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这个B2B行业数据分析神器,90%人还不知道!
2022-06-15 13:44:57

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。

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:

1、客户单纯因为我们报价最低,才选我们……

2、客户自己没啥经验,就试着走评标流程,我们运气好中了

3、客户信了我们销售的忽悠,觉得我们神威无敌

4、客户只是想敲打下现有供应商,引入我们当鲶鱼

5、客户看了我们的介绍,觉得还不错,可以试试……

6、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?

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:

1、产品功能

2、客户关系

3、价格设置

4、解决方案

5、行业经验

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:

1、客户产品评价标签:好/中/差/不予置评

2、客户关系标签:强关系/弱关系/无关系

3、报价标签:高于/低于市场价,是否用超低价抢单

4、解决方案标签:是否给予定制方案

5、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。

破局的第一步,就是:准备数字化的行业案例(H5/小程序形式的),被销售查阅/使用。在销售获取客户线索的时候,就提示可用案例情况,让销售们不要空口上阵,为后续数据采集铺好路。

向流程要数据

一般toB类销售过程都有这么几步,相应关键控制点如下(如下图):

根据产品形态的不同,采集数据方式会有差异。如果是制成工业品,就直接比较参数、价格,样品体验,需要销售人员又较多现场互动,才能回收信息。如果是saas产品,则有用户体验环节,可以让产品配置体验ID,之后通过后台数据记录,观察用户体验功能点,使用深度。

优先区分功能评价很重要,因为价格是很重要的一环,只要价格够低,是有可能把功能上缺陷掩盖过去的,这样会误导后续判断。如果客户明显对功能点有挑剔、不满、则需重点关注。如果同一个行业客户多次提出不满,则要提交给产品做优化。

价格评价,和市场价格、对手价格,我方报价、客户预算四方面有关。其中市场价格是可以常规监控的。对手价格、客户预算,需要销售人员补齐,把收集到信息上报。从而综合判断:客户是否是因为我方报低价才接受的。

这样,在销售每个阶段,逐步补充关键标签,就能勾画出完整的客户标签。从而了解到:客户选择我们的真正原因。

综合分析

首先区分关系型客户。关系型客户本质上是靠关系在运作,其评价、采购习惯对其他客户没啥参考意义。关系断了没有,才是关键!

其次,区分超低价客户。超低价订单本身就利润极低,且客户第一次就超低价下单,后续我方想提价,很有可能丫就流失了。这一类订单仅适合去库存/冲业绩使用,需控制规模。

剩下的较为正常的客户里,可以做深入分析,关注:

1、客户行业(是否我方优势行业)

2、客户对产品/解决方案评价(是否有正反馈,有正反馈最好)

3、客户接受的价格(只要不是地板价,就有进一步操作空间)

4、客户自身规模、走势(是否有潜力扩大合作)

这样组成分析逻辑,能很清晰看到客户状态,从而为解释:为啥客户流失,找到思路。也能为运营找到更多战术(如下图):

中标后复购分析

对复购分析,也要结合客户标签,在客户流失之前,提前感知风险,比如:

  • 对关系型客户,如果客户组织架构调整,关系动摇,则第一时间考虑对策,不然失掉客户只是早晚的事。

  • 对于工业品/原料供应,可以根据客户采购量VS客户业务体量,推算预计使用周期。主动触发销售跟进复购订单。

  • 对于saas型产品,则需要关注客户使用情况,登录ID,使用时长等数据。如果客户根本就没用起来,那流失也是早晚的事。

这些需要结合销售拜访数据进行分析,所以即使是复购分析,依然是:向流程要数据。

小结

以上分析过程,数据分析师不做,toB的销售们也会自己默默在心理做。如果真的想深入分析,把控过程,靠的是数字化手段,把藏在线下的数据转移到线上,在增强客户体验的同时,让总部掌握更多信息。就像电商改造传统零售一样,即使开门店也不影响线上下单。至于传统制造企业销售们一手遮天,saas企业“卖啥不吃啥”自己都不用系统,那就是另一个话题了。

接地气的陈老师
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