SaaS企业要想实现客户成功，先得搞定这些东西！

吴继业 GrowingIO  拓扑社编辑丨拓扑社  蔡瑁

SaaS企业要关注哪些核心指标？

2015年被称为中国企业服务元年，企业服务如雨后春笋一般蓬勃发展。

关于SaaS云模式，图左边是Single Deal模式，传统销售IT产品的公司，会在前期收高额的费用，之后每年会获取数据库升级和维护费用，用户最初的投入非常高。右边是SaaS企业现金流，一开始y轴是负的，代表在前期会投入市场成本、教育客户成本，引导培训，让客户习惯SaaS服务，等客户通过培育成为平台付费客户后，可以看到负盈利变成正。

SaaS平台一般采用云模式，在这个模式下可以快速扩张，服务更多客户。如果客户的数量可以规模化增长，以及能控制CAC（获客成本），引导客户长期使用平台，那采取这种模式后盈利曲线会非常陡，能够快速迭代产品、修复系统问题、增长客户数量。

LTV (life time value) 生命周期总价值，指的是客户在平台使用时间的长短。一般LTV越长，客户在平台贡献的收益越高。一个成功的SaaS模式，LTV要大于CAC三倍。因此客户在平台停留时间越长越好。

想盈利，SaaS企业要精细衡量整个漏斗

SaaS企业的漏斗模式与传统的不尽相同。漏斗上方都是让产品的受众转化为客户，从而让客户签单，让客户习惯SaaS产品的功能。但不同的是，客户初期使用SaaS软件时付出的费用很少。因此SaaS软件盈利方式有两种，一是希望客户在平台上停留时间更长，二是促进客户购买、增购、复购，交叉销售更多产品给客户，引导客户消费。因此企业需要精细化衡量整个漏斗。

01 漏斗的上半部分

首先需要了解SaaS产品的留存。

留存指的是客户在第一天使用产品之后，第二三天有没继续使用，可以看到图中两个产品的留存不同。A产品留存率在12%-15%左右，B产品在30%-40%之间，在后期还有向上的趋势，说明B的留存好于A。

留存越高，用户活跃度越高，LTV被延长的就越久。

其次要分析每个产品功能对留存的影响。我们对SaaS服务的功能进行了统计。下图列出了SaaS功能的占比和趋势，可以看到蓝色区域占比比较高。通过计算留存的方式，可以找到留存率最高的功能点，就可以引导客户使用这些功能点，从而提高用户留存。

接着要引导客户使用留存最高的功能。下图中，功能A的留存在六天后是20%左右，是留存最好的功能，次好功能的留存是12%到13%左右。一旦找到SaaS中留存最好的功能，就应该尽力在客户熟悉平台时，引导客户使用这个功能，从而提高客户留存。知道留存度高的功能后，也就找到了product-market-fit，有了PMF就可以规模化增长。举个例子，在LinkedIn上，新用户在第一个星期加入时连接了5个用户，那他的留存度、使用度和活跃度会远远大于小于5个社交关系的人群。这个发现帮助LinkedIn从2003-2009年客户基数飞速增长。

最后是开始做增长。

一是打磨改进注册流，创建用户注册失败分群。要让注册流非常顺滑，需要不断监测每一步的客户流失率。下面这个案例创建了注册失败的用户群体，用来研究为什么会注册失败。首先创建用户分群，用户在第一个注册页面填信息的时候数量是大于0的，用户激活邮件发送这步的区间是等于0的，完善页面信息数大于0。有了分群之后，可以通过用户细节的操作来分析哪一步的注册遇到了阻力。

二是通过用户细查，查找用户注册失败的原因。图中可以看到用户细查功能，从打开页面点击注册，到注册时输入了邮箱，姓名、手机等，我们不记录客户信息，而是记录了这个操作。这个用户点击了注册按钮进入了下一个页面，他开始反复输入邮箱和密码，重复做了三次。GrowingIO发现了产品在注册过程中存在不合理的地方，应该是马上调到第三个页面让客户输入公司信息完成注册。

在这个过程中，显然登录这一步有不合理，我们就把这个去掉了。

再分享一个案例，GrowingIO曾做了一个酷炫的产品介绍动画，放在了首页的免费注册上面，之后发现注册量下降，点击率上升。这时候我们意识到分流了，不应该放这个动画，这个做法把首页用户一部分分流到视频，一部分分流到了注册。注册流中的原则是，尽量让用户集中在注册流程上，不要在流程中放任何的出口。在整个过程中多看用户的每一步操作，理解用户是怎么使用产品的。产品设计人员一般对互联网产品有多年经验，不一定知道小白用户会卡在哪里。我们要花很多时间把注册失败的人找出来，看他们在注册和使用产品过程中，有哪些步骤造成了流失，在步骤中找出流失原因，才能很快改进产品。

这张图是吸引客户SaaS漏斗中上半部分经常会遇到挑战的地方。在销售运营的时候会发现有很多线索，但并不知道在这些线索中哪个客户对产品有兴趣。因此

GrowingIO为每个销售做了销售看板，销售可以看到他所跟进的客户使用产品的度量，接着可以对他管理的客户进行优先级排序。

用户经常使用的产品功能也是，越有粘性也越有机会让客户买单。

02 漏斗的下半部分

如何在产品中培养客户，让其复购和交叉销售。我们花了很多时间让客户买单，在使用过程中，我们给客户提供培训和上门支持，我们投入了非常高的CAC获客成本，这个时候我们不希望看到还没把之前的投入的成本拿回来的时候用户就已经流失了。在下图中我们对客户的健康度做了分析。这个数据背后有很多东西，比如客户使用频次，时长，功能的计算，有了这个模型能对客户进行排序，蓝色是使用的比较好的客户，红色是不太好的。在这个图里我们能进行配置，可以把最好最差的5个调成100个。对于使用不好的用户，要么进行培训，要么进行走访，理解客户需求，引导他们使用平台上留存度高的功能。

有了客户健康度模型之后还不够。健康度和温度之间的关系能帮我们更好销售。见下图，X轴是健康度，y轴是温度，用户健康度越低，使用频率越低，用户温度越低，购买意愿越低。我们可以做一个气泡图，每个气泡代表一个公司，把所有客户分布在四个象限之中。右上角的客户，购买意愿高，频次高，是非常优质的客户，我们希望这些客户尝试新的产品，会推出新功能让这些客户先使用。左下角是购买意愿低频次低的客户，我们就鼓励客户使用产品，引导客户用留存度高的功能，对客户进行培训。左上角是购买意愿高，使用频次不高的用户，我们让客户马上埋单，把用户变成客户，先鼓励用户购买之后再慢慢像右上角推动。右下角的区域，购买的意愿不高，使用频次高，这时候要了解原因，比如一些客户在平台上消耗了大量资源，但是付的钱不能覆盖成本。我们要找一些方法进行沟通，或者了解是不是多个人使用一个账号。在这上面我们会发现，按账号来卖的产品，有的用户经常多人使用一个账号。我们可以跟客户交流，给客户开更多账号等。

从收集用户行为开始，实现客户成功

我们的主要目标是让客户在平台使用的时间更长。那实现客户成功的好处是什么呢？

实现客户成功最大的挑战是收集用户行为。有了数据还要进行数据分析，分析结果指导企业针对用户行为积极主动的运作。能指导用户行为的结果才是好的分析结果。有了用户行为数据才知道用户是怎么使用产品的，最开始购买是靠这个产品能满足需求，持续购买是靠用户体验，我们需要知道用户是怎么使用产品的，从而提高用户体验。

比如一款团队协作SaaS产品，里面有很多功能模块，所有功能都要对用户行为数据进行收集。大家知道传统统计方法中，收集产品功能用户数据可以通过埋点来实现。但是实际操作比较复杂，产品经理想知道产品使用情况要通知数据分析师，数据分析师要找到数据报表，找不到的话需要工程师埋点，等代码上线之后才能得到这些数据。

考虑到整个流程很繁琐复杂，回国创业之前，我们想了一个简单的方法帮助产品经理收集和分析数据，通过无埋点的方式收集用户数据，不管是网页端客户端还是手机APP，都能全量采集用户行为数据，做出分析报表，帮助产品经理快速发现用户行为背后的内容，对产品进行新一轮的迭代，比较之前的结果，来分析我们的结果是正确的还是错误的。收集用户行为数据，判断用户行为信号，以及某个模块使用情况，所有信号都能让我们把用户分在不同象限内，采取不同行动。

本文作者是GrowingIO联合创始人吴继业，本文根据其演讲内容整理编辑。

吴继业，资深数据产品经理，现为 GrowingIO 联合创始人。曾就职于LinkedIn、eBay、HP等。在LinkedIn期间，领导数据分析产品团队，建立了可视化端到端的数据分析平台，曾经设计并主导研发了LinkedIn销售分析系统，用户分群及邮件推送效果分析系统，AB测试分析系统，公司舆情监测系统，数据 ETL 工具和数据可视化工具 。在 eBay 期间，主要参与eBay Internet Marketing数据集市的开发，负责SEM/SEO/Google Shopping Feeds 的广告投放效果的数据分析和追踪。

— 以下是现场Q&A部分内容 —

Q：前面提到了分析不同功能的用户留存，在用户使用整个产品过程中，如何区分是哪个功能导致用户留存？不知我这样理解是否正确？

A：需要看每个功能的用户留存，进行比较。看哪个功能的留存高，用的人多。

Q：功能一起上，看相同情况下每个功能点的用户使用情况？还是一个功能上完了，再上一个功能进行比较？

A：可以功能在一起进行比较。不要一个功能上完了，再上一个功能。只要确保比较这些功能的时候，时间区间是相同的就行。

Q：无需埋点就可以分析用户，我理解是growingio记录了用户的所有行为信息，所以需要什么纬度信息都可以随时提取，可以这样理解吗？

A：我们一次加载 GrowingIO 的 SDK。然后这个 SDK 会开始收集尽可能全量的用户行为数据，之后就可以根据需求，取出数据进行分析。

Q：我有一个关于产品定价策略的问题：假设我的产品有五个增值功能，是“把五个功能拼装成一个版本产品出售”还是“把五个功能都定一个价格让用户自己拼装需要的版本？”

A：个人的看法：SaaS 产品的早期，是在找 Product Market Fit 的过程中，在这个阶段很难拆分了卖。因为产品线比较单一，而且产品功能的留存需要达到一个稳定的状态。那么就不建议拆开来卖。Linkedin 的个人订阅服务，其实不同价位在功能上是一样的。但是在资源消耗上是不同的。比如个人订阅服务中有发送站内邮件这个功能，就是给 Linekdin 平台的陌生人发站内邮件。这个功能是一样的，但是数量是不一样的，就是按照流量消耗来定价。SaaS 产品的定价，通常是三个维度，流量的消耗，产品的功能，账号的数量。如果是考虑功能，根据产品功能的留存来定价，留存高的定价高，留存底的送，或者优化这个功能，甚至不是核心的功能要删掉。

Q：现在国内外做数据分析的公司很多，那这些公司之间的算法和模型主要区别在哪里呢？还是同质化比较严重？另外，growingio之后会专注一个领域深耕优化，还是会推出多个产品线满足不同方向的分析需求？

A：GrowingIO 会先专注一个领域深耕优化，比如数据采集这个领域，最到最简单，做到最轻量化，支持多个平台。对于数据分析，我们的创始人Simon 和我，还有其他团队成员比较熟悉企业SaaS服务，我们会先在这个领域发力。帮助 SaaS 企业收集用户行为数据，帮助销售运营，客户成功，内容运营，产品运营等，做行业模板。

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