在产业互联网时代，To B企业的获客成本理论上会远大于To C企业。在一个可行的SaaS模式中，LTV（用户的终身价值）应该为CAC（用户获取成本）的3倍多，如何降低CAC？我们整理了以下方法论。
在消费互联网时代，我们经历过一个用户获客成本达5元、10元的时期，To C企业高呼获客成本高昂。在产业互联网时代，尽管很难统计To B企业的获客成本的平均值，但在理论上应该远大于To C企业。
国外认为在一个可行的SaaS模式或其他循环收入模型中，LTV（用户的终身价值）应该为CAC
（用户获取成本）的3倍多。在LTV与PBP（回收期）都在未来不可预知的情况下，如何降低CAC，是To B企业能否健康发展，并且需要研究的一门重要课题。相信To B企业在获取用户时一定经历过以下问题。
无法利用To C的模式规模获取用户
传统互联网、电视等广告渠道面向C端消费者，大规模铺广告与创意营销的病毒式传播对To B企业可能是件“事倍功半”的事情。移动互联网企业销售管理工具纷享销客在2015年第四季度投放了上亿元广告，相比To C行业不算大的广告费在闷声拓展的To B行业显得另类，这也是纷享销客需要与阿里钉钉、企业微信号正面战争而不得已为之。大多数企业客户并不会冲动消费，产品能不能够提升效率、带来实际利润才是决定采购的唯一标准。
信任度问题限制推广
一个明显的道理是BAT等知名企业做企业级服务，其优势是品牌效应会有继承关系，相比创业者从零创立的新品牌信任度较高。当然也有缺点就是多数巨头对产业理解不够深刻。大多数新兴To B企业创始人都在行业从业多年，理解产业痛点，面临的主要问题则是品牌的建立——在市场拓展中怎么让更多的客户信任你的产品，信任你所讲得优势服务不是忽悠。
规模还是盈利？企业的两难
相比To C企业多以做规模为主， To B企业是销售导向还是盈利导向是个两难的选择。做To B产业本身面临前期投入大，研发周期长的问题，例如理才网陈谏在接受采访时说道其产品迭代10多年，资本输血15亿元，能盈利是很重要的事情。To C企业拥有规模或流量就不愁变现的打法，在To B产业有时并不适用。
To B企业不但存在获客成本高的问题，还存在获客难的问题。现今To B企业的获客渠道从早期的上门推销，打未确定需求的Cold Call，建立直销/代理系统等方法上，并没有太多革新。
回顾创新工场李开复提到的B2B 1.0时代，典型代表如阿里的1688、慧聪网等B2B电商网站，电话销售人员占50%以上，1688的地推号称“阿里铁军”，慧聪网也有“慧聪园”这个类学校的军事化管理电话销售基地。但现今电销容易被智能手机标记为骚扰电话，客户后期流失率很大，To B企业这一获客渠道基本被堵死。
在B2B 2.0时代，各类B2B交易平台和自家官网也成为重要流量渠道。在现今的B2B 3.0时代，如何用服务链接客户成为重要议题。金柚网的地推依然是加入各种创业群，推销产品和服务显然不是更好的办法。HR SaaS服务平台大象人事内部的完整 获客流程如下图：
To B企业的的运营推广需要注重以下几个要点：
1、从大客户拓展到小客户
有些Ｔo B企业为了KPI可能会注重小企业的入住，以量推动市场拓展和品牌传播。实际效果可能不如拿下大客户后，品牌效应带来的主动流量入住。例如理才网与腾讯展开9个方面的合作，侧重与平安、阿里、华为这些大公司的合作，然后向中小企业推广的时候便解决了品牌信任问题。
2、注重品牌与内容营销
很多To B企业认为做好产品，那么口碑与品牌自然会好。其实To B企业的内容营销也有方法论。To B产品存在理解较难的问题，用产品的“高认知模式”推广是一个新方法。例如小米当年向我们普及安兔兔跑分、360向我们普及双摄像头的概念，就是不和苹果、三星等手机厂商比品牌，而是通过高认知模式聚集有个性需求的用户群体。再比如在灵活用工市场存有斗米兼职等巨头情况下，好活平台利用自己是B2B2C模式打造自己的区分度。
另外新媒体渠道对To B企业来说并不是可有可无。易快报透漏其新媒体渠道可以带来10%左右的客户量，查阅其企业微信公众号平均几百的阅读量，在To B企业官方帐号里来说还算不错。
3、新型工具的应用
Tｏ B企业如果有人对技术和营销都在行是一件利好的事，薪人薪事的Outbounding部分值得学习。据了解薪人薪事营销与销售的重心在线上，在百度移动互联无线事业部技术出身的背景和在58同城对营销数据分析的经历，促使创始人常兴龙和联合创始人刘彤做了一个爬虫工具，每日会搜索全网关于人力资源、薪资管理的信息，确定需求后对接联系方式精准推送服务。
其实To B企业获客方法的创新本质是在研究如何降低CAC，所要达到的目的是降低企业新客户的边际成本和增加边际利润。更有兴趣的创始人可以深入对数据指标的研究，比如客户推荐率指标（NPS值）将衡量老客户对产品的传播情况。用户的续单率（对应的流失率）与ARPU值（或ASP），是对口碑与体验最好的数据验证。
作者：杨晓鹤
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