很多同学很困惑：B2B 类分析该怎么做！！！网上到处都是零售电商的例子，可这都是 B2C 类业务啊。当然还有一些同学连 B2B �?B2C 都分不清楚，只是感觉到：我这个数据很奇怪，该怎么分析？今天系统解答一下�? ## B2B 的业务特点（区别�?To C�? ### 服务于个人需�?VS 服务于经营目�? B2C 的业务，大多服务个人消费需求，大部分是生活必须品。比如个人买牛奶，只需要考虑“这个好不好喝”就行了�? B2B 业务，服务的是企业经营目标。同样是买牛奶，如果是拿牛奶当原料。就得考虑“我做出的奶制品是不是能卖出去，帮我赚利润”如果是拿来给员工喝，那就得考虑“是不是员工喜欢这个，会不会被投诉”�? 这是 B2B �?B2C 最本质区别。我们想理解 B2C 业务，往往假设自己是消费者，体验一把流程。可想理�?B2B 的业务，你是无法假设自己是消费者的，得站在经营者的角度去思考。不然，就会闹出开头“扛着一麻袋钱去买奶茶店”的笑话�? ### 简单决�?VS 复杂决策
B2C 是个人消费，所以自己拿主意就好了。可到了 B2B 完全不一样，决策成员非常多�? 想采购牛奶，还得走招标流程，还得走财务流程，还得走物流流程，还得走仓库管理流程，还得送各级领导审批。如果是小企业也就算了，大企业里敢省一个流程，分分钟审计怼上门来…�? 
货到付款 vs 售后服务
B2C 是个人消费，一手交钱一手交货。可 B2B 往往复杂得多，签约只是第一步。后续交付还有首款、中期款、尾款各种麻烦�? 前边举的买牛奶，已经是最简单的形式了。如果是陈老师所处的软件开发服务行业，来感受下，这漫长的的从签约到交付过程（如下图）�? 
像陈老师这种既卖产品又卖解决方案的公司，就特别蛋疼，往往要经历业�?IT 方送需写更的的需求都得满足，因此拿一个合同就不是简单的送样�? 议价- 签约，管中窥豹，人家体验 1
重复购买 VS 合作伙伴
B2C 是个人消费，买的东西便宜，完全不纠结。比如买牛奶，不好喝下次换个牌子就是了。对企业而言，用户今天跑了，明天我打个折可能就回来了�? �?B2B 完全不同，如果签的是年度合作协议，那一但丢掉客户，就是一整年颗粒无收。如果客户签的是 3- 5 年长期合作，那一但丢掉就可能 3�? 年不再来往。反之，如果是行业领军客户，一但拿下，整个行业的订单都能被我吃个七七八八。B2B 就是这么赢者通吃�? 所以一定要类比，可以把 B2B 业务，比作装修房子这�?B2C 业务，同样是采购金额大、决策流程长、决策机制复杂、首款尾款、交付过程长、一但采购完成就需求关闭（不过还体现出不少数大客户的营销）�? 陈老师还是强烈建议，做 B2B 分析多花心思去了解业务细节。因为很多业务流程也会随着客户需求变更、定制，打比方只适合教学，不适合工作�? ## B2B 的基本分析框�? 所有的数据分析，都绕不开是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何这五件事。B2B 的分析也是如此。只�?B2B 的分析，会在是多少上花格外多的精力�? 一来，B2B 采购本身涉及的客户组织架构、决策流程、工作流程特别复杂，需要额外信息；
二来，客户单个价值大，一但失去后果严重，不存在重复做试验的空间，每一个客户都得努力争取；
三来，客户不会高频次采购，一但形成关系难以更改，因此所以不�?B2C，没有客户信息可以慢慢收，不了解客户需求可以慢�?Abtest，不能拿着 RFM 数据推测未来（大部分 R�?65 天， \(F = 1\) ）�? B2B 要的就是精准打击，一击致命。具体的细化需求，有三部分�? 1. 客户画像
直接上图，B2B 的客户画像，更多从客户企业实力、需求规模、流程长度、谈判对象这些角度进行。和 B2C 不同的是，B2B 的客户画像采集难度更低，往往这些企业相关的信息都可以通过客户拜访、企业年报、行业报道、相关企业介绍等渠道获得�? 特别是一线销售，对此非常清楚（愿不愿意告诉公司，是另一回事）。完全不用担心“窃取个人隐�?等问题�?| B2C 用户画像 | B2B 客户画像 | |
| 用户名称 | ID | 企业�?/td> |
| 基本特征 | 自然属性：性别，年龄，地区 | 经营属性为主： 1. 所属行业，行业规模，行业发展趋势（扩张/收缩�?2. 企业规模、企业发展速度、企业在行业内排名、企业主要对手、企业近两年策略重点 |
| 用户角色 | 自然�?/td> |
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| 消费行为 | 以成交后记录为主�?7. 上一次购物的时间、上次距今时�?8. 产品型号、价格、折扣、活动形�?9. 累积消费金额、过往一段时间内购物频次 | 以签约前记录为主 需求是否真实、发起时间、流程要�?需求跟进过程、投标方案评价、demo/样品反馈 最终中标结果、未中标原因 |
| 互动行为 | 以成交前互动行为为主：点击、收藏、浏览、转发； 通过售前行为，发现消费规律，引导下单 | 以签约后、服务反馈为�?10. 产品交付进度、交付反馈、验收反�?11. 产品使用频次，使用人次，使用满量，使用功能点 |
在用户画像的使用方法上，也有不同。B2C 卖的很多都是必需品，用户是一定有需求的。问题是：哪一品牌、哪一 Sku、哪一价格有需求。因此，B2C 用户画像本质，是筛选特定产品的高响应率用户�? B2B 如果客户没需求，真的就没有了。如何判�?B2B 客户的需求？
一来，可以从客户经营情况、企业规模、发展走势来判断。比如企业进生产原料，肯定订货额和自身销售额成正比。比如卖软件，一个千万级企业不需�?ERP，上亿了就得上了。二来，可以从客户与我们的关系来判断。B2B 领域存在大量灰色操作，这也是常见的事了�?
- 跟进流程 需要注意的是，B2B 采购需求一但发出，就进入倒计时阶段。客户不会无限期做甄选，需求发出越久，客户见识的供应商越多，成交几率越高，筛选的也越具体。因此收到销售线索后，判断该线索所处时间段，第一时间跟进，是非常重要的�?
跟进销售线索的过程是复杂的。对于步骤超�?2 的流程分析，都可以用漏斗分析法。B2B 在售前阶段，跟进流程分析的基本思路也是漏斗分析法。跟进流程核心就是签约，因此，针对单一线索，要关注跟进到了哪一阶段，具体失败原因（如下图）�? 
针对众多线索，则要分门别类，看不同地区、行业、企业、线索来源的签约�?签约金额，从而针对性制定计划，看我们要打哪些地区，哪些特殊企业类型，从一个行业签约情况变化中发现问题（如下图）�? 
- 售后服务
直接上图，B2B 的售后流程也是分阶段的，但不用漏斗分析法。因为售后阶段原则上不允许回不了款！死，也得把钱死回来！因此 B2B 售后流程分析，更多是提示风险，预计问题，关注进度�? 
B2B 的分析难�?
对客户信息缺少采集、整理�?
难点一：对客户信息缺少采集、整理。客户信息除了一个企业名字一个电话就没了，连接电话的人是什么职位都不知道。企业的其他信息也不清楚。最过分的，连客户信息的来源地点，来源时间都不清楚。人家客户的需求都关闭了，还傻乎乎地找上门问……最后结果自然凄惨无比，数据分析也无从分析�? ### 对跟进流程缺少采集、整理�? 难点二：对跟进流程缺少采集、整理。这里有两种常见情况，一种是销售们根本懒得记录：什么时候跟、跟进了谁、跟进反馈如何、下一轮跟什么，一无所知。第二种是销售们为了应付检查，突击跟进。要�?3 天内打电话联系客户，就在第三天突击打完。要求填写信息，就在月底检查前一天突击写完。最后提交的数据都是垃圾�? ### 对售后情况缺少采集、整理�? 售后都忙着交付呢，鬼有心思反馈数�?….
是滴，B2B 分析的最大难点就是：没数据。什么都没有。只记录了签约那一刻的简单数据，然后理所当然地以为，只拿这么一点点数据，就能分析出各种问题�? 你让其他部门配合，他们有一堆理由：
销售：我开发的客户是我的资源！凭什么交给公司！- 市场：什么信息都全了，岂不暴露我做的获客都是垃圾�? 售后：已经累的灰头土脸了，交货重要还是交数重要！
本质上，�?B2B 业务管理不规范导致的。因�?B2B 流程长、细节多，所以需要大量人力参与。因为人力参与多，就存在大量需要强化管理的地方�? 在过�?20 年跑马圈地式经济发展中，大部分企业没有建立完善流程，甚至把无知当个性，把各种灰色操作当合理。以致于到了 2021 年，B2B 业务管理还停在原始阶段，自然没有可靠的数据，也没有有效的分析了�? 当然，还有一小部分责任，来自小白数据分析师们。他们最爱说的就是：“我看网上的教程，不都是�?RFM 模型+k 均值聚类吗，我只要把签约额+客户名称丢到里边一聚……诶？为啥这结果看起来这么奇怪？群里有没有大佬？有没�?B2B 行业的大佬？B2B 行业�?Kmean 聚类、最权威、科学、合理的分类数，�?4 还是 6？急！在线等！可付费！�? ——不去结合具体业务流程，天天就指望上网抄一个通用、权威、常见的做法，这要能符合公司情况就见鬼了�? # 结语
以上就是 B2B 分析基本思路。请注意，B2B 本身也是一个巨大范畴�? 根据以下维度，还能细分出很多类型�? - 产品特点：卖原材料、卖产品、卖服务…�?- 销售模式：业务团队、电话、平台…�?- 行业特点：建筑、金融、五金、耗材、软件…�? 在这些不同的类型中，具体的场景还有很多差异。一篇文章肯定不能面面俱到�? 这里先做个科普，让大家感受一下两种思维模式的差别�