在商业分析领域，B2B行业因其独特的业务模式和复杂性，对数据分析提出了更高要求。与B2C业务相比，B2B业务涉及的决策流程更长，客户价值更大，且每一次交易都可能对企业产生深远影响。本文将深入探讨B2B行业的数据分析思路，帮助读者构建一个系统的B2B数据分析框架。
在知识星球1000多个问题中，B2B类分析该怎么做，是问得比较多，比较有共性的。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和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。
一个典型的B2C场景：
小明想喝奶茶，走到一家奶茶店
小明：奶茶多少钱一杯？
店员：15元
小明：好，买一杯。
小明扫码付款
小明：真好喝！我再买一杯
如果用B2C思路套B2B，就是这画风：
小明想开家奶茶店，走到一奶茶店门口。
小明：奶茶店全部转让给我多少钱？
老板：50万
小明：好，买一间
小明把一麻袋钞票甩到老板脸上
小明：这店真好，我再买2间！
小明又甩一麻袋钞票出来……
是不是看着很搞笑。真实的B2B场景是：
小明写代码到35，年纪太大被辞退。
想着打工却发现到处都是：
“限年龄35以下”
咋办呢？
发现一个《加盟奶茶店月入百万轻松当老板》的广告。
于是：
思前想后，看了又看，算计5天
联系加盟商，扯淡5天
又联系另一个加盟商，扯淡5天
双联系另一个加盟商，扯淡5天
和朋友讨论喝酒撸串5天
到知乎发帖子，看评论5天
找老婆要钱，吵架下跪5天
找爹妈要钱，发飙谈心5天
“这辈子我就雄起这一次！”
怒吼5天
……
光为了凑齐那一麻袋钱，小明已经经历了人生风起云涌大起大落，内心已是沧海桑田。还不说后边的加盟、装修、招聘、引流、卖货、生意不好、垂死挣扎、破产、报名21天0基础前端培训月入五万班、待业……
哪像买杯奶茶，想买就买，多轻松！金额大、流程长、决策多，就是B2B业务和B2C业务的直观区别。（故事纯属虚构，如有雷同纯属贩卖焦虑的公众号文章太多）。
B2B业务不同于B2C，主要区别点有三个。
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和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。可想理解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。
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……
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）。
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。
但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、5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，比作装修房子这类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。
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。只是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，因此所以不像B2C，没有客户信息可以慢慢收，不了解客户需求可以慢慢Abtest，不能拿着RFM数据推测未来（大部分R）365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：
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“窃取个人隐私”等问题。
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。如何判断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要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。
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。对于步骤超过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、线索来源的签约率&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）。
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。
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。
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。要求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。
难点三：对售后情况缺少采集、整理。
售后都忙着交付呢，鬼有心思反馈数据……
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：
本质上，是B2B业务管理不规范导致的。因为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。
在过去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2024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，不都是用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？有没有B2B行业的大佬？B2B行业里Kmean聚类、最权威、科学、合理的分类数，是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。
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：
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。如果大家有兴趣，后续再做分享。
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