最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

To B业务数据分析系列三:To B 业务数据指标

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2019-11-15 22:00:53 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
导语 To B or Not to B, there is not a question. 系列一和二篇我们聊了下To B 业务是什么,它的产品路径是怎样的,To B 和To C 业务产品的异同点。那本文我们来聊聊To B业务数据指标究竟是什么….
To B or Not to B, there is not a question.
——(三)To B 业务数据指标体系
一、什么是to B业务?
字面上的意思是很明确的:“B”是Business,也就是商业,面向企业或者特定用户群体。比如当年的阿里巴巴B2B电商平台,就是将采购、供应双方进行连接,从而形成供应链电商体系。比如我们公司的腾讯云业务,企点等等。
站在产品的角度来说,to B并非从事商业活动的商业机构主体那么简单,而是很看中B端受众的决策者的需求,这个B类产品是否符合公司业务发展的需求。
二、To B 的业务模式
To B 的业务模式是,前期获取客户需要巨大的资金投入,包括市场推广费用,营销费用,技术支持费用等,而对客户来说,是一开始收取较低的费用或者免费使用产品,在使用产品的过程中需要付费或者续费,供应商需要在你的整个生命周期中去不断获取价值,通过这样的业务模式来开展to B 的业务。
三、To B业务的销售模式大不相同
一般来说,有两种to B 产品/服务的销售模式:
(1)以月费或者年费的形式获取收益:比如QQ包月会员,腾讯视频包月/包年会员等,这些类型的业务指标是按照每月/每季度或者每年来收费的,其财务指标记为MRR(月度经常性收益),ARR(年度经常性收益)或者ACV(年度合同金额)
(2)按照实际硬件消耗,即存储空间的使用量,占用的带宽或计算能力收费:比如腾讯云的流量带宽类产品可按实际使用量进行计费
四、To B业务关键数据指标
To B业务的指标体系,在业务发展的不同阶段所关注的是不同的:


       图中有小红旗标注的表示在每一个阶段,都有一个北极星指标(“North Star Metric” 北极星指标,又叫做“OMTM” One metric that matters, 唯一重要的指标。之所以叫北极星指标,是因为这个指标一旦确立,就像北极星一样,高高闪耀在天空中,指引着全公司上上下下,向着同一个方向迈进)。不要苛求完美,不要试图一步到位,寻找北极星指标也不是一道只有唯一解的数学题,指标之间是存在逻辑性的。例如:转化率只有在转化基数>0的情况下才有效,如果没有客户使用产品,无法谈论转化率;病毒性传播也只有可量化的基础上才能衡量,口口相传的传播无法衡量。
To B 的指标可分为以下两个方面:财务侧指标和客户侧指标
       为什么要这么划分?这跟业务的销售模式有很大的关系。财务侧指标与业务侧指标之间的是有区别的,财务数字是对公司过去以及现在的业务成果进行描述,要对公司的实际情况加以了解,财务和业务指标需要互相印证。
       To B 很大程度上是KPI驱动的,财务侧指标便于管理层了解业务成果,而客户侧指标便于了解业务运行状态是否健康。
  • 财务侧指标:MRR,ACV,流失率,LTV,CAC,LTV/CAC
(1)MRR,ACV:To B 业务最是影响ACV或ARR的三个指标:新增客户;续费留存客户;流失客户。总体收入中有多少是新增客户的收入,有多少是留存客户通过续费获取的,有多少是由于客户流失所造成的损失。通过这些客户带来或流出去的收入,我们就可以计算MRR 或者 ACV了。
(2)流失率:
流失率 = 流失客户数量 ÷ 客户总数量
这个指标与业务发展的不同时期以及不同的客群下,所带来的影响是不一样的。
        付费和免费客户群的流失率应分开考虑,免费客群流失指免费客户注销或者在一段时间内不再使用免费产品;付费客群流失指付费的客户不再付费或者降低了付费能力。因此,这里的一段时间选择,也是很重要的。
        举个栗子,业务初期,假设每月的客户流失率为5%,意味着每个客户的平均使用寿命为20个月(100/5),这就是用于计算客户终身价值的依据(20个月*每个客户平均每月创造的营收)。初期的你只有100个客户,那么每个月仅仅流失5个客户,找回5个客户看起来是很简单的事情,但随着业务的不断发展扩大,当你有1个亿客户的时候,那么5%的流失率意味着你每个月有500万客户流失了,这是一个巨大的数据,尤其是当你的公司客户增长速度已经达到一个瓶颈的时候,流失率就变得很是重要了。
       再看下面这个例子:如果第一个月的客户数量为100个,当月预付10元,那么第一个月的总收入为1000元,以后逐月客户流失率为5%,预付金额每月增加10元,5年内客户总收入的变化值如下图所示。


       可以清楚的看到,最初增加的收入比客户流失带来的损失要多,但随着时间推移,客户流失率带来的损失逐渐变大,使得总收入呈现下降趋势。
      我们所说的流失率却并不仅仅指客户的流失率,还包括客户收入的流失率。比如腾讯云有多种产品,每个产品有不同的标配机型以及不同的价格,以腾讯云实例为例, 如果一个客户一年中的前6个月用一款计算型配置的包月实例,其价格为560元,而后6个月却只用了包月价格70元的标准型实例,那么这就意味着你客户收入的流失。客户的流失以及客户收入的流失都是需要监控的,都直接影响了最终的财务指标。  
(3)LTV:客户生命周期价值(life time value)
那么客户的生命周期价值是什么意思呢?这里有个公式来计算LTV:
LTV=客户生命周期*每个周期的收入或者客户平均收入,注意其单位是一致的
那客户生命周期如何计算?
平均客户生命周期=1/流失率,注意其单位是一致的
举个栗子:
a) 如果每月客户流失率为30%,表示33个月的客户生命周期为1/0.3
b) 如果每年客户流失率为30%,表示5年内的客户生命周期为1/0.3
要想得到更为精确的客户生命周期价值,那么还要纳入毛利润这个指标,即:
客户生命周期价值=客户生命周期*每个周期的收入或者客户平均收入*毛利润率
(4)CAC:获客成本
对于to B 业务来说,CAC不仅仅指获取客户注册的成本,还包括获取付费客户的成本。
CAC=(营销费用+推广费用)/注册或付费客户数
(5)LTV/CAC:好的业务其LTV/CAC一般大于3,否则这个公司是不算成功的。如果LTV<CAC,那么其实就是做一个客户亏一个客户。举个例子,比如你有1万的付费客户,销售加营销费用为2万元,那么一个付费客户的CAC=2块钱的,如果在客户的全生命周期,你都不能赚到6万块的话,那么你的业务或者策略需要要及时调整了。重要的要持续跟踪这一指标的变化情况,以确保形势向好。
  • 客户侧指标:客户获取指标、客户留存指标

To B业务客户生命周期
(1) 客户获取指标中,最为需要关注的是新增注册客户数以及注册客户中付费客户的比例,可以称之为新增注册客户付费渗透率。通过监控获客成本,注册客户数,付费客户数,日活/月活等,我们可以形成一张宽表,定时的数据监控可以让我们评估产品的营销效果。
(2)客户留存指标,关注客户留存率,在线时长,NPS
a)留存率:留存率其实与流失率是相对的关系,降低流失率其实也就是提高了留存率,流失率是to B业务是否能成功,是否有发展瓶颈的一个很重要的关键指标。通过监控客户留存率,来改进产品。
b)在线时长:通过客户在线时长的统计,来推动产品的改进,通过对比客户在线时长长和在线时长短的产品,可以发现产品间的区别,从而帮助提升产品的质量。
c)NPS:产品的净推荐值(Net Promoter Score),我们可以理解其为客户满意度
       这个跟to C 业务是非常不一样的,to C 产品一般不太需要关注客户满意度,而更关注的是产品的好玩性,普及性等指标。而to B 业务的客服团队,是需要对to B 产品及服务去进行回访的,调研每个客户有多大的概率去向其周围人推荐我们的产品。
       通过以上分析,不难看出,to B业务具有一系列不同于to C 业务的显著特征:客户留存是即使,获客成本高,产品/服务客单价高,产品迭代需要数据支撑。
       总而言之,做好了to B 业务以上的10个指标:MRR,ACV,流失率,LTV,CAC,LTV/CAC,新增注册客户数,新增注册客户付费渗透率,在线时长,NPS的监控,可以很大程度上说明一个产品/服务是否健康发展。
        当然,上述的指标只是笼统的,我们需要再细分场景下去,又可以把一个指标拆成多个,比如拆分客户来源,拆分行业,拆分产品等维度,这样每个指标每个渠道每个维度都可以做到尽早的监控与预测,当然这些要固化成报表定期滚动。通过数据指标的监控,可以很好的定位异常,找出原因,从而推动产品或服务的质量的改进, 最终驱动业务收入增长。
谢谢,欢迎指导!
作者:ating 腾讯数据分析师
来源:腾讯云

楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-4-19 20:28

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表