ビジネスアナリティクスの分野において、B2B業界は、その独特なビジネスモデルと複雑性から、データ分析に対する要求が極めて高いといえます。B2Cビジネスと比較して、B2Bビジネスでは意思決定プロセスが長くなり、顧客価値も大きく、個々の取引が企業に大きな影響を与える可能性があります。この記事では、B2B業界におけるデータ分析アプローチを詳細に解説し、読者が体系的なB2Bデータ分析フレームワークを構築できるよう支援します。

当社の知識共有プラットフォームには1,000件以上の質問が寄せられていますが、「B2B分析はどのように実施すればよいですか？」は、頻繁に寄せられる質問の一つです。オンライン小売業のEコマースは数え切れないほどありますが、これらはすべてB2Cビジネスです。もちろん、B2BとB2Cの違いさえ理解せず、「データがおかしいのですが、どう分析すればいいのでしょうか？」と疑問に思う学生もいます。本日は、体系的な回答をご提供します。

01 B2BとB2Cの直感的な違い

典型的な B2C シナリオ:

シャオミンはミルクティーが飲みたかったので、ミルクティーのお店に行きました。

シャオミン：ミルクティーは一杯いくらですか？

店員：15元

シャオミン：わかった。買ってあげる。

シャオミンはQRコードをスキャンして支払いました。

シャオミン：すごくおいしい！もう一杯買うわ！

B2C アプローチを B2B に適用すると、次のようになります。

シャオミンはミルクティーのお店を開きたいと思い、ミルクティーのお店の入り口まで歩いて行きました。

シャオミン：ミルクティーショップを丸々私に売ったらいくらかかりますか？

ボス：50万

シャオミン：よし、一つ買おう。

シャオミンは紙幣の入った袋をボスの顔に投げつけた。

シャオミン：このお店は素晴らしいですね、あと2つ買います！

シャオミンはまた紙幣の入った袋を投げ捨てた...

面白いと思いませんか？実際のB2Bのシナリオは次のようになります。

シャオミンさんは35歳までプログラマーとして働いていたが、年齢が高すぎるとみなされて解雇された。

仕事を探そうと考えていますが、どこにでもチャンスがあることに気づきました。

「35歳未満限定」

私たちは何をすべきでしょうか?

フランチャイズのミルクティーショップを開店すれば、簡単に自分のボスになって月に何百万ドルも稼げるという広告を見つけました。

それから：

何度も熟考し、慎重に検討し、5日間の計画を立てた後...

フランチャイズ店に連絡して、5日間無意味なことがありました。

その後、彼らは別のフランチャイズ店に連絡を取り、5日間にわたって無意味な話を続けました。

彼らは他のフランチャイズ店に2度連絡を取り、5日間にわたって無意味な話を続けました。

友人と5日間お酒を飲みながら串焼きを食べながら語り合う

Zhihuに投稿して5日間コメントを読んでください。

彼は妻に金をせびり、口論の末、5日間ひざまずいた。

親にお金をせびったり、癇癪を起こしたり、5日間にわたって心から話し合ったりしました。

「私は一生に一度立ち上がる！」

5日間の轟音

...

たった一袋のお金をかき集めるためだけに、シャオミンは人生の浮き沈みを経験し、数え切れないほどの変化に心を痛めてきた。それには、フランチャイズ展開、改装、採用、顧客獲得、売上、経営不振、絶望的な苦境、破産、月収5万ポンドを約束する21日間のゼロファウンデーション・フロントエンド研修コースへの参加、そして失業といった経験さえ含まれていない。

ミルクティーを買うのはとても簡単です。いつでも好きな時に買えるのです！B2BビジネスとB2Cビジネスの明らかな違いは、金額の多さ、プロセスの長さ、そして意思決定の数々です。（この物語は完全にフィクションです。実際の出来事との類似点は単なる偶然であり、多くの公的な場で蔓延する不安を反映しています。）

02 B2Bのビジネス特性

B2B ビジネスは、主に 3 つの点で B2C ビジネスと異なります。

1. 個人のニーズに応える vs. ビジネス目標に応える

B2Cビジネスは、主に日用品を中心とした個人消費者のニーズに応えることがほとんどです。例えば、牛乳を購入する際、個人が考慮すべきことは「美味しいかどうか」だけです。

B2Bビジネスは、企業の事業目標達成に貢献します。例えば、牛乳を購入する場合を考えてみましょう。牛乳を原料として使う場合、「作った乳製品を販売して利益を得られるか」が検討事項です。従業員が飲む場合、「従業員は気に入ってくれるだろうか？クレームは出ないだろうか？」が検討事項です。

これがB2BとB2Cの最も根本的な違いです。B2Cビジネスを理解するには、しばしば自分が消費者の立場に立って、そのプロセスを実際に体験することになります。しかし、B2Bビジネスを理解するには、自分が消費者の立場に立つのではなく、事業主の視点から考える必要があります。そうしないと、「タピオカ専門店を買うために大金を背負う」という、とんでもないシナリオに陥ってしまいます。

2. 単純な意思決定と複雑な意思決定

B2Cは個人消費を扱うため、意思決定者が責任を負います。しかし、B2Bは全く異なり、多数の意思決定者が関与します。

牛乳を仕入れるには、入札、財務、物流、倉庫管理といったプロセスを経て、様々なレベルの経営陣の承認を得る必要があります。小規模な企業であればまだしも、大企業では、たった一つのステップでも省略すれば、すぐに監査の対象になります…。

3. 代金引換 vs. アフターサービス

B2Cは個人消費を目的とした取引であり、金銭と物品の直接交換が行われます。一方、B2Bははるかに複雑であることが多く、契約の締結は最初のステップに過ぎません。その後の支払いには、初期支払い、中間支払い、最終支払いなど、様々な面倒な手続きが伴います。

先ほど挙げた牛乳の購入例は最もシンプルな例です。陳さんのようにソフトウェア開発サービス業界に携わっている方であれば、契約締結から納品までの長いプロセスを想像できるでしょう（下図参照）。

4. リピート購入とパートナー

B2Cは個人消費を扱います。人々は安く物を買い、価格を気にしません。例えば、牛乳を買って味が気に入らなかったとしても、次回はブランドを変えれば良いのです。企業にとっては、顧客が今日帰ってきても、明日は割引を持って戻ってくるかもしれません。

しかし、B2Bは全く異なります。年間契約の協力契約を結んだ場合、顧客を失うと1年間何も得られなくなります。3～5年の長期契約を結んだ顧客を失うと、3～5年間は連絡が取れなくなる可能性があります。逆に、顧客が業界のリーダー企業であれば、一度顧客を獲得できれば、業界の受注のかなりの部分を獲得できる可能性があります。これがB2Bの仕組み、つまり勝者総取り市場の仕組みです。

したがって、類推が必要です。B2Bビジネスは、住宅リフォームなどのB2Cビジネスと比較することができます。どちらも、多額の購入、長い意思決定プロセス、複雑な意思決定メカニズム、初期費用と最終費用の支払い、長期にわたる納品プロセス、そして購入完了後のクロージングの必要性（ただし、多数の大口顧客へのマーケティングも反映されています）を伴います。

チェン先生は、B2B分析を行う際には、ビジネスの詳細をより深く理解することに多くの時間を費やすことを強く推奨しています。これは、多くのビジネスプロセスが顧客のニーズに合わせて変化し、カスタマイズされるためです。例えば、教育には適していても、実際の業務には適さない場合もあります。

03 B2Bの基本分析フレームワーク

あらゆるデータ分析は、「いくら」「何を」「なぜ」「何が起こるか」「どのように」という5つの重要な質問を中心に展開されます。B2B分析も例外ではありません。しかし、B2B分析では「いくら」という質問に重点が置かれる傾向があります。

まず、B2B 調達自体には、特に複雑な顧客組織構造、意思決定プロセス、ワークフローが含まれており、追加の情報が必要になります。

第二に、顧客一人ひとりは非常に価値があり、失った場合の影響は甚大です。何度も試行錯誤する余地はなく、すべての顧客を獲得するために多大な努力を払う必要があります。

第三に、顧客は頻繁に購入を行うわけではなく、一度関係が構築されると変化させることは困難です。そのため、B2Cのように顧客情報を徐々に収集したり、テストを実施して顧客ニーズを把握したりできるのとは異なり、RFMデータを用いて365日間（F=1）の将来（Rが最大）を予測することはできません。

B2Bでは、精密な攻撃、つまり一撃で決定的な一撃が求められます。具体的かつ詳細な要件は、以下の3つの要素に分けられます。

1. 顧客プロフィール

図をご覧ください。B2B顧客プロファイルは、顧客企業の強み、ニーズの規模、プロセスの長さ、交渉相手といった側面に重点を置いています。B2Cとは異なり、B2B顧客プロファイルは収集が容易です。こうした情報は、顧客訪問、企業の年次報告書、業界ニュース、関連企業への紹介などを通じて得られることが多いです。

特に現場の営業担当者は、このことをよく理解しています（会社に伝えるかどうかは別問題です）。「個人情報の盗難」といった問題を心配する必要は全くありません。

ユーザープロファイリングの活用方法も異なります。B2Cでは必需品を販売することが多く、ユーザーには確実にニーズがあります。問題は、どのブランド、どのSKU、そしてどの価格帯で需要があるかということです。したがって、B2Cユーザープロファイリングの本質は、特定の商品に対する反応率の高いユーザーを絞り込むことです。

B2B顧客にニーズがなければ、ビジネスは成り立ちません。B2B顧客のニーズをどのように判断するのでしょうか？

まず、お客様の事業状況、企業規模、そして事業の発展動向に基づいて判断します。例えば、原材料を調達する場合、発注量は売上高に正比例します。同様に、ソフトウェアを販売する場合、売上高が数千万の企業にはERPシステムが必要ないかもしれませんが、数億の企業には必要となるでしょう。次に、お客様と弊社との関係性に基づいて判断します。B2B分野では、グレーゾーンの慣行が多く存在し、これは非常に一般的です。

2. プロセスをフォローアップする

B2B調達リクエストが発行されると、カウントダウンフェーズに入ることに注意することが重要です。クライアントはサプライヤーの選定に無期限に時間を費やすわけではありません。リクエストの提出期間が長ければ長いほど、より多くのサプライヤーと出会うことになり、取引が成立する可能性が高まり、より具体的な選別が可能になります。したがって、セールスリードを受け取ったら、現在のタイムフレームを把握し、すぐにフォローアップすることが重要です。

セールスリードのフォローアッププロセスは複雑です。2段階以上のプロセスでは、ファネル分析が活用できます。B2Bのプリセールス段階においても、フォローアップの基本的なアプローチはファネル分析です。フォローアッププロセスの核となるのは契約締結です。そのため、単一のリードの場合、フォローアップがどの段階まで進んでいるか、そしてその具体的な失敗理由に焦点を当てることが重要です（下図参照）。

多数のリードが存在する場合、それらを分類し、地域、業界、企業、リードソースごとに契約率と契約額を分析する必要があります。これにより、ターゲットを絞ったプランニングが可能になり、ターゲットとする地域や企業タイプを特定し、業界内の契約パターンの変化を分析することで課題を発見することができます（下図参照）。

3. アフターサービス

図をご覧ください。B2Bのアフターセールスプロセスも段階的に構築されていますが、ファネル分析は用いません。これは、アフターセールスフェーズでは原則として未払いは許されないからです！たとえ経済的破綻を招いたとしても、必ずお金を取り戻さなければなりません！そのため、B2Bのアフターセールスプロセス分析は、リスクの特定、問題の予測、進捗状況のモニタリングに重点を置いています。

03 B2B分析の難しさ

課題 1: 顧客情報の収集と整理が不十分。

顧客情報は会社名と電話番号のみで、電話に出た担当者でさえ役職を知らなかった。その他の会社情報も不明瞭だった。最悪なことに、顧客情報の出所と入手時期も不明だった。顧客は既に問い合わせを終了していたにもかかわらず、愚かにも問い合わせを繰り返す…。当然ながら、結果は悲惨なものとなり、データ分析は不可能となった。

課題 2: フォローアップ プロセスのためのデータ収集と組織化が不足しています。

よくあるシナリオは2つあります。1つは、営業担当者が単に記録を残すのが面倒くさがりな場合です。いつフォローアップすべきか、誰にフォローアップすべきか、フィードバックはどうだったか、次回のフォローアップで何を行うかなど、何も把握していないのです。もう1つは、営業担当者が検査に合格するためにフォローアップを急いでいる場合です。3日以内に顧客に電話をかける必要がある場合、3日目に終わらせようと急ぎます。フォームに記入する必要がある場合、月末検査の前日に記入しようと急ぎます。最終的に提出されるデータはすべてゴミです。

課題 3: アフターサービスに関するデータの収集と整理が不十分。

アフターセールススタッフは皆、配送で忙しく、データのフィードバックを提供する時間や意欲のある人は誰でしょうか?

はい、B2B分析における最大の課題はデータ不足です。全くデータがありません。契約締結時からの基本データのみを記録し、そのわずかなデータがあればあらゆる問題を分析できると当然のように思い込んでいます。

他の部門に協力を依頼する場合、彼らにはさまざまな理由があります。

• 営業マン：私が開拓した顧客は私のリソースです！なぜ会社に引き渡さなければならないのですか？
• 市場: すべての情報が入手可能であれば、顧客獲得の取り組みがすべて無駄だったことが明らかになるのではないでしょうか。
• アフターサービス：もう疲れ果てて、埃まみれです。商品を届けることとノルマを達成すること、どちらが大切なのでしょうか？

本質的に、この問題はB2Bビジネス管理の不備に起因しています。B2Bプロセスは複雑で、多くの詳細事項が絡むため、多大な人的関与が必要になります。そして、この人的関与が、管理強化が必要な領域を数多く生み出します。

過去20年間の急速な経済成長の中で、多くの企業は健全なプロセスを確立できず、無知を個性と勘違いし、様々な不正行為を正当と見なすことさえありました。その結果、2024年時点でもB2Bビジネス管理は未だに未熟な段階にあり、当然のことながら信頼できるデータや効果的な分析が欠如していました。

もちろん、責任の一部は初心者のデータアナリストにもあります。彼らの言い訳はこうです。「RFMモデルとK平均法クラスタリングを使ったオンラインチュートリアルを見たんだけど、そうだったっけ？契約金額と顧客名を入力するだけでクラスタリングできるんだけど…え？どうしてこんなに結果が変なの？グループに専門家はいるの？B2B業界の専門家はいるの？B2B業界で、K平均法クラスタリングで最も権威があり、科学的で、合理的なクラスタ数は4？それとも6？至急！オンラインで待機中！支払い済み！」

—具体的な業務プロセスを考慮せず、インターネット上の一般的で権威のある慣例を毎日そのままコピーするだけでは、それが実際に会社の状況に適合するかどうかは奇跡です。

04 結論

上記はB2B分析の基本的なアプローチの概要です。B2B自体は非常に広範なカテゴリーであることにご留意ください。

以下の次元に基づいて、さらに多くのタイプをさらに細分化できます。

• 製品の特徴: 原材料の販売、製品の販売、サービスの販売...
• 販売モデル: 営業チーム、電話、プラットフォーム...
• 業界特性: 建設、金融、ハードウェア、消耗品、ソフトウェア...

これらの異なるタイプごとに、具体的なシナリオは大きく異なります。1つの記事ですべてを網羅することは不可能です。

まず、この2つの考え方の違いを理解していただくために、簡単に説明させていただきます。ご興味があれば、後ほど詳細をお伝えします。