有人说常做toC的人比较难去做toB，这个观点我不认同。我认为做好toC和toB的产品服务逻辑其实是一样的，重点是我们一定要理解toB业务的特点。
我从10年开始，一直在做toB的产品与服务。我认为toB业务与toC业务的本质区别在于：toB的业务更注重商业价值，也就是你的产品服务能不能够为企业创造价值，能不能够为企业增收、节支、提效、避险；toC的业务则更注重C端用户的用户体验。
但是toB这个领域，有几个明显的特点：
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赛道分得很细，各行业下细分了很多赛道；这就决定了每个子赛道的市场份额就小了，我们经常认为toB的赛道都是万亿市场，实际上细分赛道可能就非常低了，百亿甚至更低。
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企业用户基数小，不像互联网用户，动辄10亿用户规模，中国的企业数量(企业用户数)不到10万，中小企业占比95%以上，要知道大多数中小企业的IT能力相对不足，而且预算低、付费能力差、存活周期短；这决定了toB服务赛道的选手很难像toC赛道的选手，短期集聚大量用户，进而基于用户去做基于数据驱动的增长与精细化运营；比如国内数据分析产品服务这个赛道，头部玩家的客户数量也就在3~5K。
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企业用户基数小，决定了很难细分和定义目标企业用户的画像。对于toB服务赛道的选手来讲，很难去清晰的定义目标客户，尤其是刚进入这个赛道的选手，没有时间的沉淀和行业的积累，很难清晰的定义目标客户，抓住目标客户的需求；可能遇到有购买意向的客户就去服务，就简单的认为这类客户就是核心目标客户，实际上可能只是一个单纯的项目，并不适合产品化。
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企业用户的决策流程特别复杂，尤其是在大中型企业这个用户群体, 这类用户的IT能力不错，信息化程度很高，一个小的采购可能要经过层层申报和审批，整个客户旅程很长，中间的变数就很大。
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toB业务的交付周期很长，选手很难形成通用标品或SaaS产品，进而基于标品去快速定制服务客户。同样，选手也很难定义和区分，客户这个需求是否是通用需求，是否应该投入大量的产研来做解决方案。
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toB的边际成长高，试错周期长，每一次产品服务的调整，需要较长时间得到反馈，进而促进调整改良，PDCA。所以，做toB业务要很有耐心，每一次调整要等、要仔细看、认真想，十年磨一剑。
所以，基于toB业务的特点，我认为做好toB产品服务应该注意以下几点：
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基于选手自身的特长，选好赛道，明确目标客户的画像。在做目标客户画像的时候，需要结合整个赛道的潜客规模、分级、区域、付费能力等。
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以客户为中心，挖掘客户需求，认真研究客户需求背后的根因。在这个过程中，一定要注意深度的调研用户需求，不能过急的去设计解决方案解决客户的单点问题或表面问题，要深入理解用户场景，清晰定义根因，进而设计解决方案，不断根据用户反馈完善迭代，最后才是投入产研、测试和交付。
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主动选择客户，不能把客户续费作为价值创造的唯一标准。我的理解是，必须主动选择那些客户预算高、付费能力强的客户，基于这些客户的需求进行价值创造，注重投入产出比。这个阶段，产研很容易过度投入，追求极致的技术，投入过多的人力和时间，这个要注意避免，一定要以合理的成本交付。
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在产品与市场匹配PMF(Product Market Fit)之前，注重对市场需求的洞察，通过PMF先行指标来洞察是否达到PMF状态，一旦达到，意味着选手具备了高效合理的增长引擎，可以准备进入业务扩张阶段，在市场、销售方面大量投入。
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注意业务增长匹配（GTM Fit），除了注重产品与市场匹配之外，要注意商业模式、销售渠道的契合。
总体来讲，做好toB产品服务，要有产品愿景，要慢(也一定会慢)，要耐得住性子，耐得住寂寞，要能撑住，找到现金或客户支撑活下去，要以客户为中心，以合理成本投入不断满足用户需求，十年磨一剑，事可成。
最后，举个小例子，DataOps领域的产品服务比较优秀的企业DataKitchen, 从14年成立以来至今，6个员工，目前拥有7个客户，2021年收入840万美元。
然而，它是否已经达到PMF，跨越鸿沟呢？值得研究和思考。
