初创企业如何获取客户?

时间:2020-08-07 10:26:52 经验访谈 我要投稿

初创企业如何获取客户?

  创业者如何高效获取客户,以及如何留住他们的话题,用户喜欢什么、讨厌什么,怎么才能留住他们?好在,随着科技的发展,这门看似“只能靠猜”的工作,已经可以通过科学来解决。以下是小编J.L分享的初创企业如何获取客户?更多热点创业项目欢迎您继续访问(www.oh100.com/chuangye)。

初创企业如何获取客户?

  为什么许多公司的数据分析流于形式?

  数据分析的主要差异表现在三个层面:

  1、价值的认知

  许多公司处于疯狂增长时期,大家一拍脑子做的决定,可能已经产生很多价值了。这种情况下,他们很难意识到数据决策能产生比暴力性增长更大的价值。

  2、基本方法论的认知

  意思是核心但简单的方法论。目前国内对基础的方法论没有太多的认知,可能因为国内发展时间还比较短,而美国已经开发好几十年了。

  3、实际操作方法的认知

  国内一线员工用数据来指导工作运营,比如产品、客户、销售等实际操作经验相对来说少一些。一方面,因为发展时间短,另一方面,数据使用理念积累也相对较少。加之技术和业务的鸿沟巨大。工程师被硬性要求建数据系统,但他并不真正了解业务端;业务端对技术也不是非常熟悉,导致很多需求并不能直接用现有技术手段来实现。彼此的不了解,进一步加剧了数据使用的缓慢。 很多公司从头开始做的时候,大量时间花在建设技术平台的过程中。

  技术平台首先很复杂,需要各种不同的工程人员;第二,很多公司都是从头摸索,但数据分析体系需要一系列流程和人才,每个都不能太薄弱,才能真正串起来。

  许多国内的企业家,最开始意识不到数据的价值;等意识到数据的价值时,他的期期望又往往很高。这种大鸿沟,也无法让价值真正落地,甚至让人们产生“这个价值是否真能实现”的质疑,缺乏耐心。

  什么样的公司需要注意数据?

  一般来说,目前国内比较重视数据的是高客单价,重转化的公司,比如互联网金融、电商、交易平台、SaaS、在线旅游类的公司。这类客户客单价高,不是完全拼流量,如此创业者才有提高转化的动力。

  宏观的讲,创业者会经历4-5个产品、企业的生命周期。

  第一个阶段,叫冷启动。这个时候公司特别早期,天使轮或者A轮,甚至融资还未成功。处在这个阶段的公司,用大数据驱动是一个伪命题——因为客户数量有限,样本性不足。他们需要更多地去了解潜在客户的需求,去“求”客户来用这个产品。

  第二个阶段—增长前期,就是冷启动接近完成。有经验的创业者,会开始布局和增长有关系的一些核心指标,比如说日/月活跃,留存度。这些指标的目的不是为了衡量产品当前当下的表现,而是为了未来做增长时有可比较的基准。

  并且,这些指标能够告诉我们,什么时候我们应该去做增长。产品本身没有黏度的话,去烧钱做增长,它不会真正地增长起来。因为流失速度超过增长速度。以前很多烧钱的企业能成功,是因为竞争没有那么激烈,用户没有那么多种选择。但是今天如果你的产品很差,留存不高,口碑也不好,烧再多的钱也不能获得真正核心的自然增长。

  第三个阶段是增长期。这个阶段就能看出来好的创业公司,和普通创业公司的巨大差别——效率。无论PR还是做活动,都需要人力和时间成本。如何在增长中,找到效率最高的渠道?这个我觉得,是创业公司之间PK的核心竞争力。

  第四个阶段是变现期。业务变现,要求很高的用户基数。一般互联网产品,其中一小部分高活跃、体验好的用户,会转化为付费用户。类似一个漏斗,不断地去筛,这里面就是要拼运营的效率了。

  比如说,电商用户的转化漏斗一般是:访问——注册——搜索——浏览——加入购物车——支付,或者到未来的退货。

  这是非常非常长的一个漏斗,真正要做好数据化运营,要对漏斗的每个环节持续地进行追踪。为什么呢?因为不能衡量,就很难去做增长。

  一个好的企业,特别是以后要做营收的企业,必须要关注各个部门各个环节的转化效率。这种转化效率,要达成的手段,可以通过市场营销的方法、产品改进的方法、甚至客户运营的方法。而其中每个环节小幅提高,加在一起就是一个倍数的提高。这种倍增,如果没有做过数据化运营的人,很难体会到会有多大。

  每个产业都有自己不同的KPI。比如 SaaS 行业,用户注册能不能成功,多么简单的问题,但是很多企业可能会忽略;用户注册成功以后,你是否有定位自己的核心产品功能点,这个用户是否使用了你的核心功能?哪些核心产品功能能让用户留下?哪些功能不能?这些都应该在产品分析里记录,但如果没有数据,怎么去分析?怎么去衡量呢?

  这些东西很多美国公司都总结完了,都已经用了十几年了。这些经验,国内很多企业,可以模仿和学习,没有必要再重新蒙着眼睛走一遍,那是浪费时间和资源。

  还有一点,企业应该运营化。什么概念?就是说,数据分析,它不是一个运动式的,而是日常性事务——每天、每周、每月、每季度,我们都在看这些东西。不断调优、学习、促进,这是一个很重要的过程。但是习惯培养蛮痛苦的,因为很多的创业者都很忙,哪有时间去看那些东西。

  好的数据分析应该是是怎么样的?

  好的数据分析,能够让公司里所有人都获益。它不是一种特权,不是只给公司里的一两个人看,而是能够让公司里面各个运营部门,特别是前线打仗的部门,能够直接得到好处。普通只讲战略,只讲大方向,只给CEO看,只给VP或者运营看——这不够。需要把它给工作在一线的员工,让他们用起来。这个我觉得是区分一个数据驱动型企业,和非数据驱动型企业一个很大的区别。效率提升,是所有人提升,而不是一两个人提升。

  初创公司常见问题

  特别早期的公司,它们关注的东西非常标准化。比如说,他们想知道新增用户、留存用户、强势渠道、新用户使用哪些产品的功能等问题。

  留存是一个创业企业想要成功,最核心,也最需要解决的问题。有了留存率,就基本有了增长率。早期拉来的核心用户,一般留存度都比较高;后期拉来的用户相对黏度比较低。比较成功的互联网产品,一般早期都是关注核心用户,满足了核心用户的需求,再通过这个不断往下扩散。所以说,留存度还是应该得到更多关注的。

  同时,也需要对留存用户进行分解。留下的用户,一部分是新用户,一部分是老用户,看上去都是用同样一个时间来衡量的,但实际上是不同的。很多创业公司,有时候没有把它分来来看:比如留存用户里面,有多少是新用户,多少是老用户;老用户留存率是什么样的,新用户留存率又是什么样的?

  拆解完了以后,就可以针对每种不同类型的'用户运营了。比如,它可以去分析一周来五天以上的用户,使用哪些功能。

  在产品早期,应该把产品的留存做好了,再去做新增,这样创始人的精力会更聚焦。因为如果同时做拉新又做留存,就是分兵两处,你就顾不过来。有了高留存也会对拉新有帮助,找到高留存用户的获取渠道,然后可以持续不断的复制运营。

  第二点,你有了好的留存以后,你可以迅速的去做扩张。因为扩张完了,用户会留下,你的增长速度会加快。

  我觉得产品冷启动之后,就需要有这种基础的思维方法在里面;在增长期的话,需要极端专注。

  早期靠直觉,后期靠科学。

  越早做一些数据铺垫,我觉得对一个公司越有好处,它是一个不断迭代和积累的过程。但是,不要本末倒置,不要上来刚能启动就做AB测试,没有必要,因为你还没有积累足够的用户量,由此分析的数据也没有代表性。

  我最后简单总结一下,数据分析的五个阶段:

  ➤第一个阶段,是什么都没有的;

  ➤第二个阶段,需要公司能够回溯历史:知道自己产品在发生什么,这是最基础的、最原始的一个阶段;

  ➤第三个阶段,内部做产品、做运营、做市场营销的人,需要问为什么:这个阶段,是预测,即预测某种人群,下面会干什么事,这样能有针对性地,更好地去开发产品;

  ➤第四个阶段,是要有解决方案:就是我预测到了这组人会这么做,那么我给它一个更好的方案,让它有更好的转化、留存,带来更好的拉新效果;

  ➤第五个阶段,是优化,多样产品线如何能找到最好的平衡点:在价格、营销,产品设计,销售各个角度有一个平衡点,这个平衡点是创业者的利益最大化点,也是用户最喜欢这个产品的点。

  这五个阶段,需要花时间来不断积累的,不要跳跃,跳跃往往失败,从基础做起。


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