产品与增长

在最开始做储能客户分析工作时，我就有想过，基于 AI 智能体来提升这个工作的效率。 但是，因为才刚开始，没有多少经验，就想要一步到位，说实话，还是很不实际的。 所以，当时的想法就是，先从笨方法开始，即便慢一点，也要什么都动手去做，等积累到一定的经验，就可以开始分析和总结，然后能有一些心得，接着，再看有没有什么地方是可以优化的。 再根据可优化的部分，不断迭代做事的方式，以便能提升工作效率。 最终，能借助 AI 智能体，来完成 ToB 客户分析工作。 在之前的《和 ToB 目标客户接触前，要做哪些准备工作？我的一点看法》、《企业简称傻傻分不清？如何定位到真正的目标客户》和《为什么自研能力强的企业反而更有合作机会》等文章中，都多多少少提到与客户分析工作有关的内容。 但是，基本上是提炼一个要点，去分析和总结，不是完整的工作优化流程。 现在，感觉有一点心得体会了，就打算把这个过程梳理一下。 从零开始梳理 ToB 客户分析工作，在我看来，是怎么做的，以及有什么可以提高效率的方法。 打算把整个过程梳理为： 人工 → AI 收集信息 → AI 判断合作机会 → 客户评分标准设计 → 企业信息自动化平台设想。 相应地，有如下几篇文章： ToB 客户分析工作（一）：如何从零开始用 AI 驱动智能客户分析？ ToB 客户分析工作（二）：人工如何分析和收集客户信息？ ToB 客户分析工作（三）：如何开发 AI 智能体快速收集客户信息？ ToB 客户分析工作（四）：如何快速判断客户的重要程度？ ToB 客户分析工作（五）：客户分析工具的最终形态是什么样的？

1. 前言 在当今数字营销日益重要的时代，产品宣传页的设计还是非常重要的，因为对于用户而言，这个是能够了解你产品的最直接的途径。 虽然 ToB 的产品不像 ToC 那样，面向的是消费者。但是，购买产品的是人，即便他是代表公司购买的。是人，就会有一些共性，就会因为各方面的刺激，影响到他的判断，所以，ToB 同样存在 ToC 一直提到的使用各种方式，刺激消费者购买产品的问题，只是强烈程度不同而已。 毕竟，对于 ToB 产品而言，用户是否购买，并不是他一个人说的算的，你虽然可以影响到他，但是，公司里还有很多流程要走，可能是很多部门、很多领导，也要参与决策的，在这样的情况之下，很多方都会左右 “购买你的产品” 这个事情的发展。 所以，ToB 产品的宣传是否就不重要了呢？答案是，是也不是。 说是呢，是以上的原因，说不是呢，是因为，用户能够买单，是由很多因素决定的，所以，即便知道作用微乎其微，但苍蝇再小也是肉，谁能说得准，就不可能是产品宣传设计上面做得好呢？ 因此，只要是存在可能性，就要把这个可能性发挥到最大，做到能力范围可达成的地步，至于是否能起到决定性的作用，只能听天由命了。 在我的认知里，有效传达信息的方式，从影响力大到小排序应为：VR > 3D > 视频 > 图片 > 文字。 最近，我参与了产品宣传页的设计工作，并深入调研了其他公司的成功案例，特别是 Apple 官网。 其实，对于 ToB 产品而言，去看 ToC 产品的宣传页，好像不太合适的，但是考虑到 Apple 在设计上，确实有可取之处，就去研究了一下，看看能不能有一些收获。 2. 瞬间吸引用户注意 我们都知道，当下是信息爆炸的年代，这世界上五花八门的东西，数不胜数，都在吸引着我们的注意力。 现在不是怕没有资讯，而是资讯过载了，脑子里是真的装不下了。 所以，我们要换位思考，就能够知道注意力尤为宝贵。 因此，产品宣传页的首要任务是迅速抓住用户的眼球。这就要求我们在设计上，需要打造视觉冲击力，比如利用高清图片、鲜明色彩或独特布局，创造出强烈的视觉吸引力，让用户一眼难忘。 还有，要合理利用一些视觉元素，比如箭头、高亮、动画效果，来引导用户注意关键的信息。 说到底，就是能吸引住用户，这才能有往下继续了解的可能。如果第一印象，用户都毫无兴趣，那么你后面说得天花乱坠，一点用处都没有。 例如，Apple 官网的 iPhone 17 Pro 页面，一打开页面，就会有一个淡入的动画效果，然后整个一屏页面，只有橙色和黑色，用户的注意力，完全在这个橙色的机身上面了。 3. 言简意赅，触动人心 虽然视觉元素十分重要，但是，产品宣传页上面的标语，才是整个产品宣传页的灵魂。 一句话总结就是，抓重点。 在一开始，能成功吸引到用户了之后，就要持续刺激用户，提供他们感兴趣的东西。 用户没有那么多时间和精力，看你长篇大论，用户的诉求很简单，你有什么，你能解决我什么问题？这就足够了。 所以，标语要简洁有力，要惜字如金，用最简短的一些字词，把我们产品的优势，把用户最关心的一些要点，表达出来，让用户知道，并且最好易于传播，不求朗朗上口了，能够说得顺口点就很不错了。 例如，早些年 Apple 提到的 “快，更简单” 和 “岂止于大” 等标语，就是言简意赅、易于记忆和传播的典范，当然，我一直觉得 “岂止于大” 很拗口，但可能正因为拗口才会那么火吧。 ...

《ToB 客户分析工作》系列（精简版） 第一阶段：工作认知（1 篇） ToB 客户分析工作（一）：客户分析的重要性和必要性 第二阶段：人工收集（2 篇） ToB 客户分析工作（二）：企业信息收集的方法和技巧 ToB 客户分析工作（三）：信息收集效率的提升方法 第三阶段：AI 辅助收集（2 篇） ToB 客户分析工作（四）：扣子 AI 在信息收集中的应用 ToB 客户分析工作（五）：AI 智能体的开发和使用 第四阶段：智能分析（2 篇） ToB 客户分析工作（六）：AI 工具的合作机会分析 ToB 客户分析工作（七）：智能分析模型的建立 第五阶段：评分体系（2 篇） ToB 客户分析工作（八）：客户评分标准的制定 ToB 客户分析工作（九）：客户优先级评估体系 第六阶段：自动化平台（2 篇） ToB 客户分析工作（十）：AI 分析平台的构建 ToB 客户分析工作（十一）：全流程自动化的实现 实践总结（1 篇） ToB 客户分析工作（十二）：工作方法的总结和优化 在最开始做储能客户分析工作之时，我就有想过，基于AI智能体来提升这个事情的效率。 在做了一段时间之后，也算有一些心得了。就打算把这个过程梳理一下，从零开始梳理逻辑，就是这个事情，到现在应该是什么样子的呢。 从一开始，要分析一家企业的时候，最开始的情况是。 打个比方，比如我是有云平台的，现在的目标客户，就是那些需要上云的、智能化升级的企业。 所以最开始的工作，就完全是网上去搜索资料了，比如企业的官网。 在《和 ToB 目标客户接触前，要做哪些准备工作？我的一点看法》这篇文章中，也有提到，但还是有点差异的。主要是几个部分。 公司信息 发家历程 产品分布 储能业绩情况 是否已有储能云平台 SWOT分析法 合作的机会点 结论 但是，这个储能客户分析的工作，其实，经过了好几个阶段的优化，至少在我看来是如此的，并非一成不变的，而且，我隐约感觉到，应该是找到了一个更为高效的方式了，至少现在，应付这个工作，还是可以的。 但还是有优化的空间的，但是，现阶段，暂时没必要再深入了，还是要等时机成熟再继续这个事情。 现阶段，可以分为五个部分： ToB 客户分析工作（一）：人工网上收集企业信息 ToB 客户分析工作（二）：基于扣子开发AI智能体，快速收集目标企业的信息 ToB 客户分析工作（三）：基于豆包AI、纳米AI设定AI智能体，开始判断是否有哪些合作机会？ ToB 客户分析工作（四）：设计一套评分标准，基于纳米深度思考，快速判断客户的性质 ToB 客户分析工作（五）：开发一个AI平台，自动化获取网上的企业，提供至少一个高评分的企业，推送给我 人工网上收集信息 这个是最开始的方式，如果是上市公司，那还能通过年报这些来获取真实的信息，但如果不是上市公司，只能通过公司官网来获取信息，或者通过搜索引擎来收集信息，比如最近的公司动向，展会的新闻，最新的项目生意等，但这些还算好的，有的公司甚至都没有官网，而且，网上信息页很少，这种情况就比较难了。但是，通常这种情况，就可以判断，这家公司各方面情况已经不太理想。 ...

“为什么自研能力强的企业反而更有合作机会？” 当时我看到这句话时，感觉很新奇，尤其是对于筛选目标客户这项工作而言。 毕竟，按照常理来说，这种自研能力强的客户，本来就应该没有合作的机会才是。 但是为什么会有这样的一个观点呢？我深入去研究和分析了一下。 首先，我定义下文提到的大型企业、中型企业和小型企业： 大型企业：资金雄厚，研发能力强。 中型企业：资金稍好，研发能力略强。 小型企业：资金单薄，研发能力一般。 总体而言，这句话是有道理的，但具体要看自身当前所处的阶段。 是刚起步？发展期？拓展期？ **如果是刚起步，连商业化都还没落地。这个时候，有项目做才是最重要的。即便贴点钱，只要能积累经验就行。**这相当于找到一个切入口，先真正实践，而不是空谈，只有做起来，才知道真实的情况。 所以，这个阶段，就需要先找中型企业，找到那些没有自研能力，急需这个产品的企业。 为什么是中型企业呢？ 原因是，这类企业通常研发能力不会特别强，这就存在合作的机会。同时，它又不像小型企业那样，可能存在资金方面的风险，避免出现做完一单生意后无法收回款项的情况。 我相信，这些道理，任何人都懂。 但是，如果分析到的目标客户是小型企业，或者是大型企业呢？ 小型企业，合作价值有限 对于小型企业，特别是那些只有十来个人的创业公司，我的看法是： 这些企业里面是否有懂这个行业的人呢？如果不懂这个行业，你会选择与他们合作吗？ **小型企业资源本来就很紧张，无法像大型企业那样财大气粗，即便花销大了点也无妨，回头再赚回来就是了，就当是投资了。**毕竟，大型企业的目的不是眼前的蝇头小利，而是做大蛋糕。 所以，小型企业要谨慎很多。在这样的条件下，小型企业本身就应该专注于核心业务，比如卖核心板、卖电池、卖储能系统部件，专注于某一块产品。至于拓展业务，是很难再分出精力去做的。 例如，一家储能电池厂商如果打算扩展到储能系统并自行研发储能 EMS 和储能云平台，这在前期需要投入巨大成本。 如果最终无法收回成本，甚至影响到了主业，也就是储能电池这块的市场，那就得不偿失了。 而且，小型企业没有那么多试错的机会，一步走错，很可能就会满盘皆输。 所以，小型企业，除非各方面都很优质，否则，不用太花精力去跟进。 大型企业，有长期关注的价值 而对于大型企业，很多人都会觉得大型企业几乎没有合作机会，因为这种企业资金雄厚，人才众多，科研技术实力都很强。 **如果你要和对方做生意，必须在某些方面明显优于对方，那才有机会。**不然，如果你的产品对方都可以自己做，甚至可能做得比你还好，为什么要买你的产品？ 所以，大型企业的商机挖掘通常都是最难的。一般人只要分析到对方也有能力自己做，就开始打退堂鼓了，觉得不需要再在对方身上花费精力了，甚至直接打入冷宫，不再关注。 这是很正常的思考逻辑。 但是，有没有可能，这些类型的客户，反而更有合作的机会呢？ 意思就是，这种类型的企业，现在是没有合作的切入口的，但是可以长期关注。 现在市场发展如此迅速，抢占市场、抢占先机非常重要。在这种情况下，大型企业为了拓展市场，并不一定要凡事亲力亲为，很多时候会考虑性价比，选择购买他人提供的服务而非自行开发。 然后，将更多的资源放到更重要的业务上面去，放大这个核心优势。 所以，要想与大型企业合作，说到底还是要走差异化路线，即别人没有的你有，别人有的你的更好。 在这种情况下，合作机会是存在的。而且，如果能与这类企业建立合作关系，往往比与十几个中型企业合作更为可靠，因为企业体量不同，可能一单生意的规模就相当于其他十几单生意的总和。 所以，虽然是大型企业，但不应直接放弃，而是选择长期关注。虽然现在是刚起步，暂时没有能力实施差异化战略，但是，你的产品不会一直处于起步期，总是会发展的。 总结 所以，需要采取两手抓的策略：一方面重点关注中型企业，特别是没有自研能力的，合作机会更大；另一方面，对大型企业要保持长期关注，一旦有机会就要及时跟进。 这就是我想说的。 回到最初的问题：为什么自研能力强的企业反而更有合作机会？ 因为这些企业更注重核心竞争力的提升和资源的优化配置，当外部合作能带来更高的性价比时，他们反而更愿意选择合作，而不是凡事都亲力亲为。 说到底，获客本来就是很困难的事情，不是一蹴而就的，需要时间去磨的，也没有什么一劳永逸的方法，只能说，能做的，尽量要摸索出更有可能、更高效的方法论，仅此而已。

在《基于 Selenium 实现的必应企业信息抓取工具》文章中，曾提到使用 Python 开发一个脚本，能够补全企业的名称，方便在爱企查等直接批量导出潜在客户名单的详细信息，其原理就是： 爱企查中能搜索到，并且是第一个出现的。 必应搜索中能搜索到，并且是第一个出现的。 近期，在处理一批储能行业展会上获取到的客户名单，也是很多简称，所以，就需要对企业名称进行补全，因为只是简称，很难定位到底是哪个企业。 如果定位错了，那就从源头一开始就错了，那接下来做的全部分析工作都将毫无意义。 所以，这个企业全称以及定位，看起来好像是很小的事情，实际上非常重要。 但会面临一个问题，就是企业简称，通过爱企查等平台，检索出来很多重名的企业，应该选择哪一个？好像企业 A 和企业 B 都有可能，那到底是哪一个呢？ 我就一直在想这个问题，就是怎么解决？ 判断一：与储能有关联的，比如是储能集成商、储能主机厂、储能投资商等 判断二：企业规模大小，因为这些名单肯定不是随便哪个地方获取的，一般是行业展会，这就意味着这些企业是有一定知名度的。 判断三：使用必应搜索，出现在最前面的企业，意味着 SEO 优化做得不错，也意味着更多人访问，也是知名度的一种体现。 我相信，通过这三个判断，能定位到目标企业，虽然精准度不是百分之百的。 因为有些企业，甚至网上的信息都没有，这种你要怎么办呢？ 还有些企业，自身规模的发展情况，也不太理想，虽然是真正的目标企业，但是，这些定位到了，跟没定位到差别不大，最终还是先筛选掉的。 所以，只能说已经竭尽所能了，能够处理遇到的百分之八九十的情况，至于剩下的百分之十的情况，只能看运气了。 毕竟，运气也是做成一件事情的一部分因素。