3步画出你的“理想客户”：B2B企业高效获客指南

3步画出你的“理想客户”：B2B企业高效获客指南

引用

人人都是产品经理

1.

https://www.woshipm.com/operate/6185823.html

在B2B企业的成长过程中，精准定位"理想客户"是实现高效获客和客户成功的关键。本文为To B运营人提供了一份实用指南，详细介绍了如何通过三步构建"理想客户画像"，帮助企业在不同发展阶段实现精准获客和客户成功。

在To B企业发展前期，如果没有清晰的客户画像，可能会出现以下问题：

1. 市场投放不精准
2. 销售在跟进无效客户
3. 签约客户很容易流失

这些问题在实际业务过程中是真实存在的，尤其是在产品迭代初期，某些客户的需求可能并不符合企业的发展方向。因此，找到"对的人"才能实现客户成功。

一、什么是理想客户画像（ICP）?

理想客户画像是（ICP）企业用来定义"最可能从产品或服务中获益、并带来长期价值"的目标客户群体的模型。它通过一系列明确的标准，帮助企业精准定位高潜力的客户，优化资源分配，提升销售和营销效率。

比如通过精准画像来做销售线索评分、做精准内容营销、做客户服务资源的高效配置。

二、3步画出你的"理想客户"

Step 1：挖掘"黄金客户"的DNA

梳理理想客户画像，首先要清楚客户的特征是什么。不同发展阶段的企业对于客户特征的梳理会有一些差异：

• 初创型To B业务：
  对于初创型的To B企业来说，产品设计往往来源于创始人对行业的了解。客户画像的基础数据可能由初期的几个种子用户来初步完成。
  后续可以通过种子用户的增长，通过客户访谈来更加精确地挖掘客户的业务流程、诉求、购买动机以及使用反馈等信息，来逐渐完善客户画像。

• 发展期To B业务：
  发展期的To B企业已经有一定的客户规模，可以根据客户的基础信息+客户行为数据+客户续约增购来完善客户画像。一般通过企业的CRM、运营工作台来做客户画像的信息梳理。
  现在AI功能也逐渐成熟，可以通过AI功能来归纳关键信息项做理想客户画像的归纳和总结。例如，通过多维表格的形式来记录整理，归纳总结。最近钉钉和飞书的多维文档都接入了Deepseek，效果较好。

• 成熟期To B业务：
  对于成熟期的业务来说，尤其是SaaS公司，财务数据也是梳理"理想客户画像"的重要参考维度，客户是否续约、增购，以及续约率的水平，也能够反馈产品是不是抓到了客户的痛点，或者是不是找对了赛道。

梳理理想客户画像，主要通过三个关键维度去分析：

1. 行业和场景
2. 企业规模和发展阶段
3. 决策链画像

可以通过表格的形式去总结梳理，下面的图做一个示意，如果想要做好，还是要根据企业的具体业务来梳理表头，这样才能精准判断和应用。

然后可以根据表格来整理ICP客户画像。

Step 2：画出你的"理想客户"轮廓

有了数据之后，要把数据转变成可落地的ICP标准。

1. 硬性指标

• 行业禁区：排除哪些行业？（如教育行业政策风险高）
• 规模门槛：员工数、营收、IT预算
• 技术适配：是否具备使用条件？（如必须已部署ERP系统）

2. 软性指标

• 业务痛点优先级：客户最急迫解决的问题是什么？
• 文化匹配度：是否认可长期合作价值？
• 决策风格：偏向技术驱动还是价格敏感？

3. 模板化工具
   表格永远是最方便的工具，可以通过表格进行标准化模板的制造，大家往里面填充就行。

Step 3：用ICP驱动增效增长

ICP画像主要的应用场景在于：

1. 销售线索经营

2. 市场获客

3. 客户成功

4. 销售线索经营
   市场和销售一直存在一个矛盾，市场获取的部分线索销售不认可，销售转化不行怪市场线索质量不行，大家相互推诿扯皮。不少公司就开始做线索的评分机制，通过线索评分机制输出销售认可的线索（也就是大家常说的SQL）。
   通过ICP标准给线索打标签（如A/B/C级），提高市场和销售间的线索流转效率。

5. 市场获客
   ICP标准在市场端最核心的是精准投放，了解了精准客户画像，你才能够知道你要面向什么样的客户进行精准投放。才知道什么样的投放素材能够吸引客户留下他的线索。
   在内容营销侧，可以围绕ICP痛点生成白皮书，或者相关的文章内容，如"制造业如何通过XX工具降本30%"。

6. 客户成功
   在客户成功侧，主要有两点应用：

7. 服务资源配置：为高潜力的客户配置更多的服务资源，来确保客户的活跃以及续约。

8. 需求反馈闭环：将ICP客户需求同步产品团队，优化产品迭代。

三、"理想客户画像"的几个误区

在构建ICP时，可能会遇到以下一些常见误区：

1. 误区1：盲目追求大客户

• 问题：大企业流程长、定制化需求高，小团队服务吃力。
• 对策：根据自身交付能力定义"合适规模"。
  企业规模的分层其实是不太好掌控的，比如有些公司服务的客户定位在500~2000人团队规模的公司。但是500/1000/1500/2000规模的客户，需求可能差异都挺大的。
  所以要注意客户规模的细分，哪些客户是当前能够服务的，哪些客户承接会增加成本。

2. 误区2：忽略决策链复杂性

• 问题：只联系CEO，但实际决策权在技术部门。
• 对策：通过客户访谈还原真实决策流程。
  小公司决策基本都是直接老板拍板，但是大公司的决策链比较复杂。主要的决策人可能是信息部主管，可能是业务部主管，具体的还需要通过和客户的实际沟通中进行深挖。

3. 误区3：画像过于静态

• 问题：市场变化后未及时调整，错过新兴行业机会。
• 对策：每季度复盘客户数据，动态优化ICP。
  SaaS业务的增长离不开对市场信息的挖掘，不仅仅是客户需求的挖掘，也要对衍生行业机会有一定的挖掘。所以ICP画像不是静态的，要经常迭代。