在缺少数据的B2B行业，该怎么展开分析呢？
数据多了当然好分析。那么面对并非足够的数据，如何才能进行数据分析呢？
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。
- 合同：客户名称、行业、签约金额、购买产品、使用行为（部分可事后监控）；
- 业务员工资单：哪个地区，哪个队伍的业务员成单好，是稳定好还是运气；
- 业务员简历：是否有从业经验，是否自带资源，年龄，工作时间。
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）
问：在以上情况下，你第一时间了解哪方面的信息？
（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：
- 销售线索哪里来？
- 有什么字段？
- 记录在哪里？
- 有没有初次入库时间？
- 有没有初次分配/跟进时间？
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？
- A. 全体销售线索分析
- B. 市场部线索分析
- C. 销售线索分析
（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。
问：市场部的工作有没有问题？
- 有
- 没有
（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！
问：你听谁的？
- A. 市场
- B. 销售
- C. 都不听
（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：
（ ）图属于行业市场需要加码
（ ）图属于行业销售需要加码
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。
- 销售线索比市场线索扑街的更快；
- 销售线索还大涨一波，市场线索扑街。
结合题目4的结论，这里再做推理就容易了：
- A情况下，销售队伍自己的线索+市场的线索都做不好，并且是全线扑街式做不好，那就真的无力回天，这时候需要市场给予更多政策上支撑。
- B情况下，销售队伍明显厚此薄彼，明明有能力做，却有意放掉了市场线索任其扑街。
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 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议
作者暂无likerid, 赞赏暂由本网站代持，当作者有likerid后会全部转账给作者（我们会尽力而为）。Tips: Until now, everytime you want to store your article, we will help you store it in Filecoin network. In the future, you can store it in Filecoin network using your own filecoin.
Support author:
Author's Filecoin address:
Or you can use Likecoin to support author: