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：

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）。

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）。

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. 有
2. 沒有

（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。

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。

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。

（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。

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。

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