1.2 五大巨变与五大进化

聚焦到本书主谈的增长，一个企业的增长归根结底要体现在营收规模上。增长的本质是交易，交易的本质是价值交换。如今价值交换的全流程，相比过去发生了五大巨变，变化催生进化，诞生了对应的五大进化。

价值交换流程是信息交换→决策过程→交换执行。价值交换流程的每个阶段都发生了巨变，信息交换的巨变、决策过程的巨变、交换执行的巨变。除此之外，数字化还催生了增长数据化巨变和增长工程化巨变。

1.2.1 巨变1：信息交换

价值交换的起点是信息交换。在以产品为中心的时代，卖方背靠产品找买方。电话营销、上门拜访、参加线下展会和行业协会举办的专业会议是普遍方式。

20年前，客户听说有个新产品，还是很好奇的，这时候邀约拜访客户也很轻松。10年前，客户听到手机铃声，就会第一时间处理，因为那个年代，错过电话有可能错过重要的机会，接电话是个紧急又重要的事情，所以即使是陌生的营销电话，也会聊上几句。

今天呢？客户排斥被电话营销！

2021年12月，一项联合多个社群的SaaS客户体验调研显示，66%的客户对陌生营销电话持负面态度，只有34%的客户认为暂且可以接受，如图1-1所示。竟然没有客户表示对陌生营销电话支持和喜欢，毕竟这几年的电话营销太泛滥了。所有的营销方法都有周期性。

图1-1 SaaS客户对陌生营销电话的态度

讲个故事，我曾任某公司的中国区市场负责人，在2010年之前，公司一直拥有50多人的电话销售团队，效果非常好，每年都能实现超过竞品数倍的增速。自2010年起，电话销售的效率曲线发生了变化，直觉和数据都告诉我们，电话销售方式已越过了顶峰，开始走下坡路。当然，从下坡路到谷底之间还有一段距离，仍然有10年左右的生命线。当时微博、微信刚刚出现，我们转向了能更好地跟客户互动的线上渠道，目的并非只是线上营销，而是累积客户信息和客户数据。

那个年代还没有“私域”一词，不过实质跟私域一样。最近5年公司基本没有太多营销花费，因为90%的客户信息都在公司的客户系统中，只要接入一些自动化营销工具，就能实现持续增长。随着数字营销ROI（Return On Investment，投资回报率）逐年提升，到2013年公司决定逐步取消电话销售团队。到2015年公司彻底没有电话销售这个部门了，取而代之的是数字营销团队。

我们来看客户的行为变化，受疫情影响，见面都成了有风险的事情，线下活动大部分被取消，常规价值交换的起点被阻断，拓客方式在疫情催生下发生了颠覆性的改变。

根据此次调研，2019年到2021年的2年间，企业围绕增长的主要行为有近五成由线下转向线上，也就是客户的时间分配方面，线上对比线下从之前的1:9调整到6:4。

1.2.2 进化1：从拓客到引客

既然有巨变，就一定有公司在进化。针对价值交换的起点，即信息交换，卖方从拓客转变为引客。

业界常用一个词，叫作集客式营销（inbound），意思就是吸引客户主动找上门。那么凭什么客户主动找上门？凭价值！这里面蕴含3个关键点——客户认可的价值而非企业以为的价值、新渠道多维连接客户、被吸引来的客户能着陆。

1.客户认可的价值

经济中心从“产品”转到“客户”，价值就不再是站在产品的角度自卖自夸了，而是站在客户的角度去了解客户的需求，传递客户需要的价值。

举例来说，对比是最简单的看清差异的方法，以下2个示例分别是以产品为中心的价值传递和以客户为中心的价值传递。

以产品为中心的价值传递示例如下。

SaaS营销人员：李总，您想了解自动化营销工具是吧？

李总：是的。

SaaS营销人员：您找我就对了，我们公司的产品是市场第一，我来给您讲讲我们产品的功能……

李总：功能挺多，需要招聘几个新人才能用起来你们这个产品。

以客户为中心的价值传递示例如下。

SaaS营销人员：李总，您在我们官网咨询自动化营销，我能了解您考虑这类工具的主要目的吗？

李总：我们公司最近又新招聘了几个销售，我看看有没有新的工具能帮助他们。

SaaS营销人员：明白，那咱们老销售目前是什么情况？

李总：由于老销售目前拓客比较难，因此老销售人员流动很大。其实我是想解决销售流动这个问题，毕竟招人也不容易。

SaaS营销人员：明白了，李总！您的问题其实很多公司都遇到了，咱们这个行业属于红海，竞争激烈，销售本来该干的是谈订单、收款。如果现在让他们做很多开拓市场这些他们不擅长也不感兴趣的事情，他们显然做不好，流动性就大。自动化营销工具刚好就是把获客的工作和销售的工作分开，销售定期得到优质的线索，就能专注结单，为公司带来业绩增长。我给您看个类似的企业案例吧！

李总：太好了！如果真能解决我这个大麻烦，这周就付款。

从这个对比案例可以看出，客户不在乎你的产品好不好，客户在乎的是自己能不能用了你的产品后解决问题。

2.新渠道多维度连接客户

一方面客户的行为往线上迁移，另一方面SaaS企业要有效吸引客户。那么一两个价值触点是不够的，要在线上布阵内容和渠道。当然这个布阵不在大小，在于效果与效率最优。今天是数据时代，所有的线上互动都是可追踪和可量化的，最优布阵往往3～6个月就能验证出来。

搜索类仍是被SaaS验证ROI最高的一项（除了病毒式传播），优化的内容是SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化）和SEM（Search Engine Marketing，搜索引擎营销），卖方企业要做好官网设计以及基于场景的优质内容。社交媒体如自建的公众号、视频号、直播平台都是内容的载体，精准信息流渠道也是可以尝试的投放渠道。

3.被吸引来的客户能着陆

客户被内容吸引而关注卖方后，接下来就是必须让客户着陆。现在的着陆点比较多，官网、公众号、H5界面、直播留资界面等。让客户着陆需要注意3点：降低摩擦，急速跟进，管理工具。

·降低摩擦：登录少于3个步骤。这虽然是普遍认知，但是实际情况是经常要五六步才能完成留资。我曾辅导一家企业优化了登录流程，从5步改到2步，投放后注册转化率从2.9%提高到8.5%。

·急速跟进：过去跟进一个客户线索要多久？48小时是业界的普遍要求。现在，Moka做到了客服响应时间低于8秒，8秒比咱们在淘宝购物时淘宝客服的平均回复速度还快。这就是Moka的客户净留存率能做到10%的原因，而该赛道的SaaS企业平均净留存率是-10%。

·管理工具：客户接收企业的价值是多触点多渠道的，让客户留资是远远不够的，还要收集、管理客户的触点行为数据，记录客户完成价值交换全流程（销售全流程）的数据。对于卖方企业来说，就是基于用户管理实现增长的预测和流失的预警。市场上的管理工具有很多，基础的就是客户数据系统和自动营销工具。国内的自动化营销工具有很多，本章不多做介绍。

1.2.3 巨变2：决策过程

疫情无疑让SaaS上了加速赛道，典型的变化就是小企业付费意愿增加，大企业付费流程加速。

随着中国产业的发展，有的产业已经领先，没有可以直接参考的范本。更多的情况是中国有自己的市场特色，大家也不再粗放地学习国外知名企业。当下影响决策的挑战是，买方说不太清楚自己具体想要什么，卖方又不太懂买方的行业。图1-2代表了客户的声音，71.4%的客户反馈，SaaS公司在售前只理解他们的部分需求。另外经过调研也发现，客户目前了解SaaS产品的主要途径，排第一的是同行推荐，高达71%，也就是71%的客户首选找同行了解一个SaaS产品。

图1-2 SaaS企业是否理解客户需求

1.2.4 进化2：聚焦细分行业与老客户教育潜在客户社区

SaaS企业逐步认识到SaaS的属性是提供服务，而服务对象对专业性的诉求也在推动SaaS企业进化。SaaS企业呈现出两个典型的进化，一个进化是开始聚焦在某个细分行业，经过产品与市场适配（Product Marketing Fit，PMF）过程，找到利基市场，并且垂直深挖；另一个进化是启动运营老客户教育潜在客户的用户社区。

老客户教育潜在客户的用户社区，并不是简单地让老客户分享案例或者做几次直播，而是构建一个系统。构建思路是首先提升老客户的价值，然后把提炼的价值反向输出给潜在用户。构建价值流动的客户社区，根本目标是回归新老客户的需求，老客户的需求是价值提升，包括自己的成绩被内部看到、自己的成绩被外部看到、组织的增长更好、组织的品牌价值更高；而新客户的需求是了解产品、是否有用、知道产品如何启动、确认自己做了最好的选择。

将老客户的实践成果经过加工流向潜在客户，形成老客户与潜在客户之间的价值流动，提效潜在客户的转化。表1-1列出了详细的做法，读者可以仔细研读。老客户满意度提升的同时，潜在客户的转化效率也会大幅提高。

1.2.5 巨变3：交换执行

价值交换执行就是签约与支付。SaaS行业这几年最大的变化就是客户成功。价值传递的终点不再是签约、交付、收款，而是变成更长周期的客户成功。SaaS企业更关注客户终身价值（Customer Lifetime Value，CLV）。客户终身价值是衡量SaaS企业可以从客户那里获得的总收入，即客户注销账户前企业获得的累积收入。客户终身价值的计算公式如下：

CLV=ARR×客户平均生命周期

表1-1 构建老客户驱动潜在客户的客户社区

举一个例子，一个SaaS企业的年度经常性收入（Annual Recurring Revenue，ARR）为2000元，平均客户生命周期是4.5年，那么CLV等于2000×4.5=9000元。如果一个SaaS企业的月度经常性收入（Monthly Recurring Revenue，MRR）为200元，平均客户生命周期是3.5年，那么CLV等于200×12×3.5=8400元。

1.2.6 进化3：客户成功运营体系

认识到客户成功的重要性之后，SaaS企业需要构建客户成功体系。本节分享头部SaaS企业在客户成功方面的6项最佳实践。

1.重要的前90天

客户使用产品初期的前90天需要经过精心设计，虽然采纳标准的流程也是可以的，但是要有80%标准、20%专属的比例分配。这90天主要是保证客户能够全面掌握SaaS的使用，并且结合自己的业务场景，验证实际价值。

90天后要有持续的接触，除了自动化营销接触点外，每月接触一次客户，大客户应该每周接触一次，最重要的客户应该每周接触多次。接触的方式可以是会议邀请、分享新案例、发一个微信或者打一个电话。

2.被设计的体验流程

客户体验流程一定需要设计，如图1-3所示，从调研结果来看，高达46%的客户并不能顺利掌握一个SaaS工具的使用，那么SaaS企业的培训和体验设计必须从易到难，按照阶段划分，每个阶段有目标、有培训、有考核。

图1-3 用户常用SaaS工具掌握的难易程度

3.跨团队共享数据

防止客户流失是企业的重要工作，客户成功团队并不是唯一对此负责的团队。客户成功经理负责记录和客户的每次重要的对话、互动，并且定期在企业内共享。

4.定期反馈、审查、培训

SaaS企业客户成功团队需要设计客户反馈标准流程，定期反馈客户是否遇到了问题，并和相关部门一起审查问题所在，尽快解决关键问题，必要的培训要即刻执行。

5.显化客户成功

让客户成功显化，这一点特别重要。要让客户成功变成看得见、摸得着的实物。1.2.4节已经详述，老客户的需求是价值提升，包括自己的成绩被内部看到、自己的成绩被外部看到、组织的增长更好、组织的品牌价值更高。

6.使用出色的客户成功工具

客户成功也有很多成熟的工具，主要是记录客户的互动数据以及反馈和培训等信息。客户成功工具一方面可以方便地跟公司其他部门分享客户信息，另一方面也可以预警哪些客户有流失的可能，提前优化客户服务，挽留客户，延长客户的终生价值。

1.2.7 巨变4：增长数据化

数字中国带动企业全面数字化，包括在增长层面，不局限于财务指标的数字化，而是各个增长因素的全面数字化。

业务数据的颗粒度越来越细。与增长相关的数据，从最初的财务数据，到用户数据，再到用户行为数据，数据种类和数量都呈现指数级增加。用户行为数据也从年度的采购数据，一下就到了实时的互动数据，目前2B企业已经开始构建B端客户全生命周期的结构化数据库。

增长评估的颗粒度也随之细化。营销战略有4P，即产品（Product）、价格（Price）、营销（Promotion）、渠道（Place）。如今多了一个数据（data），4P变成了4Pd——产品数据（Product data）、价格数据（Price data）、营销数据（Promotion data）、渠道数据（Place data），外加呈现4P综合效果的运营数据（Operation data）。以往看增长，看的是结果；现在看增长，是看一组数据群包含的增长结果和全过程。事物的呈现方式不同了，那么分析事物的思维方式就要随之改变。

1.2.8 进化4：数据思维与工具

数据思维就是将增长的因素数据化，洞察数据运营增长。我们把抽象的概念具体化，比如以前营销管理的主要方式是开会，销售人员讨论手里的商机；现在则是根据线索和商机的数据，考量总量和转化率，然后谈怎么增加总量，怎么提高转化率。

以前说客户跟我们关系好，现在说我们客户的NPS（Net Promoter Score，净推荐值）是15分，高出行业平均值，客户成功做得很好。以前我们总结上个月办了3场线下会议，现在我们总结上个月办了6场线上会议，产生了300个线索，线索ROI是30元。用数据解释工作就是数据思维。

因为SaaS工具本身就是加工数据产生的更聪明的决策，所以SaaS工具本身就是数据化的进化产品。

1.2.9 巨变5：增长工程化

数据毕竟是生产材料，有了数据，企业需要做出更聪明的决策，这就需要工程化的方法论来重新构建增长。

工程思维就是把事物结构化，让优化和预见可衡量。

举个例子。销售电话跟进集客式营销获得的线索，通常叫集客式营销线索，打电话的效率标准是什么？同一个客户到底是多打几次好，还是少打几次好？正常企业可能会觉得这是不解之谜。HubSpot增长负责人马克·罗伯格是个典型的工程思维高手，他把收益率、打电话次数、企业规模这3个因素挑选出来，发现了它们之间的关系，如图1-4所示。

图1-4 销售电话次数与企业收益率

由此可见，电话不是打得越多越好，也不是打得越少越好。针对小企业客户，销售打5次电话的收益率最高；针对中型企业客户，销售打8次电话的收益率最高；针对大型企业客户，销售打12次电话的收益率最高。工程思维让增长可结构化、可量化、可优化，甚至可预测。

1.2.10 进化5：增长全维度的工程化

如今的SaaS企业已经从各方面开始使用工程方法论去构建增长。与增长最相关的就是产品、业务、营销、客户成功。只要能找到某一方面具体的增长公式，就是工程方法论的应用。

工程化赋能的点有很多，从营销方面看，不但流程可以工程化，甚至招聘营销人员都可以工程化，销售的营销话术也能被工程化。

最近，基于自然语言处理（Nature Language Process，NLP）技术的SaaS产品Gong就分享了数据解析的15个顶级销售技巧。比如一个成功的陌生拜访电话，谈话与倾听的比率是55:45。问客户“最近怎么样？”要比不问这句话的成功率高6.6倍。

这组数据非常有趣，成功的陌生拜访电话被解构成几个明确的因素，可衡量、可优化。工程化和数据化本来就是搭档，数字化让企业行为成为可衡量的数据，工程化让数据构建成更聪明的决策。