在商業分析領域，B2B行業因其獨特的業務模式和複雜性，對數據分析提出了更高要求。與B2C業務相比，B2B業務涉及的決策流程更長，客戶價值更大，且每一次交易都可能對企業產生深遠影響。本文將深入探討B2B行業的數據分析思路，幫助讀者構建一個系統的B2B數據分析框架。
在知識星球1000多個問題中，B2B類分析該怎麼做，是問得比較多，比較有共性的。網上到處都是零售電商的例子，可這都是B2C類業務啊。當然還有一些同學連B2B和B2C都分不清楚，只是感覺到：我這個數據很奇怪，該怎麼分析？今天系統解答一下。
一個典型的B2C場景：
小明想喝奶茶，走到一家奶茶店
小明：奶茶多少錢一杯？
店員：15元
小明：好，買一杯。
小明掃碼付款
小明：真好喝！我再買一杯
如果用B2C思路套B2B，就是這畫風：
小明想開家奶茶店，走到一奶茶店門口。
小明：奶茶店全部轉讓給我多少錢？
老闆：50萬
小明：好，買一間
小明把一麻袋鈔票甩到老闆臉上
小明：這店真好，我再買2間！
小明又甩一麻袋鈔票出來……
是不是看著很搞笑。真實的B2B場景是：
小明寫代碼到35，年紀太大被辭退。
想著打工卻發現到處都是：
“限年齡35以下”
咋辦呢？
發現一個《加盟奶茶店月入百萬輕鬆當老闆》的廣告。
於是：
思前想後，看了又看，算計5天
聯繫加盟商，扯淡5天
又聯繫另一個加盟商，扯淡5天
雙聯繫另一個加盟商，扯淡5天
和朋友討論喝酒擼串5天
到知乎發帖子，看評論5天
找老婆要錢，吵架下跪5天
找爹媽要錢，發飆談心5天
“這輩子我就雄起這一次！”
怒吼5天
……
光為了湊齊那一麻袋錢，小明已經經歷了人生風起雲湧大起大落，內心已是滄海桑田。還不說後邊的加盟、裝修、招聘、引流、賣貨、生意不好、垂死掙扎、破產、報名21天0基礎前端培訓月入五萬班、待業……
哪像買杯奶茶，想買就買，多輕鬆！金額大、流程長、決策多，就是B2B業務和B2C業務的直觀區別。（故事純屬虛構，如有雷同純屬販賣焦慮的公眾號文章太多）。
B2B業務不同於B2C，主要區別點有三個。
B2C的業務，大多服務個人消費需求，大部分是生活必須品。比如個人買牛奶，只需要考慮“這個好不好喝”就行了。
B2B業務，服務的是企業經營目標。同樣是買牛奶，如果是拿牛奶當原料。就得考慮“我做出的奶製品是不是能賣出去，幫我賺利潤”如果是拿來給員工喝，那就得考慮“是不是員工喜歡這個，會不會被投訴”。
這是B2B和B2C最本質區別。我們想理解B2C業務，往往假設自己是消費者，體驗一把流程。可想理解B2B的業務，你是無法假設自己是消費者的，得站在經營者的角度去思考。不然，就會鬧出開頭“扛著一麻袋錢去買奶茶店”的笑話。
B2C是個人消費，所以自己拿主意就好了。可到了B2B完全不一樣，決策成員非常多。
想採購牛奶，還得走招標流程，還得走財務流程，還得走物流流程，還得走倉庫管理流程，還得送各級領導審批。如果是小企業也就算了，大企業里敢省一個流程，分分鐘審計懟上門來……
B2C是個人消費，一手交錢一手交貨。可B2B往往複雜得多，簽約只是第一步。後續交付還有首款、中期款、尾款各種麻煩。
前邊舉的買牛奶，已經是最簡單的形式了。如果是陳老師所處的軟體開發服務行業，來感受下，這漫長的的從簽約到交付過程（如下圖）。
B2C是個人消費，買的東西便宜，完全不糾結。比如買牛奶，不好喝下次換個牌子就是了。對企業而言，使用者今天跑了，明天我打個折可能就回來了。
但B2B完全不同，如果簽的是年度合作協定，那一但丟掉客戶，就是一整年顆粒無收。如果客戶簽的是3-5年長期合作，那一但丟掉就可能3、5年不再來往。反之，如果是行業領軍客戶，一但拿下，整個行業的訂單都能被我吃個七七八八。B2B就是這麼贏者通吃。
所以一定要類比，可以把B2B業務，比作裝修房子這類B2C業務，同樣是採購金額大、決策流程長、決策機制複雜、首款尾款、交付過程長、一但採購完成就需求關閉（不過還體現出不少數大客戶的行銷）。
陳老師還是強烈建議，做B2B分析多花心思去瞭解業務細節。因為很多業務流程也會隨著客戶需求變更、定製，打比方只適合教學，不適合工作。
所有的數據分析，都繞不開是多少、是什麼、為什麼、會怎樣、又如何這五件事。B2B的分析也是如此。只是B2B的分析，會在是多少上花格外多的精力。
一來，B2B採購本身涉及的客戶組織架構、決策流程、工作流程特別複雜，需要額外資訊；
二來，客戶單個價值大，一但失去後果嚴重，不存在重複做試驗的空間，每一個客戶都得努力爭取；
三來，客戶不會高頻次採購，一但形成關係難以更改，因此所以不像B2C，沒有客戶資訊可以慢慢收，不了解客戶需求可以慢慢Abtest，不能拿著RFM數據推測未來（大部分R）365天，F=1）。
B2B要的就是精準打擊，一擊致命。具體的細化需求，有三部分：
直接上圖，B2B的客戶畫像，更多從客戶企業實力、需求規模、流程長度、談判對象這些角度進行。和B2C不同的是，B2B的客戶畫像採集難度更低，往往這些企業相關的資訊都可以通過客戶拜訪、企業年報、行業報導、相關企業介紹等渠道獲得。
特別是一線銷售，對此非常清楚（願不願意告訴公司，是另一回事）。完全不用擔心“竊取個人隱私”等問題。
在用戶畫像的使用方法上，也有不同。B2C卖的很多都是必需品，使用者是一定有需求的。問題是：哪一品牌、哪一Sku、哪一價格有需求。因此，B2C用戶畫像本質，是篩選特定產品的高回應率使用者。
B2B如果客戶沒需求，真的就沒有了。如何判斷B2B客戶的需求？
一來，可以從客戶經營情況、企業規模、發展走勢來判斷。比如企業進生產原料，肯定訂貨額和自身銷售額成正比。比如賣軟體，一個千萬級企業不需要ERP，上億了就得上了。二來，可以從客戶與我們的關係來判斷。B2B領域存在大量灰色操作，這也是常見的事了。
需要注意的是，B2B採購需求一但發出，就進入倒計時階段。客戶不會無限期做甄選，需求發出越久，客戶見識的供應商越多，成交幾率越高，篩選的也越具體。因此收到銷售線索后，判斷該線索所處時間段，第一時間跟進，是非常重要的。
跟進銷售線索的過程是複雜的。對於步驟超過2的流程分析，都可以用漏鬥分析法。B2B在售前階段，跟進流程分析的基本思路也是漏鬥分析法。跟進流程核心就是簽約，因此，針對單一線索，要關注跟進到了哪一階段，具體失敗原因（如下圖）。
針對眾多線索，則要分門別類，看不同地區、行業、企業、線索來源的簽約率&簽約金額，從而針對性制定計劃，看我們要打哪些地區，哪些特殊企業類型，從一個行業簽約情況變化中發現問題（如下圖）。
直接上圖，B2B的售後流程也是分階段的，但不用漏鬥分析法。因為售後階段原則上不允許回不了款！死，也得把錢死回來！因此B2B售後流程分析，更多是提示風險，預計問題，關注進度。
難點一：對客戶資訊缺少採集、整理。
客戶資訊除了一個企業名字一個電話就沒了，連接電話的人是什麼職位都不知道。企業的其他資訊也不清楚。最過分的，連客戶資訊的來源地點，來源時間都不清楚。人家客戶的需求都關閉了，還傻乎乎地找上門問……最後結果自然淒慘無比，數據分析也無從分析。
難點二：對跟進流程缺少採集、整理。
這裡有兩種常見情況，一種是銷售們根本懶得記錄：什麼時候跟、跟進了誰、跟進反饋如何、下一輪跟什麼，一無所知。第二種是銷售們為了應付檢查，突擊跟進。要求3天內打電話聯繫客戶，就在第三天突擊打完。要求填寫資訊，就在月底檢查前一天突擊寫完。最後提交的數據都是垃圾。
難點三：對售後情況缺少採集、整理。
售後都忙著交付呢，鬼有心思反饋數據……
是滴，B2B分析的最大難點就是：沒數據。什麼都沒有。只記錄了簽約那一刻的簡單數據，然後理所當然地以為，只拿這麼一點點數據，就能分析出各種問題。
你讓其他部門配合，他們有一堆理由：
本質上，是B2B業務管理不規範導致的。因為B2B流程長、細節多，所以需要大量人力參與。因為人力參與多，就存在大量需要強化管理的地方。
在過去20年跑馬圈地式經濟發展中，大部分企業沒有建立完善流程，甚至把無知當個性，把各種灰色操作當合理。以致於到了2024年，B2B業務管理還停在原始階段，自然沒有可靠的數據，也沒有有效的分析了。
當然，還有一小部分責任，來自小白數據分析師們。他們最愛說的就是：“我看網上的教程，不都是用RFM模型+k均值聚類嗎，我只要把簽約額+客戶名稱丟到裡邊一聚……诶？為啥這結果看起來這麼奇怪？群裡有沒有大佬？有沒有？B2B行業的大佬？B2B行業里Kmean聚類、最權威、科學、合理的分類數，是4還是6？急！在線等！可付費！”
——不去結合具體業務流程，天天就指望上網抄一個通用、權威、常見的做法，這要能符合公司情況就見鬼了。
以上就是B2B分析基本思路。請注意，B2B本身也是一個巨大範疇。
根據以下維度，還能細分出很多類型：
在這些不同的類型中，具體的場景還有很多差異。一篇文章肯定不能面面俱到。
這裡先做個科普，讓大家感受一下兩種思維模式的差別。如果大家有興趣，後續再做分享。
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