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以用户活跃度为例,聊聊B2B群组分析

每个人都是产品经理,我想昨天分享

本文是关于B2C组保留率的分析。通过B2B组分析,您可以确定不同组和不同时间的用户活动和保留率之间的差异,以及下一个产品策略和操作策略。产生影响。

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在上一篇文章中,我们讨论了B2C组分析。我们首先弄清楚组分析如何让您看到用户组之间的差异。然后我们讨论了组分析如何让您快速查看迭代。

虽然组合分析在B2C领域非常强大,但很难在B2B领域脱颖而出。

这是为什么?

这是因为与B2C产品相比,B2B产品显示出一些基本的结构差异。

事实上,在我与Blend产品分析师Ying Luo合作之前,我不知道B2B组分析和B2C组分析之间的区别!

为了更好地了解loane与Blend长期合作的方式,Ying和我进行了真正的B2B小组分析。基于这些背景,我将通过一组假设的例子与您讨论B2B小组分析。

在本文中,我将首先介绍B2B产品和B2C之间的差异,以及这些差异如何使B2B组分析变得困难。

B2B组分析VS B2C组分析

B2C组分析更简单,因为这些产品往往具有大量稳定的用户流量和定期的用户参与。

换句话说,可以通过激活日期容易地划分用户组以获得类似于下图的组分析。正如您所看到的,这些群体很大,随着时间的推移很容易看到趋势。

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持续的新用户流程:B2B产品通常具有发布时间,并且大量用户将在一个时间点加入频繁使用:许多B2B产品没有像Facebook或Instagram这样的日常用例

为什么这会影响群体分析?

首先,如果您没有持续流量,则无法按时间对其进行分组。

因为如果按时间划分,每个组的大小将不同,并且每个组都严重偏向于特定的客户子集。也就是说,当您进行B2C组分析时,您可以假设每个组之间的关键差异是产品本身的状态。但是,在B2B组分析中,您还必须考虑组本身的组成。

例如,假设在此期间,ABC使用了您的B2B产品:

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如您所见,对于ABC,每个组的情况几乎相同。换句话说,如果您只看ABC,您会推断出您在8周内发布的任何产品优化似乎都不起作用。另外,请注意ABC用户的最大峰值数来自第1周。这种差异在某种程度上很重要!

现在假设在此期间,XYZ用户使用您的B2B产品:

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每组XYZ公司的情况基本相同。但是,我们发现整体而言,XYZ公司在ABC没有高水平的用户活动。同时,XYZ用户的最大峰值数来自第8周。

如果我们把这个分析放在一起怎么办

好的,我们的结果如下:

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如果没有每家公司的基础数据,您可能会得出结论,第1周的产品比第8周更好,因为用户活动的第一周更高。

但事实上,差异仅仅是因为用户构成不同!换句话说,组成每个组的用户组基本上是不同的。

无论产品如何,ABC用户本身都比XYZ更活跃。你恰好是第一批ABC用户。

因此,与B2C不同,B2B产品很难按时分组。

其次,当您无法保证经常使用您的产品时,很难准确地跟踪日常工作或每周工作周期,并且您可能需要使用更大的粒度。

例如,假设您的产品仅由财务团队用于完成工资单,该工资单每两周发生一次。您最终可能会得到每日用户活动图表,如下所示:

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如果您每天尝试进行小组分析,您可能会得到以下无意义的结果

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每日数据太不稳定,因此即使每个组的行为方式相同(每个月的14日和30日有许多活跃用户),也无法比较不同的组。

因此,B2B用户不应按天分组,应使用更大的时间范围。

但是,小组分析在B2B中仍然非常重要!

那么,您如何对B2B产品进行分组分析?

B2B组分析最佳分组方法

如果您通过以下方式组合B2B产品,您将获得独特而有效的见解:

按用户角色的用户属性(大小,业务模型,计划)

首先,通过对相同类型的客户属性进行分组,您可以查看B2B中提供的不同客户组。

例如,假设您的产品是营销支持平台。您可能希望将客户与集中营销团队与分布式营销团队的客户进行比较,因为每个客户可能有不同的需求。您的产品对集中式或分布式团队更有效吗?

此外,基于客户规模的分组分析可让您了解您的产品是否更适合大型或小型客户。

了解产品在市场领域的表现至关重要,因为这将决定如何确定产品路线图。

请记住,您作为产品经理的成功取决于产品/市场的适应性,这本身取决于您创建的产品和目标市场。

此外,根据客户购买的计划类型进行分组是确定不同类型产品性能的好方法。

例如,假设您以两种不同的方式提供产品:“业务包”和“个人混合”。哪种类型更有价值?

除非您使用组分析来划分两个完全不同的客户群,否则您将无法分辨!

除了组合B2B产品的客户类型之外,您还可以按用户角色。

例如:您是销售部门的产品经理。您在平台上有多个不同的角色:管理员,销售经理,销售人员,营销人员和业务运营人员。

您应该按用户角色分组,以了解不同角色如何使用该产品。

这样,当您发布需求时,您可以确定它如何影响每个角色。然后根据不同角色的响应确定此需求的迭代方向。

由于B2B产品很复杂,因此您提供的某些功能可能会对某个角色产生影响,并且不利于其他角色,这是不可避免的。

因此,小组分析可以用来衡量权衡的利弊!

B2B组分析最佳时间分割

请记住,组分析依赖于两个轴 - 组(如何拆分不同组)和时间(分析频率)。

我们已经讨论过如何更有效地分组B2B。现在让我们谈谈如何更有效地选择时间片。

请考虑使用以下方法来减少分析中的偏差:

选择更大的时间片范围以使时间与里程碑对齐

首先,在较长时间内读取事件可以降低分析中的噪声。

还记得我们之前的例子,金融用户每两周只能使用一次吗?每日或每周时间片太嘈杂,无法产生任何有意义的见解。

我经常听到的一个问题是。如果您使用更长的时间段,则可能会错过较小时间范围内的关键见解。

虽然这是一个有效的问题,但请记住,公司通常需要花时间适应B2B产品的功能。

因此,每日或每周时间片通常在公司空间无效。

其次,在决定如何设置分析时,您应确定每个客户重要事件的基准时间。

设置客户体验的重要事件的时间,而不是作为初始时间片的临时日期。

例如,考虑产品首次推出的日期。

休闲日期不会告诉您用户何时使用您的产品。

“自该国推出以来的天数”可以告诉您这些信息!因此,它更适合观察该组的表现。

总结

尽管B2B组分析很困难,但它可以带来不可思议的奖励!通过B2B组分析,您可以确定不同组和不同时间的用户活动和保留率之间的差异。

要减少分析中的偏差,应考虑两个轴:组和时间片。考虑按客户属性或用户角色而不是用户日期进行分组。在按时间切片时,请考虑更大的时间片并考虑每个客户所具有的每个重大事件的时间。

如果您不理解或不想讨论任何问题,请在评论区域留言

原始地址:

原作者:Clement Kao

编译作者:兔子少; -yeah

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