作者：程夏莹，欧冶云商平台运营负责人来源：GrowingIO增长大会（北京）演讲
（全文累计1W字，建议先收藏）
大家下午好，今天我给大家分享的主题是：欧冶云商（中国宝武旗下的一个钢铁电商平台）的B2B增长实践。
既然要做增长，我们首先要回答：增长是什么？需要什么样的环境？B2B具备这样的环境吗？然后再来审视：B2B到底是一个怎样的业态，我们可以怎么做？我今天的分享，就从这两个方面展开。
1.走近「增长业态」
1.1什么是「增长业态」
首先，什么是「增长业态」？在运营之光上有这样一个说法，任何一个概念的发展，都需要经历三个阶段。
在“混沌期”，我们会有直觉，认为某个东西能有用，但不知道它的方法论是什么，有什么样的体系运营作用，只是有一批先驱能够去优先做这件事。尝到一些甜头以后，会有更多的人愿意去涉足，并且发展出了各自的理论，我们称这个阶段为“百花齐放期”。最后，经历一轮起伏，有更强的逻辑的概念被沉淀下来，进入“成熟期”。
年以前，整个互联网还处于信息革命的软件时代，是没有产品经理这个职位的。有的是业务需求、开发团队，更多强调的是项目管理，而没有产品经理。
但在、年左右，很多产品的概念出现了，但互联网产品可能还是局限于一个企业的黄页，或者QQ、电商。这个时候运营刚刚兴起，他的职位是什么呢？
比如说编辑黄页内容，这样的职位，已经有把产品触达用户的感觉在了，但是没有体系化的运作，更像是一个推广的职能。
随着产品的形态越来越多，比如论坛、平台电商、社交，我们的运营职位就更多了：类目运营、用户运营、内容运营、社区运营、社群运营、新媒体运营等等。但其本质是一样的，即把我们的产品不仅仅停留在功能层面，更要让其触达更多的用户。
到了年，我们会发现，很多的运营工作需要去度量，有了运营目标，还需要通过数据来告知各种运营手段的效果如何。运营不仅限于打杂，我们需要有体系化的运作，来证明所做事情的价值，因此，数据就起来了。
这一整个过程，就是把“产品”做出来，产品经理有明确的目标，要去和更多的用户连接。而连接的方式是基于试验的，是要用数据做支撑的，这就是「增长业态」。
1.2做好「增长」需要「业态」支撑
做产品不能局限于功能的打造，而要考虑到功能打造完后的用户体验，使用产品的用户行为路径是否顺畅。我们需要通过试验去满足产品经理的这一深度需求。而试验设计的成败，有两个决定性因素：
因素一：对产品的用户群体及整个市场的认知深度。
对于2C来说，我们可以从生活经验中获取对产品和用户的认知。比如销售一款儿童保险，要面对的群体是妈妈，我们对妈妈们的行为特点是有概念的：她们会去浏览一些育儿网站，或者母婴类商品。各种各样的行为数据得到采集后，妈妈这个标签就很容易被我们打上去。
但对于B2B来说，这是个难点。B2B的认知完全依赖于对行业的专业认知。比如一个做2C的同学想要转到钢铁行业做B2B，他需要了解钢贸商在什么样的场景下会去消费产品等等，而这不是我们的生活经验能够习得的。
因素二：整个行业的信息化水平。
对于2C来说，现在能够看到的各种各样的黑客手段、黑客的技巧到了充分且足够选择的阶段，我们选择何种触达的方式，依赖于这个人是否在线、能否触达。
而对于B2B来说，做产业互联网要连接的是产业单元中信息化水平不一样的各个业务单元。像我们这个行业，就包括钢厂、车队、仓库，以及船运单位、贸易商等等。每一个业务单元的信息化水平参差不齐。
即使从业人员在线、有手机载体能够触达，但他的职业标签是不明确的。我们无法通过像2C这种非常普世的短信、小程序推送等把这个人找到。所以，我们的试验手段就会非常受限，主要矛盾在于贫瘠的黑客手段。
做完试验后，我们还需要通过数据来度量试验手段，而数据分析怎么做，考验分析人员的业务专业度。增长实验有两种类型：
（1）随机分组（RCT）：广泛应用于医学行业。有了分析目标后，确定「对照组」和「控制组」，根据实验的时长来锚定最后指标表现的好坏。
（2）回顾性研究：比如我们已经观察到，某一家钢厂的活跃用户数在下降。这就需要做回顾性研究，看到底是哪些变量对结果造成了影响：可能是因为平台没有提供及时的售后服务，导致用户体验不佳而流失；也可能是钢厂排产的问题导致延期交货，让下单用户对平台的信任度下降了。
上述认知完全来源于我们对业务的理解，这对在B2B行业中做增长的人而言，是非常大的职业深度挑战。
所以，基于以上问题，从我们能描述出的平台阶段、业务认知、市场环境能力等方面看，想要做好增长，必须有业态做支撑，没有这样的业态，就要花时间去找、去培育、去催化。
1.3增长发展的五个阶段
第一阶段：黑客，技巧阶段
年，有非常多「增长黑客」的概念被提出来，各个公司都很好奇，如何能够用互联网，用非常黑客、信息化、高科技的手段来获客？
第二阶段：「数据度量」意识阶段
传统的互联网增长方式有如Airbnb，借助一次总统大选带来一波增长；再如Facebook，借助一轮代码优化，就能够在非洲打开市场。
而这个阶段，我们会更加意识到「数据度量」。我们要看到每一个手段的数据表现，要有一套「数据度量」的业务体系，要能根据目标拆解手段，衡量通过手段达到的目标效果，要用数据来监测指标的表现差异；我们还会做很多“点”上的优化，例如对于运营，要做注册转化率的优化、订单下单率的优化等等。
第三阶段：「道，术，器」阶段
假设我们终于通过减少弹框、优化文案、强化视觉等手段把下单转化率提升了，度过了前两个阶段。但由于业务价值导向，产品经理又增加了某些降低转化率的设计。
比如某钢厂提出，他们卖的一批货属于质量余材，需要在平台上强制提示——不受理售后。这样的强制提示在售前环节，会以弹出框或者非常明显的风险提示去呈现。而这一定会降低我们已经优化的转化率，在这种情况下我们就得去思考：
平台到底有什么样的价值？作为中间人，我们仅仅做一道撮合就够了吗？我们还需提供平台的监管义务吗？整个平台、产品中，我们能够扮演的角色是什么？为什么需要这样一款平台来满足他们的采购需求？为何在年这样一个时间节点，整个钢铁行业出现了平台模式？增长的短期效益和产品的长期核心价值的关系是什么？到底是谁带来了产品的增长？
在这种情况下，我们不仅要看成交转化率，不仅要去找GrowingIO这样的工具来做成交转化率的数据监测；也要理解整个增长的方法论是什么、产品的生命周期是什么，要上升到「道，术，器」阶段。
第四阶段：商业模式阶段
做产品和用户之间的连接，我们要理解运作产品的商业模式，才能设计能带来转化的手段。比如：为什么是这样一个业态？年危机以后，什么人才是我们的用户，是终端吗？是贸易商吗？他们当前处于什么阶段？行业的痛点是什么？平台应该往什么方向发力才能顺势发展？这是我们对商业模式的思考。
第五阶段：数据中台阶段
当我们要想回答更深层次的业务问题时，矛盾就来了。我们要用的数据不仅仅是行为数据，因为平台上的行为非常有限。不像2C产品，所有的行为都能在App上完成。
用户在平台上可能会有浏览资源、下单行为，但是货运、使用材料等环节都是线下的，而且我们会有非常多的业务团队做地推，而这些数据是在CRM里的。
随着数据分析需求的深入，做增长的人必须推动企业做数据中台，让需要分析的数据、业务指标的监测等通过大数据平台的搭建，成为每一个人都能用的工具。
综上五个阶段，其实，增长的本质就是一种指导思想、思维方式，真正的总结来源于实践。
增长的内涵，是通过数据度量细节指标的变化并驱动该指标的增长，而增长的外延，是兼顾指标所处的商业模式，让精细化的工作结果更加长久，并且对业务开展方式做优化建议。
2.B2B如何做增长？
在整个行业已经有的业态环境下，B2B应该怎样做增长？
2.1学习2C的经典增长体系
知己知彼，我们要知道2C怎么干。2C的经典获客模型是：首先去触达想要营销的用户，触达方式非常多；触达完后要让用户产生兴趣，体验好了才有转化，也就是下单。
来看右边这张「多巴胺」图，能够给人带来愉悦。用户体验的核心关键在于愉悦感的产生，而愉悦感的产生在于「多巴胺」的分泌。
我们可以充分利用人性（比如情怀、红包、焦虑、榜单、虚荣、成就等）来设计黑客手段，把这样的人转化为用户。
那么在这个过程中，数据起什么作用？其实我们一直想要度量的是——「多巴胺」的分泌量。但数据获取能力有限，目前我们还没有一个仪器，能够隔着屏幕度量用户被触达的过程中产生了多少多巴胺，我们就需要用一些显性的变量去描述这样的隐性变量。
举个例子，我们认为一个人分泌「多巴胺」后，一定会发生点击行为。点击数就是我们能够获得的显性变量，相同的还有转化率、活跃度、新用户跳出率、停留时长等等。这是统计学中经典的结构方程模型。
这一整套增长体系想要证明的是：增长的上半场
联系电话：