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客户对品牌的认知不是突然产生的，而是在被品牌相关内容影响的过程中逐渐改变的。企业的品牌价值可以用品牌资产来衡量，品牌资产需要通过长期的品牌建设、持续的客户影响来完成积累。
那么，这种客户影响是从何而来的，又是如何起作用的？品牌价值如何量化为品牌资产呢？对这些问题，本节一一进行探讨。
营销大师菲利普·科特勒在《营销革命4.0：从传统到数字》中提出的5A模型，定义了客户与品牌间的关系，也就是Aware（了解）、Appeal（吸引）、Ask（问询）、Act（行动）、Advocate（拥护）。5A模型描述了客户与品牌间关系转换的全过程，这种关系转换可能受到内容、活动、私域、面对面沟通等各种因素的影响。如图3-1所示的是不同内容对5A模型的影响。
图3-1 5A模型与内容的关系
而通过对客户认知的不同层次的研究，企业可以制定对应的策略，达到持续增长的目的。
ToB品牌与客户之间也存在类似的关系，为了探索品牌如何对客户产生影响，客户的认知阶梯如何变化，以及更重要的如何衡量品牌工作价值，笔者结合菲利普·科特勒的5A模型以及巨量引擎的O5A模型，尝试总结了ToB行业的品牌关系资产模型——ToB-O6A模型，如图3-2所示。该模型一方面厘清了客户与品牌的关系，另一方面明确了品牌关系资产的衡量方法。
图3-2 ToB-O6A模型
O、A1～A6就是客户与品牌的7种关系，如表3-1所示。其中，O客户是品牌要覆盖的机会客户总和；A1客户处于了解阶段，相当于Leads；A2客户处于吸引阶段，相当于MQL；A3客户处于问询阶段，相当于SQL/OPP；A4客户处于行动阶段，相当于成交；A5客户处于续费/转介绍阶段；A6客户处于流失阶段，相当于断约，而断约客户的挽回也是企业增长和积累品牌影响力的重要部分。
表3-1 线索生命周期与O6A客户对照表
接下来，我们对ToB-O6A模型的7个阶段和18条链路进行分类说明，如图3-3所示。
图3-3 ToB-O6A模型的阶段与链路示意
1.O客户链路分析
O客户：指企业的机会客户群体，也可理解为潜在客户数量，企业需要对这类客户进行品牌覆盖。其链路如表3-2所示。
表3-2 O客户链路分析
2.A1客户链路分析
A1客户：对品牌有所感知，表现为听过、知道，但是不了解ToB企业品牌，与品牌缺乏互动的客户。A1客户数量也可理解为获客数量。对品牌而言，知名度可以用“A1客户数量÷O客户数量”来简化计算。其链路如表3-3所示。
表3-3 A1客户链路分析
3.A2客户链路分析
A2客户：对品牌有一定的印象，被品牌吸引，与ToB企业产生了浅层互动的客户。A2客户数量也可理解为MQL数量。对品牌而言，认知度可以用“A2客户数量÷O客户数量”简化计算。其链路如表3-4所示。
表3-4 A2客户链路分析
4.A3客户链路分析
A3客户：对品牌有一定的了解，因为需求和兴趣与品牌产生了深层互动的客户。A3客户数量也可理解为SQL数量。对品牌而言，认可度可以用“A3客户数量÷O客户数量”简化计算。其链路如表3-5所示。
表3-5 A3客户链路分析
5.A4客户链路分析
A4客户：进行了行动，产生了购买，变成了成交客户的客户。A4客户数量也可理解为成交数量。对品牌而言，信任度可以用“A4客户数量÷O客户数量”简化计算。其链路如表3-6所示。
表3-6 A4客户链路分析
6.A5客户链路分析
A5客户：进一步信任，对品牌称赞，进行了复购或转介绍的客户。A5客户数量也可理解为续费客户数量。对品牌而言，美誉度可以用“A5客户数量÷O客户数量”简化计算。其链路如表3-7所示。
表3-7 A5客户链路分析
7.A6客户链路分析
A6客户：出于企业发展或其他原因，比如认为产品不再合适而断约的客户。对品牌而言，可以根据A6客户的情况对品牌资产总分进行扣减来更新品牌资产。对增长而言，A6客户数量就是流失客户数量。
如果将ToB-O6A模型关联到ToB增长公式，可以获得如下公式。
ToB增长=线索数×线索转商机转化率×商机转成交转化率×客单价+老客户数×续费率×客单价+老客户数×转介绍率×客单价
我们发现，提高线索数就是要改善链路1，提高线索转化率需要改善链路2、3、6、7，提高商机转化率需要改善链路8，提高续费率和转介绍率需要改善链路9、10、11、12。通过将增长的要素与品牌影响客户的链路进行关联，我们能更好地理解营销的价值。
品牌一方面需要扩大对O客户的覆盖率，另一方面需要持续提升与A1～A4客户的关系。从认识到信任是一个漫长的历程，品牌最终目的就是让更多的客户走过这个历程，成为企业的拥护客户。
在戴维·阿克的定义中，“品牌资产”所包含的内容非常广泛，在实际应用中会对其进行简化。在巨量引擎提出的O5A模型中，品牌资产被定义为品牌关系资产与品牌内容资产的组合。当然品牌资产的包含范围更广，但是考虑到管理的便利与计划的简洁，我们可以参考该定义。而ToB的品牌内容资产很难量化，于是在ToB-O6A模型中，为了使用方便，将品牌资产等同于品牌关系资产。虽然ToB品牌关系资产还很难做到行业、竞品的对比，但是内部用于量化已经足够。
那么，品牌关系资产如何计算呢？
简单来说，在ToB企业目标客户固定的情况下，一般O客户是固定的，其数量是可以统计的，我们可以将O客户理解为某企业的品牌需要覆盖的总量，而给A1～A6客户赋予不同的分值，然后计算得出品牌关系资产值。
比如某设计工具的客户群体是1000万设计从业者，某跨境SaaS工具服务于200万亚马逊平台商家，某ERP软件的客户群体是30000家房地产开发商，这些数据一般在企业做市场洞察、战略规划的时候都会分析。通过这样处理，O客户就变得可量化。
接下来，我们通过案例来说明如何量化品牌关系资产。
比如某垂直行业软件企业2021年统计的O客户是30000个，通过查看企业的CRM，发现更多数据，如表3-8所示。可以得知，A1客户为23000个，A5客户为2000个。
表3-8 某企业O6A客户数量示意
再给不同客户分配权重来计算企业品牌关系资产。
可以使用线索生命周期各阶段的转化率来计算不同客户数量，比如线索到MQL转化率为20%，则在每100个线索中MQL为20个；MQL到SQL转化率为40%，则SQL为8个；SQL到成交转化率为50%，则成交4个；续费率为75%，则续费3个。
设A1客户的权重分是1，A2客户的权重分是5，A3客户的权重分是12.5，A4客户的权重分是25，A5客户的权重分是33，计算如表3-9所示。
表3-9 品牌关系资产计算示例
可以计算出品牌关系资产最大值为30000×（1+5+12.5+25+33）=2295000，而该企业目前的品牌关系资产为541500。
如果更精细一点，还需要减掉断约的A6客户。“好事不出门，坏事传千里”，1个断约客户可能会向4个同行企业传播该品牌的缺点，毕竟客户的断约可能是因为需求没有得到满足、不满意等，因此A6客户的权重较高。假设A6客户有500个，A6客户的权重为100，是成交客户的4倍，则500个A6客户需要在企业品牌关系资产中扣减50000。
因为缺乏行业数据和标杆数据，并且每家企业的算法和权重有所差异，所以品牌关系资产一般用于企业内部以及与同类型客户、同类型产品进行比较。比如在年度规划的时候，可以设定目标为增加A1客户3000个、A4客户500个，也可以将目标定为在下一年度将品牌关系资产增加到300000等，将品牌工作逐步量化。
目标客户画像相似、数量接近的企业，可以按照同样的方法来计算品牌关系资产，并进行比较，找出差异。
同时，我们可以基于ToB-O6A模型，按照不同的客户计算出困扰行业已久的知名度、认知度等品牌五度，以及按照线索的不同层级来区分出品牌五度的标准，如表3-10所示。
表3-10 某企业品牌五度示意表
通过计算，我们可以得出该企业品牌知名度为76.7%，认知度为60%，认可度为50%，信任度为23.3%，美誉度为6.7%，这样看，该企业品牌的知名度较高，而信任度、美誉度还有较大的增长空间。如果要计算已成交客户的美誉度，就可以用“A5客户数量÷A4客户现有数量”来计算，得出成交客户美誉度为30.7%，并且可以通过组合来设置各种企业内部数值。而且这样的结果不是通过调研或者“拍脑袋”得出的，而是真实的客户行为所反馈的，具备较好的实用价值。
也许ToB-O6A并不完美，但这是笔者对ToB品牌的衡量标准的一种探索，希望让从业人员在沟通的时候有统一标准。即便品牌关系资产的计算结果较难统一，但是品牌五度比较容易统一，也能够满足当下工作的使用以及企业内部的考核。
前面说到客户对企业品牌的认知是渐进的，是随着品牌的影响程度加深而逐渐升级的，因此品牌还要推动A客户与品牌关系的升级。ToB品牌工作很重要的就是覆盖尽可能多的O客户，并且推动A1～A5客户与品牌关系的升级。