作者介绍

@西索

知乎：郑小柒是西索啊

资深数据分析专家

故事很多，余生慢慢分享

“数据人创作者联盟” 成员

对于to B的公司，要不要做企业画像? 如何做企业画像?C端的分析案例一搜一箩筐，但是B端的案例是真的少。

老实说，数据就是一团浆糊，越搅越糊，至今还没怎么真正把数据的价值和意义搞懂，每天一个踩坑知识点，过山车一样的刺激，懂的人自然懂。

本文作者把过去在B端里面的分析场景整理出来进行分享，一方面给过去这十年做一个简单的复盘，另一方面也看看能不能得到一些共鸣，产生新的idea。

做数据，欲速而不达，慢就是快，需要稳扎稳打把脉络理清楚，后面在应用的时候就会清晰很多。

01.

B端的数据，得看的远管的宽，才显专业

在B端做分析，时刻记牢的几个关键要素：“营收”、“影响”、“知名度”。

首先必须是“营收”，区别于C端消费，B端的决策周期长，从触达到产生订单之间的过程很难做归因，对数据而言，获取线索比直接谈交易规模增长更重要；

然后才是“专业”，需要对生意、行业、企业经营、业务（市场、营销、供应链仓储物流、商品、运营、客服、研发）上的概念有比较全面的了解，否则很难和业务保持在同一个沟通层面，很容易被评价为不懂业务；

再后就是“方法”，在B端如果能往外延伸触达到客户，所接触到的对象非富即贵，不是老板就是高官，不同的场合下用的“道”、“术”、“器”都进行区别，变则通，见人说人话，见鬼说鬼话；

1、 这些B端业务上的一些核心业务指标，老板们都喜欢看

合同金额、付费用户数、付费转化率、用户客单价、用户流失率、商机线索量、市场占有率；

2、 这些B端业务上的一些主要分析场景，领导们都喜欢听

1) 面向市场的竞品分析，帮助营销找线索，竞品的主要客户群体、竞品的客户群体特征（区域特征、行业特征）、竞品客户群体的财务情况、目标客户的背景、目标客户的喜好；

2) 面向客户的运营分析，帮助客户找它的经营问题也是平台的切入点，客户的整体市场规模、主要客源渠道分布、主打产品的地域差异、潜在的市场机会；

3) 面向产品的用研分析，帮助产品快速定位提升优化体验，产品使用过程中的埋点行为分析、用户获取留存和流失、核心业务链路的使用情况监控；

4) 面向管理的经营分析，帮助管理层更好的了解业务线现状，从财务分析的视角研究业务上的商业数据模型、多业务视角下的业务分析报告、新增市场新增产品新增用户研究；

5) 面向质量的问题分析，帮助所有人认清客观的事实，从客服角度触发，把用户的诉求、投诉、建议、反馈等信息和业务数据串联起来，从用户视角去剖析产品、业务环节的质量问题。

3、 这些B端业务上的一些主要算法场景，同事们都喜欢吹

1）基于标签的推荐算法，需要根据标签、用户偏好、商品信息建立混淆矩阵，召回商品集合，生成差异化的规则和策略；

2）基于商品的类目预测，需要从商品的类目、品牌、型号、规格、属性等信息，建立分类模型；

3）基于交易的趋势预测，需要从市场大盘、行业趋势、单品交易等维度，建立预测模型；

4）基于市场的供需模型，需要从供需双方的频次、需求量、供给量等层面，建立供需模型；

5）基于用户的漏斗分析，需要从渠道来源、访问、页面浏览、模块点击、加购收藏、点击支付等链路，建立漏斗模型；

6）基于运营的画像分类，需要从用户、商品、交易、行为、风控、市场等粒度下，对用户建立标签；基于路径的最优模型，需要对地理位置、行车路线、配送路线、仓库建设等场景，建立基于时间、空间的最优模型；