Trong ngành B2B, làm thế nào để tiến hành phân tích khi thiếu dữ liệu?

Trong thế giới kinh doanh B2B, phân tích dữ liệu là công cụ quan trọng thúc đẩy tăng trưởng hiệu suất, nhưng nhiều công ty lại thiếu dữ liệu. Bài viết này đi sâu tìm hiểu cách sử dụng thông minh các nguồn lực hiện có để phân tích hiệu quả khi dữ liệu không đủ.

Nhiều sinh viên phàn nàn rằng công ty của họ không có dữ liệu nào cả, vậy họ nên phân tích dữ liệu như thế nào? Lúc này, chúng ta phải nhớ tám chữ này:

Do đó, bước đầu tiên trong việc phân tích B2B là ngừng phàn nàn và sắp xếp cẩn thận dữ liệu chúng ta có. Dù tình hình tài chính gia đình bạn có nghèo nàn đến đâu, bạn cũng phải bắt đầu từ đây.

Hãy nhớ rằng, bạn có ít nhất ba loại dữ liệu: hợp đồng + bảng lương của nhân viên bán hàng + sơ yếu lý lịch của nhân viên bán hàng. Ba điều này có thể tiết lộ rất nhiều thông tin.

• Hợp đồng: tên khách hàng, ngành nghề, số tiền hợp đồng, sản phẩm đã mua, hành vi sử dụng (một số có thể được theo dõi sau đó)
• Bảng lương nhân viên bán hàng: Nhân viên bán hàng ở khu vực nào và nhóm nào giỏi chốt giao dịch? Đó là sự ổn định hay may mắn?
• CV nhân viên bán hàng: có kinh nghiệm làm việc không, có nguồn lực riêng không, độ tuổi, thời gian làm việc

Vậy, bạn có cảm thấy gì không? Chúng ta hãy phân tích tình huống trước.

Phục hồi cảnh:
Đội ngũ bán hàng của một công ty SaaS phản đối việc sử dụng phần mềm CRM vì cho rằng phần mềm này có chức năng kém. Kết quả là, một lượng lớn dữ liệu phải được ghi chép thủ công vào những cuốn sổ tay nhỏ, còn hồ sơ hệ thống thì không đầy đủ hoặc nếu có thì cũng được điền một cách ngẫu nhiên. Bây giờ khi hiệu suất đã giảm, các nhà phân tích dữ liệu được yêu cầu phân tích lý do và biện pháp đối phó. Hỏi cách phân tích.
Câu hỏi 1 (điền vào chỗ trống)
H: Trong những tình huống trên, trước tiên bạn nhận được thông tin về

(Câu hỏi này phức tạp, hãy suy nghĩ một phút)

Có bao nhiêu sinh viên đã bị lời giới thiệu ban đầu đánh lừa và lao đầu vào hợp đồng hoặc bảng lương rồi không thoát ra được (đúng vậy, đây chính là phong cách "dạy bùng nổ" của cô giáo Trần). Xin lưu ý rằng dữ liệu ở phần đầu đề cập đến ít nhất một số dữ liệu. Dữ liệu quan trọng nhất không phải là dữ liệu này mà là dữ liệu về khách hàng tiềm năng.

Khách hàng tiềm năng là điểm khởi đầu của mọi phân tích bán hàng B2B. Chỉ khi nắm được điểm khởi đầu, bạn mới có thể hiểu được toàn bộ quá trình. Vậy thì những gì bạn cần điền vào đây là: khách hàng tiềm năng. Nếu bạn không tìm kiếm khách hàng tiềm năng và chỉ xem dữ liệu đơn hàng cuối cùng, bạn có thể sẽ dẫn doanh nghiệp vào đường cùng (như thể hiện trong hình bên dưới)

Có hai loại đầu mối bán hàng: một loại do bộ phận tiếp thị cung cấp và loại còn lại do chính nhân viên bán hàng phát triển. Nếu được cung cấp bởi bộ phận tiếp thị, khả năng cao là sẽ có rất nhiều dữ liệu có liên quan (nếu được cung cấp bởi bộ phận phát triển bán hàng, khả năng cao là dữ liệu đó không đầy đủ/không đúng sự thật/không được nộp cho công ty).

Vì vậy, khi bạn gặp phải các vấn đề chẩn đoán B2B, trước tiên hãy hiểu:

• Khách hàng tiềm năng đến từ đâu?
• Các lĩnh vực đó là gì?
• Điều này được ghi chép ở đâu?
• Có thời gian nhập cảnh ban đầu không?
• Có thời gian giao bài tập ban đầu/theo dõi không?

Câu hỏi 2 (trắc nghiệm)
Sau khi tìm hiểu, thấy rằng khách hàng tiềm năng được chia thành hai loại: khách hàng tiềm năng do phòng marketing cung cấp (có thời gian lưu trữ và thời gian phân bổ đầu tiên) và khách hàng tiềm năng do chính phòng kinh doanh phát triển (có thời gian lưu trữ, nhưng được điền một cách tùy tiện và không đúng sự thật). Sau đó, cần thực hiện phân tích sau:
A. Phân tích tất cả các khách hàng tiềm năng
B. Phân tích manh mối của phòng Marketing
C. Phân tích khách hàng tiềm năng

(Câu hỏi này phức tạp, hãy suy nghĩ một phút)

Lưu ý rằng đây là điểm cốt lõi mà nhiều sinh viên không thể phân tích được. Chúng ta nói rằng quy trình bán hàng B2B rất dài nên chúng ta có thể sử dụng phương pháp phân tích kênh. Nhưng nếu việc quản lý hỗn loạn và thiếu quá nhiều dữ liệu quy trình thì kênh này sẽ không tồn tại. Việc nắm giữ dữ liệu hợp đồng cuối cùng nhưng không biết lý do tại sao hợp đồng được ký kết tất nhiên là một điều bí ẩn. Vì vậy, ở đây chúng ta phải khôi phục phễu càng nhiều càng tốt. Ngay cả khi thiếu nhiều liên kết, nó vẫn là một kênh thô sơ (như thể hiện trong hình bên dưới).

Vậy hãy chọn B ở đây. Vì chất lượng số liệu của các khách hàng tiềm năng quá kém nên hãy từ bỏ trước. Bắt đầu bằng những gì có thể tính toán được và kết thúc bằng những gì không thể tính toán được. Sự phân biệt này có vẻ đơn giản nhưng thực ra lại có ý nghĩa rất lớn. Trong ngành B2B, khi vấn đề phát sinh, thị trường, doanh số bán hàng và sản phẩm có xu hướng đổ lỗi cho nhau (nếu vấn đề nằm ở tỷ lệ gia hạn của người dùng hiện tại, thì hoạt động cũng sẽ phải bị lôi kéo vào cuộc chiến).

Là một nhà phân tích dữ liệu, điều rất quan trọng là không nên bị choáng ngợp bởi đủ loại chỉ trích và phải phản ánh vấn đề một cách khách quan.

Câu hỏi 3 (trắc nghiệm)
Sau khi phân tích, tôi thấy những manh mối mà bộ phận tiếp thị cung cấp rất cảm động, không có nhãn khách hàng và không thể phân loại được. Chỉ có thể tính tổng số lượng khách hàng tiềm năng/đơn hàng. Thống kê hiện tại: Xu hướng về số lượng khách hàng tiềm năng và tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng được thể hiện như hình bên dưới. Câu hỏi: Có vấn đề gì trong công việc của phòng marketing không? ? ?
A. Có
B. Không

(Câu hỏi này phức tạp, hãy suy nghĩ một phút)

Có bao nhiêu sinh viên cho biết có vấn đề chỉ vì thị trường chứng khoán đã giảm trong ba tháng qua?

Lưu ý rằng sự suy giảm này có thể là xu hướng theo mùa. Xét theo dữ liệu được cung cấp, tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng trong tháng 6, tháng 7 và tháng 8 vẫn giống như năm ngoái, nhưng số lượng khách hàng tiềm năng thu được lại tăng đáng kể, ít nhất cũng là một thành tích đáng hài lòng. Vì có hai chỉ số, số lượng (số lượng khách hàng tiềm năng) và chất lượng (tỷ lệ chuyển đổi), chúng ta có thể sử dụng phương pháp ma trận (như được hiển thị bên dưới) khi theo dõi những thay đổi trong các chỉ số. Điều này có thể giúp chúng ta đánh giá tốt hơn chất lượng công việc thị trường.

Nếu có vấn đề gì, hãy chỉ ra; nếu không có vấn đề gì thì giải quyết.

Cần lưu ý rằng khi xem xét quy trình bán hàng B2B dài, tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng cần được tính toán dựa trên vòng đời chứ không phải theo tháng dương lịch.

Câu hỏi 4 (trắc nghiệm)
Sau khi phân tích, người ta thấy rằng các manh mối do bộ phận tiếp thị cung cấp, số lượng khách hàng tiềm năng và xu hướng tỷ lệ giao dịch đều như hình dưới đây, và bộ phận tiếp thị và bán hàng bắt đầu mâu thuẫn với nhau. Thị trường nói: Bạn sẽ không bán được! Người bán hàng nói: Bạn không biết cách đẩy! Câu hỏi: Bạn nghe theo ai? ?
A. Thị trường
B. Bán hàng
C. Đừng nghe

(Câu hỏi này phức tạp, hãy suy nghĩ một phút)

Sau khi tìm hiểu phương pháp ma trận ở trên, chúng ta biết rằng ở đây phải có vấn đề.

Câu hỏi đặt ra là lỗi tại ai?

Đây là một vấn đề muôn thuở khác trong bán hàng B2B: Có phải là do bộ phận tiếp thị không biết cách quảng bá hay do nhân viên bán hàng không biết cách bán hàng? Đặc biệt trong những công ty như trường hợp này, nơi mà hoạt động quản lý hỗn loạn và dữ liệu quy trình không thể phân biệt được, các cuộc tranh cãi thường kết thúc với việc bên nào có sức mạnh lớn hơn sẽ có tiếng nói cuối cùng.

Trên thực tế, chúng ta có một cách rất đơn giản để đánh giá: thất bại tập thể là do thị trường, còn hiệu suất không đồng đều là do doanh số.

Xin lưu ý rằng đây không phải là nỗ lực cố ý tìm ra nguyên nhân mà là suy nghĩ theo góc độ giải quyết vấn đề.

Nếu tất cả tỷ lệ chuyển đổi doanh số đều thất bại, điều đó có nghĩa là bản thân doanh số không có cách nào giải quyết vấn đề bằng cách thiết lập chuẩn mực, tìm kiếm kinh nghiệm và sao chép rộng rãi, do đó thị trường phải hành động. Nếu chất lượng không đồng đều, điều đó có nghĩa là có những người có năng lực trong bộ phận bán hàng. Vậy tại sao bạn không học hỏi từ kinh nghiệm của họ và đi xin thức ăn?

Vậy câu trả lời cho câu hỏi này là C. Đừng nghe bất kỳ ai và chỉ nhìn vào dữ liệu.

Như thể hiện trong hình bên dưới, chúng ta có thể kiểm tra hiệu suất bán hàng. Nếu hai xu hướng này xuất hiện trong những thay đổi trong ba tháng qua thì sự quy kết sẽ hoàn toàn khác nhau.

Câu hỏi 5 (điền vào chỗ trống)
Giả sử rằng sau khi phân tích, dữ liệu về khách hàng tiềm năng cho thấy xu hướng như trong câu hỏi thứ tư và là một thất bại chung. Xu hướng chuyển đổi khách hàng tiềm năng + khách hàng tiềm năng thành đơn hàng được thể hiện như bên dưới. Vui lòng điền vào chỗ trống.
Con số này thuộc về ngành công nghiệp thị trường cần tăng
Hình ảnh thuộc về doanh số bán hàng trong ngành và cần phải thêm ghi chú: Nếu bạn xem kỹ, ba hình ảnh vào tháng 8 năm nay đều thấp hơn so với tháng 8 năm ngoái. Đây cũng là điểm khởi đầu khiến ông chủ nổi giận.

(Câu hỏi này phức tạp, hãy suy nghĩ một phút)

Đầu tiên, sau khi chẩn đoán câu hỏi 4, chúng ta có thể rút ra kết luận sơ bộ: tỷ lệ chuyển đổi tiếp tục giảm + doanh số bán hàng đang giảm = thị trường cần tìm cách cải thiện. Tuy nhiên, chúng ta vẫn chưa thể kết luận được liệu có phải do việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng trên thị trường chưa được thực hiện tốt hay do lượng khách hàng tiềm năng bán hàng chưa đủ cao (không có dữ liệu về phần bán hàng). Lúc này, chúng ta có thể nhìn lại xu hướng chung.

Những sinh viên tinh mắt đã nhận ra ngay: trong ba bức tranh, các dấu hiệu thị trường và lệnh đều giống hệt nhau. Sự khác biệt nằm ở khả năng chuyển đổi khách hàng tiềm năng.

• Các mối quan hệ bán hàng thường tan biến nhanh hơn các mối quan hệ tiếp thị!
• Lượng khách hàng tiềm năng tăng đột biến, nhưng lượng khách hàng tiềm năng trên thị trường lại giảm

Kết hợp với kết luận của câu hỏi 4, có thể dễ dàng đưa ra suy luận ở đây:

Trong tình huống A, nếu đội ngũ bán hàng không xử lý được cả khách hàng tiềm năng của mình và khách hàng tiềm năng trên thị trường, và tất cả đều thất bại, thì thực sự không có cách nào để xoay chuyển tình hình. Vào thời điểm này, thị trường cần có thêm sự hỗ trợ về mặt chính sách.

Trong trường hợp B, đội ngũ bán hàng rõ ràng thiên vị một số người và bỏ bê những người khác. Họ rõ ràng có khả năng làm việc, nhưng họ cố tình để mất những khách hàng tiềm năng trên thị trường và để chúng thất bại. Có xung đột lợi ích giữa các phòng ban hay có vấn đề gì do đội ngũ bán hàng quá mạnh để có thể quản lý không? Cả hai đều có thể! Vậy câu trả lời cho câu hỏi này là A, B

Lưu ý rằng nhiều học sinh đưa dữ liệu của Câu hỏi 5 vào đầu bài. Tuy nhiên, do thiếu dữ liệu nên không thể phân tích sâu về phần bán hàng. Điều này dẫn cuộc thảo luận vào một cuộc khẩu chiến không hồi kết: "Bạn không thể quảng cáo! Bạn không thể bán hàng!" Trong hoàn cảnh hiện tại, chúng tôi cố gắng hết sức để sử dụng dữ liệu chính xác, trước tiên đưa ra một số kết luận, sau đó quay lại xử lý dữ liệu không chính xác, để cuộc thảo luận có thể dần đi sâu hơn.

Mặc dù lượng dữ liệu vẫn như vậy, nhưng có thể tạo ra những hiệu ứng khác nhau bằng cách hiển thị dữ liệu theo những thứ tự khác nhau. Bạn có thể thưởng thức hương vị của nó.

Tất nhiên, dữ liệu có thể được làm giàu. Nó chỉ đòi hỏi mọi người cùng làm việc với nhau.

Quá trình làm giàu dữ liệu của B2B là quá trình quản lý từ việc chiếm đất đến canh tác thâm canh, từ việc dựa vào quà tặng bán hàng, hoa hồng, tiệm mát-xa chân đến các dịch vụ chính thức, tuân thủ và chuyên nghiệp. Người hưởng lợi sẽ là chủ sở hữu công ty.

Một số sinh viên có thể tò mò: Khi những người khác nói về phân tích người dùng, họ luôn vẽ một bức tranh với các nhãn dày đặc, sau đó chia nó thành nhiều chiều khác nhau. Tại sao khi phân tích, thầy Trần luôn nhấn mạnh rằng dữ liệu không đủ hoặc quá giả, còn họ thì cứ đổ lỗi cho nhau?

Trả lời: Vì anh ấy giỏi nhảy múa với áo dài tay và giỏi kinh doanh kiếm được nhiều tiền. Mọi người đều biết rằng càng có nhiều dữ liệu thì việc phân tích càng dễ dàng hơn, nhưng thực tế lại rất hỗn loạn. Bởi vì dữ liệu không phải tự nhiên mà có mà được hệ thống thu thập và nhân viên bán hàng và dịch vụ khách hàng điền thủ công. Đặc biệt trong ngành B2B, nơi có nhiều quy trình, số lượng lớn liên quan và các mối quan hệ phức tạp, có rất nhiều hoạt động xám hoặc thậm chí là hoạt động đen. Mong đợi mọi thứ sẽ diễn ra suôn sẻ ngay từ đầu là tự lừa dối chính mình.

Ngoài ra còn có một số trường hợp luôn liên quan đến BAT. Nhưng trên thực tế, chỉ có một số ít công ty có sức mạnh về vốn, nguồn dữ liệu, nhân tài dữ liệu và hiệu suất độc quyền nền tảng có thể so sánh với BAT. Hầu hết các công ty đều may mắn tồn tại và phát triển, vì vậy họ phải cố gắng hết sức và sử dụng mọi biện pháp. Người ta thường hy sinh cơ sở hạ tầng để tăng trưởng, chứ chưa nói đến việc hy sinh một phần dữ liệu. Kịch bản thực tế là xây dựng một tòa nhà trên bùn, tất nhiên đòi hỏi các kiến ​​trúc sư phải suy nghĩ cẩn thận hơn để đạt được một số kết quả.

Tất nhiên, nếu môi trường cải thiện một chút, chúng ta có thể phân tích tốt hơn. Ví dụ, trong trường hợp này, nếu bộ phận tiếp thị có thể cung cấp thêm một vài thẻ người dùng và sản phẩm có thể tính các chức năng demo thì quá trình phân tích tiếp theo sẽ khác.