B端平台产品需要培养的4种意识
工作以来，前前后后负责过几个B端平台型产品，尽管在具体业务上有所差别，但是同为平台型的产品，有些方法论是可复用的。
而搭建这样一个通用性的B端平台，最核心的是需要具备4种意识：系统、价值、业务、服务意识。接下来也将从这4种意识去介绍，这些意识为什么会如此重要！
一、B端平台
1. 一点介绍
在开始前，先简单介绍下什么是B端平台产品。
B端平台，是指在某个垂直领域下，把诸多业务线上化的产品或工具，通常这些业务之间有着极强的关联。通过平台化的搭建，往往能实现诸多业务价值赋能，如效率提升、延伸价值链、打通业务之间壁垒等等。
这样的平台，用户群往往明确且相对“小众”，与其说是用户，不如说某几类特定角色背后的人群，这些人群代表了目标比较接近的业务场景。
以“阿里达摩盘平台”为例，这是一个数据营销平台，目的是给精准圈人、画像洞察、媒介投放等3个主要场景提供服务，这就涉及3个业务角色
推广需求方：
主要指平台的主要消费用户，可以使用标签精准圈定人群、对人群进行洞察分析、个性化营销推广服务。那么这样的业务服务，意味着需要具备以下的能力。
- 上游：标签业务管理
- 中游：平台功能服务，如人群圈选、画像分析等
- 下游：下沉平台/能力接入，即第三方服务，如“钻石展位”、“淘宝/天猫直通车”等
数据提供方：
可以理解为平台的合作伙伴，“达摩盘”既是服务方，同时也提供平台让更多服务方参与其中。而这类就是其中一种，提供数据接入、数据整合及管理等业务。
- 上游：数据接入业务流程
- 中游：数据存储、管理业务流程
- 下游：数据加工、处理业务流程
ISV服务商：
本质也是另一种第三方服务商，借助平台和其他数据，来帮助推广方进行分析，不生产数据，而是借用数据为推广方提升营销效果，可以是分析，也可以是投放。
- 上游：数据管理流程
- 中游：整合多个业务平台资源，提供多类型的营销服务
- 下游：监控效果过程，持续提升服务
所以，这样的B端平台，背后必定代表了诸多业务，并为这些业务提供多元化的服务。通过这样“集中式”的服务，一定程度上降低某类群体的成本，或提升业务效率等等。
2. 基础要素
那么，什么样的产品才会被称之为B端平台呢？
垂直化的业务服务：
前面提到一个合格的平台，必须是有单个或多个业务服务，而仅仅满足一两个业务的某个场景服务，不足以称之为平台，而更多的是一个“工具”。
当这些垂直业务之间打破壁垒，进行融合，并且打通上下游服务，才可以称之为“平台”，也就是说这样平台形成了一系列的闭环服务，已经具备了一定的生态能力。
通用化的公共服务：
给各业务提供服务的前提，它必须具备基础通用的公共服务。
譬如统一的账户管理（个人和企业），丰富的内容管理（提供各类指引、学习教程等内容），有能提供保障稳定服务的监控中心（能及时发现问题、监控服务过程）等等，这些都是必备的平台公共服务。
标准化的运营服务：
尽管B端用户不像C端的用户那么庞大而复杂，但是这些垂直用户也是必须进行有效维护，并且由于目标用户十分集中且服务场景比较接近，所以比较方便去进行用户维护管理。
同时由于B端平台具备一定的使用门槛，也是需要进行定期的宣传推广，提高用户的认知度。
一体化的管理服务：
通常管理后台是用户无法感知的服务，但是又时刻在支撑平台的各类服务。
譬如当业务需要进行购买产品服务，需要一个有效的交易管理服务。又譬如业务管理，每个业务接入或者使用服务，都需要进行类似“备案”登记的方式，便于统一认证编码之下进行成员管理。
而像“达摩盘”这些就提供了以账户的方式进行认证，这时候通常就会进行账户管理和高效的权限管理（能支持多场景的功能、数据等权限控制）。
那么我们就来聊聊，搭建这样平台，前提需要具备什么样的产品底蕴？
二、平台系统意识
所谓系统意识，就是指在做平台产品策划时，需要具备全局、闭环的思维。
在平台内，需要了解整个业务的框架结构，知道从头到尾的业务流程，都经过哪些环节。而在平台外，需要了解上下游的关系，有时候实现平台内某个需求变化，不仅仅只是平台内实现就可以，还需要其他合作方相互配合实现。
1. 特点
这样的系统意识，有3个明显特质，分别是全局性、闭环性、全链路。
而为什么需要具备这一意识呢？因为通常我们在产品策划和设计的时候，不能只是聚焦于一点，片面实现用户的某个场景需求。正常的操作，是需要从横纵向的各个依赖方去进行考虑。这样的“全面性”很多时候体现在完整的规划上，而不是着眼于“眼前”，从全盘角度去思考，也是避免为以后挖一个大“坑”。
2. 一个例子
在增长领域中，AARRR模型是一个常见的用户增长分析模型。它的思维本质就是基于某个运营增长目标下，贯穿一个用户其中的生命周期。那么在常见的数据分析平台，设计“漏斗分析”这样功能就需要具备完备的“系统意识”。
要实现这个指标统计能力，不仅仅是平台完成这一的指标定义进行计算就可以了。举个例子，要想实现图中左侧的漏斗转化的跟踪，它总共需要以下几个环节：
数据采集：
首先我们需要有这样的数据，这个数据涉及几样关键信息，用户id、用户操作记录（包括频次、触发时间等）、会话信息（包括会话id、会话时长等）。
因为我们需要知道几个行为路径之间的转化，就需要具备以上的数据，而这些数据是帮助我们识别了哪些用户、在限定的时间区域内（窗口期）、先后做过了哪些步骤。
而这里，就需要我们需要“数据源“这一地方能满足目标，而作为数据采集的主要工具“SDK”，就需要设计是否能支持这一的功能，如果可以就需要去定义和规划。
数据计算：
这里就可以不用多久，我们在平台设计指标体系时，就提供了漏斗计算规则，而平台即基于这样的通用逻辑进行规划。而涉及到计算多数需要用到一些查询、计算引擎去支撑，而这些引擎（hive、Spark、Druid等）是否能满足，就需要去系统思考。
数据分析：
如果漏斗的转化结果呈现是自动化的计算结果，那么数据分析就是基于这样的结果进行下游进一步的闭环操作。当我知道某个环节转化人数较多（或流失人数较多），数据分析人员自然要对这一客群进行更深度的分析，所以这里也提供了“用户画像”、“用户列表”、”用户分群”这一的下钻功能。
举其中用户列表为例，从图中可以看出，我们从这一“流失用户”中，看到这一批的用户特性是怎样的。那么基于这个就可以进行用户画像分析、人群喜好分析等等，同时基于这一客群，可以进行有针对性的运营活动。
通过以上的操作，平台从采集、计算、分析形成了一系列的闭环操作，这就是全局系统思维。
三、平台价值意识
我们平常在做产品策划的时候，都需要考虑3大问题，需求是什么？我为什么要做这个？对用户帮助有多大？那么在解答这些问题的同时，我们就需要考虑如何衡量这些“价值”。
尤其是B端平台，更需要注重价值意识，不能简单拍脑袋定下方向（虽然很多产品也是），同时还需要制定的度量标准。
比如这次策划的目标是什么，做这个需要如何去衡量价值，怎么去落地各个衡量指标。你只有制定了，并严格执行，才知道自己的“输出”是否经得起考验，才能“倒逼”产品解决方案是真实、可靠且有价值的。
1. 方法标准
这里就需要拆分成定量和定性，定量从哪几个维度去考察（用户规模、使用路径、时长等），定性则从市场反馈、用户口碑等方面去收集印证。在这里可以借鉴OKR方式，制定目标object，建立关键路径key，并通过结果result去呈现最终效果。
2. 一个例子
仍旧沿用“漏斗分析”这一功能，我们设计这个功能指标的目的，是帮助业务观察其目标用户在某些行为路径上的数据表现情况，以确定是否达到业务目标。
所以在这里的价值目标，就可以是有多少业务（用户量）建立漏斗模型（服务次数）。而这些漏斗模型最终为业务是否带来业绩提升目标（如是否找到流失用户继而挽留），提升了多少（流失用户重新唤起转化）等。
平台提供了漏斗的使用服务，业务自然在上面建立基于自身业务场景的诸多漏斗模型。而譬如建立一个下单购买的漏斗模型，观察业务所属产品上的用户，在浏览商品、打开商品详情、下单购买、支付成功等一系列的表现情况。
上图的假设，就是证明了这样的漏斗分析能力，帮助业务找到流失用户，并通过挽留来提升了最终支付的转化率，这就是所谓的业务价值提升。
四、平台业务意识
大多数B端平台的用户规模都不会十分庞大，同时场景又是十分垂直，往往代表了某一群体共性的业务流程。所以B端平台产品不仅仅是解决某个用户的痛点，更是针对一个业务链路所呈现的解决方案。
1. 方法标准
通常我们就需要深入业务，并还原用户的业务场景。只有了解业务的使用背景、动机和目标，你才能站在业务用户的角度，去思考平台的产品解决方案。如果脱离业务，都更多是想当然。
所以我们就需要整合业务的上下游，涉及哪些关键链路，去清晰梳理完整的业务流程，并站在业务的角度去思考使用场景、动机，服务好他们的最终目标。
2. 一个例子
数据分析在埋点这块的业务流程，从确定分析目标、埋点设计、埋点采集、埋点上报、埋点统计分析等一系列的业务流。还原到B端平台，就需要搭建埋点管理、埋点采集工具、埋点指标体系等多元化服务，来满足这一场景。
所以我们在搭建平台，不仅仅是服务用户那么简单，还是服务某个业务线，你的一个小改动，也许对这一业务线随时有较大的影响。
五、平台服务意识
很多时候B端产品能够给用户的感觉，就是全方位的服务体系。意思就是出问题通知到位，有问题随叫随到，甚至还能提前避免用户犯错。哪怕不在平台内范围的需求都得到解决，这样的服务意识才能称之为合格的“管家”式服务。
1. 重要性
为什么要做到这种地步呢？因为B端平台的用户大部分都会背靠一个企业团队，企业客户往往就是一个团队大客户，这样的群体是明确且聚拢的，那么客户服务意识就有条件可以做的十分到位。
做好了，往往就代表了一群人的认可。那这样的价值才是最大的，诞生了一个成功的合作伙伴案例就自然而然的事。
2. 方法标准
首先作为平台，就需要有基本的平台化服务。而这服务就包括了相关的操作指引、教程、客服服务，同时还需要准备易上手的案例，利于去快速熟悉。而操作指引，具体就需要细分到平台介绍、平台申请、服务指引、功能指引、技术指引等等。因为平台需要面向不同的角色用户，所以就需要准备不同的服务信息。
假设数据分析平台，则面向产品、运营、技术等角色用户。其中产品、运营需要了解平台如何使用、使用原理、能提供什么帮助，而技术角色，就需要了解如何对接平台（技术手册是很有必要的）。
其次抛开平台的自动化服务，还需要有“人”的服务。大多数时候B端平台产品本质上也是半个“客服”，我们需要去放低姿态去倾听用户声音，去了解他们的痛点，去挖掘他们的动机，去解决他们的困难。
就像服务型行业，就像保姆型一样去贴心服务，最好能和业务用户建立情感关系，在客户心中构建类似“家”一样的情景，而不仅仅只是提供服务的工具。
六、最后
一个合格的B端平台产品，系统意识能保障在产品解决方案输出时的完整性，价值意识是明确方案的意义所在，而业务意识则能帮助深入理解业务、掌握业务的目标，最后服务意识则能够带来极致的用户体验，提升用户的认可度。
#作者#
A.D，公众号：吾某。大数据分析产品经理，专注数据挖掘工作。
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