Go to Market:如何选择细分行业客户
一家做通用性质软件企业服务的公司(办公效率/HCM/财税/CRM等),需要聚焦于某些特定的行业吗?
在我们做过的近20场客户访谈中,即使购买通用类服务,90%以上的客户也倾向选择对其所在行业具备深度了解的服务商。然而,对服务商本身而言,大多不希望局限自己的能力在某一行业,考虑到规模效应,通用性越强越好,服务的行业越多越好/客户越多越好。
服务商往往聚焦一个通用场景问题出发,如“如何提升部门协同”“如何做好销售管理”等来吸引客户的注意力。然而随着厂商内卷/竞争的白热化,通用性质的场景对客户的吸引力也在降低。“你的案例和我不是一个行业的,有差别”“xx家有我们行业龙头企业的案例,感觉比你们有经验。”
基于对Scalability规模能力的诚实考虑,没有一家服务商能做到对所有行业精通,从通用场景策略到聚焦行业的策略转型,意味大量的成本投入。那么如何来选择聚焦的行业?
有些行业虽然体量巨大,但正在经历超速发展后的阵痛,当年超高杠杆带来的甜美果实,变成了沉重的负担。 有些行业基于某些特殊的需求,在特定时代背景下,得到加速发展,然后却不得重新面临最开始的问题:技术难关。布局什么行业才能得到最佳回报?
选择某些行业,最根本的问题只有三个:
- 现在:能不能从该行业的客户手里拿到钱?
- 将来:该行业客户是否处在洗牌过程中,倒闭的风险有多高?
- 拿下这个行业的客户,需要投入多少力气?
一、评估该行业市值,投融资活跃度
评估一个行业是否有前景,最直观的方法是观察资本的流向。资本往往是最先能嗅到利益的。分析一下私募通数据,有哪些行业发生了多笔/大量的投融资事件。这些行业往往就是一线销售到战略部门应该关注的重点。
*2021年投融资事件记录 source:清科私募通
然而行业的快速扩张,是否有对应的机会匹配在你现有的产品服务上?机会总值是多少?
假设现在人工智能类职位猛增,你有对应的哪些服务能帮助企业快速筛选人才?以每50个员工配备一个HR为标准,你的服务能为企业节省多少人天?创造多少价值?记住,并非所有快速发展的行业,对你的企业都是机会。如果一个以高科技为依托的行业在快速发展,而你的产品却基于人力密集型的行业而定制,该行业的机会总值对你而言就没有那么诱人。
二、评估该行业竞争激烈程度
市场份额集中度是一个行业竞争程度的重要标识。相对分散的行业,经历着残酷的动荡洗牌,并将压力传导至上下游。
举例,同为零售市场规模最大的两个国家,中美的零售行业存在着明显的差异,美国前20的零售商,占据了52%的市场份额。中国前20零售商,贡献了17%的市场份额,集中度相对较低/竞争激烈。某通用服务类SaaS企业一直将零售行业客户作为自己最重要的主打行业,然而在盘点分析中,我们发现该行业的订单往往偏小且胜率低,对该企业来说,挖掘该行业的客户,要付出比该司均值高出5%的获客成本。
三、评估自身匹配度
设想一个场景,如果对医药行业管线/爆品药/医药流通制度等一无所知,在与客户pitch时,会因为“语言”不通,而丧失客户对专业性的信任。冰冻三尺非一日之寒,在一个行业内的积累非一蹴而就,往往需要人才与时间的积累。在选择你要聚焦的若干行业时,还需要评估自身是否具备在该行业的经营能力;如果没有,是否值得投入大量的人力/时间来构建?
基于以上分析,初步得出自己的红绿灯模型,找到自己的重点/一般/非重点行业。
*比例为权重;分值0-10。本表仅为示例。
*在数据盘点与分析中,要格外警惕注意其中的数据陷阱。
你所用的行业分类标准是否在公司内部形成了统一的认知?
在某公司客户数据的分析中,我们发现对某些行业概念的模糊与混淆,导致最基本的分析工作无法继续。比如商务租赁与服务业,因为其本身定义的含混不清,导致基层销售/客服在录入信息时将各种类型的客户都纳入了此行业。如果以此作为基础数据依托,得出结论,“商务租赁与服务业是我们的优势行业”,这一模糊混淆的概念将会把所有人带入误区,产研销协同更无从谈起。
对于这种情形的公司,最基本的工作是数据治理。如一级行业分类过于笼统,是否将重心下沉至二级。如客户无法按照国标或其他常规的行业类别法来分类,是否根据服务集群特质,将行业分为不同的群组。
找到自己的核心行业之后,接下来是匹配对应资源。没有重点的动作布局,只能变成大锅饭/一把抓。ABC不同等级的行业应匹配到不同应该匹配不同的资源。
以5000万预算为例:
在找到自己的灯塔行业之后,设立不同的milestone,来监控你的进度:如某行业上市+投融资D轮后企业500家,触达30%/触达60%/触达90%,分别设立不同的里程碑来监控动作的有效性。
为重点行业建立特定的场景化的营销旅程,实时监控有哪些重点客户进入到了漏斗的下一环节,有哪些还没有?建立时间截面时点值/时段值,来监控进度。记住,找到聚焦行业,只是行动的第一步,后面的客户追踪/服务改进才是万里长征的开端。
本文作者@Jane 张 。
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