半年ToB创业，我得到这几点思考(2)

这里有一个关键点是一般在面对政府机构（大厂在做2G项目时很多是免费的）时才这么做，其中玄机可以自行参透……

前期调研一定要充分，特别是B端产品，因为前期出现偏差后面你不一定有迭代的机会（比如私有化部署）。

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关于团队

比如笔者原先所在部门为算法部门（以运筹优化、机器学习、数据挖掘为主，150多人中产品+开发占30%左右），从中选出15人（研发：产品：小组负责人=8：6：1）成立一个创业小组，剩余的人继续支撑内部业务，当有外部业务进来时支援。

由于我们也是初创团队，最多就是拿自身业务的经验来说事，但有些客户对此可能不买账，那么这时候过往的案例就显得尤为重要。

2. 行业经验

故事讲到这，其实半年就差不多过去了，这也就是为什么我在文章开头说到第一阶段的创业没有结果的原因。当然，在这期间还是有完成几个小项目的，售前的套路前面说得差不多了，那么简单地说下这几个项目实施中的几个关键点：

实力较弱的团队可能存在先后的问题，比如前期有很明确的想法只提供产品，后期团队扩充了逐渐提供解决方案；

选择2b方向的话无非就是产品+解决方案的形式。

一部分人根据市场调查的结果，将自身的能力包装成完整的解决方案，制作产品demo供客户体验；

5. 与客户的关系

3. 如何实现数据驱动？答：数据采集、数据清洗、数据储存、数据挖掘、数据分析、数据应用，一个环节都不能漏。

继续回到我们的故事，前面提到我们在售前阶段徘徊不前，转化率低，这种状态维持了很长一段时间。而正是因为这个原因导致团队成员的心态发生变化，随之而来的问题就是有人开始离开团队。这本来是很正常的事，但这在初创团队中是很影响情绪的，本来人手就少，而少人了就更加重了其他成员的负担。

评 论

第一步，梳理团队能力与切入方向

一部分人负责获客——与分布在全国各地的销售（母公司的资源）建立关系，参加行业展会，利用人脉关系接触客户，主动发邮件沟通等。

在产品研发节奏上，我们采用的是敏捷开发的形式，一个迭代周期为两周，相对不太长的周期可以及时根据市场需求调整产品方向，而不太短的迭代时间可以保证相对完整的产出。

这一结果也意味着我们自2019年初创业以来，第一阶段还没有任何结果就告一段落了。半年的时间说长不长，说短不短，虽然结果不是很好，但还是想把过程给写下来，以便重新整理再次上路。

最后点缀一些经验较浅的人，这部分人有激情能干活、潜力大、想法多，如果有机会让其承担一些事的话可以帮助其快速成长，或许可以收获意想不到的效果。这部分人的特点是无家庭压力，便宜，可塑性强。

2c还是2b，这个是每个团队需要想清楚的，选择不同方向做产品的方式有很大差异。

后记

由此看来，中国企业转型升级的道路还长啊……

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笔者所在公司为某行业头部企业的下属科技公司，科技人员在4000~5000左右。2018年以前整体主要为母公司的业务做支撑，随着时间的推移，科技公司实力增强后开始思考对外输出自己的能力（简称对外），另一方面母公司传统业务的业绩承压，也是希望可以进行转型升级。

关于数据

关于组织

中小微不需要10w+

另外对于个人来说是否加入创业团队也是需要考虑清楚的，因为最终结果为0的概率是很大的。

通过一段时间的尝试后，我们接触到了不少客户，其中也不乏一些政府机构、大型国企、跨国企业。

数据驱动：从前期数据收集到清洗储存、从挖掘分析到应用，每一步都要有所考虑。

番外篇

1. 数据驱动的到底是什么？答：驱动的是业务。

举一个案例——之前与某跨国企业进行洽谈，售前试点做得都挺好的，到了招投标阶段我们报价400万（价格方面与竞争对手相比我们排在第三位），招投标结束后客户打电话过来希望可以降低价格，我们没同意最终便没合作成。

发起者（领导层）如果没有足够的决心去创业，请不要轻易开始，因为会导致你决策不够果断，放不开手脚，会浪费很多时间。

对外组织是成立了，但从这人员投入就可以看出，领导层也是抱着试试看的态度——前期少投点资源，能成最好，失败了损失也不大。于是带着忐忑又兴奋的心情，15人便上路了。

由于15人很少（你问我为什么团队不扩充，因为2018年母公司财报不好看，所以没有足够的编制），而且里面除了产品（产品里包括运营）就是开发，这就要求团队要往全能方向发展，覆盖市场活动、渠道运营、获客、售前支持、产品研发、方案实施、项目管理、售后等不同阶段的能力。

又是一门很大的学问，影响成交的最重要因素之一。

但有一点我想说的是，在中国企业级市场里做产品恰恰是难的，因为垂直领域内的两家企业的业务可能是相同的，但里面的运营逻辑可能是完全不同的，这时候就不得不做定制化了。

以我所在的团队为例，很显然就是因为一开始【组织】划分的问题导致二次重组，然后又要花大量的时间去磨合。不过这个暂且不深入讨论，很多成熟企业都还弄不清楚，更何况我一个小小的产品经理呢？

4. 团队实力

总结与思考

这里包括两点：一个是基于自身业务的经验，一个是基于服务历史客户的案例。

一方面是由于之前并没有一款完整通用化的产品，另一方面是企业级市场中各家业务具有较大差异，对定制化解决方案有较多需求（主要为大B客户）；因此我们前期的策略是先提供解决方案，然后利用为客户服务的经验提取出相对普适性的需求，最终沉淀出一个标准化的产品。这部分后面可以用来满足低客单价、长尾市场的客户（小B客户）。

产品经理在给研发的需求安排上要适当比刚刚好的工作量少一点（需求太少缺乏紧迫感，如何向领导交代；而需求太多可能会引发研发对你的不满，毕竟以后是要长期合作的），以便应对各种计划之外的情况。

其次你需要资历中阶的人，这是主要干活的。他们的特点是可能刚成家，有房贷、车贷压力，有一定经验有想法。

接触客户过程中我们会发现很多企业连信息化的水平都还达不到，那么自然就不会有数据的沉淀，而没有数据就更谈不上算法化、智能化。而也有很多的企业是业务规模达不到需要智能化辅助的要求，也许一个小小的信息化系统就可以解决问题了。

获客的问题解决了，但紧接着又出现了第二个问题——接触的客户多了，团队里的产品们却几乎都变成了售前，不断地在做ppt、出差、做售前试点方案，但转化率却很低。

首先，我们需要花些时间来梳理自己有什么能力、切入哪个方向的。

但更多的产品和解决方案都是没有公开的信息的，那么从成本角度出发肯定没错，分为固定成本和变动成本。固定成本是可以量化的，变动成本按总投入人力及投入工时结算，成本算出来了能赚多少就看你能为客户创造多大的价值。经过评估你觉得可以给客户带来较大的价值，那么价格可以定的高一些，如果你可以帮客户节省100万，但是你却想收90万，这显然不太合理。

一部分人根据已有的能力探索研发标准化产品、API；

这个因素就比较关键了，因为只要与客户关系够好（不合法的关系不在讨论范围内），也许每次你都能在不经意间获得一些内幕消息，去投客户所好；也许招投标就是走个过场。

6. 价格

因为2c决定了你需要以用户、产品、运营为核心，抓住人性肯定没错；而2b则决定了你的综合实力要强，定价要有策略，对客户的业务理解要有深度。

基于以上，公司内部划分为两种团队，一类是内部业务支撑，一类是对外创业，而具体变动就会落实到公司的每个部门中去。

3. 技术

从产品思维到科技转型：B端产品经理的机会与挑战

关于方向

其实从客户致电这个动作来看他是挺希望和我们合作的，但就是因为价格的问题导致没成交。大部分甲方都是希望尽可能压低价格的，而乙方则刚好相反，所以该如何定价？

要确定这一点是不难的，依托于背后上百人的算法团队、以及为母公司供应链业务服务的经验，初步定的一个方向是发挥自己的优势，为有供应链升级需求的企业提供定制化解决方案及产品。

基于此，作为产品经理是需要经常去与研发分享关于市场前端的事，让他们更有参与感，有时候甚至是需要给他们画饼的。

因为我们团队一开始的定位是提供与智能算法有关的解决方案或产品，按理来说这是企业业务智能化的必经之路，市场中应该会有比较多的需求，但我们却发现走的很艰难。

一部分人投入市场调查，研究竞品，寻找潜在客户的工作中；

前面两步还只是纸上谈兵，下面进入实战环节了：

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我们都知道人工智能是用海量的数据喂出来的，如果缺少数据或数据质量不好，那么训练出来的模型是有偏差的，智能化决策也就无从谈起。因此还是要回归到数据驱动这个话题：

1. 品牌影响力

为应对这种情况，当时我们采取了几个办法：

在大公司创业的好处就是从出生就获得天使轮，不缺钱，没有生存压力，甚至还有很多现成的资源可以使用（比如财务、法务、人力资源等这些你都不用去考虑，直接用即可），但缺点恰恰就是因为没有生存压力，可能导致不能激发每位成员的潜能。