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标题: 这个B2B行业数据分析神器，90%人还不知道！ [打印本页]
作者: puffs 时间: 2024-5-7 17:56
标题: 这个B2B行业数据分析神器，90%人还不知道！
一提起toB行业的分析，很多同学都是唉声叹气，不知道该咋做。也有客户消费数据呀，为啥toC常用的方法，到这就出问题了？那是因为，toB行业真正的分析利器没有用好。
一、toB行业，难在哪里
虽然toB和toC核心都是消费，但差异巨大
toC：大部分是个人消费，金额低，决策随意。
toB：再小单子，也是企业采购流程，决策复杂。
因此，对toC而言，只要我们还和用户保持联系，再时不时搞个活动啥的，用户怎么都会回来买。
而对toB而言，客户不会这么随意下单，即使下单，背后的原因也非常复杂。
比如：
- 客户单纯因为我们报价最低，才选我们……
- 客户自己没啥经验，就试着走评标流程，我们运气好中了
- 客户信了我们销售的忽悠，觉得我们神威无敌
- 客户只是想敲打下现有供应商，引入我们当鲶鱼
- 客户看了我们的介绍，觉得还不错，可以试试……
- 客户很有经验，对比过多种样品，觉得我们真心好
以上6种情况，只有情况6是客户真心实意认可我们，其他5种，根本就是运气好混上的。
这种单子后续丢掉，毫不意外。更不要说，有很多订单是我们的销售发挥“洗脚城上二楼”的本领弄回来的……
现在问题来了：以上情况，只会记录在销售们的脑袋里，几乎完全不会出现在数据库里。
大部分toB公司的数据库里，只有签约合同信息。这是非常片面和被动的。远在万里之外的分析人员根本啥都不知道，也没法深入分析。
有同学会说：toC的用户消费，即使没有行为埋点数据，也能通过交易订单，做RFM分析呀，为啥toB就不可以能？
答：还是因为toC的交易随意性高，用户这次不买，下次打个折也就买了。
打个比方：toB更类似普通人买房（决策过程复杂、决策风险高），你也不会拿RFM来分析普通人的买房行为，就是这个道理。
那怎么办呢？
二、从这里开始
破局的关键，当然是：把数据拿回来！况且，都2022年了， 拿销售行为数据完全没有那么麻烦。利用企业微信+CRM系统，可以在销售过程关键节点做控制，拿回关键的数据标杆，构建客户标签体系。
那么，哪些标签很重要呢？从本质上看，toB能谈成单子，除了运气外，有五个基本要素：
这四点任意一点客户满意，就能谈下去。客户认可得越多，赢面就越大。
这五点对应的客户标签是：
- 客户产品评价标签：好/中/差/不予置评
- 客户关系标签：强关系/弱关系/无关系
- 报价标签：高于/低于市场价，是否用超低价抢单
- 解决方案标签：是否给予定制方案
- 行业经验标签：我方是否在客户行业有优势
这五类标签里，标签5是最容易搞掂的。toB行业较之toC的一大优势，就是：企业信息是相对透明的（不像个人信息被隐私保护厉害），因此客户所属行业，规模，可以获取到信息。
我方自己在该行业的已签约订单、客户数、客户案例，也能提前准备，用于判断我方是否有优势。