在缺少数据的B2B行业,该怎么展开分析呢?

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数据多了当然好分析。那么面对并非足够的数据,如何才能进行数据分析呢?

上一篇B2B行业基本分析思路写完后,很多同学在抱怨,说自己公司根本没有数据,该怎么分析呢?

这个时候一定要牢记这八字字真言:

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

所以,做B2B分析,第一步就是:停止抱怨,认真梳理我们有什么数据。哪怕家底再烂,也得从这里干起。

要记住,至少有三样数据你是有的:合同+业务员的工资单+业务员的简历,这三样东西已经能透漏很多信息了。

  1. 合同:客户名称、行业、签约金额、购买产品、使用行为(部分可事后监控);
  2. 业务员工资单:哪个地区,哪个队伍的业务员成单好,是稳定好还是运气;
  3. 业务员简历:是否有从业经验,是否自带资源,年龄,工作时间。

SO,是不是有些感觉了?

我们上个场景分析一下。

场景还原

一家SaaS企业,销售团队抵触使用CRM软件,认为这个玩意功能不好。

于是,大量的数据靠人手工记录在小本本上,系统记录缺失严重,有也是随便填的。现在,业绩出现下滑,要求数据分析师分析原因及对策,问该怎么分析。

问题一(填空题)

问:在以上情况下,你第一时间了解哪方面的信息?

(题目复杂,思考一分钟)

有多少同学被开头的引子误导了,一头扎进合同or工资单里出不来了(是滴,这就是陈老师碰瓷式教学)。

请注意,开头说的是至少有的数据,真正最关键的数据不是这个,而是销售线索

销售线索是所有B2B销售分析的起点,抓住起点才能搞清楚整个流程。如果不搞销售线索,单纯看最后成单数据,很有可能把业务带到沟里去(如下图所示)。

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

销售线索有两类:市场部提供的,销售自己开发的。如果是市场部提供的,很有可能有丰富的相关数据(销售开发的,极有可能不完整/不真实/压根不交给公司)。

所以,遇到B2B类诊断问题,先了解:

  1. 销售线索哪里来?
  2. 有什么字段?
  3. 记录在哪里?
  4. 有没有初次入库时间?
  5. 有没有初次分配/跟进时间?

问题二(选择题)

经过了解,发现销售线索分为两类:市场部提供线索(有入库时间和首次分配时间),销售自己开发的线索(有入库时间,但是是随手填的,不真实)。

那么,下边的分析应该怎么做?

  • A. 全体销售线索分析
  • B. 市场部线索分析
  • C. 销售线索分析

(题目复杂,思考一分钟)

注意,这是很多同学分析不出来的核心症结点。

我们说B2B销售流程长,可以用漏斗分析法。可如果管理混乱,过程数据缺失太多,这个漏斗就不存在。空拿着最后的签约合同数据,却不知道为什么签约,当然无解了。

所以,这里得尽可能还原漏斗,哪怕缺失很多环节,也是个粗糙的漏斗(如下图所示)。

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

所以,这里选B。

因为销售线索的数值质量太烂,所以先放弃。从能算的开始算,最后清理算不清的。这种区分看似简单,实则意义重大。

B2B行业里,出了问题市场、销售、产品相互甩锅相当严重(如果是存量用户续约率问题,还得拉上运营一起撕逼)。作为数据分析,很重要的就是不要被各种口水淹没,客观反映问题。

问题三(选择题)

经过分析,发现市场部提供的线索很感人,没啥客户标签,没法分类,只能统计整体线索/成单情况。

现统计:线索数与成单率走势如下图。

问:市场部的工作有没有问题?

  1. 没有

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

(题目复杂,思考一分钟)

有多少同学是看到最近3个月在下跌,就说是有问题的。注意,有可能下跌是季节性趋势。从已给到的数据来看,成单率在6、7、8月和去年持平,但获取线索数量是明显增加的,这样至少是中规中矩的表现。

因为数量(线索数)和质量(成单率)两个指标,因此在跟踪指标变化时可以用矩阵法(如下图)这样能帮助我们更好判断市场工作质量。有问题,指出;没问题,洗冤。

需注意,考虑到B2B销售流程较长,因此统计成单率需要按生命周期统计,不是按自然月统计。

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

问题四(选择题)

经过分析,发现市场部提供的线索,线索数与成交率走势如下图。

市场和销售开始对骂:

市场说:你不会卖!

销售说:你不会推!

问:你听谁的?

  • A. 市场
  • B. 销售
  • C. 都不听

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

(题目复杂,思考一分钟)

学了上边矩阵法,我们知道:这里铁定是出问题,问题是谁的锅?

这是B2B销售的又一个千古难题:到底是市场不会推还是销售不会卖 。特别是像这个案例的企业,管理混乱,区分不了过程数据,很多时候吵到最后就变成谁拳头大就听谁的。

实际上,我们有个非常简单的判断方法:集体扑街归市场,参差不齐归销售。

注意,这样做不是严格的追因,而是站在解决问题的角度思考。如果所有销售转化率集体扑街,意味着销售自己完全没有办法通过树标杆、找经验、广复制来解决问题,这就必须得市场出手。如果是参差不齐,意味着销售里还有能人,那为啥不去学习能人经验,就知道伸手要饭。

所以这个题选C,谁都不听,看数据

如下图所示,我们可以查销售业绩,如果在最近3个月变化中出现这两种趋势,归因是完全的不同的。

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

问题五(填空题)

假设经过分析,客服线索数据如第四题走势,且属于集体扑街型。

现已知销售线索+市场线索成单情况走势如下图,请问:

(  )图属于行业市场需要加码

(  )图属于行业销售需要加码

备注:仔细看,三张图今年8月都是低于去年8月的,这也是老板发飙起点。

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

(题目复杂,思考一分钟)

首先,经过题目4的诊断,可以初步得结论:转化率持续下跌+销售集体扑街=市场要想办法做改善。但是,我们仍然不能断定,到底仅仅是市场的线索没有做好,还是销售的线索也没搞高(销售部分没数据嘛)。

这时候可以看回整体趋势。

眼尖的同学一眼就看到了:三张图里,市场线索的成单是一模一样的,区别是销售线索的成单。

  1. 销售线索比市场线索扑街的更快;
  2. 销售线索还大涨一波,市场线索扑街。

结合题目4的结论,这里再做推理就容易了:

  • A情况下,销售队伍自己的线索+市场的线索都做不好,并且是全线扑街式做不好,那就真的无力回天,这时候需要市场给予更多政策上支撑。
  • B情况下,销售队伍明显厚此薄彼,明明有能力做,却有意放掉了市场线索任其扑街。

这里是不是有部门利益冲突,或者销售队伍尾大不掉的问题?

都有可能,所以这题的答案是A、B。

注意,很多同学一开始就把题目5的数据摆上来。然而,因为数据缺失,导致销售部分的分析无法深入。于是使讨论陷入无休无止的骂战:“你不会推!你不会卖!”

在当前情况下,我们尽量利用了确切的数据,先推倒一些结论,再回过头来处理不确切的数据,就能让讨论逐步深入。虽然数据还是这么多,可展示的顺序不同,就能产生不同的效果,其中滋味大家可以细品。

当然,数据是可以丰富的,只是需要所有人一起努力。

B2B的数据丰富过程,就是管理从跑马圈地到精耕细作,从依靠销售送礼、给回扣、洗脚城睡小妹,到正式、合规、专业化服务的过程——获益的将是公司所有人。

B2B行业,缺少数据,咋个数据分析法?(案例版)

有同学会好奇:你看别人一讲用户分析都是咔咔一张密密麻麻标签的图,然后各种维度拆分来拆分去。为啥陈老师讲分析每次都强调数据不够,数据太假,相互扯皮推诿。

答:因为长袖善舞、多钱善贾。

鬼都知道数据多了好分析,可现实恰恰就是各种混乱。因为数据不是从天上掉下来的,而是一个个系统采集,一个个业务员、客服手填回来的。

特别在B2B行业,流程多,金额高,关系复杂,本身就存在大量灰色甚至黑色操作。一开始指望万事齐备,就是自欺欺人。

还有些案例动辄就扯BAT,可实际上有几家企业的资本实力、数据资源、数据人才、平台垄断性能和BAT比?

大部分企业能生存中有所增长就是万幸,就已经要拼尽全力,用尽手段了。为了增长牺牲基础建设是常事,何况只是个数据呢?

真正的工作场景,就是在烂泥巴里盖大厦。当然需要建筑师更深思熟虑,才能略有成果。

如果环境更改善一点,我们是能做出更好的分析的。

比如本例,如果市场部能稍微多给几个用户标签,产品能统计到demo的功能,那后续分析又不一样。

 

作者:接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂。十年资历的数据分析师,拥有多个行业的CRM经验。

本文由 @接地气的陈老师 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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