在缺少數據的B2B行業,該怎么展開分析呢?

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數據多了當然好分析。那么面對并非足夠的數據,如何才能進行數據分析呢?

上一篇B2B行業基本分析思路寫完后,很多同學在抱怨,說自己公司根本沒有數據,該怎么分析呢?

這個時候一定要牢記這八字字真言:

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

所以,做B2B分析,第一步就是:停止抱怨,認真梳理我們有什么數據。哪怕家底再爛,也得從這里干起。

要記住,至少有三樣數據你是有的:合同+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信息了。

  1. 合同:客戶名稱、行業、簽約金額、購買產品、使用行為(部分可事后監控);
  2. 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;
  3. 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軟件,認為這個玩意功能不好。

于是,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?,F在,業績出現下滑,要求數據分析師分析原因及對策,問該怎么分析。

問題一(填空題)

問:在以上情況下,你第一時間了解哪方面的信息?

(題目復雜,思考一分鐘)

有多少同學被開頭的引子誤導了,一頭扎進合同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。如果不搞銷售線索,單純看最后成單數據,很有可能把業務帶到溝里去(如下圖所示)。

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

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:

  1. 銷售線索哪里來?
  2. 有什么字段?
  3. 記錄在哪里?
  4. 有沒有初次入庫時間?
  5. 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)。

那么,下邊的分析應該怎么做?

  • A. 全體銷售線索分析
  • B. 市場部線索分析
  • C. 銷售線索分析

(題目復雜,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??扇绻芾砘靵y,過程數據缺失太多,這個漏斗就不存在??漳弥詈蟮暮灱s合同數據,卻不知道為什么簽約,當然無解了。

所以,這里得盡可能還原漏斗,哪怕缺失很多環節,也是個粗糙的漏斗(如下圖所示)。

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

所以,這里選B。

因為銷售線索的數值質量太爛,所以先放棄。從能算的開始算,最后清理算不清的。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,沒啥客戶標簽,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?

  1. 沒有

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

(題目復雜,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)和質量(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質量。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。

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

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

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

(題目復雜,思考一分鐘)

學了上邊矩陣法,我們知道:這里鐵定是出問題,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,很多時候吵到最后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桿、找經驗、廣復制來解決問題,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。

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

問題五(填空題)

假設經過分析,客服線索數據如第四題走勢,且屬于集體撲街型。

現已知銷售線索+市場線索成單情況走勢如下圖,請問:

(? )圖屬于行業市場需要加碼

(? )圖屬于行業銷售需要加碼

備注:仔細看,三張圖今年8月都是低于去年8月的,這也是老板發飆起點。

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

(題目復雜,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:三張圖里,市場線索的成單是一模一樣的,區別是銷售線索的成單。

  1. 銷售線索比市場線索撲街的更快;
  2. 銷售線索還大漲一波,市場線索撲街。

結合題目4的結論,這里再做推理就容易了:

  • A情況下,銷售隊伍自己的線索+市場的線索都做不好,并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。

這里是不是有部門利益沖突,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。于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。雖然數據還是這么多,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。

B2B行業,缺少數據,咋個數據分析法?(案例版)

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簽的圖,然后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,而是一個個系統采集,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,關系復雜,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、平臺壟斷性能和BAT比?

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。當然需要建筑師更深思熟慮,才能略有成果。

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簽,產品能統計到demo的功能,那后續分析又不一樣。

 

作者:接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂。十年資歷的數據分析師,擁有多個行業的CRM經驗。

本文由 @接地氣的陳老師 原創發布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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