我的线索经营之旅

写在前面

碰巧凭“用户感”入门，至今快有4年。有幸负责过大DAU产品、在多个约束条件下做过权衡、在优秀的产品团队观过他山之石，也见证过不同国家地区用户的需求。

在这个过程里，确实有不少由环境、组织、协作等原因带来的糟心事。但想来，我可以坚持做下来的主要原因是，通过产品实践创造用户价值（甚至社会价值）的过程是令人愉悦的。

“产品经理就是以产品当笔，与世界对话” – 俞军

俞老师对产品世界的描述总是令人记忆犹新。在我的成长体系里，写作与表达同样是产品经理非常重要的技能。希望这篇文章，作为我表达的起点。以近期正在实践的电动两轮车行业为切入点，浅谈我眼中的线索经营，同时也分享当面对一个陌生的复杂问题，我是如何解决的。

一、关于业务背景

两轮电动车在国内是一个年销量4000万台的传统生意，交易通常发生在线下，对渠道依赖大。我司作为一家拥有不小自有线上流量的新玩家，如何通过线索经营实现业务增长，是一个新且有趣的命题。

经过前期的调研，我们有以下关键判断：

1. 线索从哪来？

毫无疑问，利用“免费”的自有流量（线上线下）进行线索获取，是业务前期的最优选择。

2. 线索如何转化？

商家（线下门店）在线索经营中是必要的终结角色，线索最终需要依赖商家跟进与转化。

• 收益：两轮电动车是周边3~5公里的生意，商家对本地环境更熟悉，在客户跟进转化上具备天然优势
• 成本：对于总部，商家跟进的边际成本约等于0；而采用中心化跟进的方案，则成本随线索量增加而增加
• 激励相容：当前阶段，总部的核心诉求是帮助商家卖车，即线索免费；两者在利益分配上无根源性冲突

商家（线下门店）习惯传统的线下经营模式，对线索的认知度不高，需要付出一定成本培养其意愿及能力。

• 商家画像：大多年龄>=36岁，大多学历<=高中，大多来源于其他两轮品牌或经营修车铺，习惯于传统的门店经营方式，对数字化经营、线索经营缺失认知
• 商家预期：跟进客户基本都有购车意向，最终一部分可以真实转化，与真实情况的gap较大
• 弱管理：总部对商家缺少有效的管理抓手（甚至允许混营），无法要求商家跟进线索，无法标准化跟进动作

二、关于业务实践

1. 业务模式与价值衡量

我司与常见的线索经营模式类似，在获取线索后，经过清洗，分发至商家跟进转化。当然在线索转化阶段，也涉及到多渠道跟进、全域营销等流程，篇幅限制，本次不展开讨论。

作为项目Owner，首先要回答的问题是：线索经营的项目价值如何评估？

项目价值：

线索GMV = 线索数 * 线索转化率 * 平均客单价

*线索数，即我们如何把自然流量转化为线索，由于分工原因，非本人负责，本次暂不讨论

*平均客单价，核心是商品、定价范围内的课题，亦不在本次讨论范围内

本文我们重点讨论，如何提高线索转化率？

2. 问题拆解

（1）指标架构

谈到如何提高线索转化率，我们的头脑中可以很快想到很多方法，比如：提升商家的售卖能力、把线索分发给最近的商家等等。作为产品经理，在解这样一个复杂问题前，我们需要先进行系统的问题拆解，看清问题全貌再开干。

线索转化率 = f（线索质量，线索分发策略，商家意愿，商家能力）

经过一系列思考，我们明确了以上四个关键过程变量。那么接下来，我们则需要量化并设置指标。

线索质量：

• 线索来源：线索是通过什么渠道、么路径、什么玩法获取的，是否明示客户后续门店会联系等
• 线索门店距离：线索->门店的距离越近，客户则更有机会到店成交（前提是位置信息准确）
• 商家反馈：商家对我们线索质量的评价如何？更多是主观的反馈，作为辅助指标观察
• 分发门店转化一致率：即分发至门店A的线索，若成交，是否同样在A；可后置评价线索分发是否符合客户预期

线索分发策略效果：以距离为核心，基于线索特征与门店特征的交易撮合策略效果，最终以结果指标衡量，此处不展开

商家意愿与能力：

• 24H线索跟进率：商家在线索分发的24H内是否跟进线索
• 跟进线索接通率：判断商家跟进是否有效
• D7线索转化率：从最终结果评价商家的转化能力
• 其他：商家营销工具使用等过程数据

3. 业务策略

（1）线索质量

线索获取不在我的职责范围内，因此更多是通过数据监测，发现问题并提出建议。总结下来，大致有以下三个方法：

1. 横向对比：高质量的线索是通过什么渠道、哪些玩法获取的？能否横向迁移？
2. 线索清洗：通过IVR、客服、线索培育等方式，筛选客户意向直至符合质量要求
3. 问题导向：根据商家的线索跟进反馈，针对性解决问题，并建立规范

（2）商家意愿

当我们在1.0版本发现商家对“线索跟进意愿”显著不足时，才开始意识到，在商家的传统经营链路中引入新分支是一件很难的事情。但这条路径是必要的，因此我们决策投入更多精力攻坚。

对于总部，商家并非可强制管理的内部销售人员，而是平等合作关系的“用户”；又不同于广义的C端用户，商家是具有明确诉求（赚钱）的小B用户，在我看来可以类比滴滴司机，但对平台依赖更低，这是另话。

接下来，我们抽象商家跟进线索的过程，基本可描述为：商家知晓有一条新线索需要跟进，推演线索价值并决策是否要付出行动，跟进后根据客户实时反馈及最终是否成交等形成最终的价值认知并修正自己的判断。当下次有一条新线索到达时，开启一次新的循环。

基于这些基础认知，我们拆分为以下三个阶段实践：

PhaseⅠ：基于用户模型，从0至1搭建完整的商家线索管理体验链路

• 知晓：全渠道覆盖、全场景覆盖、区分紧急程度的线索提醒机制
• 价值感知：通过客户意向度、意向车型、预计收入等信息提升商家对线索的前置价值判断
• 行动：这里可描述为“优化体验”，此处指狭义的体验，
• 价值反馈：通过系统全渠道后置告知商家线索带来了哪些价值（订单、收入等）；当然，线索质量在这个环节也同样重要

PhaseⅡ：设计商家竞争机制，围绕线索获利与损失，打造线索跟进氛围

• 抢单：若最优商家限时未跟进，则附近商家可抢线索
• 分层：搭建商家分层模型，头部商家可获得线索倾斜，尾部商家无法获得线索

Phase Ⅲ：此时已基本完成从0到1的业务搭建，需采用问题导向的方式，解决剩余问题