《8000字长文,1条流程,5个阶段,6项运营构建To B产品运营体系!》
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2021-10-15 12:45
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“ To B产品运营体系是从1条流程开始,经过5个阶段,采用6项运营最终达成想要的结果”
互联网圈流行一句话“产品像生孩子,运营像养孩子”,这句话有它一定的道理,但不完全准确,这样会将两者的关系分割开来,正确的应该是两者相互合作,梳理共同的目标,在产品的生命周期中不断的优化和调整
长时间以来,市面上谈论更多的是C端产品的运营,相关的自媒体和书籍也是C端的内容比较多,而对于B端产品的运营则比较少,加之B端客户行业属性、企业文化的不同,没有一套相对标准的运营体系,造成现有相关从业者的困惑。
最近我自己也一直在思考To B的产品究竟要如何运营?不同行业属性的客户运营的侧重点是什么?面对外部客户和内部客户产品运营的区别又在哪里?
带着这些疑问,翻阅了市面上相关C端产品运营的书籍,传统的市场营销、销售类相关书籍,结合自身多年企业信息和产品服务的经历,总结了一套运营体系,这套体系可能适应于围绕企业业务运营的相关产品,如ERP,SRM,HCM,CRM,WMS,OA,协同办公一类的产品。
接下来,我们一起来全面认知To B的产品运营体系,限于篇幅和阅读体验,本文会对整个运营体系的概览进行讲述,具体每种运营类型的阐述后文分享。由于本人经验有限,不对之处还望各位海涵和指导。
《从零开始做运营》中说“一切能够进行产品推广,促进用户使用,提高用户认知的手段都是运营”; 《运营之光》中说“运营是帮助产品和用户建立关系,以及更好的维系这种关系,所需要使用的一切干预手段”
其实,产品和运营都是为了更好的服务用户,“产品生孩子,运营养孩子”,产品“生”之前,想好怎么“养”,运营“养”之前,想好怎么“生”。两者是相互协作的关系,都要从站在产品生命周期的宏观角度去看待问题,共同一条心,做好本身的工作,为用户提供价值。
探索期:运营的目的不是获取大量客户,而是准备好产品的亮点和素材,聚焦能够服务好的客户,把一些暂时没能力服务好的客户在早期暂不服务 成长期:用一切手段曝光品牌、各类渠道铺设,围绕产品的标杆案例、话题、促销活动触达目标客户;对已经使用的客户,经营好客户关系; 成熟期:匹配企业资源,精细化运营,维护客户关系,强化品牌形象,构建案例册、书籍等知识库,推动客户复购; 衰退期:通过各种手段强化品牌,案例,服务,减少客户流失,同时产品进行转型升级,重新占领客户心智。
工具类产品:钉钉,可以采用品牌运营提升品牌曝光度,通过活动策划,举办生态伙伴峰会,加强与合作伙伴关系及行业知名度,比如2021年生态伙伴钉峰会; 平台类产品:To B的电商平台,像找塑料网,找钢网等,他们的运营一般会分为品类运营、商品运营、供应链运营等。
数据分析思维:运营后的效果好不好,复盘数据可以告诉我们问题出在哪里,也能够帮助我们更好的了解客户; 框架式思维:建立自己的框架式思维,尝试在自己可能会经历的场景都使用框架进行思考和表达,比如解决问题的思路是:问题-原因-解决方案。 产品思维:基于产品定位和核心价值来做运营,把握核心需求,对于非核心需求懂得放弃和排序。 文案写作技能:提升文案写作能力,做好标题,开头,结尾写作技巧,引导客户完成特定行为,也就是转化
高级运营:能够通过内容运营、活动策划、渠道推广等手段获得具体产出,甚至知道公关、品宣如何操作; 初级运营:往往模仿照搬,无法为运营的结果负责,也不知道如何调动用户积极性,对公关和品牌宣传的知识完全没概念。
1条流程:基于客户旅程的To B产品运营流程 5个阶段:获客期-成交期-使用期-复购期-流失期 6项运营:品牌运营,渠道运营,客户运营,内容运营,活动运营,数据运营
整个运营体系基于产品定位,产品价值搭建包括品牌运营、内容运营、活动运营、渠道运营、客户运营和数据运营。 品牌运营中有内容,内容运营中有品牌; 品牌运营和内容运营均可以通过活动运营的方式进行; 品牌运营、内容运营和活动运营都要通过渠道触达客户; 所有的运营类型都离不开数据运营的统计分析;
基本信息:公司介绍,产品介绍,解决方案和客户成功案例 动态内容:企业新闻,客户咨询,行业分析,客户案例 质量内容:白皮书,书籍,课程等
业务思维:熟悉本领域或公司的业务模式; 流程思维:熟悉公司的具体业务运营流程,涉及到岗位,职责,角色等; 指标思维:明确指标的意义以及构建指标体系的能力; 框架思维:具备数据运营的知识体系,方法、策略和解决问题的技巧;
指标类型:行为指标,客户指标,产品指标 选择指标:北极星指标 指标体系:基于某一目标的指标体系
明确目的和思路:确立需求和目的,明确分析思路和策略 数据收集:各种数据来源的收集,包括业务数据,日志数据,埋点数据 数据处理:数据的清理和数据加工 数据建模和分析:数据模型的建立(RFM模型,AAARR模型等)和数据分析(如,多维度分析,对比分析等) 数据展现和报告:明确数据展现形式和数据报告的制定 执行和反馈:数据运营的建议的执行以及执行结果的跟踪和反馈
应用层:日常和专题数据分析的数据的展示和应用 数据建模:对数据仓库的数据进行深度建模和挖掘 数据仓库:通过ETL加工的数据存储在数据仓库,主要分ODS,DW,DM层 数据源:主要是业务数据,日志数据,卖点数据;
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积累了7年的产品运营实操经验,期间经历过从小公司到中型公司、从To C到To B的产品运营工作,主导过从0到1的产品,深知不同类型产品在不同阶段的运营要点。