在上一篇文章中，我们讨论了B2C的群体分析。我们首先得出结论，群体分析可以让你看到用户群体之间的差异。然后，我们讨论了群体分析如何让你快速看到迭代效果。
虽然群分析在B2C领域很厉害，但是他们在B2B领域很难脱颖而出。
这是为什么呢？
这是因为与B2C产品相比，B2B产品表现出一些基本的结构差异。
事实上，在和Bl产品分析师罗英合作之前，我并不知道B2B群体分析和B2C群体分析的区别！
为了更好地了解信贷员如何与Bl长期合作，我和应进行了一次真实的B2B小组分析。基于这些背景，我通过一组假设的例子来和大家谈谈B2B群体分析。
在这篇文章中，我将首先介绍B2B产品和B2C之间的差异，以及这些差异如何使B2B群体分析变得困难。
B2B组分析VSB2C组分析B2C群体分析更简单，因为这些产品往往有大量稳定的用户流量和定期的用户参与。
换句话说，可以很容易地按照激活日期划分用户组，以获得类似于下面所示的组分析。正如你所看到的，这些群体规模很大，很容易看出一段时间内的趋势。
但是，企业B2B产品无法保证以下两点:
新用户源源不断:B2B产品通常有一个发布时间，一个点会有大量用户加入。
频繁使用:许多B2B产品没有像脸书或Instagram那样的日常用例。
为什么这会影响群体分析？
首先，如果没有持续的流量，就不能按时间分组。
因为如果按时间划分，每个群体的规模会不一样，每个群体都严重偏向特定的客户子集。换句话说，当你做B2C群体分析时，你可以假设每个群体之间的关键差异是产品本身的状态。然而，在B2B群体分析中，你还必须考虑组本身的构成。
例如，假设在此期间，ABC公司使用了您的B2B产品:
可以看出，对于ABC公司来说，各个集团的情况都差不多。换句话说，如果你只看ABC公司，你会推导出这八周你发布的任何产品优化似乎都没有效果。另外请注意，ABC用户数的最大峰值来自第一周。这种差异在某种程度上是重要的！
现在假设XYZ公司的用户在这段时间使用了你的B2B产品:
XYZ公司各个小组的情况基本相同。然而，我们发现，总的来说，XYZ公司不如ABC公司活跃。同时，XYZ公司用户数量的最大峰值来自第八周。
如果我们把这些分析放在一起呢？
我们的结果如下:
没有每个公司的基础数据，你可能会得出产品第一周比第八周好的结论，因为第一周的用户活跃度更高。
但其实区别只是因为用户构成的不同！换句话说，组成每个群体的用户群体基本上是不同的。
不考虑产品，ABC公司的用户比XYZ公司更活跃。你只是碰巧在第一组有更多的ABC用户。
所以和B2C不一样，B2B的产品很难按时间分组。
其次，当你不能保证产品被频繁使用时，将很难精确跟踪每天的工作或每周的工作周期，你可能需要使用更大的粒度。
例如，假设您的产品仅被财务团队用于完成工资单，这每两周发生一次。您最终可能会看到如下所示的每日用户活动图表:
如果你试图用天来做群体分析，你可能会得到下面这个没有意义的结果。
每天的数据波动太大，所以即使每个组的表现都一样(每个月的14号和30号有很多活跃用户)，你也无法比较不同的组。
所以B2B用户不要按天分组，要用更大的时间范围。
但是，群体分析在B2B中还是很重要的！
那么，如何对B2B产品进行群体分析呢？
B2B分组分析——最佳分组方法如果你将B2B产品以下列方式结合起来，你将获得独特而有效的洞察力:
按客户属性（大小,业务模型,计划)
按用户角色
首先,通过客户属性进行同类分组,你可以查看在企业对企业中提供的不同客户群。
例如,假设你的产品是营销支持平台。你可能希望将拥有集中营销团队的客户与分布式营销团队的客户进行对比,因为每个客户可能有不同的需求。你的产品对集中式团队还是分布式团队更有效呢？
此外,根据客户规模进行群组分析可以让你知道你的产品更适合大客户还是小客户。
至关重要的是,你要了解你的产品在细分市场上的表现,因为这将决定如何确定你的产品路线图。
请记住,你作为产品经理的成功取决于产品/市场契合度,这本身取决于你创建的产品和你的目标市场。
此外,根据客户购买的计划类型分组是确定你的不同类型的产品各自表现的好方法。
例如,假设你以两种不同的方式提供产品:'企业套餐,以及'个人搭配。哪种类型更有有价值呢？
除非你使用群组分析来划分这两中完全不同的客户群体,否则你将无法分辨！
除了按企业对企业产品的客户类型进行组合,你还可以按用户角色。
比如说：你是销售部门的产品经理。你在平台上有几个不同的角色：管理员,销售经理,销售员,营销人员和业务运营。
你应该按用户角色被分组，以了解不同角色如何使用产品。
这样，当您发布一个需求时，您就可以确定它如何影响每个角色。然后根据不同角色的使用反应，决定这个需求的迭代方向。
由于B2B产品的复杂性，不可避免的是，您提供的一些功能可能对一个角色有利，而对另一个角色不利。
所以可以通过群体分析权衡利弊！
B2B群体分析——最佳时间划分记住，群体分析依赖于两个坐标轴——群体(如何划分不同的群体)和时间(多久分析一次)。
我们已经讨论了如何更有效地对B2B进行分组。现在，我们来谈谈如何更有效地选择时间片。
考虑使用以下方法来减少分析中的偏差:
选择跨度较大的时间片。
使时间与重大事件保持一致
首先，读取长时间范围内的事件可以减少分析中的噪音。
还记得我们之前的例子吗，金融用户可能两周才使用一次？每日或每周的时间电影太吵了，无法产生任何有意义的见解。
我经常听到的一个问题是，如果你使用更大的时间块，你可能会错过更小时间尺度上的关键见解。
尽管这是一个合理的问题，但请记住，企业通常需要花时间去适应B2B产品的功能。
因此，每日或每周时间片在企业空间中通常是无效的。
其次，在确定如何建立分析时，您应该针对每个客户的。重要事件决定基准时间。
将客户经历的重要事件的时间而不是随机日期设置为初始时间片。
例如，考虑首次生产产品推出关于约会。
随机的日期不会告诉你用户什么时候使用了你的产品。
《天自全国首发》可以告诉你这些信息！所以更适合观察群体的表现。
摘要B2B群分析虽然难，但是可以带来不可思议的回报！通过B2B群体分析，可以确定不同群体、不同时间的用户活跃度和留存率的差异。
为了减少分析中的偏差，您应该考虑两个轴:组和时间电影。考虑按客户属性或用户角色分组，而不是按用户使用日期分组。按时间切片时，请考虑更大的时间切片，考虑把每个客户的重大事件时间作为指标。
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原作者:ClementKao
编译:兔子；微信官方账号:pm-yeah
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