因为2b要想成交这件事相对2c业务来说，完全是不一样的思维方式。

它需要与客户充分沟通、融合，为客户创造价值，这也注定2b企业的用户生命历程比2c要多几个阶段：漫长的无意识阶段、认知、兴趣、偏好、购买，之后又进入了新的采购循环，即“考虑”、“偏好”。

近几年在网络上，也不乏有很多人写过“2b产品的N种获客方法”、“这几种营销方式，让2b获客更精准”的内容。

但其实说来说去，仍是换汤不换药。

对于2b获客个人觉得有效的获客渠道，终究还是要回归 搜索引擎 和 品牌建设 这两种方式上。

其次像EDM这些在国内并不太实用。

最典型的Oracle搞了一些“高客单价企业营销自动化”其中EDM被摆在非常重要的位置，那些使用的企业大多还是外企居多，至于好不好用，这还真的很难判断。

再者2b企业在百度竞价广告投放，近年来获客成本不断水涨船高，同时也有很多人问我，“为什么很多时候，一天当中账户花费的不少，有很多访问但就是没有人咨询业务？”

我们以 餐饮加盟连锁品牌 作为案例对以上问题进行研究分析。下面称该品牌为“A餐饮”。

首先是定位问题，对百度竞价账户进行排查。

展现：当天展现量30,000，展现的地域，时段，关键词也与其他有咨询量的日期各个维度展现无差异。

通过对各类词明细查询，发现关键词匹配度没问题，搜索词也基本正常。

另外，投放地域也均为可开展加盟的城市，那么也就不存在投放地域无法提供服务的问题。

同时展现结果中，该教育品牌及其他竞争对手创意内容雷同，所以用户看了该教育品牌页面后，转而进入其他品牌可能会有，但概率上多少无从判断，对此只能不断的优化调整。

所以展现这个环节的问题排查就已经基本完成。

点击环节 查询，当天点击量为450，点击率是1.5% 。因为对这个行业接触的少，所以也不太清楚这个比例是否合适。

再来看下无法访问、页面打不开，通过网站日志返回状态码查询98%为200，抵达率89%，说明点击访问也不存在异常。

页面 停留时间3分钟／跳出率也未见异常22%，进一步证明关键词、搜索词匹配度并无大碍。

这里需要注意的一个点是，页面停留时间、跳出率为平均值，所以需要确认下它们在各个分段，如时间0-60s、61-120s等的频数占比，避免因较大值出现影响最终平均值，进而对问题排查出现遗漏。

恶意点击，这里看一个指标，即点击／UV比约为1.22，只要不超过1.5恶意点击情况都可以排除。

再则是对该渠道访问IP地址进行排查，大概6-7年前我刚接触SEM的时候，我就觉得这个功能比较鸡肋，因为IP排除功能，除了对公司同事，进行防误点外，没有太大可操作性。

IP来定位用户位置，最多得到的是一个大概位置，源于IP地理信息库的不准确。

如果用户使用代理服务器，服务器看到的是代理服务器的IP，服务器得到的是代理的位置信息，而不是用户的位置信息。

即便我们会发现某些IP经常来访，未转化，就判断它为无效UV进行排除，这种其实就是宁可错杀，也不放过的做法，并不够严谨。

通过以上的内容，账户端并未发现访问未注册的原因，所以我们只能从用户访问后的数据中寻找原因。

这里可能会遇的难点就是，我接触过的传统公司。他们对于数据的统计往往都过于简单，以至于在对业务问题进行分析时，因对数据统计的缺失，导致对问题分析无法顺利进行。

好在A餐饮的网站在创建之初，就使用了第三方数据分析平台，并对页面所有行为进行埋点。

为避免数据基数过小导致分析结果的偶然性，选取某1个月整月数据来进行分析，即通过百度付费搜索渠道当日访问未注册用户，进行用户分群。

在未来各间隔天数内注册量分布，这些新增访问未在当日注册用户，在之后的第2天，第3天，第N天，各自产生注册的用户数量。

因为每日通过百度付费搜索渠道访问的用户中新用户占比约为85%。

2b的业务相比2c有一个漫长的无意识阶段，也就是注册咨询、成交的行为周期会更长。

所以需要判断这些当日访问未注册咨询的用户，是否会在未来某个时间点，产生注册／咨询行为。

鉴于该第三方数据分析平台在进行用户分群时，在对用户数据进行抽取时，“当日访问未注册”这一类用户条件筛选无法实现。

那么只能通过技术人员在数据库中，进行抽取。

最终得出数据，第一个高峰是在第4天有1.8%进行注册，而第7天出现高峰达到1.2%注册，之后注册量开始递减，在第15天后则逐渐趋于0。

说明该类项目一般考虑到咨询行为的周期在15天左右。

最终注册／咨询比例在5%注册，该月整体点击量约为12000+。

计算出获取注册／咨询量在600条左右，平均计算下来，日均注册／咨询量在20条左右。

另外我发现这些在未来某个时间点，产生注册／咨询行为，有很大比重是通过其他来源方式进入网站产生的以上行为。

这其实就可以很好理解最初我们提到的问题原因，也就是一天当中有很多访问的用户进来，却没有任何咨询。

是因为部分用户延迟注册咨询，再次产生行为被记录到了其他渠道上。

该账户当月推广花费为180,000+，综合计算单个获取商机成本是在300元左右。

对于餐饮加盟类业务，因为接触这类行业有限，所以我也并不是很清楚这个成本是高还是低。

但需更加关注的是这其中仍有95%用户因为这样那样原因未完成注册／咨询。

从用户增长的角度看，这或许是驱动业务增长点。

在捣鼓半天，仍然没弄明白这个第三方工具如何对我要的用户进行筛选后，只能再次通过数据库对符合条件的用户抽取。

需要通过数据库进行随机抽取的人群分别为通过百度付费渠道进入官网已注册、未注册的等量用户ID。

分析两类用户群在特定行为下（点击餐饮单品、投资收益、加盟意向等，下载白皮书等...）用户量分布。

数据中呈现内容中，在未注册中，点击工作环境、招聘职位、职业发展等几个模块点击分布占比远高于已注册类用户群。

可以判断的是，通过百度付费渠道引入访问用户中包含一定数量的求职应聘者。

另外企业动态、品牌月刊、市场活动以及媒体报道，也是未注册用户相对已注册用户更加关注的模块。

所以同样可以判断，通过百度付费渠道引入访问用户中还包含了大多的行业调查者、以及竞争对手的访问用户。

根据数据占比情况还可大致计算出，通过百度付费渠道引入访问用户中求职应聘者，行业调查者、以及竞争对手用户量约占日常通过该渠道访问用户的比例在68%左右。

最后才是需求用户，约为32%。

这里可以进一步确立驱动业务增长的节点。

1. 68%无效的无效用户如何屏蔽，或如何避免该类流量的引入，降低获客成本？

2. 上面提到注册用户仅有5%，那么实际具有业务需求的访问用户占比约在32%左右，如何提升注册咨询转化率？

针对第一部分我们通过对日常全渠道引入的访问用户，基于用户行为特征（数据指标：／量），观察不同特征下的注册转化率，找出低注册率特征，同时基于这些特征建立排除人群规则。

如通过对全渠道访问用户点击行为分析用户特征，如0-2次，3-5次，5次以上等对工作环境、招聘职位、职业发展等不同点击次数的用户群注册率。

筛选出具备低注册咨询特征维度的人群，在百度竞价投放等广告广告账户进行排出。

因为没有对接百度竞价推广API，所以需要定期手动更新对这些用户进行排出。

同时将在不降低预算的情况下，将核心词进行提价，保证核心词全天在线且保持TOP3高位。

这样做的目的，是可以在一天中最大化对行业需求进行抢量，避免因展现时段／预算不足、排位不够、延迟咨询等问题，导致一天中无注册咨询成本波动大。

上图中，3月下旬进行调整后可以看到至4月底，咨询成本已可以保证较为平稳的投放趋势。

针对第二部分，需要基于用户行为特征（数据指标：／量），观察不同特征下的注册转化率，这里需要将上面的两部分用户ID数据进行融合。

找出高注册特征，同时基于这些特征找出提升注册的值。

如通过百度付费渠道引入访问用户咨询弹框量分析用户特征，弹窗0-2次，3-5次，5次以上等不同弹框次数的注册率。

观察出对注册咨询影响较明显的特征维度，如通过百度付费渠道引入访问用户3-5次弹窗的用户注册率率远高于0-2次的用户注册率。

那么应以对该渠道用户弹窗3-5次作为提升用户注册率的标准。

再基于以上分析结果对网站内容策略，以及运营策略进行相应的调整：

-通过百度付费渠道引入访问用户咨询弹框量保证3-5次；

-行业分析白皮书调整到导航第3个位置，增加用户下载白皮书量至5次；

-....

采取的策略依次进行，并对数据进行对比，可以看到，4月的注册咨询量相比3月已较为稳定，且保持一定增长。

2019年3整月注册咨询量536，4月整月注册咨询量增长至875，环比增加339条注册咨询。

总结：

该项目受数据采集维度较少，产品形态单一，且数据化不规范等制约，整体效果虽有所提升，但并不明显，在此仅以案例对单一广告渠道投放做抛砖引玉的作用。