如何使用 AI 进行赢输分析：分步指南
赢单/输单分析通过对比您成交的交易与丢失的交易，来解释其中的差异。您可以通过导出已结单交易数据来构建该分析。按细分市场统计赢单和输单数量，相除得出赢单率，然后将输单原因归纳为一个简短的列表。统计数量只需几分钟，但对原因进行归类往往是所有赢单/输单分析功亏一篑的地方。
本指南将首先介绍使用电子表格的方法，准确指出其瓶颈所在，然后通过三个步骤，利用导出的数据重新构建相同的分析。
赢单/输单分析究竟能告诉你什么
以下三个问题，按其影响决策的频率排序。
我们赢单的频率如何？赢单率是指在特定时期内，赢单数量除以已结单交易总数。就其本身而言，它只是一个计分板，而不是一种洞察。
我们在哪里赢单？将相同的赢单率按细分市场、产品或交易规模进行拆分，其波动通常比整体数据更具启发性。一家整体赢单率为 35% 的公司，在中端市场可能达到 41%，而在企业级市场可能只有 22%，这两个数字指向了两个完全不同的问题。
我们为什么会输单？这是每个人都想知道、但几乎没人能理清楚的部分。答案通常隐藏在一个自由文本字段中，五个销售代表可能会用五种不同的方式来填写它。
只回答第一个问题的赢单/输单分析只是一份报告。而能回答所有这三个问题的分析则是一份决策文件，值得为此多花一个小时。
开始之前你需要准备什么
- 已结单交易导出数据，至少涵盖两个季度，每行代表一个商机。
- 至少包含四列：结单日期、结果、细分市场或产品，以及金额。
- 输单原因列，即使内容很乱也没关系。这一列决定了分析是否有用。
- 对时间周期的统一标准。结单日期或创建日期，选定一个并记录下来。
Microsoft 的 PivotTable 指南明确规定了格式要求：“您的数据应组织在具有单个标题行的列中。”CRM 导出数据经常带有两个标题行或合并的标题栏，因此在进行其他操作之前，请先修正这个问题。
在第一次构建分析之前，还有一件事值得达成共识：谁负责管理原因字段。在大多数团队中，销售代表负责结单并选择标签。销售代表关注的是如何拿下下一个订单，而不是如何保持分类的整洁。这并不是性格缺陷。这只意味着标签集必须足够简短，以便在三秒钟内就能明显看出正确的选择。每个季度应该由一个人来负责管理这个列表。
如何在电子表格中进行赢单/输单分析
方案 1：使用 COUNTIFS 统计赢单和输单数量
COUNTIFS “将条件应用于跨多个区域的单元格，并计算满足所有条件的次数”。这就是赢单率计算的全部过程。统计结果为 Won（赢单）且细分市场为 Mid-Market（中端市场）的行数，统计该细分市场的所有已结单行数，然后相除。
官方文档中的两个细节可以在以后节省时间。Microsoft 指出，“每个附加区域的行数和列数必须与 criteria_range1 参数相同。”因此，不整齐的选择会悄悄破坏公式。此外，最多允许 127 个区域和条件对，这远远超出了任何分析的需要。
同一页面中还隐藏着一个陷阱。如果条件参数指向一个空单元格，COUNTIFS 会“将空单元格视为 0 值”。因此，空白的细分市场会被计为有数据，而不是无数据，这就是为什么一个没人销售的细分市场最终也会出现交易的原因。
方案 2：使用 PivotTable 进行汇总
将结果拖入“行”，将金额拖入“值”，您就可以按细分市场获取已赢单和已输单的销售管道。要将赢单率显示为比例而不是数量，请打开值字段设置并使用值显示方式选项卡，其中包含 总计的百分比。
您还可以将一个值同时显示为计算数值和百分比。Microsoft 的说明是“将该项目拖入‘值’区域两次”，然后分别为每个项目设置“值汇总方式”和“值显示方式”。这样您就可以在不创建第二个透视表的情况下，并排查看交易数量和占总数的比例。
方案 3：添加输单原因
现在将输单原因列拖入 PivotTable，看看会发生什么。Microsoft 准确地记录了这一行为：“默认情况下，放在‘值’区域的 PivotTable 字段显示为求和。如果 Excel 将您的数据解释为文本，则数据将显示为计数。”
这是正确且符合预期的。原因列是文本，因此它会进行计数。问题在于它统计的是什么。
电子表格方法的瓶颈所在
您的原因列可能包含 Price、price、Too expensive、Budget、No budget this year 和 Lost on cost。这些其实是用六种方式表达的同一个原因。对不同字符串进行计数会告诉您发生了六件事，而实际上是同一件事发生了六次。
因此，必须有人坐下来核对这个列表，并决定哪些标签代表相同的含义。这种判断才是真正的分析，而且它是手动的，并且每个季度随着销售代表发明新的措辞，都必须重新做一遍。
另外三个较小的摩擦会让情况变得更加复杂。
真正的原因为何往往写在备注里。单选列表里可能只是敷衍的选择，而自由文本字段里才记录了真实的故事，但没有人会手动汇总自由文本。
小细分市场容易被误读为趋势。一个细分市场中只有四笔交易只是个别案例，但如果旁边放一个百分比，看起来就像是一个重要发现。
透视表会过期。PivotTable 的文档在这里也很重要。当有新行加入时，“基于该数据源构建的任何 PivotTables 都需要刷新。”一旦忘记刷新，上季度的分析就会被当作本季度的分析进行汇报。
如何利用 AI 进行赢单/输单分析
步骤 1：上传已结单交易导出数据
打开 Powerdrill Bloom 并上传导出的数据。Excel、CSV、PDF 和文档都在免费计划的支持上传列表中，因此原始的 CRM 下载文件无需预先清理即可直接使用。
不要删除混乱的原因列，也不要删除备注字段。它们是文件中最有价值的两列，而人们在开始分析前通常会把这两列删掉。
步骤 2：在一条提示词中要求统计数量和原因分组
用自然语言描述您的分析需求。要求提供过去两个季度按细分市场划分的赢单率，以及赢单和输单交易的平均交易规模。然后要求将输单原因归纳为一个简短的列表，并列出归入每个组的原始标签。
要求提供映射关系，而不仅仅是总数。看到 Lost on cost 和 No budget this year 被合并在一起，可以让您决定接受还是拒绝这种归类。这是一种主观判断，而不是计算，也是您需要亲自审核而不是直接授权给别人的部分。
顺便加上一个底线限制。要求将低于最低交易数量的细分市场与其数量一起显示，或者完全隐藏。这可以防止只有四笔交易的细分市场被误读为一种趋势。
每个数据都会附带其背后的原始数据行。在将数据放入幻灯片之前，您可以打开任何可疑的计数，并阅读产生该计数的具体交易。
步骤 3：将其转化为人们愿意阅读的文件
直接要求所需的布局。包括核心赢单率、与上一期相比的趋势、按细分市场划分的赢单率、分组后的输单原因，以及关于最大波动的一行总结。
保存该提示词。下个季度，您只需上传新的导出数据并运行相同的文字，即可将一次性分析转化为可重复的流程。如果输出结果需要成为定期发布的文档，AI report generator 页面介绍了这一途径。make graphs from Excel 页面则涵盖了图表制作方面的内容。
赢单/输单分析中应该包含什么
| 板块 | 解答的问题 | 常见错误 |
|---|---|---|
| 核心赢单率 | 我们的转化率比上一期更好吗？ | 将未结单交易混入分母中 |
| 按细分市场划分的赢单率 | 优势集中在哪里？ | 将只有三笔交易的细分市场当作稳定趋势进行汇报 |
| 赢单与输单的平均交易规模 | 我们丢失的是大单还是小单？ | 在一行中使用中位数，在另一行中使用平均值 |
| 分组后的输单原因 | 是什么一直在击败我们？ | 统计原始标签而不是分组后的标签 |
| 销售周期长度 | 输单是慢还是快？ | 在一行中从创建日期开始测量，在另一行中从结单日期开始测量 |
| 竞争性输单 | 我们实际上输给了谁？ | 有一半的行将竞争对手字段留空 |
| 一项波动亮点 | 自上季度以来发生了什么变化？ | 列出每一项变化，而不是最重要的一项 |
将完成的文件控制在单页内。长达九张幻灯片的赢单/输单分析通常只会被阅读一次。
大多数版本的表格中都缺少一列，而这一列的添加成本最低：导出日期。当两个人对比上季度 and 本季度的文件时，最终会就当时哪些交易处于未结单状态产生分歧。只需写明数据提取时间的一行字，就能在争论开始前将其平息。
实际案例
假设一个季度结束时共有 180 笔交易：赢单 63 笔，输单 117 笔。整体赢单率为 35%。按细分市场拆分，企业级市场在 27 笔交易中赢单率为 22%，而中端市场在 96 笔交易中赢单率为 41%。
分组后的原因比这两个数字都更重要。假设 117 笔输单中有 44 笔归结为价格原因，31 笔归结为缺少集成功能。这是与两个不同团队进行的两种不同对话。如果是不分组的原始列表，可能会显示十一个原因，从而无法引发任何有针对性的讨论。
现在加上交易规模这一行。假设 44 笔因价格输单的平均金额为 $12k，而 31 笔因集成输单的平均金额为 $58k。那么，尽管集成问题背后的交易数量较少，但其涉及的收入大约是价格问题的两倍。这种反转是仅靠数量统计的分析最容易忽略的情况。
谁来阅读，以及阅读频率
三类受众对该文件的使用方式不同，排版应当考虑到这一点。
销售领导层会阅读核心赢单率和波动亮点，除非有重大变化，否则到此为止。产品和市场部门会阅读分组后的原因，因为这是产品路线图和营销话术调整的起点。财务部门会关注交易规模，因为在交易规模缩水的情况下，赢单率的上升并不像表面上看起来那样是一场胜利。
针对第一类受众进行构建，并为另外两类受众做好注释。一页纸，三个清晰可读的维度。
获取可用的原因列表
以上所有内容都取决于一个可以进行归类整理的输单原因字段。以下三个习惯可以从源头上解决大部分混乱。
将单选列表限制在最多七个选项。更长的列表必然会导致选择不一致，因为在输掉一笔交易后，没有人愿意去滚动长长的下拉菜单。
将原因与具体情况分开。一个必填的单选列表用于分类，一个选填的自由文本框用于记录细节。如果将它们合并，您将两者都无法做好。
让其中一个选项保持真实。包含一个明确的 Unknown 或 No decision 选项。如果没有它，每一次模糊不清的输单都会被归入价格原因，价格就会变成所有问题的万能答案。
审核映射关系，而不是字段本身。您永远无法在输入端获得完全干净的数据。您能做到的是建立一个从混乱标签到七个分组的稳定映射关系，并由专人在每季度审核一次。
常见错误
将未结单交易计入分母。赢单率是赢单数量除以已结单交易数量。将仍处于开启状态的商机纳入计算，每次都会使数据虚高。
任由原因列表无限膨胀。如果本季度有十一个原因，而上季度只有六个，那么您看到的只是词汇量的漂移，而不是市场的变化。先修正分组，然后再进行对比。
将小细分市场误读为趋势。在每个赢单率旁边显示交易数量，以便读者自行评估。
展示过期的透视表。数据源中的新行不会自动更新 PivotTable，而一个看起来经过刷新、实际却包含旧数据的布局比没有分析更糟糕。
隐藏映射关系。阅读这份报告的人最终都会问，什么才算作“价格”。将分组情况与图表一起公布，这样沟通只需十秒钟。
仅在业绩糟糕的季度后才进行分析。在数据下滑时才构建的赢单/输单分析没有可以对比的基准。每季度都进行分析（在业绩好的季度也是如此），才能让糟糕季度的数据变得清晰可懂。
只汇报比例而不汇报数量。一个在五笔交易中赢单率从 20% 提升到 40% 的细分市场，并没有让任何业绩翻倍。在每个百分比旁印上交易数量，读者就能自行评估。
结论
赢单/输单分析中的算术其实非常简单：用 COUNTIFS 统计数量，用 PivotTable 进行汇总，用 % of Grand Total 计算比例。真正需要花一下午时间的工作，是确定您的输单原因究竟说明了什么。
将这部分工作交给一个能够对标签进行分组、向您展示映射关系并能追溯到每个数字背后具体交易的工具。在上季度的已结单交易导出数据上尝试使用 Powerdrill Bloom，看看您的原因列表能精简多少。
至于此流程上游的销售管道视图，请参阅我们关于如何将 CRM export into a pipeline report 的指南。关于 AI tools for sales pipeline analysis 的综述则涵盖了工具方面的内容。
常见问题解答
什么是赢单/输单分析？
它是对您在同一时期内赢单的交易与输单的交易进行结构化对比。它涵盖了赢单率、该比率在不同细分市场中的差异，以及输单背后的分组原因。
如何计算赢单率？
用同一时期内的赢单交易数量除以已结单交易总数。COUNTIFS 可以处理这两个计数，因为它可以统计跨匹配区域满足所有条件的行数。
为什么我的输单原因字段显示的是计数而不是总和？
因为它是文本。Microsoft 文档指出，默认情况下，值区域中的 PivotTable 字段显示为求和。当 Excel 将数据解释为文本时，它们会显示为计数。
赢单/输单分析应该包含多少个输单原因？
数量要足够少，以便进行跨季度对比，在实践中这意味着大约五到七个分组。保留底层的原始标签，以便任何人都可以检查每个分组中包含的具体内容。
应该多长时间进行一次赢单/输单分析？
季度分析适合大多数团队，因为一个月内每个细分市场通常很少有足够数量 of 已结单交易来保持数据稳定。无论频率如何，都应从全新的导出数据中重新生成分析，而不是直接修改上一期的文件。