先訂個小目標，看看這篇文章說了啥吧

　　如果說2015年是SaaS的元年，那么2016年就是SaaS的爆發年！經過了一年多的爆發式發展，處在風口的SaaS企業將會何去何從？流量獲取的價格越來越貴，SaaS企業精益化運營之路又該怎么走？

　　從現金流談SaaS行業特征

　　SaaS（Sofeware as a Service，軟件即服務）行業不同于傳統的行業，其資金投入與收益過程具有顯著特征。

　　下圖是一個SaaS企業客戶生命周期內的資金流模型，左下方的黃色柱體表示獲取用戶的前期巨大投入，包括市場部門推廣、銷售部門洽談以及技術支持的成本。上方的藍色柱體表示從客戶來的收入，SaaS行業一般按照時間定期收費。

　　SaaS行業用戶現金流模型

　　如果一家SaaS企業年收入是1000W，用戶流失率是30%，那么下一年就會流失300W的收入；當這家企業的年收入達到1個億的時候，下一年就會流失3000W的收入。當這家企業用戶增長速度達到瓶頸的時候，如果此時用戶流失率還像30%那么高的話，就很可能導致用戶或者收入增長停滯甚至倒退。

　　經過上面的數據分析不難看出，SaaS行業具有一系列顯著的特征，并且對業務操作產生了深刻的影響：

　　1. 獲取客戶成本高。獲取一個B端客戶需要市場、銷售、技術支持等多部門跟進，消耗大量人力、精力；

　　2.ARPA （客單價）很高。相比于To C產品，企業級服務客單價非常高；

　　3. 產品迭代需要要數據支撐。SaaS產品的每一次改進都需要從用戶角度出發，用數據衡量效果；

　　4. 用戶續約和留存是業務基石。SaaS行業，LTV（用戶生命周期內的價值）應該大于三倍的CAC（獲客成本），這樣才能提高效率。

　　針對這些特征，SaaS行業需要在以下四個方面進行深入探究：如何高效獲取用戶、如何激活和轉化用戶、產品如何迭代和優化、如何用數據驅動客戶成功。

　　探究一：如何高效獲取用戶

　　提高獲取用戶的效率，第一步要建立精細化的渠道追蹤體系；然后要衡量每一次內容、每一個活動的效果；最后要關注轉化的每一步，優化轉化流程。

　　1.1建立精細化的渠道追蹤體系

　　不同于以往拍腦袋主觀判斷渠道的質量，現在普遍使用UTM參數配置來追蹤用戶的來源。如下圖所示，UTM提供了五個可以自由配置的參數，方便我們追蹤用戶的廣告來源、媒介、名稱、內容和關鍵字。

UTM參數配置解析

　　通過UTM渠道追蹤體系，我們可以精準衡量內容營銷、社會化營銷、SEM、DSP等市場推廣工作的效果。

　　1.2衡量不同渠道的轉化效果

　　建立了UTM渠道追蹤體系后，開始日常投放和維護，然后對追蹤到的數據進行定期的分析。

　　衡量一個渠道的質量，可以從引流的訪問用戶量、跳出率、訪問時長、訪問深度等多個方面進行精細數據分析。

監測到不同渠道的轉化效果

　　在渠道評估的過程中，我們需要根據實際的業務需求和應用場景選擇合理的指標，持續性評估渠道的質量和引流效果。

　　1.3不同渠道的轉化漏斗分析

　　最后，我們需要對不同渠道的轉化率進行深度分析；不僅要知道總體的轉化率，也要知道轉化路徑每一步的轉化率，以便優化轉化路徑。

通過漏斗功能分析轉化效果

　　同時，我們也可以按照不同的維度拆分轉化率，例如廣告來源、瀏覽器、操作系統、用戶地區等等維度。

　　如上圖展示的兩個不同廣告來源新用戶的轉化率，除了總體的差異，轉化的每一步也各不相同，值得運營人員注意和思考。

　　探究二：如何實現用戶上手和激活

　　SaaS產品功能復雜，有一定的學習成本；SaaS企業需要在產品層面幫助用戶盡快上手。在這個基礎上，我們還要分析用戶關鍵行為路徑的轉化，激活用戶。

　　2.1用戶如何使用產品

　　一個SaaS產品會有不同的功能模塊，不同用戶對不同模塊的使用頻率、使用深度上都有差異。SaaS企業需要持續監測用戶在你產品上的表現，通過百分比堆積圖等形式觀察用戶在不同功能上時間消耗比例。

百分比堆積圖展示了不同功能占用時間比例

　　以上圖7月11日為例，用戶在不同產品功能上的時間消耗比例開始有了大的變化；有兩個新的功能的使用時間比重大幅度上升。SaaS產品運營的過程中需要對用戶的使用行為進行精益化的分析，洞察用戶的產品功能偏好以及變化趨勢。

　　2.2關鍵路徑轉化分析

　　用戶在使用SaaS產品的過程中，存在一些關鍵的路徑，例如注冊路徑、加載SDK路徑、支付路徑等。GrowingIO通過機器學習的方法可以快速識別出來用戶的轉化路徑，并且計算出不同路徑的經過人數比重。

智能漏斗功能

　　關鍵路徑的順利與否，直接影響著用戶能否被成功激活或者轉化；所以SaaS產品關鍵路徑的每一步都需要進行精細數據分析。一般我們借助”漏斗模型“來分析關鍵路徑的轉化情況。

　　下圖展示了一個SaaS產品注冊路徑。不難發現，注冊第二步到第三步之間存在明顯的流失，需要我們去深入分析。

轉化漏斗監測到的注冊轉化率

　　數據分析層面，我們可以將這部分流失的用戶分群出來，然后借助用戶細查查看用戶操作行為，分析原因。產品層面，最好的方法就是自己親自去注冊體驗一下。如果這一步是驗證手機號的操作，那么是不是用戶收不到驗證碼呢？還是提交驗證速度太慢了？這些細節問題都可能影響到最后的轉化效果！

　　三、如何迭代與優化產品

　　留存，顧名思義，就是用戶在你的網站/APP中留下來、持續使用的意思。通過產品留存分析，我們可以掌握用戶對不同產品功能的使用粘性與活躍度，從而進行產品迭代和優化。

　　3.1留存的三個階段

　　留存曲線分為三個階段：震蕩期、選擇期和穩定期。絕大部分新用戶在一開始的震蕩期就流失了，在選擇期部分用戶找到了產品的價值，然后慢慢穩定下來。

留存的三個階段

　　SaaS產品在設計的過程中就要考慮新用戶的留存問題，將核心價值功能盡可能直接地展示給新用戶，提升前兩個階段的留存曲線。

　　3.2 找到新用戶留存的關鍵功能

　　通過對比不同產品功能（功能模塊）的留存度，SaaS產品可以很容易發現產品的核心或者高價值點，留存度高的產品功能其價值也較高。

　　通過產品設計優化引導新用戶發現和使用這些核心功能模塊，盡可能早地為用戶創造業務價值，從而提升新用戶的留存率。

　　某SaaS企業發現創建過單圖或者看板的用戶群體留存度顯著高于其他用戶，于是在界面左上角顯著位置添加了【新建】按鈕，鼓勵新用戶創建自己的單圖或者看板。

　　3.3找到產品增長的Magic Number

　　在硅谷的增長黑客實踐中，有一組Magic Number(魔法數字)被人津津樂道。那么這組數字到底是一種怎樣的存在呢？

　　LinkedIn發現新用戶在一周內添加五個社交好友的話，它的留存度會非常高；

　　Facebook發現新用戶在一周內添加十個好友的話，它的留存度會非常高；

　　Drobox發現在兩個操作系統上登陸過的用戶，它的留存度非常高。

　　其實Magic Number就是一組用戶行為的組合，它揭示了用戶在規定時間內對某個產品功能進行了N次操作的狀態。那么如何找到SaaS產品的Magic Number呢？

　　通過機器學習的方法，計算出用戶的留存度和用戶行為（組合）之間的相關系數。如果系數在0.4-0.6之間，表示兩者正相關；如果系數大于0.6，表示兩者強相關。在正向相關的用戶行為（組合）中找到具有業務意義、可操作性的一組，作為促進你產品增長的Magic Number。

　　四、數據驅動客戶成功

　　為了提高用戶的留存、活躍，讓用戶續約，我們需要建立一套完整的客戶成功體系，并且用數據分析來驅動。

　　4.1客戶成功的邏輯

　　客戶成功的本質是精細化的客戶管理，通過客戶的“溫度-健康度模型”實現用戶分群。下圖的橫坐標“健康指數”代表用戶的活躍度；縱坐標的“溫度指數”代表用戶轉化的可能性。

”健康度-溫度“模型

　　我們需要對不同分群的用戶進行差異化的運營策略。左上角的用戶活躍度不高，但是付費轉化的可能性很高；我們需要對用戶加強培訓，提高其使用頻率。右下角的用戶非常活躍，但是付費的可能性很低，值得我們深入思考背后的原因。

　　4.2客戶成功的層次

　　理清客戶成功的思路后，需要從零搭建客戶成功分析體系，并且按層次分析。根據業務管理需要，可以分為三層：客戶總體、公司級別和用戶級別。

客戶成功體系

　　公司的高級管理層（CXO,VP級別）需要重點關注客戶總體情況，包括用戶的活躍度走勢、登錄賬號情況、訪問時長、關鍵消耗指數和總體健康度排名?？蛻舫晒浝硇枰攸c關注公司級別的健康度，包括對應客戶的產品關鍵模塊使用情況、客戶流失預測等?；鶎拥臉I務工作人員需要具體對接到個人，尤其是核心用戶的使用情況。假如一個CRM系統銷售總監都不用的話，那一線的銷售或者業務員也沒有動力去使用這個CRM；一個招聘軟件HRD不用的話，下面的HR也不可能用的很多。

　　4.3搭建客戶成功看板

　　理清客戶成功的層次后，我們需要搭建一套完整的數據看板，支持我們前面的邏輯和層次分析。

搭建的客戶成功看板

　　客戶成功看板應該包括：客戶總體的活躍度分析、公司各個模塊使用活躍度分析、核心用戶的活躍度監控。通過客戶成功看板的數據監測，及時發現可能流失客戶，介入干預，提高用戶留存。

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　　來源：搜狐科技

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