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很多同學呼喚想看實戰(zhàn)案例，今天它來了。全文硬核干貨，大家做好扶穩(wěn)慢慢看哦。

問題場景：某互聯(lián)網(wǎng)大廠TOB業(yè)務(wù)線，可以向平臺商家提供SaaS/Paas類服務(wù)，但苦于銷售水平不高，溝通話術(shù)質(zhì)量不佳，轉(zhuǎn)化率不足?，F(xiàn)計劃做話術(shù)培訓，提升客戶轉(zhuǎn)化率。

一、原始模型

最簡單的做法，定義話術(shù)A，話術(shù)B，倆版本。直接看轉(zhuǎn)化率，哪個高了用哪個就好了?。ㄈ缦聢D）

那么，這么做有啥問題不？

二、高級建筑

最簡單的做法，可能有幾層問題：

問題1：未考慮銷售本身的影響。有可能銷售本身能力強，所以才賣得好。因此，需要針對不同層級的銷售，比如S級、A級、B級、C級，單獨分析話術(shù)效果。

問題2：未考慮客戶的影響。有可能特定客戶就是容易成交，因此需要區(qū)分客戶等級，比如VIP1，VIP2，VIP3，分別看效果。

 問題3：未考慮話術(shù)實際影響大小。有可能有的客戶就是說啥都行，有的客戶不管說啥都沒用，只看價格。因此要做交叉測試，找到能受話術(shù)影響的客群（如下圖）。

最后，得到的結(jié)果可能如下圖，為每一類銷售，每一種客戶配置合理的話術(shù)，最大化產(chǎn)出。

三、第一層地基

問個簡單的問題:銷售的S\A\B\C級別是咋來的？

既然有分級，那么得有判定標準。

而構(gòu)建判斷標準本身，就是一個大工程

比如：

1、是否業(yè)績表現(xiàn)好的，就是好銷售？

2、意向、簽約、回款、復購，哪個方面能證明他是好銷售？

3、以上四個方面，每個都至少有數(shù)量和金額兩個指標……

4、如果選簽約和回款，兩個指標交叉就是一個矩陣，怎么定義好？（如下圖）

5、如果是三個指標呢？如果是四個指標呢？

以上所有問題，都有的一番糾結(jié)，才有產(chǎn)出。

現(xiàn)在簡化問題，假設(shè)就考察簽約金額。簽約金額高的就是好銷售，那么問題又來了：考察多長時間內(nèi)的表現(xiàn)？一加入時間維度，新的糾結(jié)又開始了，比如：

*考察1個月算不算數(shù)？3個月？半年？

*考察1個月，這個月好，下個月不好，到底算不算好？

*考察3個月，是考察總量，平均值，還是單月達標次數(shù)？

*考察6個月，穩(wěn)定性好，越來越好，先好后差的，要不要作區(qū)分？（如下圖）

以上所有問題的處理，都是為了得出一個簡單的業(yè)務(wù)員分級標簽。同樣的問題，在客戶那里也存在，一模一樣的糾結(jié)。

比如評定客戶等級：

1、考察哪些指標？

2、考察多長時間？

3、指標到什么水平算好？

4、考察期波動怎么處理？

5、在未簽約前要不要做預測？咋預？

6、要不要在簽約進度中修正預測？咋修正？

都分析清楚了，才能有準確的客戶評級，特別是售前評級。

正是因為以上工作太過糾結(jié)。所以衍生出3種常見的處理辦法：

1、從簡單到復雜：先做單指標分類，再慢慢加，迭代幾次。

2、先抓典型再總結(jié)：比如先讓業(yè)務(wù)方標注幾個正樣本，然后研究他們的特點。

3、從結(jié)果倒推：比如業(yè)務(wù)方KPI是簽約額，那為了達成這個目標，得做到多少。

每一種方法都有各自的工作辦法，這里先不一一展開。只是為了讓大家感受到：為了獲取一個準確的分類，需要勞民傷財?shù)拇罅抗ぷ鳎蝗荒憔椭荒茏鲎詈唵蔚?，充滿bug的模型。

然而，就算這樣，問題解決了嗎？

四、第二層地基

問：話術(shù)A 這個分類又是怎么來的？

實際上銷售賣東西很少只說一句話。特別是toB類銷售，前前后后得說很多東西。

這里至少有四個部分：

1、開場問候：開場寒暄，引入話題

2、產(chǎn)品介紹：主動介紹產(chǎn)品特點，優(yōu)勢，對客戶的好處

3、問題答疑：針對客戶的問題，解答客戶疑惑

4、促單話術(shù)：催著客戶趕緊下單

這里又衍生出來兩個問題：

第一， 這四個部分的話術(shù)如何分類，上標簽，加入到分析之中。

第二， 如何知道銷售說了什么。

針對問題一，話術(shù)本身如何打標簽，如何分類?？梢宰鲆韵聞幼鳎?/p>

1、產(chǎn)品介紹的版本

2、客戶問題點：功能、價格、體驗、案例、系統(tǒng)接口

3、促單的話術(shù)分類：按項目進度、按優(yōu)惠、按資源控制

總之，有了這些扎實的基礎(chǔ)工作，才能有最初的話術(shù)A這一個分類標簽。這是比較好處理的。問題二，更糾結(jié)。

五、第三層地基

針對問題二，核心在于：數(shù)據(jù)怎么采集。

1、如果有SCRM系統(tǒng)，那么交易流程可以系統(tǒng)化實現(xiàn)，可以一定程度補足數(shù)據(jù)，比如展示了哪些案例（產(chǎn)品介紹環(huán)節(jié)）調(diào)用了哪些資料（問答環(huán)節(jié)）查詢了哪些優(yōu)惠（促單環(huán)節(jié)）

2、如果沒有系統(tǒng)支持，那就只能從其他行為反推，比如銷售培訓，比如銷售策略，比如申請體驗demo類型、數(shù)量，比如申請的優(yōu)惠。

那么，又衍生出：

1、銷售培訓記錄，培訓類型標簽庫

2、銷售策略記錄，策略分類標簽庫

3、申請demo記錄，申請類型標簽庫

4、價格申請記錄，產(chǎn)品價格折扣標簽庫

沒有這些記錄和標簽，整個銷售過程處于失控狀態(tài)，一不知道干了什么，二關(guān)聯(lián)不到工作結(jié)果。根本無法深入分析。總之，一有記錄，二有標簽，這樣分析起來才得心應(yīng)手。

六、經(jīng)驗小結(jié)

如果孤立地看怎么找一個好的話術(shù)，似乎在地表建筑階段，就已經(jīng)做得很完美了?？蓪嶋H上，如果脫離了下層大量的地基建設(shè)。再華麗的地表建筑也蓋不起來。整個流程串起來，就是用一個龐大的體系，解決了一點點業(yè)務(wù)上問題。雖然工作量大，但是它真的有效（如下圖）

注意：這套體系搭建完了，可以起個很好聽的名字，比如CST模型（Customer Success Test），配合架構(gòu)圖聽起來也是很唬人的。

七、常見問題

為啥實際工作中很難做出有用的分析？本質(zhì)在于：缺少基建，脫離業(yè)務(wù)。

做數(shù)據(jù)的同學，過于指望統(tǒng)計學、算法本身，缺少基礎(chǔ)業(yè)務(wù)標簽建設(shè)，缺少受業(yè)務(wù)認可的標準結(jié)果，不會推動業(yè)務(wù)去改善流程，多收集數(shù)據(jù)。

做業(yè)務(wù)的同學，忽視流程對數(shù)據(jù)的影響，不重視流程規(guī)范與數(shù)據(jù)采集。以為數(shù)據(jù)是天上掉下來的，對數(shù)據(jù)建設(shè)漫不經(jīng)心，卻指望一個“來著頭騰阿公司的大神”一炮搞掂。

兩者一結(jié)合，就是盲人騎瞎馬。實際情況是：

• 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)沒有

• 業(yè)務(wù)標簽沒有

• 過程數(shù)據(jù)沒有

• 預測推斷沒有

就只會拿著交易結(jié)果做交叉，然后無腦輸出：

*甲行業(yè)話術(shù)A轉(zhuǎn)化率高14個點

*乙行業(yè)話術(shù)B轉(zhuǎn)化率高5個點

*……

當銷售部門來質(zhì)疑“到底是銷售本身不行、還是話術(shù)不行、還是產(chǎn)品不行、還是促銷力度不夠、還是外界因素？”的時候，一個問題都答不上來。最后只會顫顫巍巍地：“我們找?guī)讉€銷售調(diào)研下？？？”

八、場景擴展

有同學可能會說：銷售過程本身數(shù)字化難度大，如果是線上交易就容易了，每一步都有數(shù)據(jù)記錄呀。是滴，線上交易是有數(shù)據(jù)記錄，是能畫出轉(zhuǎn)化漏斗，可真遇到最后轉(zhuǎn)化率不高，咋分析？

• 要不要對推廣渠道評級？

• 要不要預估各渠道響應(yīng)率？

• 要不要對推廣內(nèi)容打標簽？

• 要不要對CTA動作打標簽？

• 要不要對轉(zhuǎn)化產(chǎn)品打標簽？

• 要不要對推送客群打標簽？

這些都是同樣的基礎(chǔ)建設(shè)。這些東西不做，遇到最終轉(zhuǎn)化率低，運營來質(zhì)疑：到底是渠道本身不行、還是文案不行、還是產(chǎn)品不行、還是促銷力度不夠、還是外界因素？

• 又是只會拿著渠道類型，客戶類型和轉(zhuǎn)化流程拉交叉表

• 又是只會叨叨：“因為第三步轉(zhuǎn)化率低了”。

• 又是顫顫巍巍的：“我們找個用戶調(diào)研下？”

所以呀，漏斗圖和漏斗分析是兩碼事。做漏斗圖容易，做漏斗分析，就得認認真真設(shè)計思路，做好基礎(chǔ)，排除雜糅因素。