这个B2B从业者数据分析神器，90%人还不知道！

很不可或缺，因为生产成本是很不可或缺的一环，只要生产成本够偏高，是有可能把特性上缺失显露从前的，这样亦会欺骗后续确实。

如果零售商轻微对特性点有挑剔、愤怒、则无需重点非常高度重视。

如果同一个产业零售商多次明确指出愤怒，则要提交给的产品想到优化。

生产成本称赞，和市场生产成本、对手生产成本，我方买断、零售商经费四方面有关。其之中市场生产成本是可以正因如此监控的。

对手生产成本、零售商经费，只能销售额医务人员剩，把搜罗到的资讯呈报。从而综合确实：零售商前提是因为我方报偏高等价才放弃的。

这样，在销售额每个阶段，逐步补充决定性ID，就能勾画出完整的零售商ID。从而了解到：零售商顾虑我们的无论如何主因。

四、综合量化

首先划分联系同型零售商。联系同型零售商其本质上是靠联系在运作，其称赞、定购习惯上对其他零售商没啥参考意义。联系断了不能，才是决定性！

其次，划分超偏高等价零售商。超偏高等价批次本身就资本极偏高，且零售商第一次就超偏高等价定购，后续我方不想提等价，很有可能丫就另有流了。这一类批次仅适合去库存/冲业绩适用，无需控制这两项。

剩下的极其正常的零售商里，可以想到深入量化，非常高度重视：

零售商产业（前提我方占优势产业） 零售商对的产品/的产品称赞（前提有正反馈，有正反馈最好） 零售商放弃的生产成本（只要不是地板等价，就有进一步操作空间） 零售商自身这两项、走回势（前提有潜力扩充合作）

这样均是由量化逻辑，能很直观见到零售商状态，从而为解释：为啥零售商另有流，找到思中华路。也能为运营找到非常多战术（如下绘出）：

五、之中标后复购量化

对复购量化，也要建构零售商ID，在零售商另有流之前，提前感知几率，比如：

对联系同型零售商，如果零售商组织架构修改，联系抹杀，则第一时间顾虑适时，不然反观零售商只是每天晚上的公事。 对于铁矿石/提炼用电，可以根据零售商定购量VS零售商该公司木石，可知预计适用短周期。主动出现异常销售额知悉复购批次。 对于saas同型的产品，则只能非常高度重视零售商适用可能亦会，登录ID，适用不间断等统计数据。如果零售商根本就没用起来，那另有流也是每天晚上的公事。

这些只能建构销售额拜访统计数据由此可知展量化，所以即使是复购量化，依然是：向工序要统计数据。

六、小结

以上量化反复，统计数据量化师不想到，toB的销售额们也亦会自己默默在焦虑想到。如果真的不想深入量化，把控反复，靠的是因特网伎俩，把藏在终点站下的统计数据移到到终点站上，在增强劲零售商尽情的同时，让其总部掌握非常多的资讯。

就像淘宝网改造习惯上零售一样，即使由此可知门店也不制约终点站上定购。至于习惯上制造大企业销售额们一手遮天，saas大企业“赚钱啥不吃啥”自己都不用系统对，那就是另一个议题了。

#专栏作家#

接地气的陈老师，新浪公众号：接地气法政学堂，人人都是的产品副经理专栏作家。资深听取主管，在该网站，国际金融，快消，零售，非常轻，护肤等15个产业有丰富多彩统计数据无关成果。

题绘出来自 Unsplash，基于CC0贸易协定。

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