B2B企业营销，越来越重要了 干
营销人必备的数据分析思维
以科技类ToB企业为例，具体谈谈为什么B2B企业营销越来越重要了。很多人会问，ToB企业的市场部到底是干啥的啊？这确实是很多人的疑问，包括企业内部的员工，大家甚至会误解市场部只是做对外宣传的，对业务并没有什么帮助。在传统的销售年代（互联网时代之前），B2B的营销确实是办办展会，搞搞论坛，是销售团队的支持部门。很多公司甚至没有设立市场部，一般由销售助理或者商务来负责搞搞市场活动。
自从进入数字化时代，随着客户决策方式不断变化，营销技术化的发展，营销人在企业中的角色越来越重要。我想试着以科技类ToB企业为例，具体谈谈为什么市场部作用越来越重要了。
1企业决策者是数字时代的受益者现在的企业，决策的中坚力量大多是70-80后，甚至90后逐步走向了管理岗位。他们成长在千禧年代，受到良好的教育，积极拥抱数字化带来的各种变革。他们通过互联网了解国内外同行的动态，对新技术、新产品、市场趋势都非常的敏感，也积极听取来自咨询顾问、行业专家的各种建议。2012年的一份全球报告就已经表明，企业类客户的购买行为是自发的，而且是从网络开始。80%的购买者提到，他们的购买受社交渠道、媒体的影响。在企业最终签订购买合同之前，决策者通过多种触点（TouchPoint)和供应商沟通。其中包括网站查询，互通邮件，电话咨询，销售拜访等，接触的平均次数为11次。
多年后，数字化在中国突飞猛进，越来越多的的企业客户意识到内容营销、社交传播，可以帮助业务的快速发展，市场部在公司中的地位也越来越重要。很多传统的T
企业设立了新媒体部门，开通了抖音账号，也会在今日头条投放信息流广告；技术人员（特别是程序员们）越来越接地气，在各种技术等论坛互相交流沟通；通过在线技术直播、产品发布会，让更多的人足不出户就能获取最新的技术趋势和产品信息。
各种趣味横生的企业微信公众号，视频广告，跨界营销等都让人感觉到技术不再是专业和严肃的事情，娱乐化逐渐也开始走向企业级市场。
2企业级客户的决策是团队决策相对于消费品类企业，科技类企业的决策时间比较长，决策的人数比较多，决策的机制也相对复杂。用现在流行的营销词汇来说，就是不同的用户画像有不同的需求和信息获取手段，需要精准化的分析和制定策略。比如财务部门需要购买一款软件来解决日常Excel记账效率低下的问题。这个采购过程涉及的决策者可能有CEO，财务部门负责人和IT部门负责人。财务负责人会咨询他的朋友圈，问问同行们在用什么，也会查一查财务相关的媒体或者是问问财务专家怎么说。
IT部门的人会了解下财务软件供应商现在的技术，开发周期，技术对接等，他们研究的是技术类媒体或者找找程序员朋友们。
CEO们会常常留意其他竞争企业信息化的状况，也会咨询一下自己身边的咨询专家，技术顾问的意见来做决策。在决策过程中，这三者可能因为意见不同需要讨论，论证。因此决策的时间长，整个流程显得比较复杂。不过，无论是那种企业，最终决策者依然是人，也就是说，最终B2B会变成B2B2P(P可以理解为个人或者是岗位）。因此，针对不同的P就可以采用日新月异的营销方式去沟通和影响。很多有互联网基因的企业在经营ToB业务的时候，直接用ToC的新玩法，营销方式大胆创新，很多蛮有效的，这对营销人也是启发，值得我们不断学习（具体参考钉钉，阿里云，腾讯云..)03品牌在B2B企业的作用主要是解决客户信任问题T
企业的购买过程复杂，除了价格因素外，很多决策者都会选择知名度较高，有成功案例的品牌作为合作对象。这个道理，很多做过销售的朋友都会有共鸣，行业一线品牌对于获取和说服决策者比新品牌容易太多了。有一份报告曾经提出B2B企业的品牌价值就是降低风险，提升信息效率，这个道理跟我们的实践经验是一致的。从上面这个报告就会看出，传统的投放广告，做赞助等形式对现阶段的B2B类企业并不是必须。但是，客户案例，技术领先类的报道，专家的背书对于建立品牌信任度非常重要，这也是B2B营销人在品牌公关方面的主要工作内容。
4营销贯穿于客户体验的整个过程现代的营销战略特别关注客户体验（CustomerJourney)。在客户做决定前的11次沟通中逐渐建立信任，促成交易。在签订合同以及后期的客户服务中，通过案例分享，口碑裂变，获取更多新的客户。从销售的不同阶段来看营销究竟怎么做：售前阶段这个阶段主要是获取生意机会，让客户有初步的购买意向。Awareness兴趣与认知：可以通过信息流广告，创始人采访，技术文章发表，调研报告（白皮书发布等）制造品牌声量，获取客户的关注。
Consideration分析考虑：有了基础的认知后，客户可以方面的查找各种有兴趣的信息，包括搜索关键词，查找企业网站等。这时候可以公众号，企业微信，企业官网等方面投入更多的资源。
销售阶段在销售接触客户的过程中，营销部门可以协助获取客户。
Engagement融互交流：这个阶段客户已经比较精准，营销部门可以协助销售组织各种针对不同客户类别的市场活动，行业交流。更重要的是营销部门可以提供各种销售工具，包括行业案例，解决方案白皮书等。售后阶段客户的满意度直接决定了是否愿意分享，对新客户的获取尤为重要。
Share社交传播：营销部门可以邀请客户对产品以及服务提出反馈意见，并且邀请客户一起参加经验分享，客户活动。
5数字化让营销的ROI可衡量B2B类科技类企业是的最先实践者。生意机会的挖掘（LeadsGeneration)是营销人最核心的工作内容，也是能够量化工作效果的职责内容。从客户旅程的第一步开始，营销团队就开始用数字化的方式追踪感兴趣客户的信息。比如客户在百度上搜索过企业的关键词，浏览过的企业网页，下载过的白皮书等都可以通过技术手段，在数据合规的前提下，追踪到ID。通过数据清洗、整合、分析后可以根据客户的画像，针对性的推送客户感兴趣的内容，逐步孵化有可能的商业机会。营销部门通过的方式搭建企业的客户数据库（包括现有客户和潜在客户），并通过营销自动化等技术方式给客户及时推送感兴趣的内容。通过线上活动或者线下交流会，让客户对企业产品或者服务有更加深刻和准确的认识。技术的发展让新兴的营销手段更加可衡量，可追溯，这也让营销的精准化程度越来越高。因此市场营销人的角色也发生了很大的改变，高质量，快速反应，可衡量，不断提高。如此看来，营销部门的角色已经从花钱的部门转变成创造营业收入的部门了。
干
营销人必备的数据分析思维
数据分析思维可以有效地帮助我们优化账户，同时也能提高我们的工作效率。在这个互联网时代，我们把大部分的营销场景都设置在了互联网上。在互联网上做营销，我们需要有互联网营销思维，它可以帮助我们理清互联网营销的方向、目标、策划、执行等方面的问题。意样，作为广告优化师在做分析时，也需要有数据分析思维。数据分析思维可以有效地帮助我们优化账户，同时也能提高我们的工作效率。对于广告优化师来说，后台操作已经熟悉得不能再熟悉了。但是在操作的时候，我们应该明白：账户有什么问题？操作的目的是为了什么？为什么要这么操作？操作完之后会带来什么结果？大多数的竞价员在日常的工作中，频繁地调整后台，比如：否词、加价、降价、调匹配模式等等，而只有少部分的人知道自己为什么这么做，这么做会带来什么效果。这就是为什么很多竞价员工作了很多年，却成为不了一名真正的广告优化师，仅仅只是一个后台操作员的原因。而这个问题出现，就在于我们做数据分析时没有一个正确的数据分析思维。什么是数据分析思维？以下我将从5个方面来讲解：发现问题分析问题制定方案执行方案复盘首先，来看一组客户原先自运营的广告投放数据：发现问题看完上图的数据，我们一目了然地发现：问题1：广州、重庆、郑州、西安的线索量很少，数值分别为：40、20、4、6，并且平均线索成本都偏高。
问题2：成都的平均线索成本是六个城市中最低的，但是线索量也只有70个，虽然比上面四个城市稍微高一些，但是相对于深圳的211个线索量还是偏低的。分析问题经过初步的观察，我们发现了上述问题，但这么看，仅仅只是看到了表面。数据分析思维中，最为重要的一点就是：透过现象看本质，解决本质问题，才能有效地优化广告效果。从表面上看，由于广州、重庆、郑州、西安线索量偏少，造成了平均线索成本偏高，但是我们要清楚线索量偏少的本质原因是什么？（1）广州我们先对比一下深圳和广州的数据：从以上数据我们发现，广州的线索率仅仅只有60.6%，正常值应该在80%以上。通常来说，线索率偏低的原因跟客服的业务能力有关，所以查看了一下商桥会话记录，发现广州的受众人群和深圳的受众人群有所差异。意样的话术，深圳的咨询能得到线索甚至是成交，而广州的咨询却不行，这就是问题所在。
广州的展现量、点击量大约是深圳的1/3，但是咨询量却只有深圳的1/4，这样就造成了广州的咨询率只有4.85%。
根据咨询率偏低的问题，我们深入分析发现落地页制作得并不好，并且落地页在广州地区转化能力偏差。为了提高广州的咨询率，我们可以单独制作符合广州人群的落地页进行转化，线索率方面我们可以通过对客服人员的话术培训。按照目前广州66个咨询，如果线索率能达到深圳的80.5%能有53个线索，成本能降到￥368.83。（2）重庆重庆其实和广州差不多，本质问题都是咨询率偏低，只有4.15%。假如咨询率能提高至深圳的7.03%，那么咨询量将提高1.66倍，咨询成本将降至￥165.81。（3）成都成都的线索量少的问题，我们从中分析：线索量=咨询量×线索率咨询量=点击量×咨询率点击量=展现量×点击率根据公式可知：线索量与线索率、咨询率、点击率、展现量有关。从上面的数据我们会发现，成都的线索率为所有城市最高的87.5%，咨询率为10.10%，点击率为2.92%，都属较好的数值。但是成都的展现量只有深圳的23%，所以本质问题是成都的展现量偏低。在效果较好的情况下，我们可以尝试进行拓量，带来更多转化。（4）郑州和西安最后，我们分析一下郑州和西安的线索量少的原因，发现这两个城市的消费加起来仅仅只比重庆高一些。两个城市的流量是比较少的，所以还需要进一步地拓量，这样才有足够的数据去支撑我们分析原因，只有充足的数据才能正确分析出问题所在。这五个城市的问题看似都是线索量偏低，但实际分析出来，各有各的不同，这也就是我们所说的透过现象看本质，本质问题才是我们需要解决的问题。不要看到问题就立即对后台进行一顿操作，这是竞价员普遍存在的问题，盲目操作有时只会越调越糟糕。
制定方案根据上述问题分析，我们开始制定具体的优化方案：在制定优化方案的时候，我们要明确知道优化方案的目的性，并且需要将目标量化，设定KPI（关键绩效指标），有助于我们后期复盘检验效果。
执行方案之后我们按照方案进行操作，在这里就不过多地赘述了。但要注意的是，在执行之前，我们要定一个检验效果的时间周期。在这个周期内，如果效果甚微，就执行下一个方案，在整个方案执行完之后，我们就开始进行复盘。操作记录我们在操作后台的时候，要做操作前的记录，清楚自己操作了什么。这样能避免操作错误，并且在出现问题时可以找到原因，还能清晰地看出做了哪些操作，操作完有没有效果。这是一个严谨的广告优化师需要做的，也能避免很多不必要的麻烦。
复盘回顾目标：方案的KPI是什么？效果对比：实现了这个KPI吗？分析原因：为什么没有实现？总结优化：之后需要怎么调整？回顾我们做了什么？从中明白问题的本质。
复盘是自我剖析的一个过程，我们需要对关键事件进行回顾，深入分析重点环节出现的问题。比如：为什么没有达到预想中的效果？是不是操作有问题？是不是方向错误了？需要怎么解决？复盘的时候需要不断地反问自己，从回顾中找出答案，明白问题所在。
复盘可以有效地避免以后犯同样的错误，把经验变成自身的能力，并且提高工作效率。这是一个合格的优化师必备的技能，也是一种不断提升自我的方式。总结贯穿整个数据分析思维的宗旨是：深入理解行动的本质目的性。
千万不要为了优化而优化，而是为了提升广告效果而进行数据分析和优化广告！
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