类似于诸葛 io 这样的 SaaS 产品付费的通常是公司，而使用者是广大的业务同事，能否产生价值最终取决于一线使用人员。所以，如果以 toB 的视野做产品，那就得以 toC 的极致做服务。付费后的 90 天内客户的使用情况如何？用到什么程度？是否遇到问题？什么时候该进行回访培训？是培训产品基础使用还是讲解比较深的分析方法论？如何基于客户使用健康度设计整个生命周期内的服务策略？当然，你可以隔 1 月俩月去调研，但往往面临很大的人力成本和沟通成本，甚至会出现服务的滞后性。1 家 10 家客户还好掌握，几百家上千家客户的健康度如何，可能就需要让数据告诉你，这样，服务也才能做到更主动更有针对性。

用数据掌握每个客户的使用健康度，在过去一年，我们的客户成功团队就一直在实践，并搭建了客户管理平台：

1、使用频度

抛开客户是在做些统计呢还是能深入做些具有探索性和科学性的分析不说，用户有没有在用，是我们关注的第一个维度：

图 1：某公司 5 月份频度得分与趋势

以公司为单位，汇总会话数

根据分位数，划分出 10 个区间

依据区间临界值，给出频率得分

2、使用深度

我们把产品功能按低、中、高三个等级进行了划分，比如，查看平台默认的一些统计指标如新增、活跃、留存等属于初级行为，进行了用户分群或进行了群组交叉属于中级行为，有导出 excel 行为、使用 SQL 查询可定义为高级行为等。

图 2：某公司 8 月份深度得分与趋势

以公司为单位，按事件进行统计

计算 25% 分位点，作为得分判断临界值

根据事件触发次数判断是否得分

综合不同事件等级总体计算深度得分

3、整体

除了量化单体客户的使用健康度，全局把握所有客户的健康度也是管理的核心。除了测当前阶段的客户层级机构，客户的层级跃迁整体统计也尤为重要。

图 3：某公司在全部客户中的分布

图示数据为随机筛选 100 家客户为样本并进行了脱敏处理

图 4：客户分层

无论是我们的深度频度模型，还是客户分层实践，本质上都是为了管理，方便我们的客户成功顾问快速了解客户现状，在合适的时机及时触达客户并能在服务前做好充足准备。技术、产品是我们的核心和基础，而服务让我们更有价值，并且更好的为客户创造价值。

首发自：微信公众号 诸葛 io（ID:zhugeio1）