从数字上看：在 B2B 中，你不能总是将量化与质量结合起来
在理想情况下，所有 B2B 研究都会产生大量统计数据、图表，所有这些都指向明确的行动方向。公司领导会瞥见这些引人注目的数字，并立即批准战略调整。
但众所周知，幻想很少成为现实。
B2B 研究也是如此。许多 B2B 科技公司都愿意委托进行全面调查，以获得有关市场的结论性见解。不幸的是，鉴于 B2B 科技是一个相当小众的领域，通常很难获得合适的样本来得出数学上可靠的结论。
让我们来了解下开展
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技术定量研究所面临的些独特挑战
B2B 公司的市场研究与 B2C 截然不同。B2B交易更为复杂。CEB 的一项研究发现，平均每笔 B2B 交易需要 5.4 名买家正式批准，而 B2C 交易中涉及的买家通常要少得多。传统观点认为，明智的 B2B 交易需要大约五个人，因为这通常是一笔不小的开支。因此，与 B2C 交易相比，B2B 交易需要更多的说服力。通常，在进行大型 B2B 交易之前，需要花费数月甚至数年的时间培养关系。
B2B 目标市场较小，因此调查样本质量较差。在许多情况下，B2B 公司的目标市场比 B2C 公司要窄得多。一瓶番茄酱可以销往世界各地，而根据我们的经验，B2B 解决方案的总目标市场可能只有 10,000 家或 100,000 家公司，甚至更少。这与可以合法销售给走进杂货店的任何美国消费者的 B2C 产品有着巨大的区别。
目标市场较小是定量研究
并非理解 B2B 业务问题的最佳方法的主要原因之一。为了证明这一点，我们来考虑一下数学问题。假设您的客户给您一份他们希望听到的 5,000 人名单。根据一个示例计算器，您需要 537 个回复才能达到 95% 的置信水平和 4% 的误差幅度。回复率就是这样，您不太可能达到这个数字。
B2B 专家知道要预料 测量系统变化：了解系统级影响的三种工具 到低回应率。例如，B2B 营销平台 Kapost 就一项调查写道：“首先，我们对自己的回应率感到羞愧。我说的是一种夹着尾巴、天哪，这太糟糕了的反应。但在与业内其他人交谈后，我们现在知道 1.1% 到 2.6% 实际上相当不错了。
当然，您的回复率可能会更高，但必须高得多才能获得合适的样本。
回到我们的例子
假设你的回复率为 2.7%。这意味着你只能与最初 5,000 人名单中的 537 人中的 135 人交谈。情况会更糟。即使你的回复率为 10%，你仍然只能与 500 人交谈。不幸的是，这仍然不足以作为研究的合理样本。
调查是了解 B2B 买家旅程 销售线索 的有限工具。通常，B2B 利益相关者会对填写调查问卷的买家提出很多问题。然而，他们可能没有意识到，调查并不总是了解 B2B 买家旅程的最佳方式。
请记住，平均每笔 B2B 销售涉及大约 5 名买家。要了解他们如何做出购买决定，您必须听取这 5 名买家的意见，了解他们在做出购买决定中所扮演的角色。
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假设你的 5,000 人样本的回复率为 2.7%。这意味着你有 135 个回复。然后假设回复以某种方式神奇地平均分配给购买决策中的五个统一角色。这意味着你从每个角色那里得到了大约 27 个回复。这个数字太小了，无法进行可靠的分析。
有效利用定量调查有一些方法可以有效地在 B2B 中使用定量调查。不过，这些方法并非毫无妥协。
增加样本量。首先，您可以获得更大的样本，然后生成更多的响应。坦率地说，这并不总是可行的。也许研究针对的个人处于一个极其小众的市场。或者研究集中在某个国家，而这个国家所讨论的解决方案并不为人所知。有无数个原因可以解释为什么很难获得一个合适的样本来进行像样的定量研究。
要求客户提供
份需要调查的人员名单。虽然这种方法可以减轻市场研究公司的部分工作量，但也存在固有的挑战。客户提供的任何名单都可能存在偏见，尤其是当它基于营销和销售线索的混合时。这些线索已经倾向于考虑或购买客户的解决方案。仅凭这些人无法准确描述客户在市场中的地位。为此，您还必须听取竞争对手客户和决定根本不购买的客户的意见。
集中精力获得更多回复。您还可以投入大量精力进行初始和后续调查，以提高回复率。虽然这些努力可能会让您从一小部分目标中获得更多回复，但这并不能改变名单一开始就很少的事实。
提高样本质量
借鉴定性研究。接受你不会获得更多回复的事实，并更多地了解谁参与了调查。这不会让你以任何你想要的方式将你的发现投射到广大人群中，但你可以对你的发现更有信心。
放弃量化分析可能很难提出，因为高级利益相关者通常想要他们知道无法争辩的信息。他们想要大量数字、图表带来的见解。但是，如果你设计的调查无法获得足够数量的响应以进行良好的分析，那么你就没有帮助高级利益相关者。这比一开始就不给他们量化分析更糟糕。幸运的是，放弃量化分析并不意味着你不能研究这个问题。也许你只需要改用定性方法。
