B2B行业，数据分析该怎么做？( 三 ) 很多同学很困惑：B2B类分析该

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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）。

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3、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。

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03 B2B的分析难点难点一：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：
● 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，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。
04 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……