比堆积图等形式观察用户在不同功能上时间消耗比例：
以上图7月11日为例，用户在不同产品功能上的时间消耗比例开始有了大的变化：有两个新的功能的使用时间比重大幅度上升，这可以清晰告诉我们用户的功能偏好以及变化趋势。
2.2 关键路径转化分析
用户在使用 SaaS 产品的过程中，存在一些关键的路径，例如注册路径、加载 SDK 路径、支付路径等。GrowingIO 通过机器学习的方法可以快速识别出来用户的转化路径，并且计算出不同路径的经过人数比重：
关键路径的顺利与否，直接影响着用户能否被成功激活或者转化，所以 SaaS 产品关键路径的每一步都需要进行精细数据分析：
一般我们借助”漏斗模型“来分析关键路径的转化情况，上图展示了一个 SaaS 产品注册路径。不难发现，第二部到第三步之间存在明显的流失，需要我们去深入分析。
数据分析层面，我们可以将这部分流失的用户分群出来，然后借助用户细查查看用户操作行为，分析原因。产品层面，最好的方法就是自己亲自去注册体验一下。如果这一步是验证手机号的操作，那么是不是用户收不到验证码呢？还是提交验证速度太慢了？
三、如何迭代与优化产品
留存，顾名思义，就是用户在你的网站/APP中留下来、持续使用的意思。通过产品留存分析，我们可以掌握用户对不同产品功能的使用粘性与活跃度，从而进行产品迭代和优化。
3.1 留存的三个阶段
留存曲线分为三个阶段：震荡期、选择期和稳定期。绝大部分新用户在一开始的震荡期就流失了，在选择期部分用户找到了产品的价值，然后慢慢稳定下来。
SaaS 产品在设计的过程中就要考虑新用户的留存问题。将核心价值功能尽可能直接地展示给新用户，增加用户使用核心功能的频率，使用户尽早发现产品价值，提升前两个阶段的留存曲线。
3.2 找到新用户留存的关键功能
通过对比不同产品功能（功能模块）的留存度，SaaS 产品可以很容易发现产品的核心或高价值点，留存度高的产品功能其价值也较高。通过产品的设计，引导新用户发现和使用这些核心功能模块，尽可能早地为用户创造业务价值，从而提升新用户的留存率。
GrowingIO 发现创建过单图或者看板的用户群体留存度显著高于其他用户，于是在界面左上角显著位置添加了【新建】按钮，鼓励新用户创建自己的单图或者看板。
3.3 找到产品增长的 Magic Number
在硅谷的增长黑客实践中，有一组Magic Number（魔法数字）被人津津乐道。那么这组数字到底是一种怎样的存在呢？
- LinkedIn 发现新用户在一周内添加 5 个社交好友的话，用户的留存度会非常高；
- Facebook 发现新用户在一周内添加 10 个好友的话，用户的留存度会非常高；
- Drobox 发现在 2 个操作系统上登陆过的用户，用户的留存度非常高。
其实Magic Number就是一组用户行为的组合，它揭示了用户在规定时间内对某个产品功能进行了N次操作的状态。那么如何找到SaaS产品的Magic Number呢？
我们通过机器学习的方法，计算出用户的留存度和用户行为（组合）之间的相关系数。如果系数在 0.4-0.6 之间，表示两者正相关；如果系数大于 0.6，表示两者强相关。在正向相关的用户行为（组合）中找到具有业务意义、可操作性的一组，作为促进你产品增长的 Magic Number。
四、数据驱动客户成功
为了提高用户的留存、活跃，让用户续约，我们需要建立一套完整的客户成功体系，并且用数据分析来驱动。
4.1 客户成功的逻辑
客户成功的本质是精细化的客户管理，通过客户的“温度-健康度模型”实现将客户进行分组。下图的横坐标“健康指数”代表用户的活跃度；纵坐标的“温度指数”代表用户转化的可能性。
接下来，我们需要对不同分群的用户进行差异化的运营策略：
左上角的用户活跃度不高，但是付费转化的可能性很高，我们需要对用户加强培训，提高其使用频率；
右下角的用户非常活跃，但是付费的可能性很低，值得我们深入思考背后的原因。
4.2 客户成功的层次
理清客户成功的思路后，需要从零搭建客户成功分析体系，并且按层次分析。根据业务管理需要，可以分为三层：客户总体、公司级别和用户级别：
公司的高级管理层（ CXO,VP 级别）需要重点关注客户总体情况，包括用户的活跃度走势、登录账号情况、访问时长、关键消耗指数和总体健康度排名；
客户成功经理需要重点关注公司级别的健康度，包括对应客户的产品关键模块使用情况、客户流失预测等；
基层的业务工作人员需要具体对接到个人，尤其是核心用户的使用情况。
假如一个销售总监都不用 CRM 系统的话，那一线的销售或者业务员也没有动力去使用这个 CRM，所以对数据的检测和使用是自上而下的。
4.3 搭建客户成功看板
理清客户成功的层次后，我们需要搭建一套完整的数据看板，支持我们前面的逻辑和层次分析。
客户成功看板应该包括：客户总体的活跃度分析、公司各个模块使用活跃度分析、核心用户的活跃度监控。
不要等到客户已经决定不再续约的时候，才发现客户流失，为时已晚。我们需要通过对客户成功看板的数据监测，建构模型，提前发现使用频率降低等苗头，锁定可能流失的客户，及时沟通，最终实现客户的留存和回购。
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