B2B行業，缺少數據，咋個數據分析法？（案例版）
- 2019 年 12 月 19 日
- 筆記
上一篇B2B行業基本分析思路寫完後，很多同學都在催更。在大家熱情點擊在看下，召喚出本篇。很多同學在抱怨，說自己公司根本沒有數據，該怎麼分析呢？這個時候一定要牢記這八字字真言：
所以，做B2B分析，第一步就是：停止抱怨，認真梳理我們有什麼數據。哪怕家底再爛，也得從這裡干起。要記住，至少有三樣數據你是有的：合約+業務員的工資單+業務員的簡歷。這三樣東西已經能透漏很多資訊了。
- 合約：客戶名稱、行業、簽約金額、購買產品、使用行為（部分可事後監控）
- 業務員工資單：哪個地區，哪個隊伍的業務員成單好，是穩定好還是運氣
- 業務員簡歷：是否有從業經驗，是否自帶資源，年齡，工作時間
SO，是不是有些感覺了？我們上個場景分析一下。
場景還原：
一家SaaS企業，銷售團隊抵觸使用CRM軟體，說：這個玩意功能不好。於是大量的數據靠人手工記錄在小本本上，系統記錄缺失嚴重，有也是隨便填的。現在業績出現下滑，要求數據分析師分析原因及對策。問該怎麼分析。
問題一（填空題）
問，在以上情況下，你第一時間了解 方面的資訊
（題目複雜，思考一分鐘）
有多少同學被開頭的引子誤導了，一頭扎進合約or工資單里出不來了（是滴，這就是陳老師碰瓷式教學）。請注意，開頭說的是至少有的數據。真正最關鍵的數據不是這個，而是銷售線索。銷售線索是所有B2B銷售分析的起點，抓住起點才能搞清楚整個流程。所以這裡要填：銷售線索。如果不搞銷售線索，單純看最後成單數據，很有可能把業務帶到溝里去（如下圖所示）
銷售線索有兩類：市場部提供的，銷售自己開發的。如果是市場部提供的，很有可能有豐富的相關數據（銷售開發的，極有可能不完整/不真實/壓根不交給公司）。所以遇到B2B類診斷問題，先了解：
- 銷售線索哪裡來？
- 有什麼欄位？
- 記錄在哪裡？
- 有沒有初次入庫時間？
- 有沒有初次分配/跟進時間？
問題二（選擇題）
經過了解，發現銷售線索分為兩類：市場部提供線索（有入庫時間和首次分配時間），銷售自己開發的線索（有入庫時間，但是是隨手填的，不真實），那麼，下邊的分析，應該做：
- 全體銷售線索分析
- 市場部線索分析
- 銷售線索分析
（題目複雜，思考一分鐘）
注意，這是很多同學分析不出來的核心癥結點。我們說B2B銷售流程長，可以用漏斗分析法。可如果管理混亂，過程數據缺失太多，這個漏斗就不存在。空拿著最後的簽約合約數據，卻不知道為什麼簽約，當然無解了。所以這裡得儘可能還原漏斗，哪怕缺失很多環節，丫也是個粗糙的漏斗（如下圖所示）
所以，這裡選B。因為銷售線索的數值品質太爛，所以先放棄。從能算的開始算，最後清理算不清的。這種區分看似簡單，實則意義重大。B2B行業里，出了問題市場、銷售、產品相互甩鍋相當嚴重（如果是存量用戶續約率問題，還得拉上運營一起撕逼）。作為數據分析，很重要的就是不要被各種口水淹沒，客觀反映問題。
問題三（選擇題）
經過分析，發現市場部提供的線索很感人，沒啥客戶標籤，沒法分類。只能統計整體線索/成單情況。現統計：線索數與成單率走勢如下圖，問：市場部的工作有沒有問題？？？
- 有
- 沒有
（題目複雜，思考一分鐘）
有多少同學是看到最近3個月在下跌，就說是有問題的。注意，有可能下跌是季節性趨勢。從已給到的數據來看，成單率在6、7、8月和去年持平，但獲取線索數量是明顯增加的，這樣至少是中規中矩的表現。
因為數量（線索數）和品質（成單率）兩個指標，因此在跟蹤指標變化時可以用矩陣法（如下圖）這樣能幫助我們更好判斷市場工作品質。有問題，指出，沒問題，洗冤。需注意，考慮到B2B銷售流程較長，因此統計成單率需要按生命周期統計，不是按自然月統計。
問題四（選擇題）
經過分析，發現市場部提供的線索，線索數與成交率走勢如下圖，市場和銷售開始對罵。市場說：你不會賣！銷售說：你不會推！問，你聽誰的？？
A.市場
B.銷售
C.都不聽
（題目複雜，思考一分鐘）
學了上邊矩陣法，我們知道：這裡鐵定是出問題。問題是誰的鍋？這是B2B銷售的又一個千古難題：到底是市場不會推還是銷售不會賣 。特別是像這個案例的企業，管理混亂，區分不了過程數據，很多時候吵到最後就變成誰拳頭大就聽誰的。
實際上，我們有個非常簡單的判斷方法：集體撲街歸市場，參差不齊歸銷售。注意，這樣做不是嚴格的追因，而是站在解決問題的角度思考。如果所有銷售轉化率集體撲街，意味著銷售自己完全沒有辦法通過樹標杆、找經驗、廣複製來解決問題，這就必須得市場出手。如果是參差不齊，意味著銷售里還有能人，那為啥不去學習能人經驗，就知道伸手要飯。
所以這個題選C，誰都不聽，看數據。如下圖所示，我們可以查銷售業績，如果在最近3個月變化中出現這兩種趨勢，歸因是完全的不同的哦。
問題五（填空題）
假設經過分析，客服線索數據如第四題走勢，且屬於集體撲街型。現已知銷售線索+市場線索成單情況走勢如下圖，請填空
圖屬於行業市場需要加碼
圖屬於行業銷售需要加碼
備註：仔細看，三張圖今年8月都是低於去年8月的，這也是老闆發飆起點。
（題目複雜，思考一分鐘）
首先，經過題目4的診斷，可以初步得結論：轉化率持續下跌+銷售集體撲街=市場要想辦法做改善。但是我們仍然不能斷定，到底僅僅是市場的線索沒有做好，還是銷售的線索也沒搞高（銷售部分沒數據嘛）。這時候可以看回整體趨勢。
眼尖的同學一眼就看到了：三張圖裡，市場線索的成單是一模一樣的。區別是銷售線索的成單。
- 銷售線索比市場線索撲街的更快！
- 銷售線索還大漲一波,市場線索撲街
結合題目4的結論，這裡再做推理就容易了：A情況下，銷售隊伍自己的線索+市場的線索都做不好，並且是全線撲街式做不好，那就真的無力回天，這時候需要市場給予更多政策上支撐。B情況下，銷售隊伍明顯厚此薄彼，明明有能力做，卻有意放掉了市場線索任其撲街，這裡是不是有部門利益衝突，或者銷售隊伍尾大不掉的問題？都有可能！所以這題的答案是A，B
注意，很多同學一開始就把題目5的數據擺上來。然而因為數據缺失，導致銷售部分的分析無法深入。於是使討論陷入無休無止的罵戰：「你不會推！你不會賣！」在當前情況下，我們盡量利用了確切的數據，先推倒一些結論，再回過頭來處理不確切的數據，就能讓討論逐步深入。雖然數據還是這麼多，可展示的順序不同，就能產生不同的效果。其中滋味大家可以細品。
當然，數據是可以豐富的。只是需要所有人一起努力。B2B的數據豐富過程，就是管理從跑馬圈地到精耕細作，從依靠銷售送禮、給回扣、洗腳城睡小妹，到正式、合規、專業化服務的過程。獲益的將是公司所有人。
有同學會好奇：你看別人一講用戶分析都是咔咔一張密密麻麻標籤的圖，然後各種維度拆分來拆分去。為啥陳老師講分析每次都強調數據不夠，數據太假，相互扯皮推諉。
答：因為長袖善舞、多錢善賈。鬼都知道數據多了好分析，可現實恰恰就是各種混亂。因為數據不是從天上掉下來的，而是一個個系統採集，一個個業務員、客服手填回來的。特別在B2B行業，流程多，金額高，關係複雜，本身就存在大量灰色甚至黑色操作。一開始指望萬事齊備，就是自欺欺人。
還有些案例動輒就扯BAT。可實際上有幾家企業的資本實力、數據資源、數據人才、平台壟斷性能和BAT比的。大部分企業能生存中有所增長就是萬幸，就已經要拼盡全力，用盡手段了。為了增長犧牲基礎建設是常事，何況只是個數據呢。真正的工作場景，就是在爛泥巴里蓋大廈，當然需要建築師更深思熟慮，才能略有成果。
當然，如果環境更改善一點，我們是能做出更好的分析的。比如本例，如果市場部能稍微多給幾個用戶標籤，產品能統計到demo的功能，那後續分析又不一樣。
