B端SaaS 全方位洞察客户的实践方法论

发布日期： 2025-05-07 阅读量： 作者： 小编

　　全方位洞察客户也称为全面摸底客户，是一种公司级别的客户调研行为，以实现对现有客户的全面了解，在全面了解客户的基础上，进行产品的规划，以提升PMF匹配，进而提升产品活跃或续约。

　　当客群发生了结构性调整的时候，或宏观、微观上发生比较大的变动的时候，甚至在年度规划、战略规划的时候，一般都要对客户进行全方位洞察。

　　一般全方位洞察客户会调用公司较多的部门/人员参与，以缩短调研周期，输出系统的调研。全方位洞察需要资料较多，会用的一手/二手资料，采用各种调研方式，数据调研、圆桌会议、问卷调研、实地1V1访谈等对客户进行全面调研。

　　全方位洞察客户一般不是高频调研场景，但确是影响产品战略方向的调研。在三种情况下我们会进行成本相对高的全方位洞察客户调研。

　　情况一，要进行年度的规划或三年战略规划，需要对客户进行全面了解以刷新认知，识别潜在的变化和机会，这种场景一般1年会触发一次全面摸底。

　　情况二，宏观或微观上发生比较大的变动，比如疫情、行业政策调整等，造成客户的行为场景发生较大的变化，比如疫情的出差场景减少，视频场景增多，场景的变换必然造成需求出现较大的结构化调整，需要对客户进行全面摸底以全面了解客户场景发生的变化，这种时候一般是偶然时间触发，发生的概率较低，但这两年我们经常看到。

　　情况三，客群发生结构性调整，当公司引入了战略投资方、更改了销售的目标客群、更改了销售方式，一般客群都会发生结构化的变化，而如果客户增长过快，客群短期内结构化调整较大，调研没有跟，产品规划没有跟上，很可能造成产品与最新的客群需求发生严重的偏离，造成PMF不匹配，进而活跃或续约率大幅度的下降。

　　全面摸底客户，识别客户结构或客户需求场景的变化，优化产品规划，以提升产品和市场的匹配性，也称之为PMF匹配。

　　PMF匹配是产品的势能，在势能不存在的情况下，再多的运营和服务也是无用功。PMF匹配的定义是在用户使用产品x周之后，有40%的客户反馈“如果不能使用该产品会很失望”，这个指标也可以近似的用NPS替代。在PMF匹配的基础上，才会有活跃率、续约率。

　　调研的目的是全面摸底，那么调研的对象涉及的面就是各种购买状态的客户，各种类型的客户，各种角色的客户，甚至包括对SaaS服务商内部角色的调研，如销售、渠道、运营等，这些内部角色可以输出整体对客户的感知。

　　以下是示例，大家可以根据自己行业领域的客户来梳理调研对象的类型。每一个维度的客户都应该满足“MECE”原则即“相互独立，完全穷尽”。

B端SaaS 全方位洞察客户的实践方法论(图1)

　　因为全面摸底客户需要较多输入，才能输出完整的，这里为了提升效率，可以使用一手资料和二手资料相结合的方式来进行调研。为了保证调研的结论具有普适性，需要定量调研和定性调研相结合的方式来进行调研。

B端SaaS 全方位洞察客户的实践方法论(图2)

　　调研遵循一定的流程或步骤，一方面使得调研过程更严谨，另一方面可以最大效率的获得调研结论。

　　调研步骤的提供是给予大家参考，并不是说一定要严格遵循，而是基于实际的情况，有节奏的进行。在每一步的分析之后都会形成一定的假设、疑问和结论，带着这些假设、疑问和结论，在下一个环节分析中可以得到佐证或解惑，并补足前步分析的局限性。

　　历史资料数据梳理是一种二手数据分析方法，是将公司各部门之前做的与此次调研目的相关的数据收集在一起，提升调研的效率。

　　历史资料中有2类资料，一类是以历史的时间切面的客户结构、画像特性、核心需求等数据，这些数据更多地反映为什么现在的产品是这样的，而不能洞察我们需要怎么进行产品的调整已匹配最新的市场。

　　另一类是近期收集的零散的调研数据，因时间较近，可以作为此次全面摸底客户的基础输入数据，并在后续的阶段对有疑问的数据或场景进行校验。

　　基于二手的历史资料数据，可以快速的建立一个时间切面的客户结构、画像特性、核心需求，并结合近期的历史资料数据，给全面摸底客户一个基础输入数据，以提升调研的效率。

　　全盘数据分析，是基于整体的数据进行“面”上的分析，以获得对现有客户结构及关键因素的整体掌握。

　　数据分析是基于现有数据进行分析的过程，数据分析是一个基本技能，市面上也有较多相关的书籍，大家可以参考。

　　常见的数据分析方法有对比分析、分组分析、结构分析、交叉分析、漏斗分析、矩阵关联分析、假设检验等，其中产品经理用到的方法比较基础，如果需要做数据模型等，可以请算法同学或专业的数据分析师帮忙。

　　基于一手数据资料，对现有客户进行多维度分析，识别客户的业务特征、行为特征等，一方面可以更准确、多层次地把握现有客户的结构，另一方面可以识别影响活跃/续约的关键因子。然后基于每一层的数据调研分析，可以下探以识别重点场景的关键数据。

　　圆桌会议是多商家进行探讨的过程，需要商家之间进行坦诚的交流，抛出问题，分享经验。

　　圆桌会议的核心角色是商家，每桌可以配引导员和会议纪要的人员，但引导员一般不参与商家沟通，仅起到引导话题或避免尴尬的作用，核心还是商家之间进行深度交流。

　　圆桌会议可以分为两种，一种是邀约现有客户进行业务探讨的圆桌会议；一种是基于潜在客户业务培训的圆桌会议。这种圆桌会议上，商家之间探讨的问题或者他们向业务专家咨询的问题，一般都是他们当前最关心的问题。

　　圆桌本身的形式，也容易让大家在业务洞察的过程中关注大家普遍关心的问题，而不是单一客户所关心的问题，所以圆桌会议是很好的对某类客群进行业务洞察的方式。

　　基于某类客群的探讨的内容、反馈的诉求等，对特定客群进行业务洞察，抽象出特定客群所具有的共性特征、诉求等。圆桌会议一方面可以洞察特定客群，另一方面可以避免因产品经理的访谈诱导所造成的信息偏差。

　　基于全面摸底的圆桌会议，可以邀约各种客群的客户，然后按细分客群进行分组，按客群组进行圆桌会议，以期对不同客群进行批量洞察。

　　工单是指用户进行咨询、反馈建议、反馈问题、提出需求的一种方式，工单分析是SaaS产品基础工作，是了解用户需求和场景的基本渠道。

　　工单分析包括3类，以时间为维度分析不同时间下用户所关注的内容；以特性为维度分析用户对于不同特性的关注度；针对特殊场景的工单，对工单场景进行明确，并加以衍生，来分析场景是否具有通用化，是否潜藏的用户普遍具有的问题。

　　倾听客户原声，以识别客户最关注的场景，并洞察不同类型客户反馈问题的共性和差异性。

　　线下访谈是一种对客户深度访谈的方法，也叫面对面访谈或现场访谈。线下访谈可以观测到用户环境、行为和表情，可以提供更多的信息。

　　线下访谈包括邀约式访谈和到访式访谈。邀约式访谈即约用户到非用户所在环境进行访谈，这种访谈方式的优点是可以一天中约多个用户进行访谈，缺点是缺少了用户所在的真实环境。

　　到访式访谈即到用户的工作地点或生活地点进行访谈，对于B端的产品，到客户工作地点访谈可以观测到用户工作的环境，工作的设备，公司的情况，这本身就会增加对客户的感知。

　　线下访谈的关键是避免诱导用户，并需要知道“霍桑效应”可能会使得访谈结果有一定偏差。“霍桑效应”就是当人们在意识到自己正在被关注或者观察的时候，会刻意去改变一些行为或者是言语表达的效应。

　　一方面真实的感受客户的环节、行为、情绪，另一方面对于数据分析、工单分析、圆桌洞察的结论进行背后场景的挖掘，以进一步验证结论。

　　对于某行业领域SaaS的产品，拜访客户的时候就可以发现，很多客户在郊区，公司环境一般，电脑设备就是普通的windows电脑，业务员的穿着也可以判断他们的收入情况，这样就会知道为什么他们会反馈产品卡顿，而自己没有遇到过类似的问题（互联网公司的设备比传统公司还是要好很多）。观测他们工作时的电脑屏幕，可以大概知道他们是怎么工作的，怎么操作产品的，怎么配合自家产品与其他应用一起使用的。

　　重点场景分析是基于前面的分析结论提炼出来的重点细分场景，进行进一步分析的行为。重点场景分析一般包括3个方面，拥有这个场景的客群特征及数量；这个场景的5W2H（由谁在什么时候基于什么目的发生的，并且使用了什么工具，有什么问题，有多痛，希望怎么样解决）；这个场景的洞察分析。

　　电话访谈时一种放量调研的方式，电话访谈较线下访谈速度更快调研周期更短，同时较问卷调研有更多的灵活性。电话访谈一方面可以校验前面所得出来的结论，另一方面可以基于前面调研的遗留问题获取响应的答案。电话访谈较线下访谈更容易获得一定量的支撑，在需要一定数量支撑，同时又需要被调研对象基于开放问题回答的时候，电话访谈时特别好的一种方式。

　　问卷调研是一种定量调研的方法，一般基于一定的假设基础上，进行定量的验证。问卷调研在进行设计之前，需要先梳理调研目的，基于目的的假设。基于调研目的梳理调研问题的整体逻辑，基于逻辑再设计调研问卷。问卷的设计要避免一些基础的错误，比如对调研对象的诱导，答案顺序的影响，文案理解的不统一等。

　　问卷调研的问题设计一般至少包括3个部分：客户画像、调研问题、联系方式收集。客户画像与调研问题的交叉分析是常用的分析手段，用以得出基于不同客群的结论。联系方式的收集便于对客户进行再次的场景验证，数据的分析最终要回归到场景中，当出现分析结论与认知不符合的时候，则需要联系客户进行再次的验证。问卷调研本身是比较专业的一个事项，建议通过专业的书籍学习。

　　第三方是一种二手数据收集方式，一方面可以与已有结论进行相互佐证，另一方面可以获取通过自己手段无法触达的数据，比如客户的客户、海外的买家等。除此之外，一些咨询、券商机构的相对较专业，且视角更多维，也让大家从投资人视角、外部市场视角等来看待自己所处的行业领域。

　　结构化整理全面摸底的资料能够有效的沉淀核心信息，并让未到场的同事也能快速高效的了解客户。结构化的整理全面摸底的资料，因涉及多层次的客群，一般需要整体成看板结构，以方面大家整体一览。

　　调研的撰写及汇报形式与项目的节奏很相关，一般一次全面摸底的调研项目，跨度时间可能长达一两个月，会按周进行调研的输出和汇报，按周迭代调研计划，每一步的调研都是层层递进，多方对比进行验证和调整，在这个过程中调研结论也在不断的迭代、收敛、验证。当进行到后期调研的时候，一般结论也就出来了。

　　基于调研资料的总结输出调研结论，一般包括调研背景、各个维度的关键调研分析、调研结论。

　　举例面向制造业行业的报价系统，制造特征的不同则影响了报价的流程；B2B外贸行业的线上业务员，本质是服务人员，是会英文的B2B客服；客户规模的大小直接影响了对“降本提效”价值的判断。

　　全面摸底客户的目的是识别客户结构或客户需求场景的变化，优化产品规划，以提升产品和市场的匹配性。在进行完全面摸底的调研之后，就需要进行业务洞察及机会挖掘。

　　业务洞察是基于对客户、场景的认知所得出来的能指明业务方向的洞察结论。深度调研客户是进行业务洞察的基本步骤，通过全面摸底客户更可以全方位的进行业务洞察。

　　基于业务洞察的基础上进行机会挖掘，机会挖掘可以从各个视角进行，是个先发散再收敛的过程。

　　基于宏微观趋势和产业链环节中的机会挖掘，一般是做创业或做创新项目的时候涉及，并非常用的机会挖掘方式。在全面摸底客户，以使产品更匹配可客户的机会挖掘更多从现有产品和客户出发。

　　在机会挖掘的同时，可以给出对应机会大概的解决方案，如果发现很多解决方案具有共性或异曲同工的地方，那么这个“共性”就是本质的解决方案，

　　所谓匹配的机会是指客户需要的、有商业价值的、符合自己优势的、可交付的机会。再结合自身公司当前的特点，

　　这里涉及方案逻辑的输出以及产品化方案的输出。针对初步的方案，可以再进行客户侧验证，以确保方案的稳健性。

　　在SaaS领域中，对客户的全面了解是业务洞察的基础。创新的原点是客户场景，所有匹配机会的出发点是客户而非竞品。识别客户结构或客户需求场景的变化，优化产品规划，以提升产品和市场的匹配性，是SaaS企业市场变化的普适性手段。作者：Sunny；现SaaS领域产品经理，7年互联网产品设计经验。公众号：产品经理职场那些事

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