如何成功开启客户成功运营之路？( 三 ) 高薪|信用|专题|模型|互联网广

这种线上营收行为和销售线下卖机器人的方式和策略不一样，需要客户成功监测数据来驱动收费业务的完成。观察客户成功指标活跃、续费、增购、流失的异常波动，一旦预警立即采取干预运营。
应用商店，或许只是机器人创新开发和场景应用商业模式的一种。手机、电视、机器人可看做是终端，每个终端都能运营出私域用户，会出现几乎固定的一部分忠实用户。
从某单个维度说，手机用户一般为快节奏、电视用户一般为宅在家的慢节奏、机器人应该是经常性反复性触达客户场景。
像广电OTT业务是对电视家庭用户设计的付费模式，不仅像以前被动地单向看直播和录播，还可以主动双向付费点播节目。我认为机器人也会走上这条路，一部分行业产品应该也在计划或已经在路上。
这些思路和策略不仅对单个机器人公司，而且对机器人行业都需要，开发应用商店，功能解耦开发okp都是未来的大趋势，需要客户成功的运营。
甚至，在成熟的SaaS领域，广为流传的一句话：企业90%的收入来自客户成功。
3. 2B只有产品运营和客户运营“运营”岗位经常被互联网公司提及，分成产品运营、内容运营、活动运营、用户运营、数据运营、商家运营、渠道运营……我觉得小题大做了，没有必要。
所有职业对于初入互联网公司的职场人来说带有未知和新鲜感，显示了企业的专业程度。但深入3-5年后，随着自身对产品和运营工作亲力亲为，以及看见别人都在各位岗位做了什么事。
尤其在“产品”和“运营”两个职业范畴里，经常出现交集点和边界有时候不那么清晰，所以运营也不必这么细分。
从下面这张图可以看出，互联网公司和传统公司里产品运营这类的岗位都有参考性和对应关系。
有着明显差别的就是前两者“产品运营”和“商家运营”，任何和商家、客户、企业有关的都是原来传统公司衍变而来，无非是客服、客户支持、客户成功这类岗位。

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不论是2B还是2B2C的产品，肯定是销售去卖，市场部去推广，至于产品本身需要内容或参数等方面的定制配置等操作，其实都是“软性运维”，区别于技术端运维人员或者定义为编辑人员。
所有不生产数据，但使用数据的是数据分析人员。按照这个逻辑可以得出一个“产品中心论”，设计产品-生产产品-打磨产品-推广产品-销售产品-维修产品。产品经理和运营在1和3贡献，可能在4也有贡献度。
所以，2B公司产品运营和客户运营，暂且可以把“客户运营”认为是“客户成功”。
当然，岗位都是人定的，需求导致结果。怎么定义是一个方面，更该看重工作内容是否符合业务需求。我个人更倾向以产品中心，把产品经理和产品运营拆分成产品设计、产品推广、产品活动、产品数据，至于叫经理还是专员依年限和经验来定。
如果非用“运营”来弥补岗位空缺，满足组织架构的话。对我们机器人公司来说，不提商家，叫客户运营更适合，也有必要存在。运营，我的理解是运作和经营，运作需要手段，经营需要策略。
三、这条路该怎么修走向哪？1. 做足充分准备，铺设基石在开始客户成功前，可以考虑以下几个条件是否具备，如果大前提不满足，就没必要着急做客户运营。或者满足其中一项，也可以启动筹备工作。
1）可以运营的客户
开展客户成功工作依赖存量客户的多少，量级大能保证客户成功的可能性，可以推进完善各项流程，优化客户成功运营效果，量级小就失去了客户成功运营的意义。不能很好地验证工作成果。
有了客户接下来要做分层，做客户生命周期管理，这个过程其实就是客户运营。
包含客户签约期、客户启动期、客户成长期、客户成熟期、客户衰退期、客户续费期、客户流失期。销售完成签约后，转交客户给客户成功经理，后面6个步骤会繁复的需求输入和输出，体现客户运营的赋能。

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2）可以参考的数据
机器人数据维度太大，除了四大核心量：客流、招揽、唤醒、交互。在产品新架构推出后，更多的技能opk会逐渐上架，一些客户定制需求实现速度比过去Native框架开发要快。
到时候不同行业和不同分层客户的机器人数据会出现差异，比如博物馆场景导览数据高，签到数据低；KTV场景递送数据高，交互数据低；景区场景交互数据高，演讲数据低；会议场景签到数据高，带路数据高，导览数据低。