卡爷:用数据化思维探索业务增长魔方 | DEV. Together 2021 中国开发者生态峰会

小魔
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内容来源:2021 年 6 月 5 日,由 SegmentFault 思否主办的 2021 中国开发者生态峰会圆满落幕。会上,网易智企 CMO 卡爷(姜菡钰)发表了主题为《用数据化思维探索业务增长魔方》的演讲,从市场的角度去讲解了一些其他板块的知识。

分享嘉宾:卡爷,网易智企 CMO

速记整理及发布:SegmentFault 思否编辑部

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其实我上周刚好在北京出差,已经在北京呆了四五天了,但我记错了我们这次分享的时间,原以为是 6 月 15 号,后来发现是 6 月 5 号,于是我隔了几天又飞到北京来了。尽管过程有些周折,但还是很高兴有这个机会和大家一起分享探讨。刚才也仔细听了几位老师精彩的演讲,相比之下,我的内容从严格意义上来说和开发者捆绑得并不是特别紧密,大家可以当作换一个角度,从市场的角度去了解一些其他板块的知识,也欢迎大家一起共同探讨。

我现在担任网易智企 CMO,主要负责网易智企整体的市场工作。尽管大家目前对网易的 TOB 业务并不是特别了解,但网易其实一直在拓展B端业务,我们的网易云信从 2015 年就开始做了,到现在已经进入了第六个年头。网易云信主要提供面向开发者的 IM 和音视频技术服务,所以这个产品是和开发者密切相关的。另外两块业务是网易易盾和网易云商,分别是国内领先的数字内容风控服务商和一站式商业增长服务平台。

我本人个性比较开朗外向,平时爱好是旅游和跑步,是 Elon Musk 的忠实粉丝,也很喜欢 NASA,对未知一直都充满好奇。

接下来,我们正式开始今天的分享。

我相信在座的大家对于 VUCA 这个词并不陌生,VUCA 代表世界的不确定性和异变性。在这样的时代背景下,我相信我们每个人都在不断寻求新的知识,不断丰富自己的见解。刚才前面嘉宾提到的 MVP、增长黑客、AARRR,这些名词其实都是这两年越来越频繁地进入到我们的视角中,我们每个人其实都有不断补充新的知识。我经常和团队的同学说,在增长时代下,只有不安分,才能做一个优秀的营销人。这种“不安分”的增长黑客思维才能赋予了我们更多的可能性。

我刚刚也有提到我是负责 Marketing 团队,我们团队有非常重要的工作,承担着“品牌建设”和“线索引入”的双重职责。团队在成立的第一天开始,说得直白点,我们的 KPI 就是和整个获客线索强捆绑的,包括流量获取,用户转化等。我今天分享的内容会从我们市场团队的实际工作出发,包括探索TOB营销获客过程中获得的的一些心得。

刚刚前面老师分享的时候有问过在场有没有做市场方面的朋友,我看到有不少人举手,其实对于我们做市场的人来说最头疼的或者说最关注的点就是“流量在哪里”。目前这张图也是我们基于团队实际的工作情况做的一个总结,我们也一直在关注整个行业的发展概况,可以明显地感受到 B2B 行业大盘目前保持了非常好的增长态势。

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演讲之前,我在门外碰到几位 VC 的朋友。相信大家都注意到 VC 对于 ToB 领域企业的关注度越来越高,大家可能也了解到,近两年 TOB 的一些企业上市的新闻层出不穷,整个业界都呈现出来良好的态势。目前用户整体的使用习惯还是以 PC 端的搜索为主,移动端相对来说是在逐步提升,在座的很多都是开发者,我相信大家也会经常在工作时间去搜索自己需要的内容,这个整体趋势还是很明显的。因此全年流量分布较为平均,主要集中在工作日的工作时间,这些流量相关的数据是从我们的后台中提取出来的,也是基于对百度整体流量的观测。

在检索特征方面,主要以通用词为核心,品牌关注度也逐渐上升,同时,整个概念的知识需求度占比也越来越高。另外,售后的关注占比也让我们更加关注销售后链路的相关投放。这里也可以延展一下,云信虽然是偏技术型的产品,但是我们所投放的通用词的词汇量已经达到了 15 万个,对于 ToB 的业务来说,我觉得还是非常大的量。

接下来谈到第三个部分,其实大家都知道,整个 B2B 的决策周期是普遍较长的,那也会导致整个决策链条都会比较长,所以现在品牌影响力和品牌价值愈发重要。作为市场人,在近两年我能明显感受到大家的变化,尤其是在参加一些峰会包括技术峰会和行业峰会的时候,其实可以看出大家都是希望能够尽快去提升整个品牌的影响力。从媒体路径来看,B2B 的路径与也是比较长和比较深的,尽管如此,我们依然非常看重内容营销,因为它可以影响这个决策链路中的每一个环节,所以内容营销是一定要去做的。 我相信今天在座的很多朋友是做开发者生态的,甚至是这个行业的前辈们,大家也能够感受到,如果公司对你的考核要求是,你必须在三个月或者是一段时间内从社区转化多少个商机,这样的 KPI 对你们来说压力一定非常大,但对我们来说,其实是把所有类似于活动沙龙等各种形式的内容产出,都统称为内容营销。目前知识类的平台也承载着大量的搜索请求,包括国内的知乎、头条等等,很多人已经把他们当作第二种搜索引擎了。其实在这些平台上部署优质内容,对我们品牌整体的影响力提升和转化都是非常有价值的。

由于我们目前提供的是云服务,因此在人群特征上就呈现出大多数分布在一二线城市及沿海发达地区的特点,并且使用者和采购者并不是同一批人。想要应对这种情况,其实就是我们刚提到的,去关注整个决策链路,他所处于客户旅程的不同阶段就决定了他所关注的内容方向是不一样的,哪怕是面向开发者的产品,他在选型的时候、比价的时候,他所关注的内容方向都是不一样的,而这些能更好地指引我们去部署不同的内容。

既然讲到了整个行业的态势,我也来分享一下我们实际在做的事情。在中国你不得不承认,你想要获得用户,不论是短平快的用户或者是公司要求你去拉新的用户,我们必须要很清楚地知道流量有哪些类型,哪些是短平快可获得的客户,哪些是需要长期去培育的客户。我们把流量分为了三种类型的流量,分别是底部流量、基础流量以及增量流量。

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底部流量就是我们现在经常在做的,类似于像百度、搜狗、360、Google,还有头条等渠道。以网易云信为例,其实我们在 2015 年推出面向开发者的服务之后就花了小半年的时间去构造底部流量,主要是去搭建一些通用渠道,还要去跑通整个营销以及转化的链路。云信运营到现在,底部流量其实已经开始持续稳定的去提供一些高转化的流量,这其实是每个公司都要坚持去做的。但是在业务逐渐稳定而且营销链路也跑通后,我们也会更加关注基础流量。基础流量会更类似于品牌效应,还包括一些外部的联盟等,比如说 Baidu 联盟、Sougou 联盟、360 联盟以及网易有道智选等,我们会把这些全部都打通。我们目前有针对基础流量板块去做信息流广告,比如一些品牌广告之类的,大家也能直观的看到,有着不错的转化率。第三块就是去做增量流量。随着 B2B 业务整个行业不断的蓬勃发展,尤其是在 2020 年之后,就会有更多抢流量的人出现,那流量瓶颈就很明显会出现。我们其实也敏锐的发现,所谓的增量流量其实更多的是高曝光,但转换率较低,比如百度在 20 年推出小程序,它其实更多的就是高曝光,但是从转化率来说其实没有那么高,但它能够实现高曝光也是很有价值的,特别是对于百度系统来说。百度系统会扶持自建的生态,包括我们所谓的知道,百科,问答等,其实像上述这些百度自建的生态甚至可以理解为是免费的流量池,是值得好好去部署的。

我们今天的主题是“用数据化思维探索业务增长魔方”,那前面更多的是介绍了我们的流量来自于哪里?以及我们是怎么做的。我们又该如何用数据思维去增长流量呢?我们知道,数据追踪不仅是是推广的眼睛,更是增长的基石。我们现在所做的一些工作,大家应该都比较了解了,刚有提到我们有 15 万个通用词汇量,而且每一个推广我们都会加上一些参数和超链接,我认为这块是非常重要的。

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比如上周我们在北京举行了一次千人规模的大会,所有的报名数据、到场数据,以及微信群的数据,全部都是加了参数的二维码。对于我们来说,所有流量的追踪其实都是会作为考量的。流量最后落在何处,转化成果如何,我们是一直都在关注的,不论是一些活动还是推广宣传运营,都是要去进行数据追踪的,至于具体做的方式还要根据项目情况来决定。因为像 LinkTag 的话有些渠道是不让你放参数的,但是追踪的方法也是还是比较多样的,我们网易很多数据的埋点都是用自己的一套自研系统,叫做网易哈勃,通过埋点能更全面地去追踪用户的使用习惯。在搭建了我们的渠道之后,是有一个非常完善的评估体系的。目前我们对于所有流量引入之后会直接追踪到成单,可以在用户注册的时候就同步到后台或 UBA 或 CRM 里数据库端,可以得知每一个线索的来源,进行渠道效果评估。

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我们对于所有流量引入之后,都会直接追踪到成单。在这个过程中,我们会通过基础指标、产品指标、收益指标三个维度进行评估。谈到搭建渠道,首先就是要设立基础指标来更好地评估渠道规模,引流效果怎么样?有多少曝光?有多少点击?产品指标的话,我们会评估整个渠道的质量,核心页面跳出率?人均访问时长?收益指标层面,我们会直接追踪到我引来的流量最后能否成单?是不是可以给公司带来业绩?

我们的落地页也会分成几种,有功能性落地页,也有基础流量型落地页。我们也会很关注渠道质量,比如一些核心页面的流量看上去很多,但是他的跳出率非常高,这就要考虑是不是在内容编排上出了问题,是不是投放的内容比如引导语与和关键词与用户到了页面后所接收到的信息并不匹配,才导致了用户跳出,这些问题我们都有相关的人员去关注并跟进的。从增长层面来说,如果页面承载了 1000 的访问,但是最终只转化了 10,从某种维度上,我们有很多增长的空间。从投入产出来看,我们现在对于市场的投入和最终成单结果的计算是有一个公式:LTV / CAC。LTV 主要是指客户在成为你的付费客户之后,他所贡献的收入,CAC 指我们在获得流量上面所付出的所有的成本。关于成本计算有些地方略有不同,但往往会把市场营销费用、市场人员还有销售的人工成本全部算进去。目前我们认为这样除下来,数字能够达到3左右,那就说明渠道质量还是很不错的的,那如果说是大于 3 的说明渠道是非常好的,但如果是低于1之类的,那说实话有点像一门亏本的生意了。

我们现在整个产品旗下五个子产品,在较好的情况下,这个数字我们可以做到 5 至 6 的样子。

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刚才介绍这么多,其实是想告诉大家我们认为 TOB 的数据运营或数字营销,本质都是要利用数据分析来驱动增长。我觉得数据驱动概念在我们团队还是比较深入人心的,我们会认为整个运营,其实都是持续的过程,不是该做不该做,也不是经验驱动,而是应该是数据驱动。

第二个比较重要的就是大家耳熟能详的 ABtest。Abtest 对于 C 端的一些大流量的网站来说,相对是会比较好落地的,有时候你注册按钮改一句引导语,流量转化就能比较明显的看出变化,但是 ToB 来说,其实流量小很多,很多时候我们在推进 ABtest 的时候,也会被质疑他的投入产出比怎么样。但是我觉得不管怎么样,任何事情的验证和测试其实都是需要能够真正去换不同的方法去了解。我觉得要坚定的知道 ABtest 这件事情,他也是能够真正的用数据去驱动增长的。

第三块就是制定数据指标。其实现在我们公司业务是比较多的,而且在前期每个子产品业务都是相对独立进行发展,而且都有不同的销售团队、销售总监和不同的产品团队。市场团队倒是只有我所带领的这个团队。在这个过程中,你就会发现大家很多时候语言体系不尽相同,这个业务中他喜欢叫注册客户,那个业务喜欢叫 Leads。再换个业务他说更喜欢叫有效客户,再换个业务又叫做转客户,其实这都会不利于后期整体数据的拉通。这看上去仿佛是一件很简单的事情,但是同一套语言体系,制定同一套数据的指标体系,我觉得还是非常重要的。我们市场团队,数据团队以及销售团队,都是拿转化率说话。不会去争执或者说责怪对方,为什么你不跟进明明这个有效,这个没效之类的。我们都是会把数据拉出来,上面我也写到有个 SDR 团队,后面也会跟大家再和大家具体讲一下。

前面第一部分主要跟大家简单介绍一下 ToB 的流量在哪里,以及基于这些流量我们需要做哪些事情,和如何去分析这些流量的价值。

在第二部分我会和大家简单分享一下营销数据闭环的提升转化和促进增长。特别是前面跟大家也提到了 SDR 这个团队。

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这张图是我们团队和数据团队一起做的,因为我们认为整个增长的套路一般是:通过梳理自身的业务情况,用数据来刻画 AARRR 每个环节的关键指标,最后确定每一个增长项目的北极星指标。经过一年多时间的尝试。我们其实抽象出了一套对于 ToB 的增长解决方案。这张图上面所有东西全部都是我们自研的,我们还会自己去做一些数据的埋点等。

大家看到这张图最顶部的一层就是我在第一个部分给大家介绍的获客,包括市场、销售和数据。这张图可以看到流量是处在顶部一层,我在第一部分主要介绍的还是来自于搜索引擎的流量,但实际上我们流量的来源是非常非常广的,除了搜索引擎之外还包括类似于今天这种线下大会,还包括我们线上的活动,还包括我们经常会做的一些深度的内容营销,有时候花零元钱就可以裂变一套运营增长手册或者是获取白皮书之类的,其实都取得了不错的效果。网易云信主要是针对开发者的,因此我们之前有翻译了一套音视频的技术标准,叫做 WebRTC 标准。直到现在为止,还在源源不断的给我们带来潜客线索,目前带来了近 2000 个线索,我们所做的内容对于开发者来说是几乎免费的,但我们做内容的人员在前期会花费大量时间去做一些策划、翻译、内容编排以及渠道部署 。从这张图就可以清楚地看出,顶部的一层就是我们整个流量的来源。

第二层次就是转化,线索从 MQL 筛选到 SQL。针对相应的数据标签,我们抽离了整个线索的评级模型和销售力的评估模型,这两个模型后面也会和大家简单介绍一下。销售力的评级评估模型主要是会根据销售擅长的客户,以及线索本身的特质,来决定这个线索最匹配哪个销售。这张图的最后一个层次是留存,主要是包括销售和客户成功,我们可以发现流量是一直从顶层跟进到底层的,如果说客户流失了,那我们的整个数据分析包括后续的增购和相对应的客户服务都要进行相应的调整。其实从我们市场部投放开始,数据埋点就存在了,从用户开始产生互动,比如用户去注册或浏览,一直到他完全流失掉,或者说还有可能成为我的客户让我后续进一步跟进服务,他都在我们整个 TOB 的数据增长全模型中。

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我们刚刚谈到流转的问题,其实 B2B 的线索流转路径还是有比较理想的流量闭环的。关于流量闭环我认为可以用简单几句话来概括,扩大流量漏斗,注册及时响应、线索高效分配、释放销售精力、线索系统培育、市场引流优化,那就能整体的提升我们的获客效率,在这一整个链路,其实会看到市场和销售十分深度的配合。

关于 B2B 的营销数据闭环实践,我觉得就像刚才说的,大家一定要对很多的认知必须是有同一套的思维和语言体系,那里我们就把它称为道和术。

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所谓的道就是我们必须要以客户为中心,成为高度协同的增长飞轮。说到这里,大家会觉得,以客户为中心这种话仿佛挺虚的。但我觉得其实在很多时候,尤其是在实际的工作当中,有一些核心的理念,或者说一些文化。还是需要不断去传递的,我们其实在以客户为中心的基石下,是要求统一的一套话术体系、统一的目标和策略、统一的系统和技术,因为刚才也有提到我们整个产品业务是有着不同的销售团队的,有时候在开会中就会发现不同产品团队之间存在着一些沟通阻碍,我相信大家如果在公司里也有这么多种业务,这么多种产品以及产品的团队的话,这种感受还是很明显的。

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刚刚给大家简单介绍了道,但在 B2B 营销中其实更多是实战,也就是接下来我要和大家分享的术,这里也会分为三个部分和大家分享。第一部分就是刚刚也谈到的,去打通营销数据,将用户状态追踪到底,就是要用数据说话。第二个部分就是线索的流转策略,我们也是会不断根据实际情况来进行精细化的线索流转链路设计。第三部分是 SDR 人才管理。 SDR 团队是我在 2018 年开始引入的,2019 年就正式建立了,现在到 2021 年,我们整个 SDR 团队已经承接了网易智企几乎所有的线索流量,他们会释放销售的一些精力,能够极大的提升转化率。

第一部分是用数据说话,可以分为三小部分,首先是 Leads 来源可追踪,用户行为可分析,大家看到我们其实所有的数据最后都可以关联到一个 ID。

在中国由于国情特色,我们现在大多数是以手机号作为唯一 ID 的。也因此, Leads 来源是可追踪的,相应的用户行为可分析也是非常重要的。我们的用户行为分析工具是我们自研的,我们的客户关系管理系统也是我们自研的,我们能够把客户所有数据都汇总到一个 ID 下面,把用户的全部路径都汇总到一起。

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这张示例图上有写到渠道来源,这些其实就是我在前面给大家谈到的我们所有的推广,不管是活动、内容还是搜索引擎,都是会带有参数的,带有渠道编号的,能够帮助我们后续更好地进行数据分析,包括页面来源和用户最近访问时间,都能让我们更全面地理解用户的行为路径。右边可以看到用户在阅读我们的文章时填写的信息,这些用户主动填写的数据也是全都会记录在我们的系统当中。以数据为基石,我们也搭建了营销管理驾驶舱,其实也是希望是从市场到销售再到服务,能够有全链路的数据看板,我们现在每周开周会的时候先不说其他的,就会先看数据,数据的表现怎么样?大家就可以从数据看板上清晰地了解到是哪个环节出了问题,哪个部分的转化下降了。

第二点就是规范 CRM 的填写,做好数据的沉淀和治理。对于这点我自己还是蛮有感悟的,我记得在 SDR 团队成立之前,我们想要分析注册数据为什么是无效的,大家知道无效的数据会被丢进公海池,我们再打捞这些数据后发现填写的无效原因竟然有 3000 多种。其实原因很简单,由于大家都是很随意地去填写信息,导致很多数据无法做结构化的分析,导出来的数据就是乱七八糟的,所以之后我建立 SDR 团队后,都要求我们每一个阶段都是要非常规范化地填写,这样才能让后续的数据分析更加准确清晰。

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在前一部分落实好后,进行精细化的线索流转链路设计是非常重要的。左边的是一张国外的图,右边是我们团队相应的线索流转过程,其实总的来就是线索从流量到市场认可再到销售认可,成单或者输单,最后进行再次运营的过程。整一个链路设计的都非常的细致,这就要求不管是市场同学还是 SDR 同学,还是说我们销售同学都要非常清楚,在不同阶段我要做的事情和应该关注的点是什么,比如说,我现在跟我们销售总监去沟通,这时候我的数据已经满足了一定的条件,是可以转给销售让他们去跟进的,当销售认为这是一条无效 Leads 的时候,那我同样也会复查究竟是因为不满足一些必备条件还是因为销售的个人判断。

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刚刚跟大家说到我们对于整个线索的评级是有一套体系的,当用户通过线上注册或者是其他方式来到我们的平台后,他们的数据是不会直接给到销售或者市场部的,这些数据还会经过我们一套线索评级系统,去自动算出他的得分,分为 L1、L2、L3 三个等级。那大家肯定会问到底怎么评分呢?我们其实是有特征加权评分模型,这个模型主要是由市场部来主导,会跟销售团队一起来做一些定期的模型修改,模型是 Lead Score = W1F1 + W2F2 + W3F3 + WiFi,其中 Wi 为各特征权重,Fi 代表特征,比如说,如果用户所填写的注册信息是包含了完整的企业名称,完整的个人姓名,以及完整的手机号码,那他就具备了相应的特征,他的权重就会比较高。我刚刚在谈人群特征的时候也说到了我们目前绝大多数的线索都来自于一线和二线城市,那如果注册线索是来自北京,或者是广东,那相对来说,它的权重也会略高一点,还有比如说这个用户的企业是 Top 行业的 Top100 强,那它权重也会高一些。另外,由于我们是能够抓取注册数据,他在正式注册之前浏览了我们哪些页面或者甚至就下载了我们的 Demo 之类的,一旦他有这些交互行为的话,都是会增加他的权重的,至于每一个 W 所代表的权重具体是多少分,我们会根据不同的阶段以及转化率去调整我们的标准。我们现在已经做了近六年了,因此有了庞大的用户数据,因此我们的 SDR 团队在进行数据跟进和数据打捞的时候也是会根据评分模型来对用户数据进行分层的。

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之前已经和大家介绍了我们的评分模型特征,这里给大家具体展示一下,我们的 Lead Scoring 评级模型特征包括了官网行为、互动信息、公司信息、产品使用和注册信息,这一切其实都会成为我们评分模型的特征。

由于每个公司都有自己的特色和不同的实际情况,所以说如果大家所在的公司想要做一套类似的评分模型的话,我们是会在做这项模型试验之前把过往成交的数据拉出来看的,去分析哪种特征的线索相对来说转化率和成交率会更高一些,然后把相应的数据抽象出来,形成最终的模型。并且我们的数据团队也会对接类似于天眼查这样的接口,因为我们作为市场部会对一些有名的产品很熟悉,比如我会清楚地知道抖音是字节跳动旗下的产品,但是这对于销售人员来说可能是陌生的。通过对接类似于天眼查此类的系统,能够帮助我们第一时间甄别出来注册的企业是不是 Top 级别的。

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刚刚也提到我们市场部和销售之间是会通过 SDR 去做数据清洗的,当注册用户满足了线索标准之后才能顺利通过我们的清洗。对于 MQL 的筛选标准,BANT 是市面上较为常见的一种,B 代表预算,A 代表影响力,这其实就涉及到我们 SDR 团队的话术了,当团队成员去外呼时,能够通过标准的话术去询问用户是不是有足够的预算以及他公司的注册人是不是有决策权和一定影响力的人,第三点就是去询问他的产品需求是不是我们提供的服务所能满足的,第四个就是询问具体的项目启动时间,他们可能会想做一个项目,但还停留在想做的阶段,真正的项目启动要在半年之后了,那像我们会尽量筛选出处于选型阶段、已经在推进的项目,让销售快速跟进。在根据标准初步甄别这些线索的时候,我们的 SDR 就发挥了非常重要的作用。

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刚刚一直在和大家说 SDR 这个名词,有些同学就想那到底什么是 SDR?其实 SDR 的中文名称是销售发展代表。我们在正式成立部门的时候也调研了挺多的公司。目前市场上 SDR 有两类职责和分工,但不同的公司可能有细微差异,但总体来说是分为这两类的。第一类主要是通过外呼来清洗市场,通过市场清洗来获取线索并对线索进行分级分类。这一类 SDR 其实更多是去做一些被动的基础外呼工作,并不需要自己去外拓。然而另一类就是需要主动去外呼的 B 类 SDR,他们要像销售一样去主动拓展,这样的 SDR 是可以获得提成的,目前市场上的公司对这一类的 SDR 会给到两个点左右的提成。第一类 SDR 他拿的是基础工资加考核工资。那像我们公司的目前还是以 A 类为主,我的 SDR 团队主要还是以比较标准化的流程在运作的。关于 SDR 的工作流程可以用这样一张图来表示,包括了从市场线索引入到销售跟进再到客户成交。

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首先就是先对潜在客户进行数据清洗,如果是 SQL 意向用户将转给销售跟进,如果销售在跟进之后能够成交就进行到了我们最后的 SO 服务。如果不是 SQL 意向用户则会进入我们的养鱼池,我们也会对他们进行再次培育。在这整个过程中就会结合到我们前面所说的数据模型评级了,其实在 SDR 外呼之前,线索已经是进行了评级的,评级完成后他所有的行为数据到最后的成交,我们都是以一个 ID 的形式去持续跟进到底。

为什么需要 SDR 团队呢?其实大家都知道虽然我们都强调数据标签的重要性、CRM 跟进要及时,但是在很多公司里销售往往只是销售,因为他们是强 KPI 考核的。对于销售来说,他们更关注的是如何拿下单子,至于在跟进过程中的备注是否清楚,跟进是否及时以及标签是否完善,这些都不是他们的首要关注。在这样的情况下,我们的 SDR 作为第一轮数据线索筛选者,能够更好地去完善数据,去做好数据标注,包括数据反馈。这其实又回到了我们在第一部分讲的,在做投放的时候,我们需要非常精准的数据反馈,这主要是靠我们的 SDR 和数据投放人员共同协作,相辅相成来完成的工作,同时他们在数据提升,转化和成本节约上也发挥着重要作用。

在节约成本方面,我自己也有一些实战的经验,在我第一年推 SDR 的时候,其实我们销售总监是反对的,这也正常,因为之前所有的线索和数据都是在销售那边,销售也习惯把线索都捏在自己手里,他们会认为哪些线索该跟应该是销售自己说了算,也不愿意把线索拿出来,在这样的背景下,SDR 在第一年推进的时候的确是困难重重。那么我们应该怎么去突破?怎么把这件事情落定呢?于是在第一年我们 SDR 团队只招了三个成员,第一点要求就是做增量,所谓的增量就是从销售抛弃的数据中去做数据模型,前面也和大家提到了销售会将对他们来说没用的线索抛进公海池去,我们就是去公海池里做数据模型。把我们认为可以优先打捞的数据打捞上来,比如说某批数据是三个月内因为某项功能不太满足,或者是由于价格体系等原因。还有就包括我们的活动线索,因为很多公司的销售对于跟进活动线索不感兴趣,我相信今天我们开发者生态大会来了么多人,如果你的公司是做开发者生态相应产品的,那你把这些报名数据直接给你们的销售,销售绝大部分都是不愿意跟进,因为他会认为这种数据是效率极低的,所以我们的 SDR 当时就从这里入手。其实算下来三个 SDR 确实不贵,就五六千块钱的工资再加上社保,每个人一年下来 10 万不到,三个人就算 30 万吧。但我们就是通过这种公海数据打捞还有其他线索的清洗,后来获利了 260 万,你可以理解为我花了 30 万的人工成本,换取了 260 万的营收,这的确是一笔划算的买卖。经过这件事情之后,也证明了 SDR 不管是在数据标签完善还是在成本节约上都有极大的价值,逐步地,SDR 就开始承接我们整个网易智企的数据线索了。我觉得很多时候,我们总是认为数据是一件非常高大上的事情,但是我觉得数据其实存在于日常工作的点点滴滴。我们会觉得数据是不是就应该是一套很高大上的系统、一套很高深的理论、需要各种模型。我觉得这些是需要,但是同样重要的是,早期的投放埋点,数据标签的完善以及日常对数据标签的跟进是否及时准确,只有这些点点滴滴都融合在一起,才能真正做好数据化驱动。这也是我们几年实战下来真实的感受。

今天是开发者的大会,我在分享前也说了,我讲得的很多内容彷佛和开发关联不是十分紧密,我也和主办方说了我在最后会给大家加个餐,给大家讲讲 Twilio 这个案例。

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我相信做开发者的同学对于 Twilio 产品或多或少都有了解。这些材料一共就 3 页,这个其实是 Twilio 的投资人 BVP,给我们做的一个分享, Twilio 是一个面向开发者,立志于给开发者提供所有便捷工具的产品,他是在 2008 年成立的,2017 年上市。BVP 是在 Twilio 的早期就开始投资了,后面也领投了 B 轮,C 轮和 D 轮, Twilio 在上市之后他从最早的五千万美金增长到到现在的 570 亿,整个增长其实是翻了 1140 倍。我相信它的增长率或者是收益率,一定是大家非常羡慕的。我们会看到,其实 Twilio 是一家非常典型的、非常注重开发者生态,以及非常注重的整个开发者自下而上传播的公司。

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其实我觉得他非常强调第三点,在很长一段时间里,他们其实非常注重有机的增长,开发者自下而上的传播。现在市面上很多的产品,包括国外的 Slack 或者 Zoom,他们都是基于自传播体系的。Twilio 在前期也会去组织一些活动,包括内容营销等,但他们依旧坚定地认为只有通过开发者,实现开发者自传播才能真正地去打响市场。

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在最后一页,BVP 有提到他在中国名气没有那么大,但在北美其实是非常老牌的投资公司,分享中,他们为开发者平台提出了八条建议。他们其实也认为精细化运营的开发者平台,是可以为销售提供非常好的助力和加持,同时整个开发者生态如果能够建设好的话,其实是能够把工程师资源和产品固有的自然增值触发机制发挥出来的。开发人员的布道也可以推动产品使用和销售。他给的八条建议,总的来说,还是非常强调一定要通过打造开发者平台才能使我们的产品更好地去更新迭代,让我们的认知和工程师资源得到最大程度的优化和使用。其实我觉得网易在做开发者生态这块也是刚刚起步,甚至我觉得自己还没有完全入门,今天到这里来也不是为了和大家分享,更多的是交流,也是来学习,就像我刚刚讲到的海外案例,我也在学习海外的一些先进经验,也希望今天的演讲对大家有所帮助,谢谢大家。

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