B2B業界では、データが不足している場合、どのように分析を実施すればよいでしょうか?

B2B ビジネスの世界では、データ分析はパフォーマンスの向上を促進するための重要なツールですが、多くの企業がデータ不足に悩まされています。この記事では、データが不十分な場合に、既存のリソースを賢く活用して効果的な分析を行う方法について詳しく説明します。

多くの学生が、自分の会社にデータが全くないと不満を言っていますが、どのように分析すればいいのでしょうか?このとき、私たちは次の 8 つの言葉を覚えておく必要があります。

したがって、B2B 分析を行うための最初のステップは、文句を言うのをやめて、保有するデータを慎重に整理することです。家族の経済状況がどんなに悪くても、ここから始めなければなりません。

覚えておいてください。少なくとも 3 種類のデータがあります: 契約書 + 営業担当者の給与 + 営業担当者の履歴書。これら 3 つのことから、すでに多くの情報が明らかになります。

• 契約: 顧客名、業種、契約金額、購入製品、使用状況（一部は後から監視可能）
• 営業スタッフの給与一覧: どの地域のどのチームの営業スタッフが契約締結に優れているか?それは安定か、それとも運か？
• セールスマンの履歴書：実務経験があるか、自分のリソースがあるか、年齢、勤務時間

それで、何か感じますか？前回のシナリオを分析してみましょう。

シーンの復元:
SaaS 企業の営業チームは、CRM ソフトウェアの機能が貧弱だと言って、その使用に抵抗していました。その結果、大量のデータを小さなノートに手作業で記録する必要があり、システム記録は重大な不完全さを伴い、記録があったとしてもランダムに記入されていました。パフォーマンスが低下した今、データアナリストは原因と対策を分析する必要があります。分析方法を尋ねます。
質問1（空欄を埋めてください）
Q: 上記の状況では、まず次のような情報を入手します。

（質問は複雑ですので、少し考えてみてください）

最初の導入に惑わされて、契約や給与計算に真っ先に飛び込んで抜け出せなくなった学生が何人いるでしょうか (そう、これが Chen 先生の「爆発的な指導」スタイルです)。冒頭のデータは少なくとも一部のデータを参照していることに注意してください。最も重要なデータはこれではなく、販売リードです。

セールスリードは、すべての B2B セールス分析の出発点です。出発点を把握することによってのみ、プロセス全体を理解することができます。したがって、ここで入力する必要があるのは、販売リードです。販売リードを探さずに最終注文データだけを見ると、ビジネスを失敗に導く可能性が高くなります（下の図を参照）。

セールスリードには、マーケティング部門によって提供されるものと、営業スタッフ自身によって開発されるものの 2 種類があります。マーケティング部門から提供された場合、関連データが豊富である可能性が高くなります（営業開発から提供された場合は、不完全/虚偽/会社にまったく提出されていない可能性が高くなります）。

したがって、B2B 診断の問題に遭遇した場合は、まず次の点を理解してください。

• セールスリードはどこから来るのでしょうか?
• フィールドとは何ですか?
• どこに文書化されていますか?
• 初回入場時間はありますか？
• 最初の割り当て/フォローアップの時間はありますか?

質問2（複数選択）
理解してみると、営業リードは、マーケティング部門から提供されたリード（保管時間と初回割り当て時間あり）と、営業自らが開拓したリード（保管時間あり、ただし適当に記入されており、真実ではない）の 2 つに分かれていることがわかります。次に、次の分析を行う必要があります。
A. すべての販売リードの分析
B. マーケティング部門の手がかり分析
C. 営業リード分析

（質問は複雑ですので、少し考えてみてください）

これは多くの学生が分析できない核心的なポイントであることに注意してください。 B2B の販売プロセスは長いため、ファネル分析手法を使用できると言われています。しかし、管理が混乱し、プロセス データが不足している場合、このファンネルは存在しません。最終的な契約データを保持しながらも、なぜその契約が締結されたのかわからないのは、もちろん謎です。したがって、ここではファネルを可能な限り復元する必要があります。多くのリンクが欠落している場合でも、それはまだ大まかなファネルです (下の図を参照)。

したがって、ここではBを選択します。セールスリードの数値的な質が低すぎるため、まず諦めます。計算できるものから始めて、計算できないもので終わります。この区別は単純に思えるかもしれませんが、実際には非常に重要です。 B2B業界では、問題が発生すると、市場、営業、製品が互いに非難し合う傾向があります（問題が既存ユーザーの更新率である場合、オペレーションも戦いに巻き込まれます）。

データアナリストとして、あらゆる批判に圧倒されず、客観的に問題を反映させることが非常に重要です。

質問3（複数選択）
分析の結果、マーケティング部門から提供された手がかりは、顧客ラベルがなく、非常に感動的なものであり、分類できないことがわかりました。全体のリード/注文のみをカウントできます。現在の統計：リード数と注文コンバージョン率の傾向は下図の通りです。質問：マーケティング部門の業務に問題はありますか？ ? ?
A. はい
B. いいえ

（質問は複雑ですので、少し考えてみてください）

過去 3 か月間に株価が下落していたというだけで問題があると答えた学生はどれくらいいたでしょうか。

減少は季節的な傾向である可能性があることに注意してください。提供されたデータから判断すると、6月、7月、8月の注文コンバージョン率は昨年と同じでしたが、獲得したリード数は大幅に増加しており、少なくとも満足のいくパフォーマンスです。指標には量（リード数）と質（コンバージョン率）の 2 つがあるため、指標の変化を追跡する際にはマトリックス方式（以下を参照）を使用できます。これにより、市場の仕事の品質をより適切に判断できるようになります。

問題があれば指摘してください。問題がなければ解決してください。

B2B 販売プロセスが長いことを考慮すると、注文コンバージョン率は暦月ではなくライフサイクルに基づいて計算する必要があることに注意してください。

質問4（複数選択）
分析の結果、マーケティング部門が提供した手がかりとリード数、取引率の傾向は下図のようになり、マーケティングと営業の間で確執が生じ始めました。市場は言う：あなたは売れないだろう！販売員は言いました。「あなたは押し方を知らないんです！」質問: 誰の言うことを聞きますか? ?
A. 市場
B. 販売
C. 聞かない

（質問は複雑ですので、少し考えてみてください）

上記のマトリックス法を学習した後、ここに問題があることがわかります。

問題は、誰のせいなのかということです。

これは、B2B セールスにおけるもう 1 つの永遠の問題です。マーケティング担当者がプロモーション方法を知らないのか、それとも営業担当者が販売方法を知らないのか、ということです。特に、今回のケースのように経営が混乱し、プロセスデータが区別できない企業では、議論は結局、より強い拳を持つ者が最終決定権を持つという結果に終わることが多い。

実際、判断する方法は非常にシンプルです。集団的な失敗は市場のせいであり、不均一な業績は売上のせいです。

これは厳密に原因を追及するものではなく、問題解決の観点から考えるものであることに留意してください。

すべての販売コンバージョン率が全体的に失敗した場合、販売側ではベンチマークを設定し、経験を見つけ、それを広く再現することによって問題を解決する方法がないため、市場が行動を起こさなければなりません。品質にばらつきがあるということは、営業に有能な人材がいるということです。では、彼らの経験から学んで、ただ食べ物を乞うてみてはいかがでしょうか?

したがって、この質問の答えは C です。誰の言うことも聞かず、データだけを見てください。

下の図のように、販売実績を確認することができます。過去 3 か月間の変化にこれら 2 つの傾向が見られる場合、その帰属はまったく異なります。

質問5（空欄を埋めてください）
分析後、カスタマー サービス リード データが 4 番目の質問のような傾向を示し、全体として失敗であると仮定します。セールスリード＋マーケットリードから受注までの傾向は以下のとおりです。空欄を埋めてください。
この数字は業界市場の増加の必要性を表しています
この写真は業界の売上高に関するもので、注釈を付け加える必要があります。よく見ると、今年 8 月の 3 枚の写真は昨年 8 月のものよりも低くなっています。これも上司が怒る出発点です。

（質問は複雑ですので、少し考えてみてください）

まず、質問 4 の診断後、予備的な結論を導き出すことができます。コンバージョン率は引き続き低下しており、売上は全体的に低迷しているため、市場は改善方法を見つける必要があります。しかし、市場リードがうまくいっていないだけなのか、それとも販売リードが十分ではないのか（販売部分のデータがない）はまだ結論づけることができません。今回は、全体的な傾向を振り返ってみます。

鋭い観察力を持つ学生たちは一目で気づきました。3枚の写真では、市場のヒントと注文がまったく同じでした。違いは、セールスリードの変換です。

• セールスリードはマーケティングリードよりも早く消えてしまいます。
• 販売リードは急増したが、市場リードは低迷

質問 4 の結論と組み合わせると、ここでの推論は簡単です。

状況 A では、営業チームが自社のリードと市場のリードの両方を処理できず、すべてが失敗した場合、状況を好転させる方法はまったくありません。現時点では、市場にはさらなる政策支援が必要だ。

ケース B では、営業チームは明らかに一部の顧客に偏りがあり、他の顧客を無視しています。彼らにはその仕事を遂行する能力が明らかにあるのに、意図的に市場のリードを手放し、失敗させているのです。部門間で利益相反があるのでしょうか、それとも営業チームが強力すぎて管理できないという問題があるのでしょうか?どちらも可能です！この質問の答えはA、Bです

多くの学生が質問 5 のデータを最初に置いていることに注意してください。しかし、データが欠落していたため、販売部分の詳細な分析はできませんでした。これにより、議論は終わりのない言葉の戦いへと発展します。「宣伝できない！販売できない！」現状では、正確なデータを使用し、まず結論を導き出し、その後、不正確なデータに対処して、議論が徐々に深まるように最善を尽くします。

データ量は同じでも、表示順序を変えることで異なる効果を生み出すことができます。風味を堪能できます。

もちろん、データを充実させることも可能です。全員が協力して取り組む必要があるだけです。

B2B のデータ拡充プロセスは、土地の収奪から集中的な耕作、販売ギフト、キックバック、フットマッサージ店への依存から、正式でコンプライアンスに準拠したプロフェッショナルなサービスへの管理プロセスです。受益者は会社の所有者となります。

学生の中には、次のような疑問を持つ人もいるかもしれません。他の人がユーザー分析について話すとき、彼らはいつも密集したラベルで図を描き、それをさまざまな次元に分割します。なぜ陳先生は分析をするときにいつもデータが不十分だとか偽物すぎると強調し、お互いを非難し続けるのでしょうか?

答え：彼は長袖で踊るのが上手で、たくさんのお金を使って商売をするのが上手だからです。データが増えると分析が容易になることは誰もが知っていますが、現実は混乱しています。データは空から降ってくるのではなく、システムによって収集され、営業マンやカスタマー サービス スタッフによって手動で入力されるからです。特に、プロセスが多く、金額が大きく、関係が複雑な B2B 業界では、グレー オペレーションやブラック オペレーションが多数存在します。最初からすべてがうまくいくと期待するのは、自分自身を欺くことです。

常に BAT が関係するケースもいくつかあります。しかし、実際には、資本力、データリソース、データ人材、プラットフォーム独占パフォーマンスにおいて BAT に匹敵する企業はわずかしかありません。ほとんどの企業は生き残り、成長できるかどうかは運次第なので、あらゆる手段を講じて最善を尽くさなければなりません。成長のためには、データだけでなくインフラストラクチャを犠牲にするのが一般的です。実際の作業シナリオは泥の中に建物を建てることであり、当然ながら、建築家は結果を出すためにもっと慎重に考える必要があります。

もちろん、環境が少し改善されれば、より良い分析が可能になります。例えば、この場合、マーケティング部門がユーザータグをいくつか追加でき、製品側がデモ機能をカウントできれば、その後の分析は違ってきます。