图1 企业发展阶段及自然增长模型
企业服务的本质在于：了解客户和真实业务诉求，并为其提供优质的产品与服务，帮助其走出复杂商业环境中的发展困境。在当下这个客户为王的时代，为实现获客渠道优化、销售线索转化率提升以及保障客户续约率，对客户行为的深度洞察，就成为 To B 类企业销售的起点，也是其提供满足客户需求的产品和服务诉求的核心。因此，建立基于大数据的客户行为洞察，并与企业 CRM 系统整合打通，形成从客户获取、销售成单到客户服务的完整闭环，已经成为企业业绩可持续增长的驱动引擎。
图2 基于大数据的To B 客户行为洞察
将 SA 系统（Sensors Analytics /神策分析系统，以下简称 SA 系统）与 CRM 系统整合打通，可以帮助To B 类公司实现：
1.获取高质量线索：全面整合推广数据，甄别最优推广渠道。
2.及时把握客户需求：构建销售精准洞察力，快速判断线索跟进优先级，有效提升销售线索转化率。
3.打造专属的客户成功模式：轻松诊断易流失客群和高价值客群，实现客户全生命周期支持与管理。
场景一：全面整合推广数据，甄别最优推广渠道
企业服务类产品（例如 SaaS 产品）的官网，是一个非常重要的用户入口，无论是企业线上推广亦或是线下活动导流来的用户流量，最终都要到官网注册页进行转化。因此，对于企业管理者而言，了解各个推广渠道分别带来的流量和用户量是多少，每个渠道带来的用户的后续转化和留存情况如何，以及将营销推广数据（如图 3）与企业 CRM 系统打通（如图 4 和图 5），了解最终真正完成付费转化，筛选出最优质、ROI（投资回报率）最高的推广渠道，优化营销投入产出比。
图3 SA 系统不同推广渠道带来的线索量
图4 总体营销漏斗最终转化
图5 “百度”和“今日头条”付费渠道的营销漏斗最终转化
场景二：快速判断线索跟进优先级，有效提升销售线索转化率
以 SaaS 公司为例。来自营销渠道的线索量大，CRM 系统通常记录客户基本情况（如图 6），如公司名称、跟进状态、联系方式及客户所在地等；销售团队往往通过电话第一时间去判断客户需求、购买意愿，至于每条销售线索的处理优先级、哪些需求紧急、客户赢单的可能性大小，较难进行快速和客观判断。因此，将判断销售线索跟进优先级的关键信息，如 SaaS 公司产品 Demo 的注册、使用等行为数据，引入企业 CRM 系统，辅助销售进行快速判别，就变得至关重要。
图6 CRM 系统客户基本情况
采用后端 API 采集的方式，将 SA 系统里的用户行为数据集成到企业 CRM 系统（如图 7）。将神策分析采集计算好的用户行为数据，传到 CRM 上来跟踪线索，主要集成以下两个字段：
最近登录时间，即用户最近一次登录产品的时间。
总查询次数，即潜在客户在产品 Demo 上核心功能的使用查询次数。
图7 后端 API 集成 Demo 试用行为数据至 CRM 系统
在 SA 系统里面，可以通过虚拟事件定义核心功能使用次数，来计算“总查询次数”。对一款 SaaS 产品而言，其核心功能涉及的业务模块会很多，且每个业务模块下都有部分核心功能，任意一个核心功能的使用，都可以当作客户触达了产品的价值点，所以需要通过虚拟事件的方法，将分散的各个核心功能整合为一条事件，进行整体分析。
以神策分析自身的产品为例，神策分析非常关注用户在 Demo 上，“行为事件分析功能”、“漏斗分析功能”、“留存分析功能”、“回访分析功能”、“概览操作”等核心功能的使用情况，于是创建一条虚拟事件，如图 8 所示。创建好后，通过后端 API 采集的方式将该条事件的计算结果（总查询次数）传入 CRM ，从而辅助销售团队去查看产品试用情况、快速判断用户需求和销售切入点。
图8 “SA Demo 核心功能使用”事件分析
通过 CRM 和神策分析的结合，即可高效获取大量详细的销售线索相关关键信息，同时利用用户的行为，做到有的放矢，及时调整了销售跟进策略，对不同的客户排出优先级，提高整体销售效率和有效线索转化率。
优先联系总查询次数高的客户
如果客户的核心功能使用次数或总查询次数从申请试用后，一直保持一个比较高的趋势的话，说明这个潜在客户转化的可能性比较高，销售团队会高优先级联系这批客户。
根据最近登录时间判断客户的使用动态
优先选择最近登录时间比较靠前的客户，对于沉寂的客户，可以放低优先级，如果某个客户在沉寂一段时间后，某一天突然登录了，这时就可以及时跟进该客户，尽早掌握客户动态，确保最终的转化。
以神策数据的实际案例来看，销售人员拿到有价值的信息后，有针对性跟进，在策略实施一个月后，销售线索的有效线索转化率提高了 6%，间接提高了最终的赢单率。
场景三：轻松诊断易流失客群和高价值客群，实现客户全生命周期支持与管理
对 To B 类公司来说，留存是根本。关注用户整个生命周期价值，更重要的是客户成功，即客户是否在更好的使用产品，是否再续约、升级销售。新用户的留存曲线一般分为三个阶段：震荡期、选择期和稳定期。绝大部分新用户在一开始的震荡期就流失了，在选择期部分用户找到了产品的价值，然后慢慢进入稳定期。所以将核心价值功能尽可能直接地展示给新用户，增加用户使用核心功能的频率，使用户尽早发现产品价值，提升前两个阶段的留存曲线非常重要。
通过神策分析，可以帮助企业：
1.找到影响新用户留存的关键功能：通过对比不同产品功能（功能模块）的留存度，SaaS 产品可以很容易发现产品的核心或高价值点，留存度高的产品功能其价值也较高。通过产品的设计，引导新用户发现和使用这些核心功能模块，尽可能早地为用户创造业务价值，从而提升新用户的留存率。
2.从用户行为上去监控用户活跃度：业务不会揭示问题，用户行为会揭示问题。从产品数据了解众多客户需求，分析用户到底怎么使用产品，用哪些功能，不用哪些功能，从而进行产品调整改善（融入产品开发过程中），发现新需求点针对性开发。从众多功能中梳理出核心功能，看核心功能的使用情况，使用频率的变化趋势。
3.提高渗透率和利用率：产品销售出去后，确保要覆盖更多的企业员工数。同时要衡量用户的使用情况，如对企信这类产品来说，1到2 个月内发1万条信息或搜索信息，说明客户是在积极使用的，用户使用时间长，就推更多服务。
4.引导客户使用高价值功能：产品上哪个功能对用户有高价值，ROI 上有更高的提高的话，会促使客户更好地使用。如应用推荐，这些价值的应用部分用户用的怎么样，是否可以更好地优化这个价值。
此外，神策分析的用户分群功能，可以让企业根据其客户使用产品的频率、活跃天数、使用深度等数据指标，对客户进行分层管理，帮助客户成功部门随时可以看到这四类用户他们是谁，他们是如何使用产品的？然后会对他们采取不同的策略。通过神策数据提供的 API ，可以将用户分群相关数据集成到企业 CRM 系统，帮助企业客户成功团队和销售团队，密切配合传递给客户如何有效使用产品，了解何时需要及时干预，实现客户全生命周期的支持与管理。
1.高活跃度客户：总结他们的使用经验，将这些经验固化下来，想办法传递给更多的客户，并且，要求销售人员找机会向这些客户销售产品和服务。
2.一般活跃客户：使用率一般的客户占企业用户群体大多数，建议常规地保持服务即可。
3.流失风险客户：定义一个数据模型，找到这些有流失风险的客户，对于这些客户，建议客户成功团队重点跟进，通过沟通、培训等方式来帮助他们。
4.已经流失客户：也就是不再使用或者不续费的客户，建议通过各种方式触达他们，分析流失的原因，以便于后续改进企业的产品、运营和销售。
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