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由于工作需要，許多小伙伴需要對toB行業進行分析，在這個過程中也難免會產生一些問題，為什么在to C中經常用到的方法在這沒有效果？本文作者就工作中的難點進行了分析解惑，希望可以對你起到幫助，一起來看看吧。

一提起toB行業的分析，很多同學都是唉聲嘆氣，不知道該咋做。也有客戶消費數據呀，為啥toC常用的方法，到這就出問題了？那是因為，toB行業真正的分析利器沒有用好。

一、toB行業，難在哪里

雖然toB和toC核心都是消費，但差異巨大

toC：大部分是個人消費，金額低，決策隨意。

toB：再小單子，也是企業采購流程，決策復雜。

因此，對toC而言，只要我們還和用戶保持聯系，再時不時搞個活動啥的，用戶怎么都會回來買。

而對toB而言，客戶不會這么隨意下單，即使下單，背后的原因也非常復雜。

比如：

1. 客戶單純因為我們報價最低，才選我們……
2. 客戶自己沒啥經驗，就試著走評標流程，我們運氣好中了
3. 客戶信了我們銷售的忽悠，覺得我們神威無敵
4. 客戶只是想敲打下現有供應商，引入我們當鯰魚
5. 客戶看了我們的介紹，覺得還不錯，可以試試……
6. 客戶很有經驗，對比過多種樣品，覺得我們真心好

以上6種情況，只有情況6是客戶真心實意認可我們，其他5種，根本就是運氣好混上的。

這種單子后續丟掉，毫不意外。更不要說，有很多訂單是我們的銷售發揮“洗腳城上二樓”的本領弄回來的……

現在問題來了：以上情況，只會記錄在銷售們的腦袋里，幾乎完全不會出現在數據庫里。

大部分toB公司的數據庫里，只有簽約合同信息。這是非常片面和被動的。遠在萬里之外的分析人員根本啥都不知道，也沒法深入分析。

有同學會說：toC的用戶消費，即使沒有行為埋點數據，也能通過交易訂單，做RFM分析呀，為啥toB就不可以能？

答：還是因為toC的交易隨意性高，用戶這次不買，下次打個折也就買了。

打個比方：toB更類似普通人買房（決策過程復雜、決策風險高），你也不會拿RFM來分析普通人的買房行為，就是這個道理。

那怎么辦呢？

二、從這里開始

破局的關鍵，當然是：把數據拿回來！況且，都2022年了， 拿銷售行為數據完全沒有那么麻煩。利用企業微信+CRM系統，可以在銷售過程關鍵節點做控制，拿回關鍵的數據標桿，構建客戶標簽體系。

那么，哪些標簽很重要呢？從本質上看，toB能談成單子，除了運氣外，有五個基本要素：

1. 產品功能
2. 客戶關系
3. 價格設置
4. 解決方案
5. 行業經驗

這四點任意一點客戶滿意，就能談下去?？蛻粽J可得越多，贏面就越大。

這五點對應的客戶標簽是：

1. 客戶產品評價標簽：好/中/差/不予置評
2. 客戶關系標簽：強關系/弱關系/無關系
3. 報價標簽：高于/低于市場價，是否用超低價搶單
4. 解決方案標簽：是否給予定制方案
5. 行業經驗標簽：我方是否在客戶行業有優勢

這五類標簽里，標簽5是最容易搞掂的。toB行業較之toC的一大優勢，就是：企業信息是相對透明的（不像個人信息被隱私保護厲害），因此客戶所屬行業，規模，可以獲取到信息。

我方自己在該行業的已簽約訂單、客戶數、客戶案例，也能提前準備，用于判斷我方是否有優勢。

破局的第一步，就是：準備數字化的行業案例（H5/小程序形式的），被銷售查閱/使用。

在銷售獲取客戶線索的時候，就提示可用案例情況，讓銷售們不要空口上陣，為后續數據采集鋪好路。

三、向流程要數據

一般toB類銷售過程都有這么幾步，相應關鍵控制點如下（如下圖）：

根據產品形態的不同，采集數據方式會有差異。如果是制成工業品，就直接比較參數、價格，樣品體驗，需要銷售人員又較多現場互動，才能回收信息。

如果是saas產品，則有用戶體驗環節，可以讓產品配置體驗ID，之后通過后臺數據記錄，觀察用戶體驗功能點，使用深度。

優先區分功能評價很重要，因為價格是很重要的一環，只要價格夠低，是有可能把功能上缺陷掩蓋過去的，這樣會誤導后續判斷。

如果客戶明顯對功能點有挑剔、不滿、則需重點關注。

如果同一個行業客戶多次提出不滿，則要提交給產品做優化。

價格評價，和市場價格、對手價格，我方報價、客戶預算四方面有關。其中市場價格是可以常規監控的。

對手價格、客戶預算，需要銷售人員補齊，把收集到信息上報。從而綜合判斷：客戶是否是因為我方報低價才接受的。

這樣，在銷售每個階段，逐步補充關鍵標簽，就能勾畫出完整的客戶標簽。從而了解到：客戶選擇我們的真正原因。

四、綜合分析

首先區分關系型客戶。關系型客戶本質上是靠關系在運作，其評價、采購習慣對其他客戶沒啥參考意義。關系斷了沒有，才是關鍵！

其次，區分超低價客戶。超低價訂單本身就利潤極低，且客戶第一次就超低價下單，后續我方想提價，很有可能丫就流失了。這一類訂單僅適合去庫存/沖業績使用，需控制規模。

剩下的較為正常的客戶里，可以做深入分析，關注：

1. 客戶行業（是否我方優勢行業）
2. 客戶對產品/解決方案評價（是否有正反饋，有正反饋最好）
3. 客戶接受的價格（只要不是地板價，就有進一步操作空間）
4. 客戶自身規模、走勢（是否有潛力擴大合作）

這樣組成分析邏輯，能很清晰看到客戶狀態，從而為解釋：為啥客戶流失，找到思路。也能為運營找到更多戰術（如下圖）：

五、中標后復購分析

對復購分析，也要結合客戶標簽，在客戶流失之前，提前感知風險，比如：

• 對關系型客戶，如果客戶組織架構調整，關系動搖，則第一時間考慮對策，不然失掉客戶只是早晚的事。
• 對于工業品/原料供應，可以根據客戶采購量VS客戶業務體量，推算預計使用周期。主動觸發銷售跟進復購訂單。
• 對于saas型產品，則需要關注客戶使用情況，登錄ID，使用時長等數據。如果客戶根本就沒用起來，那流失也是早晚的事。

這些需要結合銷售拜訪數據進行分析，所以即使是復購分析，依然是：向流程要數據。

六、小結

以上分析過程，數據分析師不做，toB的銷售們也會自己默默在心理做。如果真的想深入分析，把控過程，靠的是數字化手段，把藏在線下的數據轉移到線上，在增強客戶體驗的同時，讓總部掌握更多信息。

就像電商改造傳統零售一樣，即使開門店也不影響線上下單。至于傳統制造企業銷售們一手遮天，saas企業“賣啥不吃啥”自己都不用系統，那就是另一個話題了。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，微信公眾號：接地氣學堂，人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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