在 SaaS 业务中自动化增长和客户洞察

2023 年 2 月 9 日，我们采访了 173Tech 的创始人兼首席执行官 Candice Ren。173Tech 是一家分析机构，致力于帮助各种发展阶段的公司将数据转化为强大的增长引擎。

在本次网络研讨会中，Candice 介绍了：

• 了解客户旅程如何帮助您增加收入。
• 如何开始构建您自己的现代分析堆栈。
• 如何鼓励人们开始制作 Metabase 仪表盘。

了解客户旅程如何帮助您增加收入

让我们以一家名为 173Peeps 的模拟企业为例，这是一家面向中小型企业的人力资源平台。客户旅程始于一家代理机构的所有者 Emily，她在 LinkedIn 上看到了 173Peeps 的广告。她点击了广告，访问了网站，填写了详细信息，并下载了一份关于如何实现工资单自动化的白皮书。

销售团队跟进了该潜在客户，致电 Emily，安排了演示，结果发现该产品正是她所需要的。Emily 注册了一个为期一年的入门计划，开始使用该平台。之后，营销团队通过电子邮件与她联系，推广一项新的工时表跟踪功能，这正是她的业务所需要的。Emily 升级了她的计划，并在接下来的一年中愉快地继续使用该产品。当续订时间到了时，她又续订了一年。

虽然 Emily 的旅程是一个快速示例，但现实中的客户旅程可能更复杂，变化更多。其中有各种数据触点和来源，包括 LinkedIn、Facebook 等营销渠道、整个平台收集的数据以及 Google Analytics 等第三方服务。

通过分析营销渠道的数据（例如，确定客户在演示阶段流失的时间），您可以自动化定向营销活动以重新吸引他们。

例如，Emily 最大的痛点是她花在工资单上的时间。为了帮助您的销售团队更好地与她沟通，您可以为他们提供更符合她需求的自动化脚本，这将增加她进入下一阶段的机会。

为了更好地了解您的客户，您可以整合您的成本构成，并了解不同的产品和客户群如何为整体盈利能力做出贡献。

为了减少客户流失，请寻找趋势信号，例如活动减少、产品使用次数减少和投诉。这样，您就可以标记出有风险的客户，并以注重隐私的方式定制您的预防策略。

使用现代数据堆栈实现数据驱动增长

如果您认为您当前的数据还不够完善，或者您一直处于快速增长阶段，而您的数据尚未准备好进行高级分析，您可以考虑迁移到现代分析堆栈。该堆栈包括数据源（例如应用程序数据库或 Google 表格），这些数据源可以导入到数据仓库中，以集中管理您的所有不同数据源，并使用报告工具来分析这些数据。

随着您的发展，您将积累许多不同的数据源，例如 HubSpot、Interval 和各种营销渠道。自动将所有这些数据提取到您的数据仓库中至关重要。一旦数据进入数据仓库，您就可以对其进行建模以进行分析。

在您对数据进行建模并将客户标记为有风险之后，您可以运行 ETL，将该信息放入您的公司在与客户互动时使用的应用程序中。

如果您对实施现代分析堆栈所涉及的任务数量感到不知所措，请不要担心。专注于快速获胜，例如识别唾手可得的成果并集成您的关键数据源。首先将所有数据收集到一个位置，以跟踪您的主要业务 KPI。

在您的仓库中拥有所有数据模型后，构建易于使用的仪表盘，以便全面了解您的业务运行状况。提供完整业务概览的主仪表盘可能是一个不错的起点，之后为每个团队（例如销售、营销或产品功能团队）创建单独的仪表盘。尽可能让所有团队成员都能轻松使用报告工具并从中获得价值。