2b產(chǎn)品在進(jìn)行銷售獲客時(shí)，受高客單低轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù)模式影響，往往是每個(gè)行業(yè)從業(yè)者臉上滿不在乎，心里卻難以割舍的痛。

因?yàn)?b要想成交這件事相對2c業(yè)務(wù)來說，完全是不一樣的思維方式。

它需要與客戶充分溝通、融合，為客戶創(chuàng)造價(jià)值，這也注定2b企業(yè)的用戶生命歷程比2c要多幾個(gè)階段：漫長的無意識階段、認(rèn)知、興趣、偏好、購買，

之后又進(jìn)入了新的采購循環(huán)，即“考慮”、“偏好”。

近幾年在網(wǎng)絡(luò)上，也不乏有很多人寫過“2b產(chǎn)品的N種獲客方法”、“這幾種營銷方式，讓2b獲客更精準(zhǔn)”的內(nèi)容。

但其實(shí)說來說去，仍是換湯不換藥。

對于2b獲客個(gè)人覺得有效的獲客渠道，終究還是要回歸 搜索引擎 和 品牌建設(shè) 這兩種方式上。

其次像EDM這些在國內(nèi)并不太實(shí)用。

最典型的Oracle搞了一些“高客單價(jià)企業(yè)營銷自動(dòng)化”其中EDM被擺在非常重要的位置，那些使用的企業(yè)大多還是外企居多，至于好不好用，這還真的很難判斷。

再者2b企業(yè)在愛采購競價(jià)廣告投放，近年來獲客成本不斷水漲船高，同時(shí)也有很多人問我，“為什么很多時(shí)候，一天當(dāng)中賬戶花費(fèi)的不少，有很多訪問但就是沒有人咨詢業(yè)務(wù)？”

我們以 餐飲加盟連鎖品牌 作為案例對以上問題進(jìn)行研究分析。下面稱該品牌為“A餐飲”。

首先是定位問題，對愛采購競價(jià)賬戶進(jìn)行排查。

展現(xiàn)：當(dāng)天展現(xiàn)量30,000，展現(xiàn)的地域，時(shí)段，關(guān)鍵詞也與其他有咨詢量的日期各個(gè)維度展現(xiàn)無差異。

通過對各類詞明細(xì)查詢，發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵詞匹配度沒問題，搜索詞也基本正常。

另外，投放地域也均為可開展加盟的城市，那么也就不存在投放地域無法提供服務(wù)的問題。

同時(shí)展現(xiàn)結(jié)果中，該教育品牌及其他競爭對手創(chuàng)意內(nèi)容雷同，所以用戶看了該教育品牌頁面后，轉(zhuǎn)而進(jìn)入其他品牌可能會有，但概率上多少無從判斷，對此只能不斷的優(yōu)化調(diào)整。

所以展現(xiàn)這個(gè)環(huán)節(jié)的問題排查就已經(jīng)基本完成。

點(diǎn)擊環(huán)節(jié) 查詢，當(dāng)天點(diǎn)擊量為450，點(diǎn)擊率是1.5% 。因?yàn)閷@個(gè)行業(yè)接觸的少，所以也不太清楚這個(gè)比例是否合適。

再來看下無法訪問、頁面打不開，通過網(wǎng)站日志返回狀態(tài)碼查詢98%為200，抵達(dá)率89%，說明點(diǎn)擊訪問也不存在異常。

頁面 停留時(shí)間3分鐘／跳出率也未見異常22%，進(jìn)一步證明關(guān)鍵詞、搜索詞匹配度并無大礙。

這里需要注意的一個(gè)點(diǎn)是，頁面停留時(shí)間、跳出率為平均值，所以需要確認(rèn)下它們在各個(gè)分段，如時(shí)間0-60s、61-120s等的頻數(shù)占比，

避免因較大值出現(xiàn)影響最終平均值，進(jìn)而對問題排查出現(xiàn)遺漏。

惡意點(diǎn)擊，這里看一個(gè)指標(biāo)，即點(diǎn)擊／UV比約為1.22，只要不超過1.5惡意點(diǎn)擊情況都可以排除。

再則是對該渠道訪問IP地址進(jìn)行排查，大概6-7年前我剛接觸SEM的時(shí)候，我就覺得這個(gè)功能比較雞肋，因?yàn)镮P排除功能，除了對公司同事，進(jìn)行防誤點(diǎn)外，沒有太大可操作性。

IP來定位用戶位置，最多得到的是一個(gè)大概位置，源于IP地理信息庫的不準(zhǔn)確。

如果用戶使用代理服務(wù)器，服務(wù)器看到的是代理服務(wù)器的IP，服務(wù)器得到的是代理的位置信息，而不是用戶的位置信息。

即便我們會發(fā)現(xiàn)某些IP經(jīng)常來訪，未轉(zhuǎn)化，就判斷它為無效UV進(jìn)行排除，這種其實(shí)就是寧可錯(cuò)殺，也不放過的做法，并不夠嚴(yán)謹(jǐn)。

通過以上的內(nèi)容，賬戶端并未發(fā)現(xiàn)訪問未注冊的原因，所以我們只能從用戶訪問后的數(shù)據(jù)中尋找原因。

這里可能會遇的難點(diǎn)就是，我接觸過的傳統(tǒng)公司。他們對于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)往往都過于簡單，以至于在對業(yè)務(wù)問題進(jìn)行分析時(shí)，因?qū)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的缺失，導(dǎo)致對問題分析無法順利進(jìn)行。

好在A餐飲的網(wǎng)站在創(chuàng)建之初，就使用了第三方數(shù)據(jù)分析平臺，并對頁面所有行為進(jìn)行埋點(diǎn)。

為避免數(shù)據(jù)基數(shù)過小導(dǎo)致分析結(jié)果的偶然性，選取某1個(gè)月整月數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析，即通過愛采購付費(fèi)搜索渠道當(dāng)日訪問未注冊用戶，進(jìn)行用戶分群。

在未來各間隔天數(shù)內(nèi)注冊量分布，這些新增訪問未在當(dāng)日注冊用戶，在之后的第2天，第3天，第N天，各自產(chǎn)生注冊的用戶數(shù)量。

因?yàn)槊咳胀ㄟ^愛采購付費(fèi)搜索渠道訪問的用戶中新用戶占比約為85%。

2b的業(yè)務(wù)相比2c有一個(gè)漫長的無意識階段，也就是注冊咨詢、成交的行為周期會更長。

所以需要判斷這些當(dāng)日訪問未注冊咨詢的用戶，是否會在未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，產(chǎn)生注冊／咨詢行為。

鑒于該第三方數(shù)據(jù)分析平臺在進(jìn)行用戶分群時(shí)，在對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取時(shí)，“當(dāng)日訪問未注冊”這一類用戶條件篩選無法實(shí)現(xiàn)。

那么只能通過技術(shù)人員在數(shù)據(jù)庫中，進(jìn)行抽取。

最終得出數(shù)據(jù)，第一個(gè)高峰是在第4天有1.8%進(jìn)行注冊，而第7天出現(xiàn)高峰達(dá)到1.2%注冊，之后注冊量開始遞減，在第15天后則逐漸趨于0。

說明該類項(xiàng)目一般考慮到咨詢行為的周期在15天左右。

最終注冊／咨詢比例在5%注冊，該月整體點(diǎn)擊量約為12000+。

計(jì)算出獲取注冊／咨詢量在600條左右，平均計(jì)算下來，日均注冊／咨詢量在20條左右。

另外我發(fā)現(xiàn)這些在未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)，產(chǎn)生注冊／咨詢行為，有很大比重是通過其他來源方式進(jìn)入網(wǎng)站產(chǎn)生的以上行為。

這其實(shí)就可以很好理解最初我們提到的問題原因，也就是一天當(dāng)中有很多訪問的用戶進(jìn)來，卻沒有任何咨詢。

是因?yàn)椴糠钟脩粞舆t注冊咨詢，再次產(chǎn)生行為被記錄到了其他渠道上。

該賬戶當(dāng)月推廣花費(fèi)為180,000+，綜合計(jì)算單個(gè)獲取商機(jī)成本是在300元左右。

對于餐飲加盟類業(yè)務(wù)，因?yàn)榻佑|這類行業(yè)有限，所以我也并不是很清楚這個(gè)成本是高還是低。

但需更加關(guān)注的是這其中仍有95%用戶因?yàn)檫@樣那樣原因未完成注冊／咨詢。

從用戶增長的角度看，這或許是驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長點(diǎn)。

在搗鼓半天，仍然沒弄明白這個(gè)第三方工具如何對我要的用戶進(jìn)行篩選后，只能再次通過數(shù)據(jù)庫對符合條件的用戶抽取。

需要通過數(shù)據(jù)庫進(jìn)行隨機(jī)抽取的人群分別為通過愛采購付費(fèi)渠道進(jìn)入官網(wǎng)已注冊、未注冊的等量用戶ID。

分析兩類用戶群在特定行為下（點(diǎn)擊餐飲單品、投資收益、加盟意向等，下載白皮書等...）用戶量分布。

數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)內(nèi)容中，在未注冊中，點(diǎn)擊工作環(huán)境、招聘職位、職業(yè)發(fā)展等幾個(gè)模塊點(diǎn)擊分布占比遠(yuǎn)高于已注冊類用戶群。

可以判斷的是，通過愛采購付費(fèi)渠道引入訪問用戶中包含一定數(shù)量的求職應(yīng)聘者。

另外企業(yè)動(dòng)態(tài)、品牌月刊、市場活動(dòng)以及媒體報(bào)道，也是未注冊用戶相對已注冊用戶更加關(guān)注的模塊。

所以同樣可以判斷，通過愛采購付費(fèi)渠道引入訪問用戶中還包含了大多的行業(yè)調(diào)查者、以及競爭對手的訪問用戶。

根據(jù)數(shù)據(jù)占比情況還可大致計(jì)算出，通過愛采購付費(fèi)渠道引入訪問用戶中求職應(yīng)聘者，行業(yè)調(diào)查者、以及競爭對手用戶量約占日常通過該渠道訪問用戶的比例在68%左右。

最后才是需求用戶，約為32%。

這里可以進(jìn)一步確立驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長的節(jié)點(diǎn)。

1. 68%無效的無效用戶如何屏蔽，或如何避免該類流量的引入，降低獲客成本？

2. 上面提到注冊用戶僅有5%，那么實(shí)際具有業(yè)務(wù)需求的訪問用戶占比約在32%左右，如何提升注冊咨詢轉(zhuǎn)化率？

針對第一部分我們通過對日常全渠道引入的訪問用戶，基于用戶行為特征（數(shù)據(jù)指標(biāo)：／量），觀察不同特征下的注冊轉(zhuǎn)化率，找出低注冊率特征，

同時(shí)基于這些特征建立排除人群規(guī)則。

如通過對全渠道訪問用戶點(diǎn)擊行為分析用戶特征，如0-2次，3-5次，5次以上等對工作環(huán)境、招聘職位、職業(yè)發(fā)展等不同點(diǎn)擊次數(shù)的用戶群注冊率。

篩選出具備低注冊咨詢特征維度的人群，在愛采購競價(jià)投放等廣告廣告賬戶進(jìn)行排出。

因?yàn)闆]有對接愛采購競價(jià)推廣API，所以需要定期手動(dòng)更新對這些用戶進(jìn)行排出。

同時(shí)將在不降低預(yù)算的情況下，將核心詞進(jìn)行提價(jià)，保證核心詞全天在線且保持TOP3高位。

這樣做的目的，是可以在一天中最大化對行業(yè)需求進(jìn)行搶量，避免因展現(xiàn)時(shí)段／預(yù)算不足、排位不夠、延遲咨詢等問題，導(dǎo)致一天中無注冊咨詢成本波動(dòng)大。

上圖中，3月下旬進(jìn)行調(diào)整后可以看到至4月底，咨詢成本已可以保證較為平穩(wěn)的投放趨勢。

針對第二部分，需要基于用戶行為特征（數(shù)據(jù)指標(biāo)：／量），觀察不同特征下的注冊轉(zhuǎn)化率，這里需要將上面的兩部分用戶ID數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。

找出高注冊特征，同時(shí)基于這些特征找出提升注冊的值。

如通過愛采購付費(fèi)渠道引入訪問用戶咨詢彈框量分析用戶特征，彈窗0-2次，3-5次，5次以上等不同彈框次數(shù)的注冊率。

觀察出對注冊咨詢影響較明顯的特征維度，如通過愛采購付費(fèi)渠道引入訪問用戶3-5次彈窗的用戶注冊率率遠(yuǎn)高于0-2次的用戶注冊率。

那么應(yīng)以對該渠道用戶彈窗3-5次作為提升用戶注冊率的標(biāo)準(zhǔn)。

再基于以上分析結(jié)果對網(wǎng)站內(nèi)容策略，以及運(yùn)營策略進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整：

-通過愛采購付費(fèi)渠道引入訪問用戶咨詢彈框量保證3-5次；

-行業(yè)分析白皮書調(diào)整到導(dǎo)航第3個(gè)位置，增加用戶下載白皮書量至5次；

-....

采取的策略依次進(jìn)行，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，可以看到，4月的注冊咨詢量相比3月已較為穩(wěn)定，且保持一定增長。

2019年3整月注冊咨詢量536，4月整月注冊咨詢量增長至875，環(huán)比增加339條注冊咨詢。

總結(jié)：

該項(xiàng)目受數(shù)據(jù)采集維度較少，產(chǎn)品形態(tài)單一，且數(shù)據(jù)化不規(guī)范等制約，整體效果雖有所提升，但并不明顯，在此僅以案例對單一廣告渠道投放做拋磚引玉的作用。