B端產(chǎn)品設(shè)計師應(yīng)該了解的SaaS商業(yè)化策略

｜全文共 1687字，閱讀需要4分鐘

①

SaaS產(chǎn)品售賣模式

首先我們先簡單了解下SaaS產(chǎn)品。

SaaS：軟件運(yùn)營服務(wù)是（Software as a Service，簡稱SaaS）讓用戶能夠通過互聯(lián)網(wǎng)連接來使用基于云的應(yīng)用程序。因為不需要部署在本地和其服務(wù)模式，SaaS產(chǎn)品通常采用訂閱模式收費(fèi)。

SaaS產(chǎn)品的銷售額由流量、轉(zhuǎn)化率、客單價決定，所以想要提升銷售額可以分別從這三個方面入手：

① 花錢做推廣，擴(kuò)大流量；

② 優(yōu)化注冊、購買流程或其它方式提高轉(zhuǎn)化率；

③ 通過滿減、捆綁產(chǎn)品等方式，提高客單價。

但是眾所周知，目前流量紅利時代已過，且流量獲取成本較高，另外客單價由產(chǎn)品價值決定，一旦確定很難無緣無故進(jìn)行提價，客戶也不會買賬，綜上，若想提升銷售額，提升轉(zhuǎn)化率是個不錯的選擇，也是企業(yè)增長性價比最高的方式，好處有：

① 可以花同樣的錢起到更好地效果，提升ROI；

② 優(yōu)化轉(zhuǎn)化流程，提升用戶體驗和品牌滿意度；

③ 優(yōu)化過的轉(zhuǎn)化流程可以長久發(fā)揮作用，是可持續(xù)的。

②

探索轉(zhuǎn)化因子

假設(shè)客戶的某些操作行為對轉(zhuǎn)化起了正向促進(jìn)作用，這些行為我們稱其為“轉(zhuǎn)化因子”。

那么具體如何通過數(shù)據(jù)洞察客戶行為去提升轉(zhuǎn)化率呢？我們分為5步走：

· 第1步：定義客戶轉(zhuǎn)化的場景即客戶最終實(shí)現(xiàn)購買轉(zhuǎn)化的產(chǎn)品觸點(diǎn)。

· 第2步：收集客戶行為數(shù)據(jù)并分析，得出高頻操作行為場景。

· 第3步：用“相關(guān)性”統(tǒng)計學(xué)公式計算這些行為和轉(zhuǎn)化之間的相關(guān)關(guān)系，得出假設(shè)結(jié)論。

· 第4步：進(jìn)行實(shí)際測試驗證，看轉(zhuǎn)化率是否會提升，若提升則驗證假設(shè)并得出最終結(jié)論。

· 第5步：針對這些轉(zhuǎn)化因子涉及的頁面制定相關(guān)優(yōu)化方案。

〇 1.1定義客戶轉(zhuǎn)化場景

我們以阿里云云商機(jī)產(chǎn)品作為示例，先大概介紹下云商機(jī)：云商機(jī)是鏈接采購商和供應(yīng)商的一站式商機(jī)平臺，承載采購商的需求，最終促成雙方的交易達(dá)成。云商機(jī)用戶基數(shù)大，付費(fèi)客戶多，采用訂閱套餐方式售賣，是個典型的SaaS產(chǎn)品，接下來我們具體看看是如何探索轉(zhuǎn)化因子的。

首先定義客戶轉(zhuǎn)化場景，云商機(jī)有3個核心轉(zhuǎn)化場景，客戶在這幾個場景完成購買付費(fèi)，所以我們主要選擇這幾個場景作為下一步客戶行為數(shù)據(jù)獲取的“基準(zhǔn)點(diǎn)”。

〇 1.2 收集數(shù)據(jù)并分析

確定了轉(zhuǎn)化場景之后，接下來要看客戶成功轉(zhuǎn)化前都進(jìn)行了哪些操作行為，這里我們隨機(jī)取近7天100個成功轉(zhuǎn)化客戶通過AEM數(shù)據(jù)監(jiān)測工具獲取具體操作行為，另外為了進(jìn)行后續(xù)的相關(guān)性計算還要選取近7天100個未轉(zhuǎn)化客戶的有效操作行為作為對照。

若想通過AEM獲取轉(zhuǎn)化客戶的操作行為，首先需要拉取2個數(shù)據(jù)：客戶ID、購買時間，通過這2個數(shù)據(jù)我們可以在AEM中獲取客戶的操作明細(xì)，接下來選取每個客戶轉(zhuǎn)化前有效的4個操作行為（可自行定義數(shù)量，一般大于等于3個比較合適）。

拉取所有客戶的操作行為后再對這些操作行為進(jìn)行占比分析，發(fā)現(xiàn)3個行為場景占比較高，分別是：

另外同時也對每個客戶進(jìn)行了操作行為的鏈路繪制擬合（找到重合度較高的鏈路），結(jié)合上面得到的3個高頻操作行為場景后發(fā)現(xiàn)恰好有效擬合鏈路為：首頁-找商機(jī) ?? 商機(jī)詳情 ?? 詳情-付費(fèi)報價。

〇 1.3 得出假設(shè)結(jié)論

當(dāng)?shù)贸?個高頻操作行為場景后，再看這3個場景到底和轉(zhuǎn)化有沒有直接關(guān)系，接下來要用到一個統(tǒng)計學(xué)方法：相關(guān)性計算。目前很多工具都可以進(jìn)行相關(guān)性的計算，比如excel、阿里語雀等。

相關(guān)性計算時我們把是否轉(zhuǎn)化定義為1和0，然后看100個轉(zhuǎn)化客戶和100個未轉(zhuǎn)化客戶的操作行為是否有3個高頻操作行為場景，有則是1，沒有為0，然后分別去計算3個操作行為場景和轉(zhuǎn)化的相關(guān)性。

相關(guān)性計算后會有個指數(shù)，指數(shù)分為4檔，指數(shù)越高代表相關(guān)性越高，一般認(rèn)為指數(shù)r達(dá)到中（0.5-0.8）則認(rèn)為存在相關(guān)關(guān)系。通過計算最終得出：

“首頁-找商機(jī)”和轉(zhuǎn)化的相關(guān)性指數(shù)為0.65；

“商機(jī)詳情”和轉(zhuǎn)化的相關(guān)性指數(shù)為0.78；

“詳情-付費(fèi)報價”和轉(zhuǎn)化的相關(guān)性指數(shù)為0.80；

理論上我們可以確定這3個場景的確都和轉(zhuǎn)化有關(guān)。以及恰好這3個場景呈鏈路遞進(jìn)關(guān)系，所以我們可以認(rèn)為這是一條轉(zhuǎn)化的鏈路。

〇 1.4 測試驗證

得出轉(zhuǎn)化鏈路的假設(shè)結(jié)論后，接下來要證明我們的假設(shè)是否成立，需要選取一部分客戶進(jìn)行測試，這里可以使用“福格行為模型”來制定相關(guān)的的設(shè)計策略。

一句話概括“福格行為模型”就是客戶產(chǎn)生的行為（Behave）可以拆解為：動機(jī)（Motivation），能力（Ability），提示（Prompt）。

另外因為不同客戶會有一定差異，我們粗略將客戶分層為新老兩種，分別根據(jù)“福格行為模型”去拆解并制定對應(yīng)設(shè)計策略，最終得出針對新老客戶不同的引導(dǎo)和刺激方式以讓他們更多發(fā)生“轉(zhuǎn)化行為”。

詳細(xì)拆解見下圖 ??

基于以上最后確定新客采用新手引導(dǎo)方式，老客采用提供免費(fèi)報價權(quán)益刺激方式，讓他們盡可能多的發(fā)生上面得出的“轉(zhuǎn)化行為”。

我們通過灰度方式分別選取100個新客和100個老客進(jìn)行投放，7天后，我們回收數(shù)據(jù)進(jìn)行對比發(fā)現(xiàn)，近7天新注冊客戶的轉(zhuǎn)化率和老客戶轉(zhuǎn)化率均有所提升。由此我們可以確定云商機(jī)的確存在促轉(zhuǎn)化的因子，并且驗證了我們的轉(zhuǎn)化因子是對的。

〇 1.5 制定優(yōu)化方案

驗證了我們的假設(shè)之后，接下來我們要從兩方面制定進(jìn)一步方案：

1.針對3個轉(zhuǎn)化場景所有涉及的頁面進(jìn)行體驗優(yōu)化，保障客戶在使用產(chǎn)品時沒有任何卡點(diǎn)，體驗流暢；

2.前面通過“福格行為模型”確定的引導(dǎo)策略繼續(xù)實(shí)施加強(qiáng)，讓客戶更多發(fā)生“轉(zhuǎn)化行為”。

③

持續(xù)監(jiān)測并調(diào)優(yōu)

通過線上全量實(shí)施優(yōu)化方案后，來觀察產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率的變化，并針對客戶差異進(jìn)行精細(xì)化的分層運(yùn)營調(diào)優(yōu)方案，此處可以考慮使用RFM模型（數(shù)據(jù)分析中量化用戶價值常用的模型，主要由3個指標(biāo)構(gòu)成，即消費(fèi)時間間隔（Recency）、消費(fèi)頻率（Frequency）和消費(fèi)金額（Monetary）），具體各位可自行了解此處不做展開，另外還有一點(diǎn)值得一提的是隨著產(chǎn)品功能的迭代和發(fā)展，轉(zhuǎn)化因子并非一成不變，所以我們要定期重新獲取以保證轉(zhuǎn)化率持續(xù)提升。

④

結(jié)語

當(dāng)今時代SaaS產(chǎn)品的發(fā)展始終道阻且長，大家對付費(fèi)這件事還是比較慎重，以及互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，競爭激烈，若想提升營收，從產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率入手的確是一個性價比高且長期的方法。

不過值得一提的是并非所有的SaaS產(chǎn)品都有非常直觀明顯的轉(zhuǎn)化因子，有些可能不是產(chǎn)品功能層面的，而是產(chǎn)品所提供的服務(wù)，也可能是其它因素，這里需要大家進(jìn)一步去發(fā)現(xiàn)和探索。

另外本文上面提到的相關(guān)性計算方法也可以應(yīng)用到其它方面，如證明AB兩個設(shè)計方案哪個帶來的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化更好等，也值得大家深入挖掘。

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【1】回復(fù)“敏捷開發(fā)”——領(lǐng)公司產(chǎn)研培訓(xùn)分享會之敏捷開發(fā)宣貫90頁P(yáng)PT，含產(chǎn)研協(xié)作流程等實(shí)用指南。

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