人货场客如何分析销售

人货场是一种通用、便捷的要素分析法，即始终围绕着一个业务发展或者问题解决所需要的必备要素。拆解出来，即围绕着“人”、“货”、“场”三个整体元素进行分析，当然，这三个元素还可以延展开，进行细化。

人货场理论本质是一种分析思路的方法论，可以指导大家更好的、全面的进行业务拆解和思路分析。

插句题外话，产品分析很多时候有多种思考/分析方法/模型（人货场、5W2H，SWOT、四象限分析法、AARRR模型、上瘾模型、RFM模型等），每种模型都有其对应的思维场景，核心是要逻辑自洽和具备完整性，能够对业务开展进行有效指导。

接着再聊聊人货场的顺序问题，传统的逻辑是“货找人”，也是线下和计划经济时代一般采用的模式：先研发产品，再找消费对象。也是互联网产品容易陷入的思路误区，产品好不好，产品合不合适，都是产品成型之后，到了推广运营环节才思考的问题，一般导致的结果要么产品“胎死腹中”，要么慢慢销声匿迹。

正确的逻辑是“人找货”，匹配的业务逻辑是：先找目标对象，再研发匹配产品。对于新的产品来说，首先便是圈定你的产品适用的对象（Z时代、夕阳红、宝妈、奶爸等），再结合目标赛道开发针对性的产品；对于已有的产品来说，则是针对已有的用户人群进行场景细分，匹配针对性的细分产品。

一、人货场的细分拆解——人

此处的人，即你的产品目标用户，是一个群体概念，而非个人概念。既然是群体，便会有群体画像，而产品分析的核心便是进行群体画像描述和拆解，既包含整体用户，也包含部分定向人群。

对于人的拆解，有两个较为通用的模型（也是笔者经常用到的两个模型）：AARRR模型（生命周期模型）以及RFM模型。

简单通俗的理解，前者是按时间维度，适用性较广，后者是按价值维度，相对适用于营销模型（当然，RFM本身的维度是可扩展和演化的，亦可用于非营销的模型）。

以笔者熟知的在线视频行业为例，以下便是两个简化版本的模型。

从模型中可以看出，两个模型的拆分角度是以会员营销流转角度出发的，这跟业务出处相关，也是大家在做相关分析是应当提倡的-从自身业务角度出发做分析，以便针对分析结果做针对性产品/运营策略；其二便是拆解并非开始就要覆盖所有细化场景，秉持由大到小，由粗到细的原则，逐步拆解，顺应收益最大化和效率原则。

正如《硅谷增长黑客实战笔记》中曲卉老师的观点，我们应该先去摘取“低垂的果实”（那些付出较小的改动成本，但却能够获得较高收益的策略），之后再去挑战那些难攀的高峰。

（视频行业生命周期模型）

（RFM模型）

二、人货场的细分拆解——货

货，即你能为用户提供什么，互联网发展到如今阶段，全新的产品/服务（货）形态有但相对较少，更多的是基于现有业务，或者已有产品的组合、延展、细分，这也应该是绝大部分产品小伙伴共同面临的现状。因而，针对现有产品的盘点，并针对“人”进行匹配和定制，也是产品人需要深度思考的。

顾名思义，引流产品主要负责早期环节，比如免费产品（0元试用7天会员），低客单产品（电商9.9元包邮、音视频会员9元首充）等，都是常见的引流产品和模式，这些产品的主流特点就是免费、绝对价格低或者折扣型权益，有些还会伴随一些转发邀约的互动成本。引流产品不管对于初创阶段还是成熟阶段的产品来说，其模式设计都非常重要，它决定你的入水口。

增量产品，是另外一种策略型产品，简而言之是高性价比产品，注意，是高性价比，而并非绝对低价产品，常见的大促产品、高折扣产品便是属于此类。这类产品承担的主要是针对特定人群、特定阶段的引流转化，例如双11大促，电商购买前的组合购商品，购买成功后的复购推荐等，均属于增量产品。此类产品的核心特点是具备超高的用户吸引力，能够引起用户短时冲动消费。

主销产品，也就是支撑起整个业务的基石产品，一般包含正价产品、高客单产品等，简单看就是各个业务/平台主要在卖啥以及常规SKU。这类商品的特点是主流，常规，但并不意味着主销产品是一成不变，比如视频会员中最开始售卖单纯的小屏会员和电视会员，但近来也开始加入融合会员和限定会员，即使是会员本身也开始主推联合会员（如爱奇艺&京东联合会员）。

需要说明的是，“货”本身是围绕着“人”去开发的，因而以上三种产品的划分也并不绝对，也并非是唯一的划分方式，关键还得与自身的业务模型和用户模型相匹配。

三、人货场的细分拆解——场

场，即场景、环境、背景，它是串联人与货的渠道和通路，也就是如何将货与人精准匹配，同时最大化完成人与货绑定（转化）的契机。

例如，线下商超的销售场发生在商店或超市内，但同时商超门口的易拉宝立牌、为店庆促销发放的传单、附近小区投放的广告等，均是一个又一个的细分场域。

回归线上，你的APP是主要场域，里面每个功能模块又是一个个细分场域，你新扩展的私域渠道（公众号、企业微信、视频号、抖音号、快手号等）也是，你投放的线上/线下广告更是，你的用户主动转发还是……如此多的场域，简单分是公域/私域，APP内/APP外，往细了分是用户行为路径。每个场域根据其进入的人匹配对应的货，这也是所谓的精细化营销。

（视频行业APP内用户行为路径模型）

1）关键节点

找到关键节点和场景，事半功倍。无论是福格行为模型中行为发生三要素中的“提示”还是上瘾模型中培养用户习惯的第一阶段“触发”，核心强调的都是跟场景相关，因而是否切中的关键场景，效果天差地别。

例如对于购买音/视频会员来说，在哪个关键节点做转化ROI最高？一定是在听音乐、看视频的播放界面进行重点发力最为有效，其他业务也是同样的逻辑，找到关键节点，然后逐步延伸至其他节点。

2）少即是多

不断减少场的路径步骤和页面干预元素，便能转化最多的用户。路径越多，用户的决策成本越高，忍耐度越低，尤其对于冲动型消费来说，极致的简约和重点突出，更加有利于消费的达成。

3）场域协同

场域营销统一or多样，需要最优化协同。不同用户转化发生在多个场景，甚至一个用户也会出现在多个场景，每个用户在每个场景的营销策略是一致还是差异化，均需要根据业务属性或测试数据进行调整。

如电商中，拼多多的场域策略便是相对极致的场域营销多样化：在多多果园、百亿补贴、直播间等不同场域，即使是同一商品，其获得优惠力度和形式也不一致（多多果园一般为满减券、百亿补贴为折扣券、直播间一般为无门槛券等）。

四、人货场的核心逻辑是精准匹配

后互联网时代的竞争压力从高速增量变成了存量竞争，压力会越来越大，以前一个产品通吃天下，现在可能变成十个、百个品类满足不同人群、阶段的差异化诉求，全力一击变成了精准匹配，“人货场”理论围绕的核心便是如此。

我相信非常多的产品同学已经开始围绕着精细化做策略，中/大厂甚至是有专门的策略产品做深入研究。需要承认的是，精细化某种程度上仍然代表着量变，难以对业务本身有着质的飞跃。但不论如何，人货场所代表的精细化策略研究在当前未有新的技术变革引领行业的前提下，仍不失为一把“增长黑客”的好手！

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