To B營(yíng)銷中，我們可能都會(huì)有過這樣的經(jīng)歷：為吸引盡可能多的潛在客戶，在行業(yè)相關(guān)網(wǎng)站和各大社交媒體平臺(tái)廣泛投放廣告，但實(shí)際點(diǎn)擊和轉(zhuǎn)化效果卻沒有達(dá)到預(yù)期。在相關(guān)領(lǐng)域展開營(yíng)銷動(dòng)作，可以理解成是針對(duì)目標(biāo)客戶進(jìn)行的精準(zhǔn)營(yíng)銷，但因?yàn)楹雎粤擞脩舴謱樱瑳]有做到根據(jù)自身產(chǎn)品特性和目標(biāo)用戶屬性找到理想客戶，導(dǎo)致沒有收獲理想的營(yíng)銷效果。

這就比如你是一家人力資源軟件公司，應(yīng)該面向的是需要人力資源管理軟件的大型企業(yè)，但是卻向所有人力資源相關(guān)的企業(yè)進(jìn)行產(chǎn)品內(nèi)容廣泛推廣，沒有意識(shí)到大型企業(yè)和小型企業(yè)的人力資源需求其實(shí)是不同的，很多小型企業(yè)可能并不需要大型的人力資源管理解決方案。

一般情況下，To B企業(yè)用戶分層可能會(huì)碰到以下問題：

1、數(shù)據(jù)收集難度大：與To C企業(yè)不同，To B企業(yè)的客戶群體相對(duì)較小，營(yíng)銷推廣需要更具針對(duì)性，數(shù)據(jù)收集至關(guān)重要且難度也更大。

2、數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高：To B企業(yè)面對(duì)的是組織需求，營(yíng)銷周期長(zhǎng)，環(huán)節(jié)多，因此對(duì)用戶數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性等也有更高要求。

3、數(shù)據(jù)分析更復(fù)雜：To B企業(yè)進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)分析需要深入了解公司客戶，從而篩選出對(duì)自身產(chǎn)品感興趣且具備購(gòu)買能力的目標(biāo)客戶群體。

4、目標(biāo)客戶更多樣：To B企業(yè)的目標(biāo)客戶可能涉及到不同的行業(yè)和公司規(guī)模，他們對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的需求也不同，需要在用戶分層的時(shí)候綜合考慮多種因素。

對(duì)用戶進(jìn)行分層，才能更好地理解用戶的不同需求并針對(duì)性地提供服務(wù)，從而真正地贏得他們的信任和忠誠(chéng)。所以To B企業(yè)到底應(yīng)該如何解決用戶分層工作中會(huì)遇到的難題從而做好用戶分層呢？

用戶分層：是指企業(yè)在營(yíng)銷和銷售中，根據(jù)目標(biāo)客戶群體的屬性、需求和行為特征等進(jìn)行分類和分組，進(jìn)而制定不同的產(chǎn)品策略來滿足其差異化需求的過程。

為避免造成不必要的成本浪費(fèi)，企業(yè)在開展用戶分層工作前，首先要了解用戶分層的前提條件，即在什么條件下企業(yè)需要做用戶分層，以及企業(yè)進(jìn)行用戶分層需要完成的前置工作。

1、具備一定的用戶量級(jí)：產(chǎn)品有一定的用戶量，如果用戶量不足、分層顆粒度太粗，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)策略的制定投入產(chǎn)出比太低。

2、具備可靠的數(shù)據(jù)來源：企業(yè)需要有一個(gè)可靠的數(shù)據(jù)來源，需要提前做好客戶關(guān)鍵行為埋點(diǎn)，收集和存儲(chǔ)客戶信息。

3、具備數(shù)據(jù)分析能力：企業(yè)需要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，通過數(shù)據(jù)分析洞察用戶習(xí)慣和需求，便于用戶分層和管理。

4、具備策略制定能力：了解目標(biāo)客戶后，企業(yè)需要具備制定相應(yīng)營(yíng)銷策略的能力，并能夠高效執(zhí)行和不斷優(yōu)化迭代。

用戶生命周期分層模型（User Lifecycle Segmentation Model）是根據(jù)用戶在產(chǎn)品或服務(wù)的使用過程中的行為，將用戶細(xì)分為不同的群體，以更好地了解他們的需求，制定營(yíng)銷策略和維護(hù)用戶關(guān)系。一般分為引入期、成長(zhǎng)期、成熟期、休眠期、流失期。

通過用戶生命周期分層模型，企業(yè)可以更好地了解其用戶行為和需求，并提供更加符合用戶需求的產(chǎn)品和服務(wù)，以提高用戶最終留存率和滿意度，從而促進(jìn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

AARRR模型，又稱為“增長(zhǎng)漏斗模型”（Growth Funnel Model），是一種基于用戶行為漏斗的用戶生命周期分層模型，被廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)公司的用戶增長(zhǎng)和營(yíng)銷領(lǐng)域。AARRR模型由獲取、激活、留存、收益、推薦等階段組成。

AARRR模型的價(jià)值在于，通過漏斗分析，可以快速找到用戶增長(zhǎng)中的瓶頸，優(yōu)化用戶體驗(yàn)和營(yíng)銷策略，提高用戶滿意度和忠誠(chéng)度，提升用戶轉(zhuǎn)化率和留存率。

RFM模型是一個(gè)基于用戶消費(fèi)行為的定量分析模型，它是一種通過分析用戶的購(gòu)買行為的方式來判斷不同用戶的價(jià)值和行為特征的方法。RFM包括最近購(gòu)買時(shí)間、消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額三個(gè)維度。

通過這三個(gè)維度的分析，可以將用戶分成不同的等級(jí)或群體，從而對(duì)用戶的消費(fèi)特征和潛在行為進(jìn)行更精準(zhǔn)的分析和預(yù)判。企業(yè)可以根據(jù)RFM模型制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略，例如針對(duì)高價(jià)值用戶推出定制化的產(chǎn)品或服務(wù)、多次進(jìn)行回訪和推廣等，從而提升用戶忠誠(chéng)度、留存率和消費(fèi)水平。

金字塔模型是一種將客戶的需求從基礎(chǔ)需求到心理需求進(jìn)行分層的模型，通常分為生理需求層、安全需求層、社交需求層、尊重需求層、自我實(shí)現(xiàn)需求層五個(gè)層次。

金字塔模型的意義在于，通過分層次了解客戶的需求和心理，從而為企業(yè)制定更加精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略和產(chǎn)品方案。企業(yè)可以針對(duì)客戶需求金字塔模型中不同層次的需求，制定差異化的服務(wù)或產(chǎn)品，同時(shí)激發(fā)客戶的需求和潛在消費(fèi)力，從而提升客戶滿意度和忠誠(chéng)度，提高競(jìng)爭(zhēng)力。

需要注意的是，企業(yè)在選擇不同的模型進(jìn)行用戶分層時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際情況和應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行選擇和組合，以構(gòu)建更精細(xì)化、高效和實(shí)用的用戶分層方案。

企業(yè)可以通過MarketUP記錄和收集用戶數(shù)據(jù)，如基礎(chǔ)信息，瀏覽軌跡，跟進(jìn)記錄，商機(jī)情況等，全方位了解用戶信息。同時(shí)根據(jù)可視化數(shù)據(jù)報(bào)表，分析得出更細(xì)致的用戶行為指標(biāo)數(shù)據(jù)，為后續(xù)的用戶分層做好準(zhǔn)備。

2、分析用戶數(shù)據(jù)

企業(yè)可以針對(duì)MarketUP收集到的用戶數(shù)據(jù)和提供的可視化數(shù)據(jù)報(bào)表，進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)分析和分類，了解不同客戶群體的特征和行為。

3、繪制用戶畫像

MarketUP可以幫助企業(yè)根據(jù)線索或者客戶產(chǎn)生的觸發(fā)行為對(duì)其進(jìn)行評(píng)分以及等級(jí)劃分，智能化標(biāo)簽繪制精準(zhǔn)客戶畫像。

4、進(jìn)行用戶分層

企業(yè)可以根據(jù)制定的分層維度，將客戶分成不同的層次，從而針對(duì)不同層次的客戶制定有針對(duì)性的策略。

5、制定營(yíng)銷策略

針對(duì)不同的客戶群體，企業(yè)可以設(shè)計(jì)和實(shí)施個(gè)性化的方案，提升轉(zhuǎn)化效果。同時(shí)MarketUP也可以通過智能分析數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)進(jìn)行商機(jī)監(jiān)控和評(píng)估，并push銷售進(jìn)行客戶跟進(jìn)、商機(jī)推進(jìn)。

6、定期復(fù)盤優(yōu)化

企業(yè)需要進(jìn)行周期性的用戶分層和效果評(píng)估，根據(jù)實(shí)際營(yíng)銷效果及時(shí)調(diào)整用戶分層模型和策略，以適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)情況和客戶需求。

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用戶分層是To B企業(yè)營(yíng)銷和銷售策略的核心，MarketUP作為一站式的營(yíng)銷自動(dòng)化聚合平臺(tái)，強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集和分析技術(shù)可以助力企業(yè)更精準(zhǔn)地進(jìn)行用戶分層，制定更有效的營(yíng)銷和銷售方案。目前MarketUP已經(jīng)對(duì)外開放，如果您想要詳細(xì)地了解相關(guān)功能，