企业|乔一鸭：数据分析对 To B 类企业的价值、瓶颈与实践( 二 )_腾讯|阿里|红利|互联网|拼多多

A 公司通过设计一个事件通过属性的扩充去覆盖所有请求。首先，梳理所有的接口，如果接口设计的很规范的话，就能够按照一定的清洗规则对接口进行切分，最后将 3000 个接口数据清洗转化为一个埋点事件，它具有的属性有员工 ID、一级分类接口、二级分类接口、具体接口名、产品版本、Event_value 、FullAction 等。其实，结合丰富的用户属性，如企业 ID、企业名称、企业规模、企业分组、企业付费类别、企业一级行业、企业二级行业、注册时间、开通时间、代理商 ID、企业开通账号数、购买账号数、独立用户 ID 等。通过事件属性和用户属性的交叉分析，实现对企业的精细化运营。
如此上千个事件整合为一个事件再配有详细的属性就可以解决了。每个业务线每个团队的人员只需要按照自己业务线的需求灵活配置出自己想看的企业指标数据就可以了。
打通 CRM 和数据分析平台，快速判断线索跟进优先级由于来自营销渠道的线索量大，CRM 系统通常记录客户基本情况，如公司名称、跟进状态、联系方式及客户所在地等；销售团队往往通过电话第一时间去判断客户需求、购买意愿，至于每条销售线索的处理优先级、哪些需求紧急、客户赢单的可能性大小，较难进行快速和客观判断。
这或许是对于任何一家有 CRM服务的企业都面临的问题，这家公司通过判断销售线索的跟进情况来判断优先级，比如 SaaS 公司产品 Demo 的注册、使用等行为数据，引入企业CRM系统，辅助销售进行快速判别。
CRM 系统客户基本情况（图片来源：神策数据）
以自身的产品为例，假设，A 公司非常关注用户在 Demo 上，“A 功能”、“B功能”、“C功能”、“D功能”、“E功能”等核心功能的使用情况，于是创建一条虚拟事件，如图所示。创建好后，通过后端 API 采集的方式将该条事件的计算结果（总查询次数）传入 CRM ，从而辅助销售团队去查看产品试用情况、快速判断用户需求和销售切入点。
1.优先联系总查询次数高的客户
如果客户的核心功能使用次数或总查询次数从申请试用后，一直保持一个比较高的趋势的话，说明这个潜在客户转化的可能性比较高，销售团队会高优先级联系这批客户。
2.根据最近登录时间判断客户的使用动态
优先选择最近登录时间比较靠前的客户，对于沉寂的客户，可以放低优先级，如果某个客户在沉寂一段时间后，某一天突然登录了，这时就可以及时跟进该客户，尽早掌握客户动态，确保最终的转化。
后来，销售人员在拿到有价值的信息后，有针对性跟进，在策略实施一个月后，销售线索的有效线索转化率提高了 6%，间接提高了最终的赢单率。
除此之外，通过客户分层管理，可以构建企业画像，实现客户全生命周期的支持与管理。
伴随企业服务全流程数据应用的启动阶段、粘性阶段、增长阶段和营收阶段四个阶段，每个阶段企业的关注点有较大差异，业务不会揭示问题，用户行为会揭示问题。用户行为为企业服务增强客户黏性、提升客户满意度，构建用户为中心，保障客户续约率和提升 NPS（净推荐值）有着不可低估的价值。

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