时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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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: 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。
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)
(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)。 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:
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?
(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)。 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。
(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。 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!
(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。 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:
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。 (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。
结合题目4的结论,这里再做推理就容易了:
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。 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 于。, ,基于CC0协议 |
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关键词:3年, B2B行业, 中级, 数据分