toB和toC其业务，数据分析怎么做？

很多学长很疑惑：为什么我好好的资料统计分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是资料统计分析的解决办法场面不一样。不尽相同的解决办法场面，意味着资料这两项，统计分析命题，编码器具体内容都不一样，有些场面区别之大，以至于不熟悉的人完全上双手不了。

那到底有哪些场面呢？这内都有用简介一下。

首先，toB和toC业务部门是完全不尽相同便是场面。toC业务部门面对的是个人的衣食住行的需求，离我们的生活很近。偶尔我们把自己当好好顾客认知一下，就能解释toC业务部门是好好什么的。而toB业务部门则是服务企业采购经营，很多学长不可精确解释。

更为难的点是：toB类业务部门资料历史记录往往甚少。toB类本质上就是“讲生意”。讲生意，就需大量的比方说解决问题，得越大的顾客，要求得越多，得越不可深信顾客在一个APP内都捏两下就把几千万上亿的没钱拿起腰包。而很多toB企业的电子化程度很低，解决问题过程基本上都靠产品自己完成，造成过程资料严重缺陷。资料缺陷，自然环境造成资料统计高管难以统计分析出啥进去了。

其次，在toC业务部门内都，线上业务部门和比方说业务部门是便是有区别场面。

线上业务部门：APP、H5、小处理程序

比方说业务部门：超市、业务部门员、电话号码推销、转发

在2022年，大家对线上业务部门反而更为熟悉。每天点外卖，付没钱进去、看视频都深信双手机呢。对比方说业务部门反而生疏了，除了平常逛逛街，以外电话号码/转发推销都被人们终端相悖了。

线上业务部门与比方说业务部门的第二大区别在于资料量。比方说业务部门资料量甚少，很多时候，连基础的RFM统计分析都好好不了（因为不会用户ID），极少的比方说业务部门，是基于订单、工单、采购单等报税进行统计分析的，这一点让生活习惯了线上资料的学长们更为难受。不过比方说业务部门的统计分析，都有其成熟、固定的命题和散手，是可以通过学习掌握的。

最终，在一个企业内，根据工作流程不尽相同，统计分析的场面有明显区别，有用的可以可分：

1、内都边：必要面向用户的，激发收入，获取顾客的（产品、拓展、增长）

2、中台：对内都边起常规作用，偶尔性，提高重大损失的（品牌、促销、服务于、风控）

3、本该：支持内都边、中台工作，交付产品线/服务的（研发、采购、内部设计、自给自足、客服）

前中本该区别是更为大的：

内都边的统计分析大多可以用：人、货、场的命题来描述。因为必要激发收入，所以相对容易通过回收组成收入的这两项，来辨别出影响收入的或多或少，进而找出解决办法比如说。

中台的统计分析就繁复一些。因为是叠加在产品之上偶尔性，提高重大损失。所以各种或多或少相互交织，较易统计分析可信。

比如：

剔出“自然环境增长率”“季节转变”，才能碰到真正功效

间接双目的（比如广告片、小团体、具体内容）激发功效的命题剪裁

间接双目的（比如广告片、小团体、具体内容）激发功效的命题剪裁

这使得中台的资料统计分析，统计分析命题都很繁复，并且需多角度，多5台的次测试和对比，才能见效。

本该的统计分析则更为纠结。

一方面，本该的采购、自给自足、采购，受厂家、城市交通等在技术上管制，而会布有能力上限；

另一方面，本该的自给自足量又受到前端影响，需求预测不准，需求每一次转变，都让本该乱成一锅粥，统计分析也就会准。

所以，虽然本该也有类似于EOQ模型、分配与局域网模型这些科学算法，但是还是得混合内都边的独自看，该拍得脑袋还得拍得。

当然，如果和toC/toB、线上/比方说混合，能激发的场面就更为多了。比如都是离线上卖商品，平台电商（入驻天猫、抖音、tu；也等平台）兼营电商（自建APP并拓展）就是完全不尽相同两个场面。资料比如说，服务于方式，统计分析想法都不尽相同。

所以，想好好资料统计分析好好得深入，具体解决办法，具体统计分析这八个字是更为重要的。具体到一个业务部门场面内都，就容易讨论可信。如果只沉内层，光说：“资料统计分析就是好好对比”，谁跟谁比，比啥这两项，比出来区别又咋解释，懂，自然环境不可统计分析出好结果。

本文来自QQ公众号 “接地气京师大学堂”（ID：gh_ff21afe83da7），所写：接地气的陈老师，36氪经授权发布。

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