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編輯導(dǎo)語：在做toB或者toC業(yè)務(wù)時(shí)，數(shù)據(jù)分析怎么做？本文從toB或者toC業(yè)務(wù)的線上和線下兩個(gè)場景、場景中的前臺、中臺、后臺三個(gè)流程分析并解答了該問題，推薦對數(shù)據(jù)分析感興趣的同學(xué)閱讀。

很多同學(xué)很疑惑：為什么我做的數(shù)據(jù)分析和別人講的差別那么大？？？有一個(gè)重要的原因，是數(shù)據(jù)分析的問題場景不一樣。不同的問題場景，意味著數(shù)據(jù)指標(biāo)，分析邏輯，輸出內(nèi)容都不一樣，有些場景差異之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。

那到底有哪些場景呢？這里簡單盤點(diǎn)一下。

首先，toB和toC業(yè)務(wù)是完全不同兩大場景。toC業(yè)務(wù)面對的是個(gè)人的衣食住行的需求，離我們的生活很近。經(jīng)常我們把自己當(dāng)做消費(fèi)者思考一下，就能理解toC業(yè)務(wù)是做什么的。而toB業(yè)務(wù)則是服務(wù)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，很多同學(xué)不能直觀理解。

更難的點(diǎn)是：toB類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)記錄往往很少。toB類本質(zhì)上就是“談生意”。

談生意，就需要大量的線下溝通，越大的客戶，要求越多，越不能指望客戶在一個(gè)APP里戳兩下就把幾千萬上億的錢掏出腰包。而很多toB企業(yè)的數(shù)字化程度很低，溝通過程基本都靠銷售自己完成，導(dǎo)致過程數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失。數(shù)據(jù)缺失，自然導(dǎo)致數(shù)據(jù)分析師很難分析出啥東西了。

其次，在toC業(yè)務(wù)里，線上業(yè)務(wù)和線下業(yè)務(wù)是兩大有差異場景。

1. 線上業(yè)務(wù)：APP、H5、小程序
2. 線下業(yè)務(wù)：店鋪、業(yè)務(wù)員、電話推銷、短信

在2022年，大家對線上業(yè)務(wù)反而更熟悉。每天點(diǎn)外賣，買東西、看視頻都指望手機(jī)呢。對線下業(yè)務(wù)反而生疏了，除了偶爾逛逛街，大部分電話/短信推銷都被人們自動無視了。

線上業(yè)務(wù)與線下業(yè)務(wù)的最大區(qū)別在于數(shù)據(jù)量。線下業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量很少，很多時(shí)候，連基礎(chǔ)的RFM分析都做不了（因?yàn)闆]有用戶ID），相當(dāng)多的線下業(yè)務(wù)，是基于訂單、工單、采購單等單據(jù)進(jìn)行分析的，這一點(diǎn)讓習(xí)慣了線上數(shù)據(jù)的同學(xué)們非常難受。不過線下業(yè)務(wù)的分析，都有其成熟、固定的邏輯和套路，是可以通過學(xué)習(xí)掌握的。

再次，在一個(gè)企業(yè)內(nèi)，根據(jù)工作流程不同，分析的場景有明顯差異，簡單的可以分成：

• 前臺：直接面向用戶的，產(chǎn)生收入，獲取客戶的（銷售、推廣、增長）
• 中臺：對前臺起輔助作用，增加收入，減少損失的（品牌、營銷、運(yùn)營、風(fēng)控）
• 后臺：支持前臺、中臺工作，交付產(chǎn)品/服務(wù)的（研發(fā)、生產(chǎn)、設(shè)計(jì)、供應(yīng)、客服）

前中后臺差異是非常大的：前臺的分析大多可以用：人、貨、場的邏輯來描述。因?yàn)橹苯赢a(chǎn)生收入，所以相對容易通過拆解構(gòu)成收入的指標(biāo)，來區(qū)分出影響收入的因素，進(jìn)而找出問題來源。

中臺的分析就復(fù)雜一些。因?yàn)槭钳B加在銷售之上增加收入，減少損失。所以各種因素相互交織，較難分析清楚。

比如：

• 剔出“自然增長率”“季節(jié)變化”，才能看到真實(shí)效果
• 間接手段（比如廣告、社群、內(nèi)容）產(chǎn)生效果的邏輯梳理
• 間接手段（比如廣告、社群、內(nèi)容）產(chǎn)生效果的邏輯梳理

這使得中臺的數(shù)據(jù)分析，分析邏輯都很復(fù)雜，并且需要多角度，多批次的測試和對比，才能見效。

后臺的分析則更糾結(jié)。

• 后臺的采購、供應(yīng)、生產(chǎn)，受生產(chǎn)線、交通等客觀條件限制，短時(shí)間內(nèi)有能力上限
• 后臺的供應(yīng)量又受到前端影響，需求預(yù)測不準(zhǔn)，需求反復(fù)變動，都讓后臺亂成一鍋粥，分析也不會準(zhǔn)

所以，雖然后臺也有類似EOQ模型、分配與網(wǎng)絡(luò)模型這些科學(xué)算法，但是還是得結(jié)合前臺的一起看，該拍腦袋還得拍。

當(dāng)然，如果和toC/toB、線上/線下結(jié)合，能產(chǎn)生的場景就更多了。比如都是在線上賣商品，平臺電商（入駐天貓、抖音、拼多多等平臺）自營電商（自建APP并推廣）就是完全不同兩個(gè)場景。數(shù)據(jù)來源，運(yùn)營方式，分析思路都不同。

所以，想做數(shù)據(jù)分析做得深入，具體問題，具體分析這八個(gè)字是非常重要的。具體到一個(gè)業(yè)務(wù)場景里，就容易討論清楚。如果只浮于表面，光說：“數(shù)據(jù)分析就是做對比”，誰跟誰比，比啥指標(biāo)，比出來差異又咋解釋，一竅不通，自然不能分析出好結(jié)果。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學(xué)堂，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯(lián)網(wǎng)，金融，快消，零售，耐用，美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

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