GrowingIO：2019 企業級 SaaS 行業增長白皮書(37頁).pdf

1、2019 2019 企業級企業級 SaaS SaaS 行業增長白皮書行業增長白皮書 中國企業級 SaaS 行業增長概況 中國企業級 SaaS 行業面臨的挑戰 1.獲客成本高 2.新用戶留存低 3.老客戶續約率低 中國企業級 SaaS 如何用數據驅動增長 1.解決流量難題，降低獲客成本 2.及時實現新用戶的激活和上手 3.數據驅動產品優化及迭代 4.搭建完整的客戶成功體系提升老客戶續約 中國企業級 SaaS 增長成功案例 1 2 3 4 中國企業級中國企業級 SaaS SaaS 行業增長概況行業增長概況 1 總體市場規模攀升，增速放緩 38.9% 2013 2014 2015 2016 2017

2、 2018 2019e 2020e 2021e 34.9 59.8 98.9 127.5 164.6 243.5 341.1 473.9 654.2 71.3% 65.4% 28.9% 29.1% 47.9% 40.1% 38.0% 中國企業級 SaaS 市場規模（億元）中國企業級 SaaS 市場規模年增長率（%） 圖一：2013 - 2021 年中國企業級 SaaS 市場規模及預測 預計 2019 年中國企業級 SaaS 市場規模將達到 341 億元。自 2018 年，資本對于 SaaS 市場的態度趨于冷靜，中國企業級 SaaS 市場的規 模在逐年攀升，但增速逐漸放緩， 預計未來三年將保持

3、39% 的年復合增長率。 數據來源：公開市場信息及艾瑞網數據 巨頭紛紛布局，行業競爭加劇，數據驅動增長成為剛需 圖二：中國企業級 SaaS 行業發展歷程 2005 年，少數國內傳統軟件廠商開始仿照國外 SaaS 試水。隨后，玩家開始增多，由互聯網巨頭、傳統軟件廠商、創業公司形成的三條賽 道已經基本清晰。行業競爭加劇，如何從“野蠻增長”過渡到“數據驅動增長”，成為每一個 SaaS 企業的剛需。 數據來源：根據公開市場信息，由 GrowingIO 繪制 玩家增多百花齊放少數試水追求增長 自 Salesforce 打出 “NO SOFTWARE”的 口號，以金蝶、用友 為代表的傳統軟件廠 商開始進軍

4、SaaS 領 域。 企業對 SaaS 的認知 有所升級，更多互聯 網企業進入市場，但 仍對 SaaS 的安全性 有所顧慮。 智能硬件、O2O 等 2C 風口熄火。更多 資本傾向于 2B，一 時間 SaaS 行業百花 齊放，迎來爆發期。 企業服務的上半場已 經結束，SaaS 的三 條賽道已經基本清晰。 如何保持高速增長成 為難題。 20052005年年 20102010年年 20152015年年 20192019年年 僅少數 SaaS 企業，用數據化運營貫穿客戶生命周期驅動增長 圖三：企業級 SaaS 行業增長模型 SaaS 客戶生命周期較長，各個階段的數據分散。僅少數 SaaS 企業具有獨立搭

5、建數據平臺的技術，和搭建完整的、適合自身業務和客戶的 數據指標體系的能力，大多數創業公司及傳統軟件廠商的數據化運營尚未成熟。 隨著 SaaS 行業競爭日益激烈，針對客戶和業務的精細化數據運營將成為最重要的核心競爭力之一。 上手 使用 續約 推薦 客戶成功市場/運營 商機 有 效 線 索 線索 訪客 贏單 銷售 用戶價值 忠誠使用產品 對產品產生依賴 了解產品初步接觸初步與產品互動 深度產品互動 產生一定產品粘性 數據驅動增長 中國企業級中國企業級 SaaS SaaS 行業面臨的挑戰行業面臨的挑戰 2 1. 獲客成本高：渠道費用日益高漲，獲客成本逐年升高 圖四：2012 - 2020 年互聯網單

6、用戶承載網絡廣告成本 2012 年至 2019 年間，隨著流量紅利消失殆盡，中國互聯網廣告的投放成本攀升，流量成本越來越高。 與此同時，數字時代的廣告點擊率從 25 年前的 44% 下降到了 0.05%，用戶的注意力成本也越來越高。 相較于 C 端不同的是，獲取一個 B 端客戶除了以上成本外，還需要運營、市場、銷售、技術支持等多部門的支持與配合，需要更高的人力成本。 數據來源：艾瑞網數據及 CNNIC 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019e 2020e 137.1 179.0 317.4 248.3 910.0 397.0 507.5 631.3 76

7、9.4 33.2%30.6% 25.1% 18.3% 21.9% 24.4% 27.8% 互聯網行業單個用戶承載的網絡廣告成本（元）同比增長率（%） 33.2% 企業級 SaaS 一般都多模塊、多角色、多產品線，產品路徑容 易設置的十分復雜，新用戶首次上手、試用往往面臨著因太難 操作而流失的情況。 2. 新用戶留存低 數據來源：公開市場信息 企業級產品官網新用戶注冊轉化率低 企業級 SaaS 的官網因為其特殊屬性，新用戶的注冊轉化率普 遍偏低，流量被嚴重浪費。 產品路徑復雜，新用戶上手激活難 95% 的官網流量不會直接注冊 80% 以上的注冊不會成交 流失注冊 95% 注冊成功 5% 注冊未成

8、交 80% 注冊成交 20% 3. 老客戶續約率低：客戶成功體系搭建不成熟，老客戶流失高 圖五：30% 流失率下企業級 SaaS 公司的損失金額對比圖 企業級 SaaS 公司往往容易重視銷售，忽略客戶成功，導致老客戶流失率高。目前大部分 SaaS 企業的客戶成功體系都處在探索階段。 如果按照 30% 的用戶流失率，一家 SaaS 企業年收入是 1000W，下一年將會流失 300W 的收入；如果年收入是 1 個億，下一年將會流失 3000W 的收入。當一家 SaaS 企業的用戶增長速度達到瓶頸，用戶流失率過高，就很可能導致用戶、收入增長停滯甚至倒退。 三年前：三年前：30% 的流失率，流失 30

9、0 萬 今年：今年：30% 的流失率，流失 3000 萬 流失客戶 續約客戶 收入 1000 1000 萬萬 流失客戶 續約客戶 收入 1 1 億億 數據來源：GrowingIO 中國企業級中國企業級 SaaS SaaS 如何用數據驅動增長如何用數據驅動增長 3 訪客線索有效線索 市場團隊 獲客渠道監控 官網/落地頁分析 注冊/線索轉化 . 銷售團隊 線索意向評估 客戶試用洞察 銷售漏斗分析 . 客戶成功團隊 客戶活躍度監控 客戶成功報告 客戶流失預警 . 業 務 流 程 分 析 場 景 全面支持 6 大部門 16 個業務場景的監控和分析需求 GrowingIO SaaS 行業增長解決方案 銷

10、售商機新簽贏單實施上手活躍使用續約增購 北極星指標&魔法數字核心 KPI 監控看板管理層 核心轉化路徑分析產品使用度監控產品團隊 覆蓋 SaaS 客戶全生命周期流程 1. 解決流量難題，降低獲客成本 全鏈路監測獲客效果，甄別最優獲客渠道 SaaS 企業各渠道獲客情況不便統一監測。GrowingIO 廣告監測支持網站、App、小程序、H5 等多種平臺的獲客情況監測。并可建立 數據看板，統一對 SEM /內容營銷/ DSP /社會化營銷等渠道獲客進行概況全覽，隨時掌握獲客情況，甄別最優獲客渠道。 一級訪問 來源 訪問來源用戶量每次進入頁 面瀏覽量 跳出率瀏覽官網注冊 頁_人 注冊成功_ 人 有效線

11、索_ 人 商機建立 _人 首次付費_ 人 搜索引擎344346.3351.6%343230002000167450 社交媒體微信-社群1236620%56451420013210 直接訪問54345745%652562313754176498 搜索引擎234316.124.5%34233124143298730 社交媒體微信-公眾號7547.945%15412318105 搜索引擎15432527%543321134495 社交媒體知乎1237.310.45%562019103 渠道規模渠道質量（逐步深入的衡量） 圖六：GrowingIO 廣告監測示意圖 1. 解決流量難題，降低獲客成本 SE

12、M 精細化效果追蹤，提高渠道 ROI GrowingIO 廣告監測覆蓋頭條、微信、百度、UC 等主流投放平臺，App 推廣支持 Normal-Link、 One-Link、Deep-Link 等投放形 式，并且可以根據投放的不同關鍵詞對比轉化效果。此外 GrowingIO 廣告監測基于行為數據和投放數據，建立反作弊模型，且支持基 于 IP、設備指紋的作弊行為識別，開放作弊規則自定義，高效過濾虛假流量。 圖七：不同關鍵詞 GrowingIO 轉化漏斗示意圖 圖八：渠道優化方法圖 有效線索 26人 注冊成功 58人 瀏覽官網注冊頁 181人 訪問官網 1662人 有效線索 注冊成功 瀏覽官網注冊頁

13、 訪問官網 關鍵詞數據分析總轉化率 關鍵詞GrowingIO總轉化率 訪問官網 593人 瀏覽官網注冊頁 120人 注冊成功 64人 有效線索 43人 1.56% 7.25% 流量規模潛力 流量質量 小 大 低 高 加大力度投放 視成本適當投放，不斷調 整策略，監測效果 視精力投放，同時尋找類似渠道 視情況棄用 優質潛力渠道 低質小渠道低質大渠道 優質非潛力渠道 應用市場 全渠道監測提升轉化效率優化投放效果 數字媒體廣告私域流量傳播 各平臺信息流廣告 各平臺展示廣告 朋友圈廣告 . 公眾號導流 社交KOL傳播 一物一碼 短信、網頁. 召回促活能力拉新能力 精簡轉化路徑 推廣場景復現 專屬數據指

14、標 定制化中間頁 延時復現場景 一物一碼 延時渠道歸因 分析與報告能力 獲客效果日報 分渠道報表 活動、落地頁分析 多渠道歸因分析 監測鏈接/二維碼/小程序碼 效果監測雙向驗證反作弊 DeepLink 定制化 組件 轉化回傳 API 可視化 組件 數據監測 報表 延時 DeepLink 工 具 流 落地頁廣告素材曝光 自有媒體（地推、郵件.）拉新 業 務 流 轉化行為站內瀏覽 召回 打通站外站內數據，測量營銷效果，優化投放產出 優化迭代 流量裂變 流失 1. 解決流量難題，降低獲客成本：GrowingIO 獲客分析全貌 2. 及時實現新用戶的激活和上手 優化落地到注冊的路徑，提升官網的注冊量

15、官網是 SaaS 企業非常重要的獲客渠道。通過對網站現狀的分析，GrowingIO 把目標拆解為三個部分： 一是通過對渠道的分析，優化流量的組成，加大對優質渠道的投放； 二是對網站內容優化的分析，豐富網站內容的同時，提出核心優化點； 三是對注冊轉化路徑的分析，提升核心路徑的轉化率。 渠道分析 網站內容 優化分析 轉化路徑分析 SEO SEM 社交媒體. 首頁 客戶案例 解決方案. 1. 搭建注冊詳細漏斗，監控用戶流失環節 2. 創建流失用戶分群，查看流失用戶特征 3. 用戶細查還原具體行為路徑，定位原因 產品詳情頁 電子書 目標 提升官網 的注冊量 定位現狀 網站 現狀分析 目標拆解 優化 流

16、量組成 提出 核心優化點 提升核心 路徑轉化率 目標 圖九：GrowingIO SaaS 官網注冊下載轉化率分析拆解圖 2. 及時實現新用戶的激活和上手 提升核心路徑的注冊轉化率 SaaS 企業的注冊來源有產品試用注冊、解決方案注冊、資料下載注冊等等。對于注冊的轉化分析，GrowingIO 提供注冊漏斗的自定 義搭建，監控用戶的每一步流失，通過對流失用戶建立分群，可以查看流失用戶的特征。再通過 GrowingIO 的用戶細查功能，還原 流失用戶的具體行為路徑，定位原因，從而進行注冊轉化率的優化。 訪問注冊頁 輸入姓名 輸入手機 輸入驗證碼 注冊成功 搭建注冊詳細漏斗，監控用戶流失環節創建流失用

17、戶分群，查看流失用戶特征用戶細查還原具體行為路徑，定位原因 第一步 第二步 第三步 GrowingIO 提供靈活定義留存的起始行為、留存行為和目標用 戶群體，可按照日/周/月三種時間顆粒度展示。提供留存曲線 圖、留存率變化圖、留存詳情表三種圖表可視化形式，針對流 失新用戶創建分群進行運營。 2. 及時實現新用戶的激活和上手 新用戶留存行為靈活定義 SaaS 產品大多功能復雜，有一定的學習成本，這就需要在“新用戶指引”和“試用產品”層面上，幫助新用戶更好更快的上手。 一鍵找到新用戶留存魔法數字 GrowingIO 提供一鍵生成用戶行為與留存的關系列表，探索用 戶行為、頻次、日期區間與留存的相關關

18、系。找到新用戶第一 周產品使用行為和次周留存率之間的關系，指導產品優化，提 高新用戶的激活和留存。 GrowingIO 雙模型分析：監控管理與驅動迭代 數據可視化 定義指標 數據探索 方案設計 數據采集 持續監控迭代優化 產出洞察 總結規律提出問題 基于少量埋點指標精準實施， 準確可靠地滿足監控需求 基于全量無埋點數據和智能工具， 敏捷快速地支持創新迭代 3. 數據驅動產品優化及迭代 3. 數據驅動產品優化及迭代 產品是企業級 SaaS 的核心。SaaS 產品的優化和迭代經常面臨優先級的問題，是優先企業原有既定的需求計劃，還是優先客戶源源不斷的 新需求？GrowingIO 支持埋點和無埋點，幫

19、助企業級 SaaS 搭建適合自身業務和客戶的數據指標體系，構建從數據采集、建模、分析、決策 （反饋）的閉環，用數據驅動產品的優化及迭代。 采集 無 埋 點 埋 點 建模 搭 建 數 據 指 標 體 系 產品分析 網站 分析 App 分析 小程序 分析 按產品線按模塊按角色 產品多維度監控 事件分析漏斗分析留存分析 分布分析熱圖分析分析實驗室 決策（反饋） 產 品 迭 代 及 優 化 優化產 品功能 決策優 先需求 促進產 品迭代 圖十：GrowingIO 數據驅動產品框架示意圖 分析發現用戶感興趣的內容 協助產品經理迭代產品設計 分析不同場景下熱圖的差異 熱圖 用戶感興趣的內容和產品設計預期是

20、否一致 找到高點擊的元素，卻被放在很次要的地方 轉化與未轉化、不同渠道的熱圖之間差異 場景 3. 數據驅動產品優化及迭代 分析用戶留存、產品功能留存 分析用戶的粘性和活躍 全面的產品功能評估 熱圖效果分析與全面的產品功能評估 提供柱圖、線圖、氣 泡圖、表格等豐富圖 表類型，自由切換， 一鍵出圖。 根據業務需求對基礎 指標進行運算組成新 的指標，滿足復雜分 析需求。 直觀了解用戶對網頁 上內容的點擊情況， 根據點擊熱度優化產 品和運營。 按業務需求支持分鐘 級項目監控，實時發 現異常情況，幫助隨 時調整策略。 為業務人員提供具有 數據監控、數據分析 和及時匯報作用的看 板。 事件分析自定義指標熱

21、圖實時分析看板 只需設定轉化目標， 一鍵智能展現所有轉 化路徑及其頻率。 打通業務數據與行為 數據，提供更豐富的 分析場景。 智能路徑自定義數據上傳 精準劃分不同的用戶 群體，有針對性的進 行用戶運營。 清楚而明晰地看清每 一個用戶的屬性信息、 行為軌跡以及具體操 作。 提供5種場景化模板， 降低數據分析上手門 檻，提高分析效率和 產出。 支持對產品內用戶數 據權限的分級分權， 滿足企業內的協作和 分級需求。 用戶分群用戶細查業務場景權限管理 一鍵智能發現產品的 留存魔法數字，輕松 提高新用戶的留存。 找到關鍵流失環節， 支持多維度的漏斗對 比，一鍵下鉆流失用 戶。 留存魔法師漏斗分析 支持更

22、靈活的留存對 比，留存率趨勢圖快 速了解用戶黏性變化 趨勢。 留存分析 全量數據采集能力 可視化分析組件 數據挖掘工具 洞察用戶 業務優化工具 行為數據分析平臺 3. 數據驅動產品優化及迭代 健康指數 4. 搭建完整的客戶成功體系提升老客戶續約 第一步：搞懂客戶成功思路 客戶成功的本質是精細化的客戶管理，GrowingIO 通過客戶的“溫度-健康度”等模型實現用戶分群，方便對不同分群的用戶進行差異 化的運營策略。比如左下角的客戶活躍度不高，付費轉化的可能性也不高，就需要對客戶加強培訓，提高其使用頻率；右下角的客戶 非?；钴S，付費的可能性也很低，就需要客戶成功團隊深入思考背后的原因。 4.5 4

23、 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 -0.5 4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 健康指數 溫 度 指 數 圖十：企業級 SaaS 客戶分群圖 代表用戶的活躍度 代表用戶轉化的可能性 溫度指數 銷售部門跟進、增購、復購 客戶培訓增加使用度客戶成功部門理解用戶為何不復購？ “紅地毯！” 4. 搭建完整的客戶成功體系提升老客戶續約 第二步：搭建客戶成功體系 根據業務管理需要，GrowingIO 將客戶成功體系大致分為三層：客戶總體、公司級別和用戶級別。公司的高級管理層（CXO,VP 級 別）需要重點關注客戶總體情況，客戶成功經理需要重點關注公司級別的健康度，基層的業務

24、工作人員需要具體對接到個人，尤其是 核心用戶的使用情況。因為如果一個 CRM 系統銷售總監都不使用產品，那一線的銷售或者業務員也回沒有動力去使用。 客戶總體分析 活躍度走勢 公司級別健康度分析 核 心 維 度 用戶級別的定位和支持 核心用戶的使用 關鍵功能的使用轉化 問題定位和用戶挽回 登陸賬號 時長 關鍵消耗指數 總體健康排名 總體健康度 關鍵模塊使用度 客戶流失預測 圖十一：企業級 SaaS 客戶成功體系層級圖 4. 搭建完整的客戶成功體系提升老客戶續約 第三步：建立客戶成功看板 理清客戶成功的層次后，我們需要搭建一套完整的數據看板，支持我們前面的邏輯和層次分析。GrowingIO 提供的

25、客戶成功看板包 括：客戶總體的活躍度分析、公司各個模塊使用活躍度分析、核心用戶的活躍度監控等。通過客戶成功看板的數據監測，及時發現可 能流失客戶，介入干預，提高用戶留存。 organization_nameorganization_name訪問量訪問量頁面瀏覽量頁面瀏覽量登錄用戶量登錄用戶量每次繪畫瀏覽頁數每次繪畫瀏覽頁數訪問時長（分鐘）訪問時長（分鐘） A 公司234423433544612.54 B 公司422442223654322.45 C 公司234143232456532.15 企業客戶使用情況 organization_nameorganization_nameuser_name

26、user_name產品活躍度產品活躍度 A 公司員工 11234 A 公司員工 23422 B 公司員工 31432 B 公司員工 42314 C 公司員工 5124 C 公司員工 612456 核心用戶使用情況 圖十一：GrowingIO SaaS 客戶成功看板示意圖 4. 搭建完整的客戶成功體系提升老客戶續約 第四步：數據指導客戶成功 通過 GrowingIO 提供的客戶成功看板，對相關數據進行監測，為 CSM（客戶成功經理）提供一家公司在一段時間內有哪些人登錄 了產品、登錄了多少次、訪問了產品多長時間、功能活躍程度是多少、使用了哪些功能等數據。幫助客戶成功經理及時發現可能流失 客戶，介入

27、干預，針對性運營。 圖十一：GrowingIO 產品模塊瀏覽次數堆積示意圖 1月1日 1月3日 1月5日 1月7日 1月9日 1月11日 1月13日 1月15日 產品總體使用度下降 CSM 介入 產品總體使用度上升 PVPV 中國企業級中國企業級 SaaS SaaS 增長成功案例增長成功案例 4 X X 客戶簡介 考試 SaaS 服務領域的 No.1 考試星，自 2015 年成立至今，平臺上已有 15 萬家企業用戶， 累計服務超過 1600 萬考試人次；長期付費用戶包 括奔馳、中國移動和麥當勞等 37 家世界 500 強企 業，以及北大、清華和北大青鳥等知名高校及教育 培訓機構。與 Growi

28、ngIO 合作近 3 年，逐步搭建 起一套高效數據增長體系。 中國企業級 SaaS 服務增長成功案例 - 考試星 1.快捷、友好地解決增長體系搭建需求 GrowingIO 幫助考試星梳理指標體系、 搭建數據看板，省去了搭建數據分析團隊 的巨大成本。同時，易用的交互設計和場 景化的產品功能，降低了上手難度，讓考 試星做到人人都是數據分析師。 2.搭建市場增長體系讓投放經費花在刀刃上 GrowingIO 為考試星提供的廣告監測 功能，通過對用戶行為數據的全量采集， 打通從廣告投放到產品內注冊、瀏覽以及 創建考試等行為的全過程，精準評估渠道 ROI。 3.數據輔助產品決策，有效提升留存 Growin

29、gIO 為考試星提供了產品內轉化 路徑的全量監測和分析，幫助產品經理了 解到所有功能模塊的使用情況，結合精準 用戶分群功能，掌握對各分群用戶而言最 重要的功能有哪些、如何優化。 GrowingIO 幫助我們建立起從廣告投放到產品內注冊、瀏覽以及創建考試等用戶行為的全鏈路數據監測，有利于我們精準評估 ROI 。同時，通過 GrowingIO 的深度分析能力，找到和增長相關性最高的北極星指標，為產品和運營決策提供重要參考。 考試星 CEO 陳滄 中國企業級 SaaS 服務增長成功案例 - 考試星 圖十二：考試星通過 GrowingIO 搭建的數據增長體系示意圖 BOSSBOSS銷售銷售市場市場產品

30、產品售后售后 核心指標概覽核心數據 結果性指標 渠道監測 投放效果評估 渠道效果評估 官網轉化 在線咨詢轉化 注冊轉化 成單轉化成單周期、漏斗分析 產品使用度 產品模塊用量 產品功能轉化 售前客戶監控 公?？蛻羰褂枚?跟進中客戶使用度 付費客戶監控付費客戶監控、客戶使用報告 作為考試 SaaS 服務領域的 No.1 ，考試星的快速發展，得益于公司發展初期就對數據增長體系高度重視，這讓考試星在激烈的市場競爭中 贏得先機?？荚囆桥c GrowingIO 合作已近 3 年，逐步搭建起一套高效數據增長體系，目前 GrowingIO 的產品使用和數據增長體系已經融入 考試星各個業務線的日常，實現了諸多價值

31、。 X X 客戶簡介 中國領先的一體化人才管理云平臺 北森，運 用人才管理專業技術和云計算技術，為大中型企業 提供覆蓋測評、招聘、績效、繼任、核心人力等人 才管理業務全流程一體化的 SaaS 軟件及服務，并 通過自有 PaaS 平臺滿足企業自主開發的個性化需 求。歷經 14 年，北森成立至今已成功服務了 4500 余家企業。通過與 GrowingIO 合作，快速建立了 數據化的客戶行為分析體系。 中國企業級 SaaS 服務增長成功案例 - 北森 GrowingIO 幫助我們基于產品建立模型、搜集數據并優化模型，快速建立數據化的客戶行為分析體系。 北森 CEO 紀偉國 建立全員參與的客戶成功體系

32、 市場 Marketing 開發代表 SDR 銷售 Sales 實施 Onboard 客戶成功 Success 一個不斷投訴、抱怨的客戶，會繼續購買產品；而一個我們視為標 桿的客戶，卻突然放棄了續約。等我們去找原因的時候，發現銷售、 客戶、CSM各執一詞，真相已經無從查找. 中國企業級 SaaS 服務增長成功案例 - 北森 客戶痛點 如何滿足客戶需求？ 客戶以不續約“威脅”我們開發一個功能，新功能上線一月后訪談客 戶，客戶回答說：這個功能沒什么用. 如何提升客戶續約率？ 解決方案 北森通過 GrowingIO 快速建立了數據化的客戶行為分析體系。從 客戶起初的“功能需求”上探尋業務本質的需求，

33、引導客戶聚焦于業 務，而非功能點，解決根本性問題。當北森開始“拒絕”客戶的“表面 需求”，客戶成功開始了嶄新的旅程。 北森通過 GrowingIO 快速建立了數據化的客戶行為分析體系。從 客戶起初的“功能需求”上探尋業務本質的需求，引導客戶聚焦于業 務，而非功能點，解決根本性問題。當北森開始“拒絕”客戶的“表面 需求”，客戶成功開始了嶄新的旅程。 了解客戶 北森通過 GrowingIO 搭建的客戶成功體系 模型建立流失預警實時跟進復購與增購 北森通過 GrowingIO 快速建立起數據化的客戶行為分析體系，從以產品交付為目標的傳統模式（產品需求匹配、項目管理、系統配置、項目 交付），成功轉變為

34、以客戶成功為目標的 SaaS 模式（最佳實踐方案、價值管理、流程管理、客戶成功）。 大零售金融酒店旅游出行&航司電商內容&社交教育B2B GrowingIO 為上千家企業級客戶提供服務 超過 20% 的企業服務標桿企業正在使用 GrowingIO 一鍵獲取企業級服務行業增長解決方案 案例復盤案例復盤 國內外 24+ 硬核增長案例拆解 認知升級認知升級 硅谷及國內前沿增長方法論學習 線下活動線下活動 12+ 增長盛會及沙龍限量贈票 機會人脈機會人脈 1000+國內知名企業高管人脈鏈接 增長趨勢增長趨勢 各行業增長趨勢第一時間洞悉 GrowingIO 學習增長群 與 10000+ 增長愛好者 共同

35、學習前沿增長 掃碼立即加入社群 關于關于 GrowingIO GrowingIO GrowingIO 是基于用戶行為數據構建新一代業務增長平臺，國內領先的數據運營解決 方案供應商。GrowingIO 為產品、運營、市場、數據團隊及管理者提供產品分析、智 能運營、廣告分析等一系列產品及咨詢服務，從而優化產品體驗、提升運營效率、提 高廣告投放效果，幫助企業用數據精準、高效驅動增長。 GrowingIO 創始人 & CEO 張溪夢，Data Science Central 評選其為“世界前十位前 沿數據科學家”，國家千人計劃專家，暢銷圖書首席增長官作者。前 LinkedIn 美國商業分析部高級總監，十四年中美數據分析產品設計、數據技術研發、數據團 隊管理等工作經驗，保證 GrowingIO 走在世界數據分析前沿。 核心團隊皆來自 LinkedIn、eBay、微軟、埃森哲、BAT 等國內外頂級互聯網及數據 公司，具有強大的商業分析、數據產品、機器學習等專業背景，先進的數據分析技 術和豐富的實戰經驗。 白皮書作者：GrowingIO 市場部 Rolan