b產品在進行銷售獲客時，受高客單低轉化業(yè)務模式影響，往往是每個行業(yè)從業(yè)者臉上滿不在乎，心里卻難以割舍的痛。
因為2b要想成交這件事相對2c業(yè)務來說，完全是不一樣的思維方式。
它需要與客戶充分溝通、融合，為客戶創(chuàng)造價值，這也注定2b企業(yè)的用戶生命歷程比2c要多幾個階段：漫長的無意識階段、認知、興趣、偏好、購買，之后又進入了新的采購循環(huán)，即“考慮”、“偏好”。
近幾年在網絡上，也不乏有很多人寫過“2b產品的N種獲客方法”、“這幾種營銷方式，讓2b獲客更精準”的內容。
但其實說來說去，仍是換湯不換藥。
對于2b獲客個人覺得有效的獲客渠道，終究還是要回歸 搜索引擎 和 品牌建設 這兩種方式上。
其次像EDM這些在國內并不太實用。
最典型的Oracle搞了一些“高客單價企業(yè)營銷自動化”其中EDM被擺在非常重要的位置，那些使用的企業(yè)大多還是外企居多，至于好不好用，這還真的很難判斷。
再者2b企業(yè)在百度競價廣告投放，近年來獲客成本不斷水漲船高，同時也有很多人問我，“為什么很多時候，一天當中賬戶花費的不少，有很多訪問但就是沒有人咨詢業(yè)務？”
我們以 餐飲加盟連鎖品牌 作為案例對以上問題進行研究分析。下面稱該品牌為“A餐飲”。
首先是定位問題，對百度競價賬戶進行排查。
展現：當天展現量30,000，展現的地域，時段，關鍵詞也與其他有咨詢量的日期各個維度展現無差異。
通過對各類詞明細查詢，發(fā)現關鍵詞匹配度沒問題，搜索詞也基本正常。
另外，投放地域也均為可開展加盟的城市，那么也就不存在投放地域無法提供服務的問題。
同時展現結果中，該教育品牌及其他競爭對手創(chuàng)意內容雷同，所以用戶看了該教育品牌頁面后，轉而進入其他品牌可能會有，但概率上多少無從判斷，對此只能不斷的優(yōu)化調整。
所以展現這個環(huán)節(jié)的問題排查就已經基本完成。
點擊環(huán)節(jié) 查詢，當天點擊量為450，點擊率是1.5% 。因為對這個行業(yè)接觸的少，所以也不太清楚這個比例是否合適。
再來看下無法訪問、頁面打不開，通過網站日志返回狀態(tài)碼查詢98%為200，抵達率89%，說明點擊訪問也不存在異常。
頁面 停留時間3分鐘／跳出率也未見異常22%，進一步證明關鍵詞、搜索詞匹配度并無大礙。
這里需要注意的一個點是，頁面停留時間、跳出率為平均值，所以需要確認下它們在各個分段，如時間0-60s、61-120s等的頻數占比，避免因較大值出現影響最終平均值，進而對問題排查出現遺漏。
惡意點擊，這里看一個指標，即點擊／UV比約為1.22，只要不超過1.5惡意點擊情況都可以排除。
再則是對該渠道訪問IP地址進行排查，大概6-7年前我剛接觸SEM的時候，我就覺得這個功能比較雞肋，因為IP排除功能，除了對公司同事，進行防誤點外，沒有太大可操作性。
IP來定位用戶位置，最多得到的是一個大概位置，源于IP地理信息庫的不準確。
如果用戶使用代理服務器，服務器看到的是代理服務器的IP，服務器得到的是代理的位置信息，而不是用戶的位置信息。
即便我們會發(fā)現某些IP經常來訪，未轉化，就判斷它為無效UV進行排除，這種其實就是寧可錯殺，也不放過的做法，并不夠嚴謹。
通過以上的內容，賬戶端并未發(fā)現訪問未注冊的原因，所以我們只能從用戶訪問后的數據中尋找原因。
這里可能會遇的難點就是，我接觸過的傳統(tǒng)公司。他們對于數據的統(tǒng)計往往都過于簡單，以至于在對業(yè)務問題進行分析時，因對數據統(tǒng)計的缺失，導致對問題分析無法順利進行。
好在A餐飲的網站在創(chuàng)建之初，就使用了第三方數據分析平臺，并對頁面所有行為進行埋點。
為避免數據基數過小導致分析結果的偶然性，選取某1個月整月數據來進行分析，即通過百度付費搜索渠道當日訪問未注冊用戶，進行用戶分群。

在未來各間隔天數內注冊量分布，這些新增訪問未在當日注冊用戶，在之后的第2天，第3天，第N天，各自產生注冊的用戶數量。

因為每日通過百度付費搜索渠道訪問的用戶中新用戶占比約為85%。
2b的業(yè)務相比2c有一個漫長的無意識階段，也就是注冊咨詢、成交的行為周期會更長。
所以需要判斷這些當日訪問未注冊咨詢的用戶，是否會在未來某個時間點，產生注冊／咨詢行為。
鑒于該第三方數據分析平臺在進行用戶分群時，在對用戶數據進行抽取時，“當日訪問未注冊”這一類用戶條件篩選無法實現。
那么只能通過技術人員在數據庫中，進行抽取。
最終得出數據，第一個高峰是在第4天有1.8%進行注冊，而第7天出現高峰達到1.2%注冊，之后注冊量開始遞減，在第15天后則逐漸趨于0。
說明該類項目一般考慮到咨詢行為的周期在15天左右。
最終注冊／咨詢比例在5%注冊，該月整體點擊量約為12000+。
計算出獲取注冊／咨詢量在600條左右，平均計算下來，日均注冊／咨詢量在20條左右。
另外我發(fā)現這些在未來某個時間點，產生注冊／咨詢行為，有很大比重是通過其他來源方式進入網站產生的以上行為。
這其實就可以很好理解最初我們提到的問題原因，也就是一天當中有很多訪問的用戶進來，卻沒有任何咨詢。