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To B产品过了0-1的阶段后，就需要面临销售规模化和交付规模化的问题，交付规模化可通过提前交付进行验证，销售规模化则需要更长的验证时间，要以持续的规模化成单作为验证标准，而且需要在验证过程中，不断调整策略。客户决策流程To B产品采购通常具有复杂的决策流程，通常有使用部门、技术支撑部门和采购部门。使用部门是使用To B产品的需求部门，通常在整个采购中话语权较大；技术部门则是提供产品运行维护的技术支撑部门，也可能作为产品采购发起部门；采购部门则是执行采购动作的财务或采购部门，通常话语权较小。从决策到执行来看采购的话，整个客户侧又可以分为决策层、影响层和执行层。决策层具有主要决策权，不太关注产品细节，但对决策起到决定性作用；影响层则是起到承上启下作用，既能够影响决策层做决策，也能够对执行层提出要求，有一定话语权和影响力；执行层则是一线人员，通常决策影响小，有影响价值。从客户侧不难发现，To B的决策链条决定了，并非产品打造好，就能够一定有订单。做B 端产品久了也会发现，有些产品甚至无法满足需求，但如果能搞定决策层，也能够正常拿到验收回款。因此To B产品搞定商务至关重要。To B 产品既要打磨好产品，又要打造好商务链路，才能实现1-10和1-100的突破。如果只是围绕产品打磨，而不聚焦销售链路打通，就会出现「酒香也怕巷子深」。
产品与销售匹配以往To C产品经理只关注将产品做出来，甚至对于一些成熟迭代的C端产品而言，产品经理只是起到「前端界面设计师」的作用。而B 端产品，产品即商品，产品就是要销售来证明价值的，因此打通销售链路至关重要。打通销售链路的关键是找到产品适合的销售链路路径。每家To B公司都有销售团队，销售团队目标也非常明确，就是要实现公司产品的销售目标。这里的问题在于销售的销售目标和产品的销售目标不一定能够完全匹配。实际执行中，销售人员会不断优化更快完成销售目标的路径，而不能完成类似优化的销售则更容易被淘汰。因此销售人员天然就具备「急功近利」的特点。例如产品标准化特别好，虽然客单价不高，但能够快速走量售卖，也能够得到销售人员的青睐；如果产品客单价比较高，搞一单可以顶标准产品十单，专门搞大B的销售人员也会青睐。以前做智能推荐产品时，公司有标准的分析产品，标准化相对较好，更好批量售卖，而智能推荐产品则需要更多算法理解售卖门槛更高，相对不那么好卖。当时就做了相当的工作在解决销售更愿意售卖的问题上。当产品如果搞客单价相对较低的市场，而销售人员动力不足时，就可以考虑走渠道或通过运营方式走量。以前做智能推荐网站工具，目标客户是极其分散的网站站长，付费能力也比较弱，天然不适合销售一个个推进，而更适合走渠道或自身运营推广。当时通过找第三方工具集成，实现了规模化推广。渠道合作无论做什么业务，自营都更加可控和保证服务质量。因此在做产品或业务初期，自营打造标杆是必要的。一旦过了0-1阶段，就需要明确与产品特性匹配的销售链路。在成熟体系内，无法大规模扩招专职销售的情况下，渠道合作可作为候选项，可以看作是另外一个销售团队。通常来讲，对于打一些封闭市场，己方销售或市场人员始终打不开局面，无法搞定关键决策人，此时就要考虑下引入渠道合作的必要了。引入渠道合作实质是通过能力的互补，实现双赢。通过找到能够搞定关键决策人的渠道伙伴，共同开拓市场。在合作过程中，需要给伙伴做好产品相关培训、参与推进销售进展、管理好伙伴。需要锚定那些与目标客户有其他合作并且在行业内深耕多年，具有深厚人脉，有资金和人力推进合作的伙伴。再拿之前做推荐工具举例，当时有产品技术，但对目标客户市场缺乏有效的触达渠道，合作伙伴天然在站长群体深耕多年，具有良好的客户群和人脉。通过促成渠道合作，实现资源互补，并通过将部分收益给到伙伴，伙伴也完成资源的变现。但渠道合作也会存在渠道不易协调和控制的问题，所以不同渠道伙伴也需要通过时间验证质量和价值。近期看《智慧城市》发现智慧城市是个大而泛的概念，能够应用大数据、物联网、移动互联网、云计算、人工智能的政府、企业、社会场景都可以包进去。这种项目就偏向于顶层设计做规划，也谈不上产品需求，而是规划需求，不适合To B产品 0-1 落地，但却适合成熟产品套进规划产品清单凑数。类似这样的项目，如果能够找到总包方渠道做集成，也是不错的产品渠道合作出口。市场上各种AI公司不少垂直应用产品都是通过这种大项目实现售卖。
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小乐帝，一线大数据&AI产品经理、简书互联网优秀作者、产品经理读书会创始人。
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